人工智能驱动的流程自动化利用人工智能来自动化复杂的业务运营,提高生产力并减少人工干预。通过将人工智能集成到日常任务中,组织可以实现更高的准确性、速度和可扩展性,从而改变其运营和市场竞争方式。
运营指标衡量并量化机构实践和流程的效率、效果、成本和风险。战略性地使用研究指标可以帮助研究企业规划、计划并就资源需求、分配方法和可扩展性做出有效的业务决策。
量子计算机的构建模块已在小型到中型系统中得到演示。作为领先的平台之一,离子阱系统引起了广泛关注。该系统面临的一个重大挑战是将快速高保真门与离子阱制造的可扩展性和便利性结合起来。在这里,我们提出了一种用于大规模量子计算的架构,其中二维原子离子阵列被捕获在如此远的距离,这对于离子阱制造很方便,但通常认为不适合量子计算,因为传统的门太慢了。使用远离 Lamb-Dicke 区域的门操作,我们表明可以在任何大型离子阵列中实现快速而强大的纠缠门。门操作本质上是并行的并且对热噪声具有鲁棒性,再加上所提出的架构的高速和可扩展性,使这种方法成为大规模量子计算的一种有吸引力的方法。
大量数据是AI时代的数据平台软件公司。加速工作量密集型应用程序的时间,庞大的数据平台可扩展性能,从根本上简单的数据管理和增强的生产率。成立于2019年,VAST是历史上发展最快的数据基础设施公司。
摘要:本文展示了一种基于 VPN 的云策略原型,该策略使用 SoftEther VPN 和 Microsoft Azure 来管理和交换图书馆管理系统和存储库。对原型进行了性能、安全性和可扩展性测试,结果表明基于 VPN 的云策略是管理分布式图书馆存储库的可行解决方案。通过使用 SoftEther VPN 和 Microsoft Azure,原型提供了安全通信和可扩展性,可以处理大量并发用户。未来的研究可以探索其他 VPN 技术和云平台,以增强原型的功能并评估其在各种场景中的性能。关键词:云策略、图书馆管理系统、SoftEther VPN、原型、Microsoft Azure。简介:在当代,数字资源的激增显著增加,对有效数字图书馆管理的需求也随之增加。作为回应,基于云的图书馆管理系统已成为一种可行的补救措施。然而,由于对安全性和性能的担忧,跨不同系统无缝交换数字图书馆资产仍然是一项艰巨的任务。为了克服这些障碍,我们设计了一种基于 VPN 的开创性云策略原型,用于监督图书馆管理系统和存储库的管理和交换。该策略建立了一个受保护的虚拟专用网络,使用户能够轻松地跨不同平台访问和交换资源。VPN 确保交易的加密和强化,从而减轻与数据泄露和网络威胁相关的风险。此外,基于云的方法提供了一系列优势,包括增强的可访问性、可扩展性和最小化的基础设施支出。图书馆可以通过利用基于云的图书馆管理系统的潜力来简化其运营,从而简化资源管理并提高其顾客的服务质量。此外,这种面向云的方法有助于与其他系统的无缝集成,增强功能并增强用户体验。总之,基于 VPN 的原型云策略成为管理和交易数字图书馆资产的复杂挑战的有利解决方案。它为监督图书馆存储库提供了一种安全有效的途径,同时减少了基础设施开销并增强了可访问性。它的可扩展性和集成能力使其成为各种规模图书馆的宝贵资产,赋予它们增强的管理能力和卓越的用户服务。
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