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系统和数据集成方法，用于确保企业体系结构中的可伸缩性和云
系统和数据集成方法，用于确保企业体系结构中的可伸缩性和云shivdeep kumar* Integration Architect收到的01年12月20日，2024年12月20日接受，在线获得，在线获得2024年12月23日，第14卷，第1卷，第6期（2024年12月/12月），摘要互动性最近被企业摘要互动性视为潜在有能力的优势。作为一种主要策略，几家企业已经重组了自己以促进互操作性。企业体系结构（EA）对于将业务流程与IT基础架构保持一致至关重要，以满足不断发展的组织需求。本文探讨了确保企业体系结构中可扩展性和安全性的系统和数据集成方法。多个信息系统的集成旨在增强信息可访问性，实现业务与IT之间的战略一致性以及简化各种组织级别的操作。它讨论了可扩展集成系统的关键特性，包括负载，空间和结构可扩展性，以及诸如身份验证，加密和API管理等安全机制。此外，分析企业集成框架，重点关注网络，数据，应用程序和业务流程级别。对各种方法和模型的比较分析突出了它们的性能，局限性和未来的研究方向。本研究提供了实现安全，可扩展和高效的企业体系结构的见解，以支持现代的组织增长和韧性。关键字：企业体系结构，系统集成，数据集成，可扩展性，安全性，信息系统。简介在现代的企业中使用多种互补信息系统是普遍的做法。公司使用这些技术，并且很难利用在竞争激烈的市场中利用可能性。利用在IT基础架构上的长期投资，同时有效地满足在这种环境下的企业和客户的需求，它对整合当前信息系统越来越重要[1]。企业系统（ES）对于如今几乎对全球的每个公司来说都变得越来越重要。业务流程自动化和数据管理是ES应用程序套件可能提供的众多功能中的两个。企业系统资源的管理和计划是完整性和信息系统配置的主要功能，这是企业系统的重要功能。
与人类合作伙伴关系增强云本地电信：提高自动化，可伸缩性和安全性
引言人类专业知识和人工智能的融合正在彻底改变云本地和虚拟化的电信解决方案，到2026年，全球电信AI市场预计将达到167亿美元，从2021年起的复合年增长率为38.4％[1]。这种变革性的合作伙伴关系表现出了显着的结果，组织报告网络停机时间降低了47％，在实施网络管理的混合人类AI系统时，运营效率提高了35％。来自国际电信联盟（ITU）的最新研究表明，使用AI-增强人类运营的电信提供者平均达到了42％的事件响应时间，而与传统人类只有人类手术相比，伪造正警报的降低了56％[2]。这些混合系统的实施也导致了大量成本节省，主要电信提供商报告说，在部署的第一年内，平均降低了31％的运营费用。人类专业知识与AI功能之间的协同作用已被证明在网络优化方面特别有效，在该网络优化中，与人类运营商一起工作的AI算法平均提高了28％的网络吞吐量，而将延迟降低了45％。这项合作使电信提供商能够在过去五年中处理数据流量增加300％，而基础架构成本的比例增加。这种增强的安全姿势已经变得越来越关键，因为自2019年以来，网络攻击每年增长了89％。在安全行动领域中，人类AI合作伙伴关系表现出了非凡的结果，组织报告的威胁检测准确性提高了73％，而安全事件的平均分辨率（MTTR）降低了62％。
可扩展的结果30ml-2l在转染后带有Expicho™表达系统的OptimumGrowth®瓶中的30ml-2l
A.拆分Expicho-S™种子细胞，达到4 x 10^6活细胞/mL的最终密度。B.在37°C下将细胞与8％Co₂一起孵育过夜，在平台振荡器上，将2英寸轨道设置为100 rpm。应将1英寸轨道的振动器设置为140 rpm。转染后的速度调整将使2英寸轨道振荡器上的速度降低至80rpm，或者在1英寸轨道振荡器上将速度降低至100rpm。（请参阅表2）C。对于最佳的实验条件，保持湿度水平在50-55％之间至关重要。如果没有湿度控制，则另一种方法是使用装有水的汤姆森1.6升烧瓶，使帽子掉落以帮助维持所需的水分水平。第0天|转染
可扩展图像通过临时预测
我们提出了视觉自动回归建模（VAR），这是一种新一代范式，它重新定义了图像上的自回归学习，例如粗到精细的“下一尺度预测”或“下一个分辨率预测”，与标准的栅格扫描“下一步的预测”不同。这种简单，直观的方法使自动回归（AR）变压器可以快速学习视觉分布并可以很好地概括：VAR首次使GPT型AR模型超过图像生成中的扩散变形金刚。在Imagenet上256×256基准上，通过将Fréchet距离（FID）从18.65提高到1.73，从80.4到350.2显着改善了AR基线，并具有20倍的推理速度。还经过经验验证，VAR在多个维度上胜过扩散变压器（DIT），包括图像质量，推理速度，数据效率和可扩展性。扩展VAR模型表现出与LLMS中观察到的明确的幂律缩放定律，线性相关系数接近-0。998作为可靠的证据。var进一步展示了下游任务中的零弹性概括能力，包括图像上涂抹，外观和编辑。这些结果表明，VAR最初模拟了LLM的两个重要特性：缩放定律和零弹性概括。我们发布了所有模型和代码，以促进对视觉生成和统一学习的AR/VAR模型的探索。
引文：Bahman Zohuri (2025)。利用转基因生物 (GMO) 的波介导探索电磁场和标量场的影响
摘要 电磁波和标量波现象对转基因生物 (GMO) 的影响是物理学、生物学和新兴技术的一个迷人交汇点。本文探讨了波与生物系统相互作用的理论和数学基础，重点研究了横电磁波 (TEM)、赫兹波和假设的标量波的潜在影响。DNA 具有复杂的螺旋结构和电磁特性，可充当能够与这些波产生共振的纳米级天线。通过麦克斯韦方程和量子力学建模的能量转移揭示了改变基因表达、诱导表观遗传变化和破坏细胞生物电场的合理机制。在非线性效应（例如谐波产生和介电加热）对转基因生物稳定性、性状表达和细胞功能的影响的背景下进行了分析。虽然 TEM 和赫兹波与生物系统的相互作用有据可查，但标量波仍是推测性的，需要进一步的实验和理论研究。本文结合基础物理学和生物物理学，阐明了这些能量场如何影响转基因生物，并强调了其在农业、医学和生物技术领域的潜在应用和风险。
金融服务的安全，可扩展的云迁移解决方案
不仅仅是转向云的转变，Beacon的开放和协作平台与现有系统和数据集成在一起，减少操作复杂性并帮助客户加速时间的价值。可扩展的基础使客户能够提出更多问题，获得更快的结果，并更深入地了解现有职位和投资机会。分布式计算可实现更快的模拟和更大的情况集。“永不删除”双期数据模型确保可重复性并满足审计和监管请求。
使用OpenVino在Lenovo Thinksystem上使用OpenVino的企业LLM应用程序SR650 V3加速了RAG管道，该应用程序具有第5代Intel Xeon可伸缩过程
Lenovo Thinksystem SR650 V3凭借Intel第五代处理器，为生成AI用例提供了高度性能且可扩展的解决方案，包括那些对成功用户体验的低延迟要求（例如实时聊天机器人）（目标延迟约为100ms）。它在单个2U服务器中提供了多个存储和网络选项，可适应各种业务需求，同时提供无缝的可扩展性以适应不断变化的需求。它支持DDR5-5600 mt/s的内存模块，以及一个或两个第五代英特尔Xeon处理器，该处理器融合了Intel Advanced Matrix扩展名（Intel AMX），以满足尖端AI工作负载的计算密集要求。此外，它包含三个驱动器区域，该区域可支撑高达20x 3.5英寸或40x 2.5英寸热交换驱动式托架，以高效且可扩展的存储空间。
在 Lenovo ThinkSystem 服务器上的 Linux VM 中配置具有可扩展 I/O 虚拟化的 Intel QuickAssist 技术
右侧的可扩展 IOV (SIOV) 是一种硬件辅助 I/O 虚拟化方法，可实现跨隔离域的高度可扩展和高性能 I/O 设备共享。SIOV 支持软件从本机硬件接口灵活组合虚拟功能，而不是实现完整的 SR-IOV 虚拟功能 (VF) 接口。SIOV 设备公开轻量级可分配设备接口 (ADI)，这些接口针对来自客户的快速路径（数据路径）操作进行了优化。S-IOV 定义了一种将这些设备接口以细粒度分配给隔离域的方法。
时尚设计中的可扩展性能
对于某些功能。由原则技术验证。“ https://www.principledtechnologies.com/dell/oem-security-feature-comparison-0424.pdf”安全功能的比较，2024年4月。可管理性：基于戴尔内部分析，2024年1月。在比较戴尔更新流程的系统管理功能时，最可操纵的商业PC，戴尔可管理性解决方案的功能以及与第三方管理解决方案的集成以及竞争对手更新流程，系统管理解决方案功能以及与第三方管理解决方案的集成。第三方管理解决方案 - Microsoft Intune，Workspace One是单独的购买。Intel VPRO（支持带外系统管理）是另一种系统配置升级。
可扩展的原子阵列用于硅中的基于自旋的量子计算机
半导体旋转量子尺将出色的量子性能与使用行业标准的金属氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化量（MOS）工艺相结合的量子性能。这也适用于离子植入的供体旋转，这些供体的旋转进一步提供了特殊的连贯性时间和核旋转中的较大希尔伯特空间尺寸。在这里，我们演示并整合了多种策略来制造基于规模的供体量子计算机。，我们使用31 pf 2分子植物将放置确定性三倍，而在检测植入物方面达到99.99％的情况。通过植入较重的原子（例如123 SB和209 BI）来保留类似的结合，这些原子代表用于量子信息处理的高维Qudits，而SB 2分子可以确定性地形成紧密间隔的Qudits。我们使用纳米孔径使用渐进式植入，证明了具有300 nm间距的供体原子的常规阵列的确定性形成。这些方法涵盖了在硅中基于供体的量子计算机构建的技术要求。