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人工智能技术的未来发展方向
- 尽管深度学习已经在人工智能领域做出重大贡献，但这项技术本身仍存在一项缺陷：需要大量数据的加持。深度学习领域的先驱者乃至批评者已经就此达成共识——事实上，正是由于可用数据量有限加上处理大规模数据的计算能力不足，才导致深度学习直到最近几年才成为AI层面的前沿技术。
51单片机的入门，提高熟练应用
- 主要通过理论和实际两方面介绍了51单片机的不同功能的工作机理，C语言部分具体操作
大数据环境下的移动学习发展趋势
- 大数据是近年来快速发展的技术领域，大数据相关基础设施、分析工具和应用系统都在快速发展。与此同时，大数据在各个领域中的应用也在不断快速地深入发展，并不断深入影响社会、工作、学习和生活。
大数据在物流行业的应用
- 物流大数据就是通过海量的物流数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等，挖掘出新的增值价值，通过大数据分析可以提高运输与配送效率，减少物流成本，更有效地满足客户服务要求。
2020年关于服务器发展的几大趋势
- 云存储潮流已对服务器的消费产生了影响，所谓的超大规模计算公司的增长也对服务器的消费产生了影响。尽管出现了这样的变化，全球服务器市场的整体趋势仍然呈现出强劲的趋势，因为市场继续以几乎不可遏制的势头增长。
数据中心行业前景怎么样
- 数据中心是数字经济时代的数字银行和数据资源库，新兴产业的未来发展，数据中心是核心基础设施平台，所有的互联网和大数据应用背后，都需要数据中心提供安全、稳定、可靠的基础支持。
无服务器计算会不会是云计算的下一个纪元
- 传统上，Web应用程序通常部署在Web服务器上。为了使应用程序在服务器上运行，可能需要花费数小时来下载、编译、安装、配置和连接各种组件。计算机的操作系统也需要不断进行升级和修补，以解决安全漏洞。而管理服务器是一项非常耗时的工作，通常需要专门且经验丰富的系统操作人员
干旱指标与指数手册
- 本手册可满足从业人员和决策者的需求，可作为从业人员的参考指南/材料，大家共同学习。
2020年云数据中心、服务器和网络领域的五大趋势
- 尽管企业在本地数据中心中运行工作负载的各种用例将持续存在，但投资将涌入主要的公共云数据服务提供商(SP)。随着云数据中心不断扩展、提高效率和提供变革性服务，工作负载将继续整合到云上。从长远来看，我们预计随着新的用例的出现，要求更低的延迟，计算节点可能会从集中式云数据中心转移到分布式边缘。
集成学习方法研究综述
- 详细介绍有关集成学习研究现状以及应用前景。
企业为人工智能在数据中心的广泛应用做好准备了吗
- 如今，越来越多的服务器供应商正在努力地开发由人工智能驱动的服务器自动化技术。那么企业为此准备好了吗?
2020年的数据中心市场应该期待什么
- 在保持相关性和跟上快速发展的技术的压力越来越大的情况下，数据中心提供商发现有必要进行变革，并为即将发生的事情做好准备。