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과기정통부 2026년 사이버보안 R&D 예산과 사업 방향은
인공지능AI 기반 사이버공격이 급증하고 암호체계 전환이 국가 차원의 과제로 떠오르면서, 정부의 사이버보안 연구개발R&D 정책이 ‘사고 이후 대응’에서 ‘선제적 구조 설계’로 옮겨가고 있다. 과학기술정보통신부부총리 겸 장관 배경훈, 이하 과기정통부는 2026년 사이버보안 분야 R&D에 총...
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이게 폴딩 아이폰의 주름 없는 디스플레이인가?
컨셉 패널 오른쪽에는 Galaxy Z Fold 7 왼쪽에서 볼 수 있는 중간의 뚜렷한 주름이 없습니다. Samsung Display는 새로운 폴더블 OLED 패널을 선보였습니다.
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나는 나이지리아에서 수동 부동산 관리를 해결하기 위해 주거 관리 시스템을 구축했다
문제 – 재무 비서 역할을 수행하면서 깨진 프로세스를 발견하게 되었고, 이것이 RCMS를 만들게 된 계기가 되었습니다. 몇 년 전 저는 스타트업을 만들려고 했던 것이 아닙니다. 저는…
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워크플로우 Deep Dive
엔드‑투‑엔드 MLOps 재학습 루프 짧고 고급스러운 설명 — 실용적이며 원칙 중심. 워크플로우 1. 데이터 버전 관리: DVC는 재현성을 보장합니다. 2. Kubeflow…
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데이터 손실 없이 PST 파일의 비밀번호를 성공적으로 제거하는 방법
저는 비밀번호로 보호된 오래된 Microsoft Outlook PST 파일에 문제가 있습니다. 안타깝게도 비밀번호를 기억하지 못해 이제 저는 …
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이 무료 기능은 도난당한 Bosch e‑bikes를 판매할 수 없게 만드는 데 도움이 됩니다
보쉬의 도난 방지 기능이 당신을 얼마나 자신감 있게 만드는지 보세요. | 이미지: 보쉬 모터를 중심으로 만든 도난당한 전기 자전거는 판매, 서비스, 그리고…
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지저분한 HTML에서 AI-Ready 뉴스 앱으로, Firecrawl + Lovable과 함께
소개 “Agentic” 워크플로우 시대에 가장 큰 병목 현상은 LLM이 아니라 데이터이다. 대부분의 웹사이트는 HTML, 광고, 팝업 등으로 뒤죽박죽이다. 이러한 복잡한 구조 때문에 원하는 정보를 추출하고 정제하는 데 많은 시간이 소요된다. 데이터 파이프라인을 자동화하고 효율적으로 관리하려면 웹 크롤링, 파싱, 정규화, 그리고 의미 있는 인사이트로 변환하는 전 과정을 최적화해야 한다. 이를 위해 최신 스크래핑 도구와 AI 기반 텍스트 추출 모델을 결합하고, 데이터 품질 검증 및 오류 처리 메커니즘을 구축하는 것이 핵심이다. 결국, 데이터가 깨끗하고 구조화될 때 비로소 LLM이 최상의 성능을 발휘할 수 있다.
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‘숨기기’가 워드프레스 로그인 및 일반 경로를 보호하는 현명한 보안 조치일까?
보안은 은폐에 의존한다 – 실제 의미 보안 회사들이 워드프레스의 일부를 숨기는 것이 무의미하다고 말하거나, “보안은…
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WTF는 Causal Machine Learning Engineering인가?
Causal Machine Learning Engineering이란 무엇인가? Causal Machine Learning Engineering은 원인과 결과를 이해할 수 있는 머신러닝 모델을 구축하는 방법이다…
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Emergent 쿠폰 코드 “AKV” 모든 주문에 20% 할인
Emergent 쿠폰 코드 “AKV” – 모든 주문에서 20% 할인 다음 구매에서 크게 절약할 수 있는 최고의 Emergent 쿠폰 코드를 찾고 계신가요? 바로 여기입니다. 사용하세요.
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Svelte에서 Melt UI로 접을 수 있는 컴포넌트 만들기
Melt UI Collapsible 가이드 Melt UI는 WAI‑ARIA 가이드라인을 따르는 Svelte용 headless 및 접근성 높은 component builders를 제공합니다. Collapsible builder는 여러분이…
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Search engine bots가 크롤링해 AI bots가 실행될 수 있도록
Ryan은 Akamai 데이터 과학자 Robert Lester를 초대해 AI 봇의 성장으로 인터넷 트래픽에 미치는 영향과 이러한 AI 봇이 기존 시스템과 어떻게 다른지에 대해 논의합니다.