XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSDX
HXGN SDX操作
建立在HXGN SDX的可靠成功基础上，HXGN SDX2是Hexagon的下一层次，云本地的SaaS，SaaS，用于工程，操作和维护方面的卓越解决方案。它包括一套新的和丰富的功能，包括资产生命周期数据和信息管理，资产建模和可视化，工程变更，工程包装文档管理/文档控制以及设计审查和问题管理。这些基础能力会流畅地整合关键数据，促进透明度，效率，生产力和更明智的决策，同时降低风险并降低成本。毫不费力地将整个组织的数据消费者连接到按需信息，减少搜索时间并加速决策速度。
NetScaler安全部署指南
NetScaler MPX是一个应用程序交付控制器，可以加速网站，提供L4 − L7流量管理，提供集成的NetScaler Web应用程序防火墙和卸载服务器。NetScaler VPX实例是一个虚拟设备，具有NetScaler MPX的所有功能，在标准服务器上运行，并为包括Citrix虚拟应用程序和台式机在内的Web应用程序提供了更高的可用性。NetScaler SDX通过MPX的性能为VPX的所有灵活性提供了高级虚拟化。使用MPX，VPX和SDX，组织可以通过将大量大量共享网络服务与处理器密集型，应用程序特定的服务分开，可以部署flex或真实的解决方案，从而优化您的Web应用程序交付基础架构。NetScaler还提供了与Citrix OpenCloud访问的少量集成，可以用云的功率扩展数据中心。
矢量论坛2024：部署紧急技术
紧急技术（例如软件定义的所有内容（SDX），人工智能（AI）和物联网（IoT））是为了改变业务模型，从而实现新的价值创建。技术创新创造了机会。并行出现风险，例如网络安全，对云服务的可靠性以及高度自动化和AI驱动系统的功能安全性。标准是具有雄心勃勃的目标，但通常是沉重的，需要专业知识来有效实施。当天的呼吁是用于精益敏捷的过程和弹性组织。能力必须同时发展以保持步伐。
与Cloudera和Nvidia一起加速企业AI
现代企业正在努力释放其企业数据推动业务价值的潜力。Cloudera AI，Nvidia的高级GPU处理和微服务的收敛性，以及真正的混合模型，在确保数据准备，治理和推论的同时，提供了扩展数据，AI和分析的无缝路径。通过集中数据，AI和分析工作负载在Cloudera启用SDX的数据湖服务中，并通过NVIDIA NIMS（NVIDIA推断微服务）和GPU驱动的体系结构加速性能，组织可以提供更快的见解，优化成本，优化成本，并在集成的数据安全范围内保持强大的合规性。本文探讨了这些技术如何为统一的，可扩展的AI驱动企业框架提供支持，以支持组织希望实现的数据驱动结果。
投资者介绍 2024 财年第四季度
我对我们的业务在 2024 财年的表现感到满意，收入增长了 15.9%，营业 EBITDA 增长了 15%。在过去 3 年中，我们的营业收入以 29% 的复合年增长率增长，而营业 EBITDA 以 35% 的复合年增长率增长。我们在 2024 财年共完成了 12 笔大额交易，其中包括一笔 5,000 万美元以上的交易，以及五笔 1,500 万至 2,500 万美元的交易。我们的大额交易渠道保持健康并继续增长。我们目前正在与现有和新客户进行一些大额交易谈判，预计本季度交易转化率将上升。我们继续在 Gen AI 和软件定义设备 (SDx) 服务方面引领行业——宝马对我们给予的认可就是明证。我非常感谢塔塔科技的近 13,000 名员工，他们始终致力于帮助我们的客户创造更美好的世界。
用于科学仪器联合性能优化和诊断的 AI-Science
简介：下一代科学工作流程预计将在由超级计算机、科学仪器、存储系统和网络组成的复杂联合体上执行，并新增了边缘和云系统和服务。这些多域联合体的复杂性使得管理和优化其性能变得困难，因为微小的阻抗不匹配（可以在系统之间动态发展）可能会大大降低整个联合体的性能。最近，软件定义一切 (SDX) 技术与容器化框架相结合，提供了可以监控和收集各个级别的关键测量值的自定义工具，以支持诊断和性能优化；但它们的数据太大，人类操作员和分析师无法处理和做出决策。从数据中提取关键参数、关系和趋势的机器学习 (ML) 方法提供了通用解决方案。必须基于坚实、严谨的基础为这些问题定制开发人工智能 (AI) 和 ML 方法，因为黑盒方法通常无效且不健全。用于测量驱动科学联盟的 AI-Science：我们建议为科学联盟的绩效开发全面的 AI-Science，以便 (i) 通过软件化层监控和控制跨多个领域的存储、网络、实验和计算系统，速度和规模比当前实践高出几个数量级，(ii) 通过使用动态状态和性能估计方法，以高性能最佳地实现和协调复杂的工作流程，以及 (iii) 汇总跨站点和时间的测量结果，以基于机器学习、博弈论和信息融合领域的基本原理使用 AI-Science 开发基础设施级配置文件、优化和诊断。这种方法为测量驱动、性能优化的科学联盟提供了以下功能：