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World File Search System大型机
高级身份验证大型机2.0 -Broadcom TechDocs
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大型机安全见解平台1.0 -Broadcom TechDocs
安全咨询合并的CSV或JSON文件Broadcom提供一个.CSV和.JSON文件，您可以使用HTTPS或Secure FTP下载它们。这些文件包含影响所有受支持的Broadcom大型机产品的安全咨询列表。这些文件可让您轻松搜索常见的漏洞和暴露（CVE）信息。您还可以访问安全咨询文章，其中包含有关安全性或完整性暴露的更多详细信息和上下文。Broadcom每天更新此文件。有关下载说明，请参阅此Broadcom支持文章（需要登录）。
EngineeringBeat：快速推进大型机现代化
医疗保健现代化可以使组织能够以更具成本效益的方式在更先进的平台上运营。但是，为了减轻现代化工作的初始财务负担，组织需要制定创新的融资策略。例如，企业可以通过将其核心平台货币化来颠覆传统的成本方程。他们可以构建模块化系统，帮助在现代化后创造新的收入来源，而不是仅仅为了维持运营而进行现代化，例如利用新的应用程序编程接口 (API) 连接到人工智能 (AI) 平台以产生额外的节省。此外，为了进一步优化成本、减少资本支出、创造新的市场机会并加强现有联盟，充分利用云生态系统合作伙伴关系至关重要。
利用人工智能 (AI) 和生成式 AI 实现大型机现代化的未来
与商业应用程序的用例非常相似，AI 可以帮助最终用户获得更好、更有效的体验。生产分析师、操作员、系统程序员、开发人员和其他担任系统管理角色的人员将拥有 AI 工具，可以帮助他们更好、更一致、更快地完成工作。有了一位拥有几乎无限内存的助手，并可以访问不断更新的广泛数据，与问题确定、根本原因分析、性能和容量规划和调整等操作相关的生产力就可以提高。
重新思考大型机数据在企业人工智能和分析中的作用
除了挑战之外，领导者对大型机数据的看法也很复杂。大型机系统本身就是一种复杂的技术，虽然它存储着关键数据，但需要付出太多努力或使用过时的技术知识才能充分挖掘其价值。尽管大多数受访者 (76%) 表示他们有指定的大型机专家，但长期以来围绕大型机数据的看法加剧了访问大型机数据的挑战。绝大多数受访者表示，他们发现访问大型机数据和上下文元数据非常困难或有些困难。在接受调查的领导者中，42% 的人表示他们认为将大型机数据与云数据源集成非常具有挑战性。这种普遍的看法使得利用这些数据对于希望快速启动 AI 计划的组织来说是一项艰巨或完全没有吸引力的任务。
2024大型机市场脉冲：
作为一种技术，大型机已经存在了半个多世纪。在此期间，他们提供了必不可少的计算和处理能力，通过为各种规模和类型的企业组织管理大量数据来为世界经济提供动力。大型机在某些最敏感，最庞大的计算操作中表现出巨大的一致性，以高水平的高水平执行。大型机被广泛视为不仅可靠，而且不断可用，而且也很安全。银行，金融服务，政府和医疗组织对大型机的普遍依赖可以证明这一点，以执行其许多最关键的IT功能。
导航大型机现代化复杂性
现代化计划可能会面临巨大的挑战，但这些挑战并不是无法克服的。正确的策略，再加上正确的技术，可以平滑道路。降低复杂性并确保知识从大型机器人劳动力转移对于缓解过渡并避免破坏至关重要。预算问题将永远存在，但是强调现代化的业务和技术价值的持续沟通和合理的业务案例可以使该计划成功。专注于加强安全性和合规性也将有助于降低长期风险。利用AI/机器学习等下一代技术可以帮助自动化流程并解除代码库的复杂性。，但是您必须跃升。现代化不是if；这是一个。现在是什么时候。
Kyndryl的2024大型机现代化调查报告Kyndryl的2024大型机现代化调查报告
拉丁美洲（24％），亚太地区（26％）和欧洲（25％）。 领导者从事银行和金融服务，零售，通信和媒体，医疗保健，保险，制造，汽车，化学，石油和天然气，旅行和运输以及联邦和政府组织的工作。 他们担任首席信息官，首席技术官，副总裁/IT董事以及运营和管理等领域内的企业职位。 48％（48％）的受访者位于C套件中。 所有人都是最终决策者，决策团队的一部分，主要影响者，或者是与大型机战略和运营有关的部分影响者。拉丁美洲（24％），亚太地区（26％）和欧洲（25％）。领导者从事银行和金融服务，零售，通信和媒体，医疗保健，保险，制造，汽车，化学，石油和天然气，旅行和运输以及联邦和政府组织的工作。他们担任首席信息官，首席技术官，副总裁/IT董事以及运营和管理等领域内的企业职位。48％（48％）的受访者位于C套件中。所有人都是最终决策者，决策团队的一部分，主要影响者，或者是与大型机战略和运营有关的部分影响者。
呼吁关于有关神经体系结构搜索和大型机器的计算智能特刊的新兴主题的论文交易
神经体系结构搜索（NAS）是一座跨性别的桥梁，连接了计算智能和机器学习社区。通过自动化设计神经网络的复杂过程，NAS优化了模型体系结构并增强了各种应用程序的性能。在过去十年中，这种融合导致了这两个领域的显着进步。传统上，NAS算法是根据不同的搜索方法分类的，例如增强学习，基于梯度的方法和进化计算。但是，机器学习的快速发展正在重塑NAS景观，引入了超越这些类别的新技术。在这些新兴技术中，大型机器学习模型（LMM）在该领域的重大进步。lmms是具有大量参数和复杂体系结构的复杂机器学习模型，使它们能够处理大型数据集并执行复杂的任务。这些模型通常是预训练的，并具有多种类型，包括用于文本处理的大型语言模型和用于处理多种数据类型（例如文本，图像，音频和视频）的大型多模式。文献中的最新研究表明，LMMS和NAS可以通过几种方式相互作用，为有希望的研究方向铺平了道路。一些极有前途的研究方向的一些重要例子，这些指示可能代表NAS的未来：
大型机：未来 60 年
大型机的未来将以持续创新、与新兴技术的融合以及专注于满足日益数字化的世界中企业不断变化的需求为特征。虽然具体的进步和发展可能有所不同，但大型机仍将是未来几十年推动业务成功和创新的关键基础。除此之外，大型机生态系统由庞大的开发人员、供应商和专家网络组成，他们为其持续发展和支持做出了贡献。这个充满活力的社区确保大型机能够保持相关性并响应不断变化的行业需求，并能够访问各种工具、资源和最佳实践。