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推出WIFI 7：连接性的飞跃 推出WIFI 7：连接性的飞跃 保持联系，是我们日常生活的重中之重。随着我们拥抱数字时代，无线连接的进步发挥着关键作用。进入WiFi 7，这是无线网络的最新标准。本文将深入探讨WiFi 7是什么，以及为什么应该关注这项突破性技术。 什么是WiFi 7？其如何工作？WiFi 7，也称为IEEE 802.11ax，是最新一代的无线技术，旨在提高互联网连接的速度和性能。其使用正交频分多址（OFDMA）和多用户多输入多输出（MU-MIMO）等先进技术来提高无线网络的效率和容量。借助WiFi 7，多个设备可以同时连接，而不会出现速度明显下降的情况。其通过将可用频谱划分为更小的子信道来实现这一点，从而实现更高效的数据传输。此外，MU-MIMO使路由器能够同时与多个设备通信，从而实现更快、更稳定的连接。为了确保与之前的WiFi标准兼容，WiFi 7路由器被设计为支持向后兼容。这意味着使用较旧WiFi版本的设备，仍然可以连接到WiFi 7网络，尽管有可能无法从全部功能和改进中受益。总而言之，WiFi 7旨在利用OFDMA和MU-MIMO等先进技术，提供更快、更可靠的互联网连接。其比以前的WiFi版本有了显著的改进，对于那些寻求提高上网速度和整体网络性能的人而言，这是一个理想的选择。WiFi 7的主要特性 极快的速度：WiFi 7旨在提供前所未有的速度，显著超越其前身。由于潜在速度可达每秒数千兆位，用户可以享受闪电般的下载、无缝流媒体和更快的数据传输。 容量增加：在拥有大量连接设备的拥挤区域中，面临的显著挑战之一是网络拥塞。WiFi 7通过增加容量来解决这个问题，允许更多设备同时连接，而不会影响性能。这对于智能家居、办公室和公共场所尤其有利。 提高效率：WiFi 7采用先进技术来提高频谱效率。通过更有效地利用可用频谱，其可以最大限度地减少干扰，并优化无线电频率的使用。这会带来更可靠、更稳定的连接。 增强的安全功能：安全是数字时代最重要的问题。WiFi 7引入了加密协议的改进，使其更能抵御潜在的网络威胁。增强的安全功能，有助于为用户提供更安全的在线体验。 为什么要关注？ 让设备面向未来：随着技术的发展，使用的设备也在不断发展。投资兼容WiFi 7的设备可确保保持领先地位，并可以充分利用最新的无线功能。 拥挤环境中的无缝连接：无论是在繁忙的机场、拥挤的会议还是人口稠密的市区，WiFi 7增强的容量可确保连接保持稳定可靠，即使在高流量情况下也是如此。 针对新兴技术的优化性能：随着增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和物联网(IoT)的兴起，WiFi 7提供了支持这些新兴技术所需的基础设施。使用需要高带宽和低延迟的设备享受更流畅、更身临其境的体验。 无线通信的未来WiFi 7不仅仅是一个渐进的改进；这是无线连接领域的一次飞跃。更快的速度、更大的容量、更高的效率和增强的安全功能的结合，使其成为一项值得关注的技术。无论是技术爱好者、商务专业人士还是日常用户，WiFi 7都将重新定义我们与数字世界连接和交互的方式。拥抱无线通信的未来——拥抱WiFi 7！ -
2024年人工智能与数字孪生趋势 人工智能（AI）和数字孪生是两个备受关注的技术领域，它们在多个行业中都有着重要的应用。以下是人工智能和数字孪生的一些趋势： 1.在城市中实施生成式人工智能 到2024年，人工智能(AI)在塑造城市技术格局方面将发挥巨大作用。城市在人工智能的使用方面取得了长足进步，特别是在交通管理和应急响应等领域。然而，过去18个月的突出发展是对生成式人工智能潜力的认识，特别是在涉及大型语言模型（LLM）的情况下。以LLM为代表的生成式人工智能，展示了城市在提高效率和促进与信息的独特交互方面的潜在能力。预计城市对LLM的采用将会增加，重点是为居民提供服务。这不仅有望提高效率和生产力，而且旨在弥合居民需求与及时解决方案之间的差距。 然而，人工智能在城市中的广泛融合并非没有挑战。隐私问题、网络安全风险和道德考虑，包括人工智能输出中的潜在偏见是城市正在努力解决的关键问题。当城市考虑风险时，在获得人工智能工具带来的生产力提升和确保连贯且详尽的用户体验之间，需要取得微妙的平衡。围绕人工智能模型训练中的公平性和包容性的对话，正在成为在不同城市环境中创建用户友好且相关的工具的不可或缺的一部分。到2024年，城市领导者将越来越多地转向数字孪生来应对城市挑战，LLM的技术复杂性又增加了一层复杂性。城市面临着是否微调现有模型或依赖OpenAI等组织的预先训练模型的决定。经验和试点的融合可能会决定城市与这些工具互动的最佳方法。尽管人们对人工智能的潜力感到兴奋，但人们也承认，即使是一些人工智能研究科学家，对该技术仍然知之甚少。模型和训练集越大，性能越好，但模型训练和部署的细微差别仍有待探索和实验。2024年，城市向前迈进，不可避免地会经历一段试错期。组织可能会遇到数据保护和使用不当的事件，促使公民在使用生成式人工智能工具时要求更多的保护措施。人工智能产生的虚假信息的法律影响，特别是在市政交易等受监管的环境中，将成为城市需要通过建立强有力的护栏来解决的一个重大问题。城市中广泛且负责任的人工智能整合将通过这一实验期间吸取的经验教训来塑造。 2.地方层面建立人工智能监管 当谈到城市人工智能使用的监管以及国家和地方政府政策之间的平衡时，有几个复杂的问题需要仔细考虑。当前立法面临的挑战在于技术的快速发展，特别是在去年。2024年，新兴技术的能力存在不确定性。问题在于，如果像OpenAI和Anthropic这样的新的有影响力的参与者将重塑技术格局，或者像谷歌和微软这样的老牌巨头是否会通过收购或广泛整合技术来保持主导地位，LLM是否会经历重大改进。 城市可以成为制定地方层面法学硕士使用指南的驱动力 在国家政府层面，往往会更多地审议和关注围绕技术政策的理论问题。然而，城市以其积极主动的性质而闻名，并且能够更快地实施和采用新技术。城市已经在企业和公共服务环境中使用人工智能工具，但通常没有具体的规定。公开的秘密是，这些工具正在使用中，城市正在主动了解员工如何使用人工智能，努力建立安全做法，最大限度地降低居民的风险。城市可以成为制定地方层面LLM使用指南的驱动力。认识到在缺乏明确的国家框架的情况下监管的必要性，城市可以带头制定指导方针来管理人工智能的负责任使用。这反映了对不断发展的技术格局的务实反应，以及确保在不损害居民福祉的情况下利用人工智能的好处的承诺。城市中的人工智能监管正在以一个动态和去中心化的过程展开，城市带头适应技术进步并制定指导方针，来解决人工智能使用带来的实际挑战，从而在仍然快速变化的技术环境中实现敏捷性和响应能力。 3.城市数字孪生的持续采用 到2024年，数字孪生在城市中的使用将继续增长，其多功能性将开始使其成为城市规划者和领导者的重要工具。居民对更快、更有弹性的基础设施增长的需求正在推动城市探索创新解决方案。数字孪生提供了全面绘制和了解城市物理基础设施的能力。这对于老城市来说尤其重要，因为这些城市的项目经常会暴露出意想不到的管道、电线甚至隧道。数字孪生提供的准确绘图可以更好地进行规划和模拟，特别是在面对海平面上升等日益严重的气候变化影响时。到2024年，城市领导者将越来越多地转向数字孪生，以应对建造更快、更密集的住房以及规划自动驾驶等新兴技术的挑战。数字孪生的模拟功能使规划人员能够评估从基础设施项目到未来交通方式整合的各种场景。围绕虚拟世界和数字孪生的炒作之间仍然存在联系，但城市主要专注于利用数字孪生来解决切实的、现实世界的问题。采用数字孪生背后的驱动力是它们解决实际挑战的能力，最终提高公民的生活质量。尽管虚拟宇宙中的社区参与具有令人着迷的潜力，特别是在习惯于在线社交互动的年轻一代中，但数字孪生的主要用途仍然植根于解决城市的物理挑战。城市领导者可能会优先考虑数字孪生在改善基础设施方面的切实好处，而不是关注与虚拟世界相关的虚拟和社会方面。 4.自主交通试点 尽管最近面临监管挑战，但我们可以预期自动驾驶班车和公交车驾驶员的部署将会增加。鉴于公交车司机和交通人员的劳动力持续短缺，城市正在认识到自主公共交通的价值，特别是那些能够容纳更高乘客吞吐量的交通。另一方面，在天空中广泛采用电动垂直起降（eVTOL）飞机似乎是一个更遥远的愿景。尽管试点和合作伙伴关系前景广阔，但仍存在诸如垂直起落机场规划和噪音控制等实际挑战，更不用说监管环境的复杂性了。面对更紧迫、更紧迫的城市交通问题，证明此类试点投资的合理性可能会很困难虽然eVTOL有一些有趣的用例，特别是在搜索救援和医疗运输等领域，但乘客定期乘坐eVTOL在区域枢纽之间通勤的想法是一个长期愿景。当谈到那些虽然可能有用但被认为华而不实的项目时，公众会感到疲劳。当公众寻求公共交通、交通拥堵和安全问题的解决方案时，全球城市领导人和市长可能会发现维持对此类试点的支持具有挑战性。面对更紧迫、更紧迫的城市交通问题，证明此类试点投资的合理性可能会很困难。随着我们的前进，重点可能会转向实用且有影响力的解决方案，直接解决城市环境中居民面临的日常挑战。 -
西蒙LightVerse光/铜混合配线架荣获2024年BIG创新奖 全球领先的网络基础设施专家西蒙公司，近日自豪地宣布，其LightVerse光/铜混合配线架荣获商业智能集团 (Business Intelligence Group) 颁发的2024年BIG创新奖。 LightVerse光/铜混合配线架通过在单个1U机架空间内无缝集成高性能光纤和铜缆连接，为空间受限的数据中心和智能建筑提供了理想的解决方案。这种创新的方案消除了对单独面板的需求，节省了宝贵的空间并简化了网络部署。 “我们很自豪能够获得商业智能集团颁发的这一殊荣，”西蒙总裁兼首席执行官Henry Siemon说，“LightVerse光/铜混合配线架体现了我们对持续创新的承诺，为我们的客户提供了在当今高度互联的世界中蓬勃发展所需的敏捷性和效率。” “创新正在推动我们的社会，”商业智能集团首席提名官Maria Jimenez表示，“我们很高兴能够向西蒙致敬，因为他们以身作则，改善了我们的生活。” 来自世界各地的组织提交了他们最近的创新成果，以供BIG创新奖考察和评估。然后，获提名的候选作品由一组精选的商业领袖和高管进行评判，他们自愿贡献自己的时间和专业知识来对提交的作品进行评分。 LightVerse光/铜混合配线架只是西蒙坚定不移地致力于创新的一个例子，该公司在研发方面投入巨资，不断突破网络基础设施领域的无限可能性。 -
OpenAI创始人想打造全球芯片工厂网络 设计制造一把抓以对抗英伟达 OpenAI联合创始人SamAltman最近提出一个设想，他想在全球打造AI芯片工厂网络，以对抗英伟达。为了训练大语言模型，AI企业需要采购大量英伟达GPU，耗资不菲。当模型正常运营，向消费者开放，运营费用更是天文数字。如何降低成本？大企业绞尽脑汁，它们缩小模型，提升效率，开发定制低价芯片。如果想开发高端芯片，成本极为惊人，流程也很复杂。 英伟达垄断AI芯片 谈到新的芯片项目，SamAltman与几位投资者协商，整个项目需要几十亿美元。参与的投资者包括AbuDhabi-basedG42、软银集团、台积电。因为垄断高端GPU芯片，英伟达市值突破万亿美元，芯片巨头无不将英伟达当成眼中钉、肉中刺。月初时Meta宣布，为了训练面向未来的超级智能，准备购买350000块英伟达H100GPU。每块H100GPU定价约为30000美元，需求旺盛。谷歌用TensorProcessingUnits（TPU)训练下一代Gemini模型。为了降低成本，谷歌已经投入十多年时间研发TPU。制造芯片需要庞大资金，需要大量“自然资源”，要筹集资金，还要加强研发，只有这样芯片才能达到很高等级。 OpenAI需要高端芯片 OpenAI需要的是高端芯片，全球能生产高端芯片的工厂并不多，严重限制了下一代AI模型的训练。为了解决此问题，Altman建议建设芯片厂网络，专门生产AI芯片。未来OpenAI可能会与英特尔、台积电、三星结盟，也可能与现有投资者微软加深合作。去年OpenAI曾宣布，它自主研发的AI芯片已经可以在Azure云计算平台上运行。许多科技巨头都在研发自主AI芯片，比如亚马逊的Trainium芯片，谷歌的TPU芯片，尽管如此，几乎所有的科技巨头仍然高度依赖英伟达处理器。Altman认为，英伟达芯片还会继续优化改进，在巨大的压力下，投资者可能会远离OpenAI自有芯片项目。到目前为止Altman只是提出一个设想，合作伙伴、投资者还没有确定。他可能只是担心高端芯片供不应求，需彻底解决。按照Altman的设想，项目涉及到芯片厂建造和维护，这条路线与亚马逊、谷歌、微软不同，后者只是设计芯片，生产完全外包。报道称，OpenAI与AI企业G42洽谈时透露，考虑筹集资金80-100亿美元。Altmam希望到2029年左右时能拥有充足的芯片供应，因为他预计到时AI应用、相关计算力的需求将会猛增。 投资者不太可能支持OpenAI 分析Altman的谈话不难看出，OpenAI似乎有意卷入芯片制造业务，但很多分析人士认为投资者不太可能参与。Altman本人也是投资者，但非常另类。Altman通过自己的HydrazineCapital、ApolloProjects和AltmanVentures向400多家企业投资，OpenAI也有分支投资基金。在AI芯片领域，Altman已经投资RainAI，2023年OpenAI还曾与RainAI签署合约，价值5100万美元。RainAI研发神经形态加速器芯片，该公司原本获得沙特Prosperity7基金的支持，但由于美国政府担忧，Prosperity7被迫退出。风投公司OTBVentures的合伙人AdamNiewinski认为，Altman投资芯片技术有双重目的：“投资对于AI的发展极为重要，还有，这笔投资的回报也可能很丰厚，因为AI芯片需要预计将会大增。”Altman的决定并非天马行空，随着地缘冲突加剧，美国肯定会不遗余力收回芯片霸权。特朗普极有可能会回归，几天前他曾放言，台湾抢走了美国的工作和业务机会。如果特朗普真的成为美国总统，极可能会向台湾、韩国芯片产业动刀。只要AI芯片的需求是真实存在、可以持续的，Altman的投资就不会亏本。如果Altman的新项目成功落地，那就意味着OpenAI战略出现重大转变，也意味着AI产业正在朝着垂直整合、硬件定制化方向迈进。如果风投参与，无疑会刺激AI、半导体创新，加剧竞争。 -
OpenAI创始人想打造全球芯片工厂网络 设计制造一把抓以对抗英伟达 OpenAI联合创始人SamAltman最近提出一个设想，他想在全球打造AI芯片工厂网络，以对抗英伟达。为了训练大语言模型，AI企业需要采购大量英伟达GPU，耗资不菲。当模型正常运营，向消费者开放，运营费用更是天文数字。如何降低成本？大企业绞尽脑汁，它们缩小模型，提升效率，开发定制低价芯片。如果想开发高端芯片，成本极为惊人，流程也很复杂。 英伟达垄断AI芯片 谈到新的芯片项目，SamAltman与几位投资者协商，整个项目需要几十亿美元。参与的投资者包括AbuDhabi-basedG42、软银集团、台积电。因为垄断高端GPU芯片，英伟达市值突破万亿美元，芯片巨头无不将英伟达当成眼中钉、肉中刺。月初时Meta宣布，为了训练面向未来的超级智能，准备购买350000块英伟达H100GPU。每块H100GPU定价约为30000美元，需求旺盛。谷歌用TensorProcessingUnits（TPU)训练下一代Gemini模型。为了降低成本，谷歌已经投入十多年时间研发TPU。制造芯片需要庞大资金，需要大量“自然资源”，要筹集资金，还要加强研发，只有这样芯片才能达到很高等级。 OpenAI需要高端芯片 OpenAI需要的是高端芯片，全球能生产高端芯片的工厂并不多，严重限制了下一代AI模型的训练。为了解决此问题，Altman建议建设芯片厂网络，专门生产AI芯片。未来OpenAI可能会与英特尔、台积电、三星结盟，也可能与现有投资者微软加深合作。去年OpenAI曾宣布，它自主研发的AI芯片已经可以在Azure云计算平台上运行。许多科技巨头都在研发自主AI芯片，比如亚马逊的Trainium芯片，谷歌的TPU芯片，尽管如此，几乎所有的科技巨头仍然高度依赖英伟达处理器。Altman认为，英伟达芯片还会继续优化改进，在巨大的压力下，投资者可能会远离OpenAI自有芯片项目。到目前为止Altman只是提出一个设想，合作伙伴、投资者还没有确定。他可能只是担心高端芯片供不应求，需彻底解决。按照Altman的设想，项目涉及到芯片厂建造和维护，这条路线与亚马逊、谷歌、微软不同，后者只是设计芯片，生产完全外包。报道称，OpenAI与AI企业G42洽谈时透露，考虑筹集资金80-100亿美元。Altmam希望到2029年左右时能拥有充足的芯片供应，因为他预计到时AI应用、相关计算力的需求将会猛增。 投资者不太可能支持OpenAI 分析Altman的谈话不难看出，OpenAI似乎有意卷入芯片制造业务，但很多分析人士认为投资者不太可能参与。Altman本人也是投资者，但非常另类。Altman通过自己的HydrazineCapital、ApolloProjects和AltmanVentures向400多家企业投资，OpenAI也有分支投资基金。在AI芯片领域，Altman已经投资RainAI，2023年OpenAI还曾与RainAI签署合约，价值5100万美元。RainAI研发神经形态加速器芯片，该公司原本获得沙特Prosperity7基金的支持，但由于美国政府担忧，Prosperity7被迫退出。风投公司OTBVentures的合伙人AdamNiewinski认为，Altman投资芯片技术有双重目的：“投资对于AI的发展极为重要，还有，这笔投资的回报也可能很丰厚，因为AI芯片需要预计将会大增。”Altman的决定并非天马行空，随着地缘冲突加剧，美国肯定会不遗余力收回芯片霸权。特朗普极有可能会回归，几天前他曾放言，台湾抢走了美国的工作和业务机会。如果特朗普真的成为美国总统，极可能会向台湾、韩国芯片产业动刀。只要AI芯片的需求是真实存在、可以持续的，Altman的投资就不会亏本。如果Altman的新项目成功落地，那就意味着OpenAI战略出现重大转变，也意味着AI产业正在朝着垂直整合、硬件定制化方向迈进。如果风投参与，无疑会刺激AI、半导体创新，加剧竞争。
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什么是网络系统中的结构化布线？ 结构化布线在网络系统中发挥着至关重要的作用，为组织内的无缝通信和数据传输提供了坚实的基础。 这种综合基础设施旨在支持广泛的应用程序和技术。 本文将深入探讨它是什么、为什么它很重要以及它为组织提供的好处。什么是结构化布线？结构化布线是指旨在支持网络性能和可靠性的建筑基础设施。 它包含许多标准化的较小元件（结构化）和各种组件，包括电缆、连接器、机架和接线板，所有这些都安装在预定义的分层结构中。 这种标准化方法可以实现网络资源的高效管理和组织。 同时，连接器和铜缆布线性能类别和设计指南的标准化极大地简化了IT网络的规划和实施。结构化布线与传统点对点布线结构化布线是一种有组织的布线基础设施方法。 要完全掌握这个概念，首先要考虑什么是非结构化布线。 在许多数据中心，所使用的传统布线方法被定义为“点对点”，也称为意大利面条式布线。 这种方法直接在需要连接的硬件之间运行插接电缆(或“跳线”)。在这种情况下，通常会导致网络基础设施复杂且无组织。 随着业务的发展和技术的不断进步，这种布线方法变得越来越低效且管理起来很麻烦。然而，在结构化布线系统中，使用一系列配线架和中继线来创建允许硬件端口连接到机架顶部的配线架的结构。 然后，该配线架通过 MDA（主分配区域）中的干线（设计用于传输的多光纤组件）连接到另一个配线架。 MDA 是结构化布线的关键部分。 在这里，所有 MAC（移动、添加和更改）都可以使用短长度跳线进行制作。结构化布线的好处 • 增强的可靠性：结构化布线通过最大限度地减少错误和故障点来确保可靠的网络基础设施。 正确安装和组织的布线可以降低信号干扰、数据丢失和性能问题的风险，从而提高整体系统的可靠性。 • 可扩展性：随着组织的不断发展，对增加网络容量的需求也在不断增长。 通过网络布线，企业可以轻松扩展其网络基础设施，以容纳更多设备和更高的数据传输速率。 结构化布线可以灵活地适应不断变化的网络需求，而无需中断整个系统。 • 简化故障排除和维护：结构化布线框架提供了清晰且有组织的结构，使故障排除和维护网络连接变得更加容易。 标记良好且标准化的布线基础设施可显着减少诊断和纠正连接问题所需的时间和精力，从而提高网络正常运行时间。 • 经济高效的解决方案：虽然布线的初始安装成本可能较高，但它可以节省长期成本。 结构化布线的可扩展性和可靠性减少了频繁升级的需要，并最大限度地减少了网络停机时间。 此外，易于维护和故障排除有助于降低运营成本，使其成为组织经济高效的选择。 • 美学：永远不要低估外观！ 结构化布线系统看起来比点对点方法干净得多。由于更改是在MDA中进行的，而不是在硬件上进行的，因此在大多数情况下，可以连接硬件，而不会触及硬件。这使得交换机前面的布线在外观上保持美观。结论结构化布线是网络系统中的重要组成部分，因为它为数据传输提供了强大、可扩展且可靠的基础。 通过遵守全球公认的标准，结构化布线可促进高速连接、简化故障排除并确保未来的可扩展性。 考虑到这些优势，企业应优先考虑将这种布线纳入网络基础设施中，以优化性能和生产力。 来源：FS ；By Sheldon -
如何应对当今数据和人工智能市场的不确定性 任何一直关注数据分析和人工智能(AI)市场新闻的人都知道，过去几年发生了巨大的变化。开源语言的兴起给SAS等基础分析技术带来了压力。初创企业已经烧光了现金并吸取了惨痛的教训，有时甚至没有实现可持续的商业模式。当然，生成式人工智能的快速采用，让每个人都质疑他们是否正在尽一切努力跟上竞争的步伐。总而言之，数据分析中的不确定性从未如此之多。因此，从长远角度考虑建立的分析合作伙伴关系比以往任何时候都更加重要。选择的技术是否经得起时间的考验？是否选择具有良好业绩记录的企业？从最大规模来看，成本是怎样的？随着数据使用量的增长，团队应该如何发展？当事情变得困难时。合作伙伴可以帮助我吗？这些一直是分析合作伙伴决策中需要提出的重要问题，但在当今不断变化的环境中，提前思考尤为重要。 在数据和人工智能技术中寻找什么 让我们从技术方面开始。随着市场发生如此大的变化，数据交付工作流程中的供应商越多意味着风险越大。组织需要寻找涵盖所有范围并可以从头到尾完成工作的数据和人工智能技术。在技术方面，组织需要寻找提供一切服务的企业，包括：● 数据准备● 提取、转换和加载(ETL)● 自动化、自动预测和自动特征工程● 生成式人工智能微调● 模型开发● 工作负载编排● 数据可视化● 多语言分析（包括Python、R、SQL和SAS语言）此外，当所有这些工具均由同一技术合作伙伴提供时，它们很可能会更加自然和优雅地编织在一起。这意味着不必花费一半的时间来拼凑工具，并且当数据工作者身兼数职时，他们不必从一个工具跳到另一个工具来尝试自己拼凑工作流程。最重要的是一个软件合作伙伴，它可以提供所有这些东西，以简化的工作流程提供它们，此外，以一种为拥有专业数据技能和不具备专业数据技能的人提供支持的方式提供这些东西。这样，数据团队就不必做所有事情。无代码和低代码工具使数据团队之外的利益相关者能够处理构成数据团队80%工作的小而重要的任务，同时使数据团队能够腾出时间来处理需要认真数据科学的最艰巨的项目。理想情况下，同一合作伙伴可以提供整个服务包。端到端、无缝集成、无代码到代码优先。这些都是无摩擦人工智能和强大技术合作伙伴的标志。 在数据和人工智能业务方法中寻找什么 然而，技术只是成功的一半。许多组织拥有出色的技术，但缺乏稳定性。最重要的是，在业务方面，在寻找合作伙伴来满足其数据分析和人工智能需求时，领导者和组织必须优先考虑那些具有经过验证的结果和稳定性的企业。对于当今的尖端组织来说，数据就是一切。不稳定的合作伙伴造成的干扰和沟通不畅是不可接受的延误，会危及短期和长期的成功。如果希望数据解决方案经受住时间的考验，请确保数据供应商经受住了时间的考验。此外，可以通过与拥有深厚领域专业知识和世界级客户服务良好记录的组织合作，最大限度地减少日常中的不确定性。合作伙伴应该是合作伙伴，而不仅仅是供应商。当事情变得充满挑战时，希望有人在身边提供帮助。最后，市场的不确定性意味着每个人都会担心定价和价值。优先考虑商业模式和许可系统专为客户设计的合作伙伴。 -
3D打印为什么越来越受欢迎？ 3D打印为什么越来越受欢迎？ 近年来，3D打印已经成为一项革命性的技术，改变了我们设计、创造和创新的方式。 曾经的小众市场现在已经演变成一种主流现象，吸引着行业、企业家和爱好者。本文将探讨3D打印日益普及背后的原因，以及为什么我们应该考虑加入这一变革之旅。1、提供更有创意的产品3D打印应用激增的主要原因之一是，其能够释放创造力。传统的制造工艺往往有局限性，使复杂的设计在生活中具有挑战性。然而，有了3D打印，唯一的限制就是想象力。无论是艺术家、设计师还是发明家，这项技术都能以前所未有的自由实现想法。2、提供具有成本效益的原型对于企业而言，3D打印为原型设计提供了一种经济高效的解决方案。在传统的制造领域，创建原型可能是一个昂贵且耗时的流程。3D打印可以实现快速原型设计，使企业能够以低成本快速迭代设计。这不仅可以加速产品开发，还可以最大限度地降低与传统原型方法相关的财务风险。3、支持大规模定制如今的消费者渴望个性化的独特产品。3D打印可以实现大规模定制，允许企业根据个人喜好定制产品，而不会影响效率。无论是定制手机壳、个性化珠宝还是定制医疗植入物，这项技术都打开了以消费者为中心的制造业新时代的大门。4、提高访问家居制造价格实惠的桌面3D打印机的兴起使制造业民主化，将其带入了爱好者和业余爱好者的家中。DIY社区蓬勃发展，个人创造了从家庭用品到实用工具的一切东西。这种可访问性不仅培养了一种赋权感，而且还推动了创新文化，因为越来越多的人尝试并为不断扩大的3D打印世界做出贡献。5、创造材料的创新进步随着3D打印的不断发展，可用于打印的材料也在不断发展。最初仅限于塑料，可打印材料的范围现在包括金属，陶瓷，甚至生物物质。这扩大了3D打印在不同行业的应用，从航空航天到医疗保健。用先进材料打印的能力正在推动可以实现的界限，使3D打印成为尖端研究和开发不可或缺的工具。6、减少环境影响传统的制造工艺常常导致大量的材料浪费。另一方面，3D打印是一种增材制造工艺，一层一层地构建物体。这种增材方法最大限度地减少了浪费，使3D打印成为一种更环保的选择。此外，按需印刷的能力减少了大规模生产和库存过剩的需求，进一步促进了可持续发展。7、提高医疗保健水平医疗保健行业已经接受了开放式3D打印。从创造患者特有的植入物，到为手术计划制作真实的解剖模型，D打印正在彻底改变医疗保健。这项技术能够产生复杂和定制的医疗解决方案，有可能改善患者的治疗效果，并降低医疗保健服务的成本。随着3D打印继续其上升轨迹，其所呈现的机会似乎是无限的。无论是希望简化原型制作流程的企业家、渴望探索创造力新维度的艺术家，还是寻求个性化产品的消费者，3D打印都提供了创新途径。这项技术的日益普及证明了其变革潜力，通过加入，将自己置于一场革命的最前沿，这场革命正在重塑我们在现代世界的构想和创造方式。拥抱未来，拥抱3D打印。 -
LAN与WLAN：连接有线和无线世界 LAN与WLAN：连接有线和无线世界 局域网(LAN)和广域网(WLAN)是数字基础设施的基础，影响着从IT项目管理企业到无线网络设计的无缝部署的一切。本文旨在探讨局域网和广域网的细微差别、优势和用例。 局域网(LAN) 随着IT解决方案提供商和IT项目管理企业的蓬勃发展，LAN与WLAN成为中心舞台。LAN采用物理电缆和先进的网络设备，无缝连接指定地理区域内的设备。 LAN优点： 可靠性：作为IT项目管理企业的一项基本要求，LAN提供了不受干扰的稳定连接。 速度：LAN提供了一致和快速的数据传输速率，其在这方面优于WLAN。 安全性：对于IT中的物体安全至关重要，LAN本身就提供了一个强大的保护层，防止外部拦截。 低延迟：网络化访问控制系统的理想之处在于，LAN确保了实时数据传输应用中至关重要的低延迟性能。 LAN示例: 托管无线网络：将LAN与托管无线网络集成在一起，是提供IT解决方案的标准做法。 零售IT解决方案：LAN在零售IT解决方案的基础上找到了应用，确保了安全和高速的连接。 IT项目管理：对于IT项目管理企业而言，LAN是一个基石，可以实现无缝协作和数据传输。 广域网(WLAN) 相比之下，WLAN是技术部署和无线网络设计的资产，其利用Wi-Fi或其他无线协议来建立网络，而不受物理电缆的限制。 WLAN优点: 流动性：对于零售IT解决方案和托管无线网络而言，WLAN提供了无线连接自由和无限制的设备移动。 可访问性：WLAN对于IT服务工作人员而言，是理想的选择，其能连接各种设备，如智能手机、笔记本电脑和平板电脑。 易于安装：简化技术部署环境，建立WLAN通常比部署LAN布线更直接、更经济。 可扩展性：对于IT项目管理企业，WLAN可以毫不费力地扩展以容纳额外的设备，并通过添加接入点扩展覆盖范围。 WLAN示例: WiFi企业解决方案：对于现代IT服务而言，至关重要的是，WLAN构成了Wi-Fi网络的基础，连接设备不受物理连接的限制。 网络访问控制：WLAN是一个重要的应用，有助于在各个部门建立有效的网络访问控制系统。 无线网络设计：WLAN在无线网络的设计中发挥着关键作用，为各种IT解决方案提供无缝连接。 选择正确的IT服务网络 考虑到IT环境，有线与无线的偏好、成本影响、覆盖需求和安全考虑等因素应该指导决策过程。 有线与无线：IT项目管理企业可能更喜欢LAN的可靠性，而WLAN提供了灵活性和流动性，这对移动工作人员至关重要。 成本影响：:在IT服务行业，LAN的前期成本可能较高，但在安装方面，WLAN通常更具成本效益。 覆盖需求：零售IT解决方案和托管无线网络可能受益于WLAN覆盖广泛领域的能力。 安全考虑：LAN为在IT中需要强大的物理安全性的应用提供了一个固有的安全选项，而WLAN需要额外的安全措施。 总结 LAN和WLAN在技术部署中都发挥着至关重要的作用。LAN提供稳定的高速有线连接，而WLAN提供现代IT解决方案所需的移动性和可访问性。两者之间的决定取决于具体需求、预算考虑和业务环境。全面了解LAN和WLAN的差异和优势，确保做出符合IT服务独特需求的明智决策。 -
智能出行成功之路：机遇与挑战 智能出行这个术语激发了城市规划者、工程师和城市居民的想象力。 这是一种新的交通方式，利用技术提供更高效、可持续和用户友好的移动解决方案。 智能出行成功的核心目标是解决城市出行的挑战，减少交通拥堵和二氧化碳排放，同时提高用户的安全性和便利性。与传统交通系统不同，智能出行以个人用户为中心。 它提供个性化和灵活的移动服务，以满足独特的需求和偏好。借助人工智能、物联网、大数据分析等先进技术，智能出行解决方案提供实时信息、优化路线、连接各种交通方式，让出行体验更顺畅、更愉快 。 智能出行的关键组成部分 智能交通系统（ITS）智能交通系统 (ITS) 将传感器、通信网络和数据分析等技术集成到交通基础设施中，以监控和管理交通流量、减少拥堵并增强道路安全。ITS 提供实时交通信息，使驾驶员能够做出明智的决策并避开拥堵的路线。 此外，它还通过动态交通信号控制、智能停车管理和自动收费来支持交通基础设施的高效利用。联网车辆联网车辆配备了互联网接入，使它们能够与车内和车外的其他设备共享数据。 这种连接通过提供实时路况更新、路线建议和车内娱乐来增强驾驶体验。联网车辆不仅仅为驾驶员提供便利，还为驾驶员提供便利。 它们还增强了安全性。 凭借防撞系统和自动紧急呼叫等功能，联网车辆可以帮助预防事故并挽救生命。共享出行服务共享单车、共享汽车、网约车等共享出行服务为城市居民提供了灵活、实惠的交通选择。 它们减少了对私家车拥有量的需求，从而减少了交通拥堵并降低了碳排放。共享出行服务不仅有利于环境，而且有利于环境。 它们还促进社会公平。 通过提供负担得起且便捷的交通选择，它们使城市对所有居民来说更加宜居和包容，无论他们的收入水平或身体能力如何。电气化由于消费者成本的降低和电池技术的进步，电动汽车 (EV) 正在迅速成为道路上的常见景象。 电动汽车尾气零排放，有助于减少空气污染和应对气候变化。此外，电气化与智能出行的其他组成部分密切相关。 例如，电动汽车可以集成到共享移动服务中，提供绿色和可持续的交通选择。 此外，联网车辆的兴起使得智能充电解决方案成为可能，从而优化充电过程并减轻电网压力。自动驾驶汽车自动驾驶汽车 (AV) 使用传感器、摄像头和人工智能进行导航和操作，无需人工干预。 多家汽车制造商正处于开发的高级阶段，但全自动驾驶在大多数国家仍然是非法的。 未来，自动驾驶汽车可能会彻底改变旅行体验，让旅程更安全、更高效、更舒适。除了个人交通之外，自动驾驶汽车还有潜力改变公共交通、物流和城市规划。 它们可以集成到共享移动服务中，提供全天候的交通选择。此外，自动驾驶汽车的兴起可以释放目前用于停车的城市空间，为更多的绿地和行人友好区域铺平道路。 智能移动解决方案的 5 大优势 以下是智能出行改变现代城市的几种方式：#1：减少交通拥堵智能出行解决方案可以显着减少城市的交通拥堵。 通过优化交通流量和推广共享出行服务，它们减少了道路上的车辆数量，使我们的旅程更快、更顺畅。联网汽车技术以及未来的自动驾驶汽车可以带来更好的交通管理和更有效地利用道路基础设施。#2：降低碳排放智能出行在应对气候变化方面也发挥着至关重要的作用。 促进电气化和交通基础设施的高效利用有助于减少交通运输的碳排放，这是导致全球变暖的主要因素之一。此外，共享出行服务减少了对私家车拥有量的需求，从而减少了城市的排放并清洁了空气。#3：增强安全性安全是智能出行的一个关键优势。 ITS 和联网车辆等技术可以通过提供实时交通信息和先进的安全功能来帮助预防事故。 此外，自动驾驶汽车和驾驶员辅助技术的兴起可以进一步提高安全性，因为它们消除了人为错误，而人为错误是道路事故的主要原因。#4：为用户和城市节省成本智能出行可以为用户和城市带来大量成本节约。 对于用户来说，共享出行服务提供了负担得起的交通选择，降低了汽车拥有成本。对于城市来说，智能移动解决方案可以更有效地利用交通基础设施，降低维护和升级成本。#5：改善城市规划和土地利用最后，智能交通可以改变城市规划和土地利用。 共享出行服务以及未来自动驾驶汽车的兴起可以减少对停车位的需求，从而腾出城市空间用于绿地、行人友好区和其他社区设施。此外，智能出行数据可以提供有关出行模式和行为的宝贵见解，支持基于证据的城市规划和政策制定。 实施智能出行的挑战 虽然智能出行前景广阔，但它需要大量投资和巨大努力来实施。 以下是主要挑战：基础设施开发和改造许多城市的交通网络目前的状况还远远没有做好数字化改造的准备。 现有系统需要进行重大升级或彻底检修才能纳入必要的技术。例如，电动汽车使用的扩大需要广泛的充电站网络，这需要仔细的规划和大量的投资。 同样，共享出行服务需要分配专门的停车位和运营区域、城市与交通供应商之间的合作以及对车辆分配和使用的严格监管。法律和监管障碍接下来的挑战是众多的法律和监管障碍。 鉴于智能移动解决方案的新颖性，许多国家缺乏全面的监管框架来管理其使用。 这导致了法律环境的模糊性，可能会阻止投资者和企业采用。例如，使用无人机进行送货或客运会引发有关空域监管、安全标准和事故责任的问题。同样，自动驾驶汽车也引发了关于发生事故时的法律责任的争论。 因此，政府必须制定明确和支持性的法规来促进智能出行。隐私和安全问题智能移动带来了大量数据。 虽然这些数据对于改善服务和用户体验非常宝贵，但它也带来了重大的隐私和安全问题。 数据泄露和个人信息滥用的风险对许多潜在用户来说是一个巨大的威慑。此外，智能移动系统的互联性质增加了其遭受网络攻击的脆弱性。 泄露可能会导致大范围的破坏，危及生命。 因此，确保稳健的数据安全措施和透明的数据处理实践对于智能移动的成功至关重要。公众接受度和采用障碍从传统交通方式向技术驱动的解决方案的转变需要思维和行为的重大转变。人们对自动驾驶汽车或无人机等新技术的可靠性和安全性存在重大担忧。 此外，数字素养和可及性也可能构成障碍，特别是对于老年人或贫困社区的人来说。 因此，建立信任和包容性对于推动公众采用至关重要。与现有运输系统集成最后，将智能移动解决方案与现有交通系统集成是一项重大挑战。 智能出行并不是要取代传统的交通方式，而是通过技术对其进行增强，以创建无缝、高效和可持续的网络。这种整合需要各个利益相关者之间的协调——从政策制定者和技术提供商到交通运营商和最终用户。 它还需要开发可互操作系统和标准，以确保不同解决方案之间的顺利数据交换和兼容性。 智能出行采用的最佳实践 #1：以交通用户为中心在采用智能移动出行方面，以用户为中心的方法是关键。 最终目标应该是改善所有用户的旅行体验——无论他们是日常通勤者、偶尔旅行者还是物流服务提供商。这种方法涉及了解不同用户组的需求和偏好，让他们参与规划过程，并设计易于使用且可供所有人访问的服务。 它还强调了用户教育和参与对于推动采用和鼓励负责任的使用的重要性。#2：解决数据隐私和安全问题考虑到与智能移动相关的隐私和安全问题，采用强有力的数据保护措施至关重要。 这包括加密数据、采用先进的网络安全解决方案以及定期更新系统以抵御潜在威胁。此外，数据处理实践的透明度有助于建立用户信任。 这意味着要传达收集哪些数据、如何使用数据以及与谁共享数据。 它还涉及为用户提供对其数据的控制权并尊重他们的隐私偏好。#3：全面规划智能出行举措智能移动的采用需要全面的规划，考虑到许多因素——从基础设施开发和监管合规性到用户参与和系统集成。 此类规划应足够灵活，以适应技术进步和不断变化的用户需求。此外，试点项目可以成为测试新技术、识别潜在问题以及在全面实施之前收集用户反馈的宝贵工具。 它们还可以帮助建立公众支持并展示智能移动的好处。#4：优先考虑可持续性向智能移动的转变提供了优先考虑可持续发展的绝佳机会。 这意味着选择能够减少碳排放、提高能源效率并尽量减少对环境影响的解决方案。例如，鼓励使用电动汽车或共享出行可以显着减少污染。 同样，智能交通管理系统可以帮助减少拥堵并提高燃油效率。优先考虑可持续发展不仅有利于环境，还可以提高城市的宜居性和吸引力。#5：促进共享出行最后，促进共享出行是加速向智能出行转变的最佳实践。 汽车共享、拼车或自行车共享等共享出行解决方案可以提高交通效率、减少车辆拥有量并缓解拥堵。然而，为了共享出行的成功，确保经济性、便利性和安全性非常重要。 这可以通过创新的商业模式、与公共交通运营商的合作以及使用技术来促进预订、支付和路线规划来实现。