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  • 在持续的产品研发与迭代过程中,Microsoft Azure微软云平台得到了新的扩展,一起来了解这些新成员吧。 本次更新包括: Azure 数据工厂(Azure Data Factory) 正式上线 SQL Server 2016 社区技术...

    继 WPC 之后,微软不仅推出面向“云为先,移动为先”时代的诸多技术创新。在新的起点,微软正在加快创新的步伐。在持续的产品研发与迭代过程中,Microsoft Azure 微软云平台得到了新的扩展,一起来了解这些新成员吧。

     

     

    本次更新包括:

    • Azure 数据工厂(Azure Data Factory) 正式上线

    • SQL Server 2016 社区技术预览版 2.2 更新(SQL Server 2016 Community Technical Preview 2.2 recap)

    • Team Foundation Server 2015 RTM 版

    • Microsoft Identity Manager 正式发布

    • Azure Premium Storage 服务于日本东部正式上线

    • Power BI Content Packs Power BI 内容包

    • Jupyte Notebooks in Azure Machine Learning Studio

     

    Azure数据工厂(Azure Data Factory) 正式上线

    Microsoft Azure 数据工厂(ADF,Azure Data Factory)已正是上线。其中加入了我们最新最先进的云分析服务,包括 Azure 数据目录的公开预览版 (Azure Data Catalog public preview),Azure 机器学习(Azure Machine Learning),HDInsight,以及最近发布的微软 Cortana 分析套件的核心部件 Azure 流数据分析服务(Azure Stream Analytics Service)。这是一个完全基于云的数据整合服务,它能完成数据协调和自动化运作并完成数据转换。有了 ADF,开发者可以实现现有数据处理服务的高可用性。它能简单地安排数据通道来采集、准备、转换、分析和发布任何状态、任何规模的数据,自动化管理并执行这些复杂的数据进程且不需要人为干预。其中包含以下新功能:

    • Azure SDK 中集成了一个用于编辑、部署的 Visual Studio 插件

    • 改进后的数据网络结构可视化

    • 提升后的云资源管理能力

    • 一些企业内(On-premise)和云数据存储间的通用连接器

     

    SQL Server 2016 社区技术预览版 2.2 更新 (SQL Server 2016 Community Technical Preview 2.2 recap)

    SQL Server 2016 升级顾问预览版(SQL Server 2016 Upgrade Advisor Preview)和 SQL Server 2016 社区技术预览版(CTP,Community Technical Preview)2.2 已于 7 月 22 日开始提供下载。

     

    最初看到 SQL Server 2016 升级顾问,你会发现它展示了一个新的数据库升级工具的平台。它还带来一个可伸缩的数据库顾问,让客户可以在 Azure 在线、面向用户透明的冷存储(Cold Storage)中识别数据。

     

    在 SQL Server 2016 CTP 2.2 中,我们在部分快速预览模型中增加了一些功能,大家可以在 SQL Server 2016 的开发和测试环境中体验:

    • 当使用可伸缩数据库将表格扩展到 Azure 时,可以在表单中添加包含行级(row-level)的安全策略。

    • 主数据服务现在允许创建复合键,Slowly Changing Dimension (SCD)Type 2,以及在模型间同步实体。

    • SQL Server 报表服务(SSRS,SQL Server Reporting Services)将支持两种新增的图表形式 - 树型图和放射图。

     

    Team Foundation Server 2015 RTM

    Team Foundation Server 2015 是微软的企业内应用(On-premises application)生命周期管理(ALM)工具的一次重要更新,它大幅提升了从前 TFS 的能力,从而为现代开发、DevOps 和敏捷(Agile)开发模式实践方面提供了新功能,例如:

    • 编译自动化系统(Build automation system): TFS 2015 RTM 包括了我们最新的编译自动化系统预览版,它可以跨平台编译,并自定义编译步骤。

    • 更新基于云的负载测试:现在你可以在新的编译自动化系统中运行测试。其中包含 2 部分:一是你可以在持续集成与部署数据通道的时候执行负载测试;第二部分是针对 App URL 执行简单测试。

    • 基于浏览器的代码编辑功能:在这次发布里,我们加入了快速编辑的功能,你可以直接从网络浏览器里修改带有版本控制的文件并将这些改变直接提交到服务中去。现在浏览源文件时,你可以直接进入编辑模式进行修改,还支持代码分色和自动格式。修改后,会创建新的变更版本(Changeset)。

    • 看板(Kanban)的提升:可以过滤面板、添加/编辑面板、重新排列项目等。

    无论是企业内(On-premises)还是混合 DevOps 环境,TFS 2015 都可以提供从以前版本的 TFS 迁移到这些现代的开发运营环境中的能力。

     

    Microsoft Identity Manager 正式发布

    微软 Microsoft Identity Manager 2016 正式亮相全球。它为企业内(On-premises)的身份与访问管理提供了云就绪的身份、功能强大的用户自服务和增强的安全性。

     

    自从去年 11 月 Microsoft Identity Manager 2016 公开预览版的发布起,全球已有成百上千的用户下载安装。密码管理、优先接入权限管理和认证管理等三个关键场景都在实验室里进行了测试和部署。此外,来自社区的反馈也为 Microsoft Identity Manager 2016 的主要功能和扩展性带来全方位的提升。

     

    Microsoft Identity Manager 2016,是微软身份和接入管理解决方案的一部分,是将企业内(On-premises)身份接入云端的唯一桥梁。有了 Azure Active Directory,完善的安全特性得以与 Active Directory 及其他标准身份目录无缝衔接,从而实现身份标准化并向云延伸。身份和接入管理为新的 IT 场景提供了管理平台,实现对软件和服务的跨越,比如 Office 365, Intune 和 Azure 权限管理。Microsoft Identity Manager 2016 将它们整合在一起以简化身份管理工作。

    • 云就绪的身份(Cloud-ready identities):拥抱“移动为先,云为先”,Microsoft Identity Manager 2016 能自动准备 Active Directory 的属性和值来实现云的同步,并支持使用和交换名单、数据库和业务应用系统。客户可以在应用中启用单点登录(Single sign-on),这样应用可以启用支持用 Azure Active Directory 来分享正确的属性和值的新场景。

    • 强劲的用户自服务:自服务超越了其他行业解决方案,提供支持多重认证机制,灵活且能自定义密码的管理体验。自服务包括群组、资料、认证和角色管理。

    • 提升的安全性:我们对管理体验进行整合,将 Privileged Access Management (PAM)和 Just-Enough-Admin(JEA)加入到管理工作流。新的 API 框架能让管理员精确缩减接入管理到指定的时间窗口。Azure Active Directory 还将报告功能整合其中。

    Microsoft Identity Manager 2016 能跨越任何场景(企业内、混合环境和云)无缝自动化管理身份生命周期、认证和优先接入权限。

     

    Azure Premium Storage 服务于日本东部(东京)正式上线

    Azure Premium Storage 服务是基于固态硬盘 (SSD)基础的存储解决方案,用来支持 I/O 密集的工作量。有了它,你可以为每个虚拟机(VM)添加高达 32TB 的可持续型存储,超过 64000 IOPS/VM 和极低的读取延迟。

     

    Azure Premium Storage 的服务等级协议(SLA)高达 99.9%,现已可供日本东部 – 东京的数据中心以及之前公布的区域使用。

     

     

    Power BI 内容包

    Power BI 致力让用户更轻松的连接数据,并通过预先建立的解决方案,让流行的服务作为 Power BI 体验的一部分。本月我们添加了 SQL Sentry 和 Circuit ID 的扩展包。SQL Sentry 帮助用户用 SQL Sentry Cloud 监测 SQL Server 的部署。Circuit ID 帮助用户了解他们的业务是如何与客户互动的,让他们管理更具挑战性的场景。

     

    这些支持服务的用户都将通过 Power BI 连接到他们的账户,并利用在线仪表板来查看已经为他们预先建立的数据和交互式报告,数据可视化和分析变得前所未有的简单。

     

     

    Jupyter Notebooks in Azure ML Studio 介绍

    Azure ML Studio 是一个针对机器学习实验和后续操作与消费的强大工具。尽管提供了简单强大的拖拽操作,你有时候还是需要老式“REPL”环境来访问一些代码脚本并得到反馈。

    Jupyter Notebooks 提供了令人愉悦的界面来快速运行代码,满足数据可视化、探索洞察力和新想法的尝试。

     立即访问:http://market.azure.cn

    转载于:https://www.cnblogs.com/zangdalei/p/7340823.html

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    此次发布的2.7版本在进一步优化产品底层数据处理逻辑的同时更加注重提升用户在数据融合任务的日常管理、运行监控及资源分配等管理方面的功能增强与优化,力求帮助大家更为直观、便捷、稳定地管理数据融合任务,提升系统的易用性与稳定性。

     

    一、新增功能


    1. 在待处理列表中查看或配置重要任务、故障任务、待完善任务、性能关注任务

     

    功能背景:

     

    对于大多数数据工程师而言,每天需要配置、管理、监控的任务数以百计,任务的重要程度、时效性要求与性能要求也都千差万别,其中既包括为线上产品提供实时计算数据的任务,也有数据备份等优先级较低的任务。同时,为了应对不停变化的市场与业务需求,新的数据融合任务需求也会连续不断地涌现,数据工程师在保证现有任务稳定运行的同时,还需不断地新增数据任务。

     

    大量不同类型、不同状态的任务平铺在客户端首页,导致重要任务难以得到优先关注,待完善任务可能被遗漏,性能较差的任务无法被发现,查找任务、管理任务、处理问题占用了较多工作时间。

     

    新版本上线后,用户可以对重要任务添加标识,平台也会对任务按照重要程度、配置完成情况及运行状态、运行效率进行评估及管理,用户可以通过待处理列表非常直观地看到所关注的重要任务、运行出现问题的故障任务、配置未完成待完善的任务及性能较低需要关注的任务,帮助数据工程师在日常任务监控与新需求处理中提高效率,同时对运行效率有直观的了解,保障业务连续性。

     

    功能详情:

     

    (1)重要任务

     

    工作事务通常带有自身的优先级属性,数据同步任务亦如此。针对重要任务,DataPipeline提供星标设置,于主页优先展示。用户可实时关注重要任务状态,保证重要任务稳定运行。

     

    (2)故障任务

     

    集中展示出现故障的任务,保障问题不被遗漏,任务故障处理全面有序。

     

    (3)非激活状态

     

    集中展示处于非激活状态的任务,明确列示需要进一步完善配置或需要修改配置的任务,保证数据工程师的任务配置工作全面有序。

     

    (4)性能关注

     

    性能关注部分会根据系统对任务效率评估分别展示传输速率较低的10个批量任务和实时任务,通过查看性能关注,可以及时发现运行状态不良的任务,提前做出处理,防止由于性能问题导致更严重的问题发生。

     

     

    2. 可按照项目对任务进行分组管理

     

    功能背景:

     

    DataPipeline在之前的版本中帮助用户实现了多种来源,不同结构数据的同步处理。但随着产品不断被深度使用,系统用户和数据任务数量的不断增加,多个项目的数据融合任务混杂在一起,导致任务配置、监控及管理有些不便。

     

    我们了解到,一个数据工程师可能同时需要管理多个项目,每个项目可能包含数十个上百个数据融合任务,在不能按照项目对数据融合任务进行分组管理的时候,只能凭借记忆通过名称、数据节点等信息进行搜索,耗时费力。

     

    因此,DataPipeline新增了根据项目进行任务分组的功能,用户可以根据任务所属项目,对上百个任务进行分组管理,大大提高了效率。

     

    功能详情:

     

    (1)支持通过自定义创建项目,对任务进行分组;

     

    (2)支持通过勾选任务,改变多个任务的任务分组。

     

     

    3. 可以为任务配置特定资源组

     

    功能背景:

     

    虽然DataPipeline数据融合产品基于并行计算框架,从基础架构层面支持任务级高可用,但在资源组管理方面一直未对用户开放,用户在使用之前版本的DataPipeline时,所有数据任务均在一个默认资源组中运行,无法根据任务的重要程度来分配任务运行资源。

     

    这就要求用户只能针对重要任务配置单独的集群以保证任务的稳定、高效运行。这种方式在实际操作过程中存在很多客观限制,如系统资源申请困难,成本预算控制等,也给我们的数据工程师用户们造成了很大的困扰。

     

    因此我们决定在新版本中开放系统资源组配置和分配功能,同时计划在未来的版本中开放动态资源调配功能。

     

    例如,当前系统资源为一台16C64G的服务器,在无法分配资源组时任务运行状态如下:

     

     

    资源组配置开放以后,用户可以配置一个重要任务资源组和一个一般任务资源组,任务运行状态如下:

     

     

    重要任务相较于其他普通任务虽然启动时间较晚。但由于被分配在独立的资源组中,仍然可以保证有足够的资源保障任务平稳运行。

     

    功能详情:

     

    (1)资源组配置

     

    在部署DataPipeline时,通过修改配置文件,可以将数据源端/目的地端的服务器资源划分为多个资源组,实现业务资源组解耦。

     

    资源组配置文件路径:

     

    /data/datapipeline/dpconfig/resource_group_config.json

     

    源端与目的地端均有两个资源组的配置文件,资源组配置文件样例如下:

     

     

    配置详细说明如下:

     

    注:修改配置文件后需要重启服务使资源组配置生效
     

    (2)为任务的读取与写入分配资源组

     

    用户在任务设置过程中可以针对每个任务的数据读取和数据写入分别选择支撑任务运行的资源组。

     

     

    二、优化功能

     

    1. 数据传输消息队列粒度拆分优化

     

    功能背景:

     

    DataPipeline为更好地支持高效数据融合任务,对数据传输消息队列粒度进行了进一步的拆分优化。

     

    功能详情:

     

    首先,我们来看一下数据在DataPipeline是如何流转的:

     

    在此需求的用户场景中,源端数据节点为DB1,DB1中包含三张数据表分别为T1、T2和T3。目的地端数据节点为DB2,DB2中包含三张数据表分别为T4、T5和T6。 

     

     

    数据融合要求为,将T1、T2、T3中的数据进行合并后写入到T4中,将T2中的数据同步到T5中,将T3中的数据同步到T6中。

     

    在之前的处理逻辑中(如图1),按照目的地写入要求的粒度来建立消息队列,即将T1、T2、T3的数据写入1个消息队列进行缓存,也就是图1中的消息队列1。

     

    图1

     

    该缓存机制可以很好地支持T4的数据同步,由于数据进入了1个消息队列,所以在同步T5、T6的数据时需要将缓存中的T1、T2、T3数据进行拆分,处理效率较低。

     

    DataPipeline针对数据传输中消息队列缓存粒度进行了拆分优化(如图2),按照数据源数据表的粒度,进行消息队列拆分,即将数据源T1、T2、T3的数据分别写入三个消息队列进行缓存。

     

    图2

     

    同步至T4的数据会读取T1、T2、T3分别对应的消息队列,进行合并后写入合并消息队列,再供T4对应的消费单元进行消费,同步至T5、T6的任务可以分别读取T2与T3对应的消息队列进行数据写入。

     

    这样,我们便可同时支持源端多表合一同步与其中一张表的单独同步。由于拆分多个并发来读取数据,T2至T5、T3至T6的数据同步速率会明显提升。而对于将T1、T2、T3的数据进行合并同步至T4的流程,虽然添加了一步消息队列内部的合并操作,但速率影响较小,可以较好地支持上述场景。

     

    2. 支持在任一数据同步任务中灵活修改数据源/目的地配置信息

     

    通过支持在任一数据同步任务中灵活修改数据源/目的地配置信息,可使数据节点配置在全局生效,提升任务配置效率。

     

     

    除数据源/目的地类型之外均可修改,当数据源有其他任务正在运行时不允许修改,修改后数据源/目的地节点的配置即全局生效。

     

    三、其他功能增强与问题修复

     

    除上述功能之外,DataPipeline还分别从以下几方面对产品进行了功能增强与问题修复:

     

    1. 支持对用户注册信息中邮箱的修改

     

    2. 为数据任务页面复制、编辑、删除等按钮添加文字注释

     

    3. 优化线程实时任务心跳,支撑运维监控

     

    4. 优化元数据查询SQL和相关逻辑,修复索引查询

     

    5. Hive数据源重构优化

     

    6. Hive Kerberos的验证优化

     

    7. 优化由于JDBC连接造成的任务卡顿问题

     

    DataPipeline的每一次版本迭代都凝聚了团队对企业数据管理需求的深入思考和积极探索,希望在这个特殊时期,新版本能够切实帮助大家更敏捷高效地融合数据、使用数据、分析数据。

     

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  • 看了最近的re-Invent大会,会上AWS像以往一样发布了很多新的东东,今年的发布与往年发布有一个很大的不同点,往年更多地发布一些产品,今年发布的内容更多是“解决方案+产品”的结合体。我个人一个非常深的感触就是...

    看了最近的re-Invent大会,会上AWS像以往一样发布了很多新的东东,今年的发布与往年发布有一个很大的不同点,往年更多地发布一些产品,今年发布的内容更多是“解决方案+产品”的结合体。我个人一个非常深的感触就是,当国内厂商还在发布牛逼技术的时候,AWS已经开始发力行业解决方案类产品了。

    “市场很公平,一定会选择真正尊重它的玩家。”

    回过头来看今年发布的几款产品,仔细想想其背后的技术,感觉没有特别出人意料的,但是这几款产品充分暴露AWS在AI方面的思考,场景为王,深入行业,接下来一一介绍一下。

    DevOps Guru(智能运维工具)

    屏幕快照 2020-12-03 下午7.42.18.png

    这个产品挺有意思的,其实就是在系统日志收集系统基础上加上时序预测模型,判断系统的数值是否在正常范围内。技术上没什么特别的,但是从商业模式上看就很有意思了。

    AWS自身就是世界上最大的云端服务厂商,客户把业务迁到云上,其实本质上运维的就是AWS上的服务器。也就是说客户买服务器的时候花一份钱,运维还要再花一份钱,当然这里可以定一些业务指标的参数作为智能运维项。这个产品的问世,其实天然就有大量的AWS存量客户可以挖掘。智能运维或许是下一阶段很有机会点的一个方向。

    Panorama(智能摄像头解决方案)

    Panorama是一个IOT设备,可以客户的让摄像头直接使用视觉相关的模型。大体的使用方式如下:

    屏幕快照 2020-12-03 下午7.55.44.png

    先要买一个盒子,然后把这个盒子跟已有的摄像头做链接,然后就可以通过盒子接收摄像头的实时图像数据做实时分析。可以被用到商品良品率识别、智能货架、智能供应链等场景。屏幕快照 2020-12-03 下午7.53.03.png

    这个产品比较有意思的点就是开放了SDK,也就是说合作伙伴可以利用这样的设备开发自己的解决方案。比如合作伙伴可以做个“后厨抽烟动作识别”,然后拿着这个盒子在各个餐饮店兜售,这个是一个很好地发动生态伙伴的模式。

    Lookout for Equipment(设备不正常信息探索)

     

    这是一个工业场景,探索工业场景下的不良设备信息。基本上AI现在在工业场景能落地的点就是良品率识别、风险识别这样的点。我相信AWS应该是在这些工业场景做了很多的项目,然后沉淀了一套解决方案类的产品。

    这种产品其实比较难标准化,大概是个概念性的偏解决方案类的实现。国内其实做这个领域的公司也很多。

    屏幕快照 2020-12-06 上午10.06.15.png

    因为工业生产领域的面包的确很大,特别是中国这样的工业强国,每个生产线动辄几十个亿的年产量,良品率提升一个点或者损耗降低一个点都是很大的数字。

    总结一下

    其实AWS的产品一直很务实,很少宣传什么大规模、高性能这样的辞藻,更多的就是讲解决客户什么问题、怎么解决问题。今年尤为突出的就是行业解决方案类的产品特别多,应该也是行业的大趋势所在。抓不住场景的产品,就会在市场竞争中掉队。

     

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      开源SOA公司WSO2刚刚发布了最新数据服务产品WSO2 Data Services Solution 1.0,该产品旨在使DBA和数据专家更容易地提供数据服务并使全部WSO2产品模块化程度更高。
    开源SOA公司WSO2刚刚发布了最新数据服务产品WSO2 Data Services Solution 1.0,该产品旨在使DBA和数据专家更容易地提供数据服务并使全部WSO2产品模块化程度更高。

      WSO2已经在其Web Services Application Server产品中提供了数据服务能力,但是这些产品针对的是熟练掌握Java的技术人员。利用WSO2 Data Services Solution 1.0,非Java开发人员(例如数据库管理员和数据框架师)可以利用一套简单的向导提供服务,这些向导将数据库、SQL查询和存储程序映射为服务。此 外,这些数据专家还可以将查询示例输入浏览器中以测试这些新创建服务的结果。公司承诺,新产品允许整合来自不同服务和数据源的数据。新安全特性还允许对认 证、授权、托管、数字签名和加密等进行测试。

      WSO2的创立者及首席技术官 Paul Fremantle称,数据服务应针对客户对独立模块的需求。这一新产品让“Java专业人员走开”,使创建服务对于所有开发人员更为简单。

      随着公司在SOA领的经验不断丰富,公司开始专注于不同的架构层面。每个架构层面的专家不再是精通Java 或.Net程序编写技术的开发人员。WSO2 Data Services Solution 1.0允许通过简化创建数据服务过程使数据专家的工作变得更有效率。

      另一个驱动因素:对于需要实现SOA效益的公司来说,他们必须部署足够的服务才能运作SOA。公司承诺新产品能够帮助企业部署更多的服务同时所需的时限较短。

      创建独立数据服务软件的另一个好处是不使用Web Services Application Server的 客户现在可以利用WSO2的数据服务。WSO2 Data Services Solution 1.0软件是以开放标准设计的,能够与其它的开源软件和商业开发商的标准软件共同使用。Fremantle指出,数据服务市场正在起飞,这就是为什么独立 软件对于职业人士意义重大的原因。WSO2产品是开源软件,无需支付许可费。客户通常支付所需的支持费用,但这些费用远比商业软件要低。


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