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排队模型
- 通过一系列的数值实验，我们发现在一个全专家系统中，低利用率也会降低质量，因此最优的人员组合将灵活和 专业工人。我们还研究了当系统性能对人员配置选择敏感时。对于学习率高的小型系统，最佳的人员组合比极端情况（完全专业化或完全灵活的劳动力）。如果系统规模小，学习速度慢，则首选灵活的服务器。对于具有高学习率的大型系统，该模型倾向于专用服务器。在最后一组实验中，该模型分析了实际呼叫中心的设计选项。
新基建内涵：算力是核心，数据是要素
- 新基建内涵里，算力是核心、数据是要素。在云计算、大数据等蓬勃发展和带动下，数据量呈现爆发式增长，对数据中心的需求也将持续增长。
企业为人工智能在数据中心的广泛应用做好准备了吗
- 如今，越来越多的服务器供应商正在努力地开发由人工智能驱动的服务器自动化技术。那么企业为此准备好了吗?
获得GPU存储性能的四种方法
- 支持AI人工智能和ML机器学习部署的数据中心依靠基于图形处理单元(GPU)的服务器为其计算密集型架构提供支持。到2024年，在多个行业中，GPU使用量的增长将使GPU服务器的复合年增长率超过
服务器监控的基本组件和工具
- 尽管服务器容量管理是数据中心运营的基本组成部分，但企业确定需要监视的组件以及可用的工具并不是容易的事情。由于虚拟化架构需求与本地处理需求不同，因此，根据你在数据中心运行的基础架构类型的不同，服务器监控的方式会有所不同。
数据中心高性能对象存储面临哪些挑战
- 对象存储非常适合长期备份和归档，如何将高性能对象存储扩展到大规模、高容量的工作负载，人们对此需要进行了解。
毛泽东实践论读后感
- 《实践论》的核心在于运用马克思主义的辩证法以认识和实践也就是中国古语中的知与行之间的关系为中心来阐述马克思主义认识论。它具体论述了实践及其在认识过程中的地位和作用，认识也就是指认识主体通过实践活动能动地反应实践客体的过程，认识自然离不开实践这一过程。
需要了解边缘计算和人工智能的7件事
- 边缘计算和人工智能是如何协同工作的?为什么边缘计算很适合人工智能?有哪些用例?几十年来，人工智能(AI)一直活跃在数据中心，因为数据中心具有足够的计算能力来执行处理器要求的认知任务。随着时间的推移，人工智能进入了软件领域，其中的预测算法改变了这些系统支持企业业务发展的本质，如今人工智能已经转移到网络的边缘。
卫星通信中数字调相信号调制方式识别方法研究
- 针对数字卫星常用的 7 种通信信号调制方式(QPSK、8PSK、16QAM、32QAM、64QAM、16APSK、32APSK)，对零中心归一化瞬时幅度谱密度最大值、四次方谱、幅度、高阶累积量四种特征参数进行了分析，提出了一种联合特征参数的信号调制识别方法．(Aiming at seven communication signal modulation modes commonly used in digital satellite (QPSK, 8PSK, 16QAM, 32QAM, 64QA
实施移动学习项目需要注意的细节
- 移动学习的最大特点就是以学习者为中心，基本由学习者来掌控学习。虽然移动学习强调以学习者为中心，由学习者把控、自定步调学习，但有组织的或者能够施以有效引导，将对学习的效率与效果起到非常积极的作用。
在数据管理中数据中心发挥了哪些作用
- 目前，随着数据消耗的持续增长，云计算基础架构已成为业务连续性中越来越重要的组成部分。现在，企业组织正在寻求从整体上更全面地探索数据与其业务目标之间的关系，而云计算和数据驱动的决策是业务成功的关键组成部分。
区块链对数据中心的发展有哪些影响
- 如今，人们正处在一场科技革命之中。区块链技术源于2008年诞生的比特币背后的加密货币技术，并从根本上改变了商业交易的方式。它几乎可以应用于涉及交易或资产跟踪的任何应用，而无论是有形的还是无形的。
为什么数据中心需要利用AI技术
- 人工智能已经存在了很长一段时间，其不断发展以其提升性能和降低成本的质量破坏了不同的行业和领域。另一方面，我们正在见证数据科学的兴起，它能够利用大量的数据，进行处理，分析并使其有意义。
常见服务器故障原因及如何防止
- 服务器故障是一个会影响所有组织类型和规模的常见问题，服务器停机可能包括数天，而系统无法访问关键业务数据。这可能导致运营问题、服务中断和维修成本。故障的潜在原因可能源自服务器硬盘硬件、软件或数据中心设施。如果组织了解可能导致服务器故障的原因，则可以在问题发展之前避免出现问题并完全避免停机，但是，如果确实发生服务器故障，则最好制定应急计划。
安徽政务服务网统一认证中心操作手册
- 安徽政务服务网与生活息息相关，网上办事均依靠安徽政务服务网，在网上办事大厅需要进行统一认证工作，本文件为统一认证工作提供流程帮助。