1979 年,位于恩迪科特村的 IBM 制造厂向环境保护署报告了一起化学品泄漏事件,泄漏的化学品包括约 4,100 加仑挥发性有机化学品 (voc),包括三氯乙烯 (TCE)。IBM 在环境保护署的监督下,于 1982 年安装了 3 口抽水井,并开始从受污染的场地抽水和过滤水。泄漏事件发生后,恩迪科特村从 IBM 获得了一辆消防车,此后该村似乎对泄漏事件不再感兴趣。IBM 此后报告称,他们总共抽取了超过 80,000 加仑的挥发性有机化学品,因此显然污染程度远高于一次泄漏。出于环境保护署从未充分解释的某种原因,1986 年,该场地在该州的危险废物登记册上从 2 级(对公众构成威胁)降级为 4 级(结案)。直到 2004 年 1 月,在国会议员莫里斯·欣奇 (Maurice Hinchey) 的协助和公民团体的压力下,它才被正确地重新归类为 2 级。
1885 - 1891 2 1945 - 1946 16 1892 - 1896 3 1947 16 - 17 1897 - 1902 4 1948 - 1949 17 1903 - 1910 5 1950 17 - 18 1911 - 1915 6 1951 - 1952 18 1916 - 1919 7 1953 18 - 19 1920 7 - 8 1954 - 1955 19 1921 - 1923 8 1956 19 - 20 1924 8 - 9 1957 20 - 21 1925 9 1958 21 1926 9 - 10 1959 21 - 22 1927 - 1929 10 1960 22 1930 - 1931 11 1961 23 1932 11 - 12 1962 23 - 24 1933 12 1963 24 - 25 1934 12 - 13 1964 25 - 26 1935 - 1936 13 1965 26 - 27 1937 13 - 14 1966 27 - 28 1938 - 1940 14 1967 28 - 29 1941 14 - 15 1968 29 - 30 1942 - 1943 15 1969 30 -31 1944 15 - 16
我们与科技巨头 IBM 建立了新的合作伙伴关系,重点关注港口的深远数字化和物联网 (IoT) 平台的开发。这个基于云的平台将允许鹿特丹港务局收集和处理来自大量传感器的数据。该计划旨在为 42 公里的港口区域做好自动航运的准备。第一步涉及开发一个仪表板,该仪表板汇集并处理实时传感器数据以及有关水和天气状况的信息。目标:提高港口运输管理的安全性和效率。我们的目标是在鹿特丹成为世界上“最智能”的港口。在这种情况下,我们必须利用港口区域可用的大数据来使我们的物流链尽可能安全和高效。我们可以利用有关基础设施、水、空气等的实时信息,极大地提高我们为客户提供的服务水平。此外,
到目前为止,科学家一直在使用经典的机器学习技术来分析粒子探测器捕获的原始数据,并自动选择最佳候选事件。,但我们认为通过用量子来增强机器学习,我们可以大大改善这一筛选过程。尤其是,比指数级的Qubit Hilbert空间,量子计算机应该能够比传统的,经典的机器学习算法更有效,准确地捕获粒子碰撞数据集中的量子相关性。这种能力应导致对实验的更好解释。
我们构建了一个强大的 AI 生态系统,客户可以利用它来实现他们的 AI 用例。我们还优化了这个 AI 生态系统,以便在客户升级到 zNext 时,它可以透明地提供 zNext 集成 AI 加速器的优势。
“我们的客户值得拥有最好的产品,我们也为他们提供最好的产品。与世界上任何一家造船厂相比,我们的价格都非常有竞争力,而且我们以优良的品质和交货期销售产品。这只有在我们使用市场上最好的技术建造船舶时才有可能,这就是我们选择 IBM PLM 解决方案的原因。”
可共享产品可与自身平台内的任何席位或更高平台一起使用。除了将 C12 产品添加到 P1 席位外,P2 可共享产品也可在 P1 席位上使用。
第1章弹性很重要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1停机时间的影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.1.1发生故障。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 1.2它的弹性是一段旅程。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 1.2.1红色风险和对服务交付的影响。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 1.2.2服务级协议推动了弹性的要求。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2.3 SLA标准决定了恢复的要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.3它的弹性超出了灾难恢复。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.3.1它的弹性挑战。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.4如何为IT弹性做准备。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.4.1平衡缓解的风险和成本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.4.2 IBM Linuxone如何帮助。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.5 IBM Linuxone弹性的部署模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 1.5.1 IBM Linuxone部署模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 98 1.5 IBM Linuxone弹性的部署模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.5.1 IBM Linuxone部署模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9