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西蒙LightVerse光/铜混合配线架荣获2024年BIG创新奖 全球领先的网络基础设施专家西蒙公司，近日自豪地宣布，其LightVerse光/铜混合配线架荣获商业智能集团 (Business Intelligence Group) 颁发的2024年BIG创新奖。 LightVerse光/铜混合配线架通过在单个1U机架空间内无缝集成高性能光纤和铜缆连接，为空间受限的数据中心和智能建筑提供了理想的解决方案。这种创新的方案消除了对单独面板的需求，节省了宝贵的空间并简化了网络部署。 “我们很自豪能够获得商业智能集团颁发的这一殊荣，”西蒙总裁兼首席执行官Henry Siemon说，“LightVerse光/铜混合配线架体现了我们对持续创新的承诺，为我们的客户提供了在当今高度互联的世界中蓬勃发展所需的敏捷性和效率。” “创新正在推动我们的社会，”商业智能集团首席提名官Maria Jimenez表示，“我们很高兴能够向西蒙致敬，因为他们以身作则，改善了我们的生活。” 来自世界各地的组织提交了他们最近的创新成果，以供BIG创新奖考察和评估。然后，获提名的候选作品由一组精选的商业领袖和高管进行评判，他们自愿贡献自己的时间和专业知识来对提交的作品进行评分。 LightVerse光/铜混合配线架只是西蒙坚定不移地致力于创新的一个例子，该公司在研发方面投入巨资，不断突破网络基础设施领域的无限可能性。 -
OpenAI创始人想打造全球芯片工厂网络 设计制造一把抓以对抗英伟达 OpenAI联合创始人SamAltman最近提出一个设想，他想在全球打造AI芯片工厂网络，以对抗英伟达。为了训练大语言模型，AI企业需要采购大量英伟达GPU，耗资不菲。当模型正常运营，向消费者开放，运营费用更是天文数字。如何降低成本？大企业绞尽脑汁，它们缩小模型，提升效率，开发定制低价芯片。如果想开发高端芯片，成本极为惊人，流程也很复杂。 英伟达垄断AI芯片 谈到新的芯片项目，SamAltman与几位投资者协商，整个项目需要几十亿美元。参与的投资者包括AbuDhabi-basedG42、软银集团、台积电。因为垄断高端GPU芯片，英伟达市值突破万亿美元，芯片巨头无不将英伟达当成眼中钉、肉中刺。月初时Meta宣布，为了训练面向未来的超级智能，准备购买350000块英伟达H100GPU。每块H100GPU定价约为30000美元，需求旺盛。谷歌用TensorProcessingUnits（TPU)训练下一代Gemini模型。为了降低成本，谷歌已经投入十多年时间研发TPU。制造芯片需要庞大资金，需要大量“自然资源”，要筹集资金，还要加强研发，只有这样芯片才能达到很高等级。 OpenAI需要高端芯片 OpenAI需要的是高端芯片，全球能生产高端芯片的工厂并不多，严重限制了下一代AI模型的训练。为了解决此问题，Altman建议建设芯片厂网络，专门生产AI芯片。未来OpenAI可能会与英特尔、台积电、三星结盟，也可能与现有投资者微软加深合作。去年OpenAI曾宣布，它自主研发的AI芯片已经可以在Azure云计算平台上运行。许多科技巨头都在研发自主AI芯片，比如亚马逊的Trainium芯片，谷歌的TPU芯片，尽管如此，几乎所有的科技巨头仍然高度依赖英伟达处理器。Altman认为，英伟达芯片还会继续优化改进，在巨大的压力下，投资者可能会远离OpenAI自有芯片项目。到目前为止Altman只是提出一个设想，合作伙伴、投资者还没有确定。他可能只是担心高端芯片供不应求，需彻底解决。按照Altman的设想，项目涉及到芯片厂建造和维护，这条路线与亚马逊、谷歌、微软不同，后者只是设计芯片，生产完全外包。报道称，OpenAI与AI企业G42洽谈时透露，考虑筹集资金80-100亿美元。Altmam希望到2029年左右时能拥有充足的芯片供应，因为他预计到时AI应用、相关计算力的需求将会猛增。 投资者不太可能支持OpenAI 分析Altman的谈话不难看出，OpenAI似乎有意卷入芯片制造业务，但很多分析人士认为投资者不太可能参与。Altman本人也是投资者，但非常另类。Altman通过自己的HydrazineCapital、ApolloProjects和AltmanVentures向400多家企业投资，OpenAI也有分支投资基金。在AI芯片领域，Altman已经投资RainAI，2023年OpenAI还曾与RainAI签署合约，价值5100万美元。RainAI研发神经形态加速器芯片，该公司原本获得沙特Prosperity7基金的支持，但由于美国政府担忧，Prosperity7被迫退出。风投公司OTBVentures的合伙人AdamNiewinski认为，Altman投资芯片技术有双重目的：“投资对于AI的发展极为重要，还有，这笔投资的回报也可能很丰厚，因为AI芯片需要预计将会大增。”Altman的决定并非天马行空，随着地缘冲突加剧，美国肯定会不遗余力收回芯片霸权。特朗普极有可能会回归，几天前他曾放言，台湾抢走了美国的工作和业务机会。如果特朗普真的成为美国总统，极可能会向台湾、韩国芯片产业动刀。只要AI芯片的需求是真实存在、可以持续的，Altman的投资就不会亏本。如果Altman的新项目成功落地，那就意味着OpenAI战略出现重大转变，也意味着AI产业正在朝着垂直整合、硬件定制化方向迈进。如果风投参与，无疑会刺激AI、半导体创新，加剧竞争。 -
OpenAI创始人想打造全球芯片工厂网络 设计制造一把抓以对抗英伟达 OpenAI联合创始人SamAltman最近提出一个设想，他想在全球打造AI芯片工厂网络，以对抗英伟达。为了训练大语言模型，AI企业需要采购大量英伟达GPU，耗资不菲。当模型正常运营，向消费者开放，运营费用更是天文数字。如何降低成本？大企业绞尽脑汁，它们缩小模型，提升效率，开发定制低价芯片。如果想开发高端芯片，成本极为惊人，流程也很复杂。 英伟达垄断AI芯片 谈到新的芯片项目，SamAltman与几位投资者协商，整个项目需要几十亿美元。参与的投资者包括AbuDhabi-basedG42、软银集团、台积电。因为垄断高端GPU芯片，英伟达市值突破万亿美元，芯片巨头无不将英伟达当成眼中钉、肉中刺。月初时Meta宣布，为了训练面向未来的超级智能，准备购买350000块英伟达H100GPU。每块H100GPU定价约为30000美元，需求旺盛。谷歌用TensorProcessingUnits（TPU)训练下一代Gemini模型。为了降低成本，谷歌已经投入十多年时间研发TPU。制造芯片需要庞大资金，需要大量“自然资源”，要筹集资金，还要加强研发，只有这样芯片才能达到很高等级。 OpenAI需要高端芯片 OpenAI需要的是高端芯片，全球能生产高端芯片的工厂并不多，严重限制了下一代AI模型的训练。为了解决此问题，Altman建议建设芯片厂网络，专门生产AI芯片。未来OpenAI可能会与英特尔、台积电、三星结盟，也可能与现有投资者微软加深合作。去年OpenAI曾宣布，它自主研发的AI芯片已经可以在Azure云计算平台上运行。许多科技巨头都在研发自主AI芯片，比如亚马逊的Trainium芯片，谷歌的TPU芯片，尽管如此，几乎所有的科技巨头仍然高度依赖英伟达处理器。Altman认为，英伟达芯片还会继续优化改进，在巨大的压力下，投资者可能会远离OpenAI自有芯片项目。到目前为止Altman只是提出一个设想，合作伙伴、投资者还没有确定。他可能只是担心高端芯片供不应求，需彻底解决。按照Altman的设想，项目涉及到芯片厂建造和维护，这条路线与亚马逊、谷歌、微软不同，后者只是设计芯片，生产完全外包。报道称，OpenAI与AI企业G42洽谈时透露，考虑筹集资金80-100亿美元。Altmam希望到2029年左右时能拥有充足的芯片供应，因为他预计到时AI应用、相关计算力的需求将会猛增。 投资者不太可能支持OpenAI 分析Altman的谈话不难看出，OpenAI似乎有意卷入芯片制造业务，但很多分析人士认为投资者不太可能参与。Altman本人也是投资者，但非常另类。Altman通过自己的HydrazineCapital、ApolloProjects和AltmanVentures向400多家企业投资，OpenAI也有分支投资基金。在AI芯片领域，Altman已经投资RainAI，2023年OpenAI还曾与RainAI签署合约，价值5100万美元。RainAI研发神经形态加速器芯片，该公司原本获得沙特Prosperity7基金的支持，但由于美国政府担忧，Prosperity7被迫退出。风投公司OTBVentures的合伙人AdamNiewinski认为，Altman投资芯片技术有双重目的：“投资对于AI的发展极为重要，还有，这笔投资的回报也可能很丰厚，因为AI芯片需要预计将会大增。”Altman的决定并非天马行空，随着地缘冲突加剧，美国肯定会不遗余力收回芯片霸权。特朗普极有可能会回归，几天前他曾放言，台湾抢走了美国的工作和业务机会。如果特朗普真的成为美国总统，极可能会向台湾、韩国芯片产业动刀。只要AI芯片的需求是真实存在、可以持续的，Altman的投资就不会亏本。如果Altman的新项目成功落地，那就意味着OpenAI战略出现重大转变，也意味着AI产业正在朝着垂直整合、硬件定制化方向迈进。如果风投参与，无疑会刺激AI、半导体创新，加剧竞争。
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什么是网络系统中的结构化布线？ 结构化布线在网络系统中发挥着至关重要的作用，为组织内的无缝通信和数据传输提供了坚实的基础。 这种综合基础设施旨在支持广泛的应用程序和技术。 本文将深入探讨它是什么、为什么它很重要以及它为组织提供的好处。什么是结构化布线？结构化布线是指旨在支持网络性能和可靠性的建筑基础设施。 它包含许多标准化的较小元件（结构化）和各种组件，包括电缆、连接器、机架和接线板，所有这些都安装在预定义的分层结构中。 这种标准化方法可以实现网络资源的高效管理和组织。 同时，连接器和铜缆布线性能类别和设计指南的标准化极大地简化了IT网络的规划和实施。结构化布线与传统点对点布线结构化布线是一种有组织的布线基础设施方法。 要完全掌握这个概念，首先要考虑什么是非结构化布线。 在许多数据中心，所使用的传统布线方法被定义为“点对点”，也称为意大利面条式布线。 这种方法直接在需要连接的硬件之间运行插接电缆(或“跳线”)。在这种情况下，通常会导致网络基础设施复杂且无组织。 随着业务的发展和技术的不断进步，这种布线方法变得越来越低效且管理起来很麻烦。然而，在结构化布线系统中，使用一系列配线架和中继线来创建允许硬件端口连接到机架顶部的配线架的结构。 然后，该配线架通过 MDA（主分配区域）中的干线（设计用于传输的多光纤组件）连接到另一个配线架。 MDA 是结构化布线的关键部分。 在这里，所有 MAC（移动、添加和更改）都可以使用短长度跳线进行制作。结构化布线的好处 • 增强的可靠性：结构化布线通过最大限度地减少错误和故障点来确保可靠的网络基础设施。 正确安装和组织的布线可以降低信号干扰、数据丢失和性能问题的风险，从而提高整体系统的可靠性。 • 可扩展性：随着组织的不断发展，对增加网络容量的需求也在不断增长。 通过网络布线，企业可以轻松扩展其网络基础设施，以容纳更多设备和更高的数据传输速率。 结构化布线可以灵活地适应不断变化的网络需求，而无需中断整个系统。 • 简化故障排除和维护：结构化布线框架提供了清晰且有组织的结构，使故障排除和维护网络连接变得更加容易。 标记良好且标准化的布线基础设施可显着减少诊断和纠正连接问题所需的时间和精力，从而提高网络正常运行时间。 • 经济高效的解决方案：虽然布线的初始安装成本可能较高，但它可以节省长期成本。 结构化布线的可扩展性和可靠性减少了频繁升级的需要，并最大限度地减少了网络停机时间。 此外，易于维护和故障排除有助于降低运营成本，使其成为组织经济高效的选择。 • 美学：永远不要低估外观！ 结构化布线系统看起来比点对点方法干净得多。由于更改是在MDA中进行的，而不是在硬件上进行的，因此在大多数情况下，可以连接硬件，而不会触及硬件。这使得交换机前面的布线在外观上保持美观。结论结构化布线是网络系统中的重要组成部分，因为它为数据传输提供了强大、可扩展且可靠的基础。 通过遵守全球公认的标准，结构化布线可促进高速连接、简化故障排除并确保未来的可扩展性。 考虑到这些优势，企业应优先考虑将这种布线纳入网络基础设施中，以优化性能和生产力。 来源：FS ；By Sheldon -
如何应对当今数据和人工智能市场的不确定性 任何一直关注数据分析和人工智能(AI)市场新闻的人都知道，过去几年发生了巨大的变化。开源语言的兴起给SAS等基础分析技术带来了压力。初创企业已经烧光了现金并吸取了惨痛的教训，有时甚至没有实现可持续的商业模式。当然，生成式人工智能的快速采用，让每个人都质疑他们是否正在尽一切努力跟上竞争的步伐。总而言之，数据分析中的不确定性从未如此之多。因此，从长远角度考虑建立的分析合作伙伴关系比以往任何时候都更加重要。选择的技术是否经得起时间的考验？是否选择具有良好业绩记录的企业？从最大规模来看，成本是怎样的？随着数据使用量的增长，团队应该如何发展？当事情变得困难时。合作伙伴可以帮助我吗？这些一直是分析合作伙伴决策中需要提出的重要问题，但在当今不断变化的环境中，提前思考尤为重要。 在数据和人工智能技术中寻找什么 让我们从技术方面开始。随着市场发生如此大的变化，数据交付工作流程中的供应商越多意味着风险越大。组织需要寻找涵盖所有范围并可以从头到尾完成工作的数据和人工智能技术。在技术方面，组织需要寻找提供一切服务的企业，包括：● 数据准备● 提取、转换和加载(ETL)● 自动化、自动预测和自动特征工程● 生成式人工智能微调● 模型开发● 工作负载编排● 数据可视化● 多语言分析（包括Python、R、SQL和SAS语言）此外，当所有这些工具均由同一技术合作伙伴提供时，它们很可能会更加自然和优雅地编织在一起。这意味着不必花费一半的时间来拼凑工具，并且当数据工作者身兼数职时，他们不必从一个工具跳到另一个工具来尝试自己拼凑工作流程。最重要的是一个软件合作伙伴，它可以提供所有这些东西，以简化的工作流程提供它们，此外，以一种为拥有专业数据技能和不具备专业数据技能的人提供支持的方式提供这些东西。这样，数据团队就不必做所有事情。无代码和低代码工具使数据团队之外的利益相关者能够处理构成数据团队80%工作的小而重要的任务，同时使数据团队能够腾出时间来处理需要认真数据科学的最艰巨的项目。理想情况下，同一合作伙伴可以提供整个服务包。端到端、无缝集成、无代码到代码优先。这些都是无摩擦人工智能和强大技术合作伙伴的标志。 在数据和人工智能业务方法中寻找什么 然而，技术只是成功的一半。许多组织拥有出色的技术，但缺乏稳定性。最重要的是，在业务方面，在寻找合作伙伴来满足其数据分析和人工智能需求时，领导者和组织必须优先考虑那些具有经过验证的结果和稳定性的企业。对于当今的尖端组织来说，数据就是一切。不稳定的合作伙伴造成的干扰和沟通不畅是不可接受的延误，会危及短期和长期的成功。如果希望数据解决方案经受住时间的考验，请确保数据供应商经受住了时间的考验。此外，可以通过与拥有深厚领域专业知识和世界级客户服务良好记录的组织合作，最大限度地减少日常中的不确定性。合作伙伴应该是合作伙伴，而不仅仅是供应商。当事情变得充满挑战时，希望有人在身边提供帮助。最后，市场的不确定性意味着每个人都会担心定价和价值。优先考虑商业模式和许可系统专为客户设计的合作伙伴。 -
3D打印为什么越来越受欢迎？ 3D打印为什么越来越受欢迎？ 近年来，3D打印已经成为一项革命性的技术，改变了我们设计、创造和创新的方式。 曾经的小众市场现在已经演变成一种主流现象，吸引着行业、企业家和爱好者。本文将探讨3D打印日益普及背后的原因，以及为什么我们应该考虑加入这一变革之旅。1、提供更有创意的产品3D打印应用激增的主要原因之一是，其能够释放创造力。传统的制造工艺往往有局限性，使复杂的设计在生活中具有挑战性。然而，有了3D打印，唯一的限制就是想象力。无论是艺术家、设计师还是发明家，这项技术都能以前所未有的自由实现想法。2、提供具有成本效益的原型对于企业而言，3D打印为原型设计提供了一种经济高效的解决方案。在传统的制造领域，创建原型可能是一个昂贵且耗时的流程。3D打印可以实现快速原型设计，使企业能够以低成本快速迭代设计。这不仅可以加速产品开发，还可以最大限度地降低与传统原型方法相关的财务风险。3、支持大规模定制如今的消费者渴望个性化的独特产品。3D打印可以实现大规模定制，允许企业根据个人喜好定制产品，而不会影响效率。无论是定制手机壳、个性化珠宝还是定制医疗植入物，这项技术都打开了以消费者为中心的制造业新时代的大门。4、提高访问家居制造价格实惠的桌面3D打印机的兴起使制造业民主化，将其带入了爱好者和业余爱好者的家中。DIY社区蓬勃发展，个人创造了从家庭用品到实用工具的一切东西。这种可访问性不仅培养了一种赋权感，而且还推动了创新文化，因为越来越多的人尝试并为不断扩大的3D打印世界做出贡献。5、创造材料的创新进步随着3D打印的不断发展，可用于打印的材料也在不断发展。最初仅限于塑料，可打印材料的范围现在包括金属，陶瓷，甚至生物物质。这扩大了3D打印在不同行业的应用，从航空航天到医疗保健。用先进材料打印的能力正在推动可以实现的界限，使3D打印成为尖端研究和开发不可或缺的工具。6、减少环境影响传统的制造工艺常常导致大量的材料浪费。另一方面，3D打印是一种增材制造工艺，一层一层地构建物体。这种增材方法最大限度地减少了浪费，使3D打印成为一种更环保的选择。此外，按需印刷的能力减少了大规模生产和库存过剩的需求，进一步促进了可持续发展。7、提高医疗保健水平医疗保健行业已经接受了开放式3D打印。从创造患者特有的植入物，到为手术计划制作真实的解剖模型，D打印正在彻底改变医疗保健。这项技术能够产生复杂和定制的医疗解决方案，有可能改善患者的治疗效果，并降低医疗保健服务的成本。随着3D打印继续其上升轨迹，其所呈现的机会似乎是无限的。无论是希望简化原型制作流程的企业家、渴望探索创造力新维度的艺术家，还是寻求个性化产品的消费者，3D打印都提供了创新途径。这项技术的日益普及证明了其变革潜力，通过加入，将自己置于一场革命的最前沿，这场革命正在重塑我们在现代世界的构想和创造方式。拥抱未来，拥抱3D打印。 -
LAN与WLAN：连接有线和无线世界 LAN与WLAN：连接有线和无线世界 局域网(LAN)和广域网(WLAN)是数字基础设施的基础，影响着从IT项目管理企业到无线网络设计的无缝部署的一切。本文旨在探讨局域网和广域网的细微差别、优势和用例。 局域网(LAN) 随着IT解决方案提供商和IT项目管理企业的蓬勃发展，LAN与WLAN成为中心舞台。LAN采用物理电缆和先进的网络设备，无缝连接指定地理区域内的设备。 LAN优点： 可靠性：作为IT项目管理企业的一项基本要求，LAN提供了不受干扰的稳定连接。 速度：LAN提供了一致和快速的数据传输速率，其在这方面优于WLAN。 安全性：对于IT中的物体安全至关重要，LAN本身就提供了一个强大的保护层，防止外部拦截。 低延迟：网络化访问控制系统的理想之处在于，LAN确保了实时数据传输应用中至关重要的低延迟性能。 LAN示例: 托管无线网络：将LAN与托管无线网络集成在一起，是提供IT解决方案的标准做法。 零售IT解决方案：LAN在零售IT解决方案的基础上找到了应用，确保了安全和高速的连接。 IT项目管理：对于IT项目管理企业而言，LAN是一个基石，可以实现无缝协作和数据传输。 广域网(WLAN) 相比之下，WLAN是技术部署和无线网络设计的资产，其利用Wi-Fi或其他无线协议来建立网络，而不受物理电缆的限制。 WLAN优点: 流动性：对于零售IT解决方案和托管无线网络而言，WLAN提供了无线连接自由和无限制的设备移动。 可访问性：WLAN对于IT服务工作人员而言，是理想的选择，其能连接各种设备，如智能手机、笔记本电脑和平板电脑。 易于安装：简化技术部署环境，建立WLAN通常比部署LAN布线更直接、更经济。 可扩展性：对于IT项目管理企业，WLAN可以毫不费力地扩展以容纳额外的设备，并通过添加接入点扩展覆盖范围。 WLAN示例: WiFi企业解决方案：对于现代IT服务而言，至关重要的是，WLAN构成了Wi-Fi网络的基础，连接设备不受物理连接的限制。 网络访问控制：WLAN是一个重要的应用，有助于在各个部门建立有效的网络访问控制系统。 无线网络设计：WLAN在无线网络的设计中发挥着关键作用，为各种IT解决方案提供无缝连接。 选择正确的IT服务网络 考虑到IT环境，有线与无线的偏好、成本影响、覆盖需求和安全考虑等因素应该指导决策过程。 有线与无线：IT项目管理企业可能更喜欢LAN的可靠性，而WLAN提供了灵活性和流动性，这对移动工作人员至关重要。 成本影响：:在IT服务行业，LAN的前期成本可能较高，但在安装方面，WLAN通常更具成本效益。 覆盖需求：零售IT解决方案和托管无线网络可能受益于WLAN覆盖广泛领域的能力。 安全考虑：LAN为在IT中需要强大的物理安全性的应用提供了一个固有的安全选项，而WLAN需要额外的安全措施。 总结 LAN和WLAN在技术部署中都发挥着至关重要的作用。LAN提供稳定的高速有线连接，而WLAN提供现代IT解决方案所需的移动性和可访问性。两者之间的决定取决于具体需求、预算考虑和业务环境。全面了解LAN和WLAN的差异和优势，确保做出符合IT服务独特需求的明智决策。 -
智能出行成功之路：机遇与挑战 智能出行这个术语激发了城市规划者、工程师和城市居民的想象力。 这是一种新的交通方式，利用技术提供更高效、可持续和用户友好的移动解决方案。 智能出行成功的核心目标是解决城市出行的挑战，减少交通拥堵和二氧化碳排放，同时提高用户的安全性和便利性。与传统交通系统不同，智能出行以个人用户为中心。 它提供个性化和灵活的移动服务，以满足独特的需求和偏好。借助人工智能、物联网、大数据分析等先进技术，智能出行解决方案提供实时信息、优化路线、连接各种交通方式，让出行体验更顺畅、更愉快 。 智能出行的关键组成部分 智能交通系统（ITS）智能交通系统 (ITS) 将传感器、通信网络和数据分析等技术集成到交通基础设施中，以监控和管理交通流量、减少拥堵并增强道路安全。ITS 提供实时交通信息，使驾驶员能够做出明智的决策并避开拥堵的路线。 此外，它还通过动态交通信号控制、智能停车管理和自动收费来支持交通基础设施的高效利用。联网车辆联网车辆配备了互联网接入，使它们能够与车内和车外的其他设备共享数据。 这种连接通过提供实时路况更新、路线建议和车内娱乐来增强驾驶体验。联网车辆不仅仅为驾驶员提供便利，还为驾驶员提供便利。 它们还增强了安全性。 凭借防撞系统和自动紧急呼叫等功能，联网车辆可以帮助预防事故并挽救生命。共享出行服务共享单车、共享汽车、网约车等共享出行服务为城市居民提供了灵活、实惠的交通选择。 它们减少了对私家车拥有量的需求，从而减少了交通拥堵并降低了碳排放。共享出行服务不仅有利于环境，而且有利于环境。 它们还促进社会公平。 通过提供负担得起且便捷的交通选择，它们使城市对所有居民来说更加宜居和包容，无论他们的收入水平或身体能力如何。电气化由于消费者成本的降低和电池技术的进步，电动汽车 (EV) 正在迅速成为道路上的常见景象。 电动汽车尾气零排放，有助于减少空气污染和应对气候变化。此外，电气化与智能出行的其他组成部分密切相关。 例如，电动汽车可以集成到共享移动服务中，提供绿色和可持续的交通选择。 此外，联网车辆的兴起使得智能充电解决方案成为可能，从而优化充电过程并减轻电网压力。自动驾驶汽车自动驾驶汽车 (AV) 使用传感器、摄像头和人工智能进行导航和操作，无需人工干预。 多家汽车制造商正处于开发的高级阶段，但全自动驾驶在大多数国家仍然是非法的。 未来，自动驾驶汽车可能会彻底改变旅行体验，让旅程更安全、更高效、更舒适。除了个人交通之外，自动驾驶汽车还有潜力改变公共交通、物流和城市规划。 它们可以集成到共享移动服务中，提供全天候的交通选择。此外，自动驾驶汽车的兴起可以释放目前用于停车的城市空间，为更多的绿地和行人友好区域铺平道路。 智能移动解决方案的 5 大优势 以下是智能出行改变现代城市的几种方式：#1：减少交通拥堵智能出行解决方案可以显着减少城市的交通拥堵。 通过优化交通流量和推广共享出行服务，它们减少了道路上的车辆数量，使我们的旅程更快、更顺畅。联网汽车技术以及未来的自动驾驶汽车可以带来更好的交通管理和更有效地利用道路基础设施。#2：降低碳排放智能出行在应对气候变化方面也发挥着至关重要的作用。 促进电气化和交通基础设施的高效利用有助于减少交通运输的碳排放，这是导致全球变暖的主要因素之一。此外，共享出行服务减少了对私家车拥有量的需求，从而减少了城市的排放并清洁了空气。#3：增强安全性安全是智能出行的一个关键优势。 ITS 和联网车辆等技术可以通过提供实时交通信息和先进的安全功能来帮助预防事故。 此外，自动驾驶汽车和驾驶员辅助技术的兴起可以进一步提高安全性，因为它们消除了人为错误，而人为错误是道路事故的主要原因。#4：为用户和城市节省成本智能出行可以为用户和城市带来大量成本节约。 对于用户来说，共享出行服务提供了负担得起的交通选择，降低了汽车拥有成本。对于城市来说，智能移动解决方案可以更有效地利用交通基础设施，降低维护和升级成本。#5：改善城市规划和土地利用最后，智能交通可以改变城市规划和土地利用。 共享出行服务以及未来自动驾驶汽车的兴起可以减少对停车位的需求，从而腾出城市空间用于绿地、行人友好区和其他社区设施。此外，智能出行数据可以提供有关出行模式和行为的宝贵见解，支持基于证据的城市规划和政策制定。 实施智能出行的挑战 虽然智能出行前景广阔，但它需要大量投资和巨大努力来实施。 以下是主要挑战：基础设施开发和改造许多城市的交通网络目前的状况还远远没有做好数字化改造的准备。 现有系统需要进行重大升级或彻底检修才能纳入必要的技术。例如，电动汽车使用的扩大需要广泛的充电站网络，这需要仔细的规划和大量的投资。 同样，共享出行服务需要分配专门的停车位和运营区域、城市与交通供应商之间的合作以及对车辆分配和使用的严格监管。法律和监管障碍接下来的挑战是众多的法律和监管障碍。 鉴于智能移动解决方案的新颖性，许多国家缺乏全面的监管框架来管理其使用。 这导致了法律环境的模糊性，可能会阻止投资者和企业采用。例如，使用无人机进行送货或客运会引发有关空域监管、安全标准和事故责任的问题。同样，自动驾驶汽车也引发了关于发生事故时的法律责任的争论。 因此，政府必须制定明确和支持性的法规来促进智能出行。隐私和安全问题智能移动带来了大量数据。 虽然这些数据对于改善服务和用户体验非常宝贵，但它也带来了重大的隐私和安全问题。 数据泄露和个人信息滥用的风险对许多潜在用户来说是一个巨大的威慑。此外，智能移动系统的互联性质增加了其遭受网络攻击的脆弱性。 泄露可能会导致大范围的破坏，危及生命。 因此，确保稳健的数据安全措施和透明的数据处理实践对于智能移动的成功至关重要。公众接受度和采用障碍从传统交通方式向技术驱动的解决方案的转变需要思维和行为的重大转变。人们对自动驾驶汽车或无人机等新技术的可靠性和安全性存在重大担忧。 此外，数字素养和可及性也可能构成障碍，特别是对于老年人或贫困社区的人来说。 因此，建立信任和包容性对于推动公众采用至关重要。与现有运输系统集成最后，将智能移动解决方案与现有交通系统集成是一项重大挑战。 智能出行并不是要取代传统的交通方式，而是通过技术对其进行增强，以创建无缝、高效和可持续的网络。这种整合需要各个利益相关者之间的协调——从政策制定者和技术提供商到交通运营商和最终用户。 它还需要开发可互操作系统和标准，以确保不同解决方案之间的顺利数据交换和兼容性。 智能出行采用的最佳实践 #1：以交通用户为中心在采用智能移动出行方面，以用户为中心的方法是关键。 最终目标应该是改善所有用户的旅行体验——无论他们是日常通勤者、偶尔旅行者还是物流服务提供商。这种方法涉及了解不同用户组的需求和偏好，让他们参与规划过程，并设计易于使用且可供所有人访问的服务。 它还强调了用户教育和参与对于推动采用和鼓励负责任的使用的重要性。#2：解决数据隐私和安全问题考虑到与智能移动相关的隐私和安全问题，采用强有力的数据保护措施至关重要。 这包括加密数据、采用先进的网络安全解决方案以及定期更新系统以抵御潜在威胁。此外，数据处理实践的透明度有助于建立用户信任。 这意味着要传达收集哪些数据、如何使用数据以及与谁共享数据。 它还涉及为用户提供对其数据的控制权并尊重他们的隐私偏好。#3：全面规划智能出行举措智能移动的采用需要全面的规划，考虑到许多因素——从基础设施开发和监管合规性到用户参与和系统集成。 此类规划应足够灵活，以适应技术进步和不断变化的用户需求。此外，试点项目可以成为测试新技术、识别潜在问题以及在全面实施之前收集用户反馈的宝贵工具。 它们还可以帮助建立公众支持并展示智能移动的好处。#4：优先考虑可持续性向智能移动的转变提供了优先考虑可持续发展的绝佳机会。 这意味着选择能够减少碳排放、提高能源效率并尽量减少对环境影响的解决方案。例如，鼓励使用电动汽车或共享出行可以显着减少污染。 同样，智能交通管理系统可以帮助减少拥堵并提高燃油效率。优先考虑可持续发展不仅有利于环境，还可以提高城市的宜居性和吸引力。#5：促进共享出行最后，促进共享出行是加速向智能出行转变的最佳实践。 汽车共享、拼车或自行车共享等共享出行解决方案可以提高交通效率、减少车辆拥有量并缓解拥堵。然而，为了共享出行的成功，确保经济性、便利性和安全性非常重要。 这可以通过创新的商业模式、与公共交通运营商的合作以及使用技术来促进预订、支付和路线规划来实现。 -
电信和边缘计算的融合如何重新定义网络智能 在快速变化的技术世界中，电信和边缘计算的融合是创新的体现，极大地重新定义了我们感知和使用网络智能的方式。这两个技术基础以超越传统界限的方式协同工作，不仅提供更快的通信，而且还为各个行业开辟了新的机遇。凭借其在实时数据处理、安全性和隐私方面无与伦比的优势，这种改变游戏规则的合作伙伴关系正在重新定义网络智能的定义。由于这种融合，全球通信速度加快，制造、医疗保健和其他领域的新应用正在开发。电信和边缘计算的无缝融合不仅是一项技术进步，而且代表着一种范式变革，开创了智能和互联的新时代。 电信和边缘计算：理解 这种融合的两个主要要素是电信和边缘计算，以更好地理解其影响。全球连接网络的基础是电信。另一方面，边缘计算通过处理更接近源的数据来降低延迟并改善实时决策。由于这两个因素的结合，一种全新的网络范式正在出现。快速提高的连接速度是电信和边缘计算融合的直接优势之一。延迟问题常常导致传统网络架构难以实时提供数据。然而，电信网络与边缘计算的融合正在促进超快速和低延迟的通信，从而使计算更接近用户或设备。这种速度的提高对许多不同的企业产生了革命性的影响。几乎实时传输和处理数据的能力为制造和医疗保健的进步打开了大门，例如远程手术、工业设施的预测性维护，以及可以做出明智决策的自动驾驶车辆。因此，融合的目标是利用以前受通信延迟限制的创新应用的可能性。 增强决策的智能优势 通过在本地处理和分析数据，边缘计算减少了将所有内容传输到集中式云的需要。这被称为智能边缘概念。这种本地处理能力使实时分析成为可能，从而实现更快、更明智的决策。在需要快速决策的情况下，例如无人驾驶汽车或智能城市，智能边缘改变了游戏规则。此外，由于其一致的连接性，电信网络对于保持智能优势至关重要。随着越来越多的设备联网，电信基础设施作为将智能边缘生态系统粘合在一起，发挥着越来越重要的作用。边缘计算和电信之间的这种合作，使企业和部门能够在不牺牲连接性的情况下实施需要实时数据处理的应用。 增强的安全性和隐私性 通过边缘计算和电信的结合，引入了一种去中心化的数据处理方法。边缘计算将处理负担分散在多个边缘节点之间，作为仅依赖集中式数据中心的替代方案。通过降低与单点故障相关的风险，这种去中心化模型使敌对实体更难以危害整个网络，从而提高了安全性。此外，融合通过允许本地数据处理来赋予隐私优先权。敏感数据或个人数据可能仍靠近源头，从而无需进行大规模数据传输。这符合隐私法，并让用户放心，因为在处理数据时安全性和机密性是优先考虑的。 未来的前景和挑战 边缘计算和电信的结合加速了创新。随着5G网络的普及，革命性应用的可能性也随之增加。随着物联网(IoT)和增强现实体验的日益普及，未来前景一片光明。它承诺建立一个互联的生态系统，让信息轻松流动，智能边缘设备成为我们日常生活的一部分。然而，伟大的创新也需要克服障碍。因此，必须充分考虑安全问题、协议标准化以及保证各种设备和网络之间的兼容性。为了克服这些障碍并确保无缝过渡到融合电信和边缘计算时代，行业参与者、政策制定者和技术开发商之间的合作至关重要。 总结 电信和边缘计算的融合是一股正在改变网络智能环境的革命性力量，而不仅仅是技术合作伙伴关系。我们向无缝连接的世界、即时决策、无限发明和更快通信的过渡都是通过智能边缘功能、改进的安全性和隐私保护来实现的。因此，我们在探索互联世界的同时，需要留意问题，抓住这种融合对社会、商业以及我们对互联世界的看法所带来的巨大潜力。 -
为什么在教育中使用人工智能 为什么在教育中使用人工智能 作为教师的助手和学生的向导，教育中的人工智能可以改变整个教育行业。其允许老师和学生在需要的时候提取有用的信息，还有其他一些好处。 一般而言，一个教室里学生和老师的比例相对较高，有时，一个老师管理和给予所有学生同样的关注是很困难的。在教育中，AI可以充当教师的助手，并在各个领域提供帮助。技术在各个领域都在进步，并被证明是一个巨大的好处。教育就是这样一个行业。预计到2030年，人工智能在教育领域的总体市场将达到257亿美元。孩子们的脑袋是充满好奇的，会问一些甚至人类有时无法正确回答的问题。为了满足这种好奇心，教育领域的人工智能可以在其需要的时候成为解决方案。人工智能在教育中的应用教育领域的人工智能具有优化教与学的能力。其将使教师和学生都能发展和提高技能。以下是人工智能在教育领域的一些好处。1、任务自动化有一些任务，如计划、评分和课程安排，占用了教师大量的时间。这增加了教师的工作量，减少了在课堂上教学的时间和能力。通过自动化这些手动工作，教师可以腾出时间，专注于其核心能力，比如教学和帮助有特殊需要的学生。2、课程的个性化通过了解学生的学习偏好、学习速度和知识程度，人工智能可以推出个性化的课程，以帮助满足学生的需求，增强和简化其学习体验。对于教师而言，手动完成同样的任务可能会很耗时，但人工智能可以提供帮助，简化课程的个性化。3、查询解决方案人工智能聊天机器人可以访问整个学校的知识库。聊天机器人可以回答任何重复性或一般性的问题，而无需教师的干预。这有助于加快学生消除疑虑的过程，使其能够继续学习，而不会受到自己或老师的干扰。将人工智能融入教育中，教师可以为学生提供个性化的学习，这有助于提高学生的知识水平，也有助于孩子按照自己的节奏学习。学生也有机会快速解决任何问题，而不是依靠教师来回答问题。在教育中部署人工智能可以让学生更好、更快地学习，并通过自动化手动任务帮助教师减少工作量。从演示到虚拟现实，技术将为教育领域带来许多进步。在教育中使用人工智能有多个潜在的好处，除以上所述的，还有： 实时反馈：人工智能系统能够提供实时反馈，帮助学生更好地理解其错误并纠正学习路径。这样的反馈有助于加强学习效果，提高学生的学习动力。 资源优化：通过分析大量的学习数据，人工智能可以帮助教育机构更好地了解学生的需求和趋势，从而更有效地分配教育资源和制定更合理的教学计划。 教学辅助工具：人工智能可以为教育者提供丰富的教学辅助工具，如虚拟实验室、在线模拟等，以提高实际教学的质量。 自适应评估：基于人工智能的评估工具可以更准确地评估学生的能力和理解水平，而不仅仅是依赖传统的标准化测试。这有助于更全面地了解学生的学术表现。 增强教育体验：利用虚拟现实、增强现实等技术，人工智能可以创造更具吸引力和互动性的学习环境，提高学生对学习的兴趣。 节省时间和成本：自动化和智能化的教育工具可以节省教育机构和教育者的时间，并降低教育成本。 总之，人工智能在教育领域的应用有助于提高教育的效果，促进学生的个性化发展，使教育更具效率和创新。然而，也需要注意平衡技术的使用，确保人文关怀和人际交往仍然是教育的核心价值。