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• 数据中心网络设备内的配置不一致。受访者表示,使用手动流程会导致单个设备的配置方式不一致,具体取决于执行配置的员工。这给其他 IT 团队带来了挑战,因为他们在执行任务时面临着不同的配置。不一致影响了可靠性,进而影响了完成任务的速度。一家能源组织的数据中心系统架构师表示:“我们在环境中的配置一致性方面遇到了困难。很多时候,人们会在不同的交换机上以不同的方式配置某些东西。在数据中心的某个部分,有人在端口或交换机上配置了不同的内容,然后你转到另一个交换机,却发现它不存在。这总是让设备支持变得更加困难。”
总体经济影响™ (TEI) 是 Forrester Research 开发的一种方法,可增强公司的技术决策流程,并帮助供应商向客户传达其产品和服务的价值主张。TEI 方法可帮助公司向高级管理层和其他关键业务利益相关者展示、论证和实现 IT 计划的有形价值。TEI 方法由四个部分组成,用于评估投资价值:收益、成本、风险和灵活性。
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大多数研究平滑追踪 (SP) 相关大脑活动的 fMRI 研究都使用了简单的合成刺激,例如正弦移动的点。然而,现实生活中的情况要复杂得多,SP 并不是孤立发生的,而是在扫视和注视序列中发生的。这就引发了一个问题:在跟踪电影中的移动物体时,是否会激活与在实验室条件下识别出的 SP 相同的大脑网络。在这里,我们使用了公开的 studyforrest 数据集,该数据集提供眼球运动记录以及 15 名受试者在观看好莱坞电影“阿甘正传”时的 3 T fMRI 记录。所有三个主要的眼球运动事件,即注视、扫视和平滑追踪,都是使用最先进的算法检测到的。在我们的分析中,平滑追踪 (SP) 是我们感兴趣的眼球运动,而扫视由于其变化性较低,充当了观看行为的稳定状态。对于 fMRI 分析,我们最初使用事件相关设计建模扫视和 SP 作为回归量。由于 SP 和内容运动相互依赖,我们随后添加了一个新的低级内容运动回归量,以将大脑激活从这两个来源中分离出来。我们发现 SP 期间的 BOLD 反应比 MT + /V5、延伸至楔前叶的中扣带回和右颞顶交界处的双侧扫视更高。当添加运动回归量时,SP 在颞上沟、楔前叶和辅助眼区皮质中显示出比双侧扫视更高的 BOLD 反应,这可能是由于背景运动的混杂效应。与 SP 相比,只有部分 V2 在扫视期间显示出更高的激活。总的来说,我们的方法应该被视为解读与 SP 相关的大脑活动的原理证明,SP 是复杂动态自然情境中除扫视之外最突出的眼球运动之一。
计算机视觉 (CV) 平台可帮助您完成端到端流程,大规模开发和部署各种 CV 模型。它们正迅速成为企业的必备品。在 Forrester 的一项调查中,83% 的公司采用 AI 的数据和分析决策者表示,他们已经实施或正在实施 CV 解决方案,或计划在未来 12 个月内实施。1 CV 平台通常提供简化 CV 任务的功能(例如对象检测、对象跟踪、语义/实例分割、面部识别、视觉搜索和 OCR)以及预训练的 CV 模型,您可以根据特定用例对其进行自定义,或开箱即用,例如审核用户上传的内容、识别名人或检测品牌和徽标。