XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能问题
多 CDN 策略如何适合我的业务？
需要考虑的第二类 CDN 性能问题属于性能下降。这些问题比前一类中断问题更为微妙，后者的特点是客户端收到错误消息。如果出现性能下降，客户端接收内容的速度会更慢，并可能导致视频启动时间变慢、重新缓冲或比特率低于平均水平。最终用户仍然可以接收内容，但体验质量低于正常水平。内容所有者担心的是用户体验下降可能产生的负面看法。事实证明，随着最终用户体验受到影响，用户放弃率急剧上升，而且随着 over-the-top (OTT) 视频市场选择范围越来越广，用户并不总是愿意容忍低质量的视频。
使用分布式系统中的可观测性数据的机器学习和人工智能技术
机器学习模型可用于分析可观测性数据，以提高系统的可靠性、性能和安全性。以下是使用可观测性数据的机器学习模型的用例：• 异常检测：机器学习模型可用于检测可观测性数据中的异常，例如 CPU 使用率或内存使用率的突然飙升。这有助于在潜在问题导致停机或性能问题之前识别它们。• 根本原因分析：机器学习模型可用于使用可观测性数据来识别问题的根本原因，以加快故障排除过程并防止问题再次发生。• 预测性维护：ML 模型可以预测设备何时可能出现故障。这有助于在问题发生之前安排维护，从而防止停机和停机。
下降性能测试 - 免费
上个月我们完成了如何减少锯齿状爬升数据和确定最陡角度爬升速度 V x 以及相关爬升角度和爬升梯度的说明。本月我们将解决下降性能问题，如果您认为下降只不过是反向爬升，那么您基本上是对的。如何让飞机获得最佳下降性能可能是您在巡航前往目的地时讨论的问题。与副驾驶或乘客开玩笑是一种很好的方法——砰！发动机熄火了。现在怎么办？有一件事是肯定的。现在不是思考飞机最佳滑行速度的好时机。更好的时间是您的下一次飞行，确定飞机的滑行性能比我们在过去几个月中详细介绍的爬升性能测试更容易。飞机的爬升率取决于功率的大小
CameraEEG：在 Android 应用程序上同步录制视频和脑电图数据
由于该应用程序针对的是安卓智能手机，因此使用了基于 Java 开发工具包 (JDK) 的 Android Studio 应用程序开发软件。最初，该软件使用 Lab 流层进行数据采集 [21]，以提供不同模块之间更高级别的时间同步并与多个 EEG 流应用程序兼容。然而，我们发现这种结构对于我们的目的来说效率低下，因为它需要后台流应用程序并行运行，这会更快耗尽电池并导致手机发热，从而导致性能问题。因此，我们选择了 EEG 制造商提供的智能手机软件开发工具包 (SDK)，特别是 Smarting SDK。这将应用程序的使用限制在特定的 EEG 设备（mBraintrain 的 Smarting）上，但提供了强大的执行力。这还允许向应用程序添加具有独特功能的附加模块。
5700 GPS 接收器用户指南 - EPIC
这些保证仅在以下情况下适用：(i) 产品和软件已根据 Trimble 的相关操作手册和规范正确安装、配置、连接、存储、维护和操作；(ii) 产品和软件未被修改或误用。上述保证不适用于以下情况，且 Trimble 不对以下情况负责：(i) 将产品或软件与非 Trimble 制造、供应或指定的产品、信息、系统或设备组合或使用而产生的缺陷或性能问题；(ii) 产品或软件的操作遵循 Trimble 产品标准规范以外的任何规范；(iii) 未经授权修改或使用产品或软件；(iv) 因雷击、其他电气放电、淡水或盐水浸泡或喷溅造成的损坏；或 (v) 易耗件（例如电池）的正常磨损。
激光烧蚀微孔和标准通孔技术的热可靠性与材料和加工的关系 - 第一部分
随着直接金属化和 HDI 的出现，通孔的长期可靠性和性能问题浮出水面。此外，用树脂涂层铜 2 型箔和标准 FR-4 与金属化技术（直接与传统化学镀铜）制造的通孔之间的关系可能会影响互连的可靠性。许多因素可能会影响整体通孔可靠性：（1）孔内电沉积铜的均匀性，（2）铜的总镀层厚度，（3）微孔定位焊盘上镀铜的厚度，（4）镀铜与互连的粘附性以及（5）可能干扰镀铜均匀沉积的任何其他因素。随后，人们对用树脂涂层铜 2 和 FR-4 制造的通孔的可靠性提出了质疑。人们对于石墨系统催化表面镀铜质量与标准化学镀铜的比较也产生了其他担忧。
检测印刷电路板吸湿情况的技术
摘要 — 大多数电路板都在可能暴露于蒸汽或液体湿气的环境中工作。由于低成本电路板很容易吸收水分，这会导致性能问题、可靠性问题，甚至灾难性故障。然而，在电路板完全失效之前很难检测出是否发生了吸湿。为了缓解这个问题，在印刷电路板 (PCB) 技术中实现了一种边缘场电容器，并通过随之而来的电容增加来检测电路板中的吸湿情况。制造了原型传感器并浸泡了 42 天，结果显示电容增加了 14% 到 29%。这种传感器技术可以轻松添加到电路板设计中，因为它们使用了商用 PCB 构造中使用的标准材料和制造工艺。
Dell PowerScale：使用人工智能进行 IT 运营 (AIOps) 的关键性能预测
当今，构建 IT 基础架构的挑战性从未如此之大。许多终端用户工作负载（例如半导体设计、自动驾驶开发以及生命科学和医疗保健）每天都在变得越来越复杂。这种复杂性带来了对 IT 的需求。另一个复杂因素是数据足迹也在增长，通常是呈指数级增长。难怪 IT 管理员难以保持一致的基础架构性能，因为恶意应用程序（和用户）有时会使基础架构超载，从而导致整个组织的性能问题。虽然有可用于监控性能的工具，但这些工具缺乏领域知识（它们是千篇一律的），因此主要用于在问题发生后向管理员发出警报。理想情况下，IT 管理员希望能够根据其特定的工作负载组合来预测何时会出现性能挑战，并有足够的时间完全避免它们。
2024 年第三季度更新
标准 为响应 FERC 901 号命令，NERC 继续开发积极的可靠性标准项目，以解决 IBR 规划的多个方面。8 月，NERC 董事会援引了《议事规则》第 321 条，以确保及时解决与 IBR 相关的系统可靠性问题，并确保 NERC 响应 FERC 901 号命令的指令。为此，NERC 和标准委员会于 9 月 4 日至 5 日举办了 PRC-029-1 技术会议。 10 月 8 日，三个里程碑 2 项目（项目 2020-02 - PRC-024（发电机穿越）的修改、项目 2021-04 - PRC-002- 2 的修改和项目 2023-02 - 基于 BES 逆变器的资源性能问题的分析和缓解）以及项目 2020-06 - 发电机模型和数据验证提出的“基于逆变器的资源”定义已获得 NERC 董事会批准。