Sistem AI ialah sistem yang menggunakan teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk melaksanakan tugas yang rumit. Untuk mencapai latihan pantas dan penggunaan AI, infrastruktur rangkaian berkelajuan tinggi, stabil dan selamat diperlukan untuk menyokongnya. Disebabkan kerumitan, ketidakcekapan, perbelanjaan, ketidakfleksibelan dan kelemahan lain, rangkaian kawasan luas tradisional (WAN) tidak dapat memenuhi keperluan rangkaian AI. Oleh itu, rangkaian kawasan luas yang ditakrifkan perisian (SD-WAN), sebagai penyelesaian rangkaian perusahaan yang sedang berkembang, adalah amat penting.
Kecerdasan buatan (AI) ialah salah satu teknologi yang paling inovatif dan menjanjikan hari ini, dan ia boleh membawa nilai dan kecekapan yang besar kepada semua lapisan masyarakat. Sistem AI ialah sistem yang menggunakan teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk melaksanakan tugas yang kompleks, seperti pengecaman pertuturan, analisis imej atau pemanduan autonomi. Untuk mencapai latihan pantas dan penggunaan AI, infrastruktur rangkaian berkelajuan tinggi, stabil dan selamat diperlukan untuk menyokongnya. Disebabkan kerumitan, ketidakcekapan, perbelanjaan, ketidakfleksibelan dan kelemahan lain, rangkaian kawasan luas tradisional (WAN) tidak dapat memenuhi keperluan rangkaian AI. Oleh itu, rangkaian kawasan luas yang ditakrifkan perisian (SD-WAN), sebagai penyelesaian rangkaian perusahaan yang sedang muncul, adalah amat penting.
SD-WAN ialah teknologi rangkaian yang secara dinamik memilih laluan terbaik untuk menghantar paket data, dengan itu meningkatkan prestasi dan kebolehpercayaan rangkaian. SD-WAN boleh menyediakan sistem AI dengan sambungan rangkaian yang lebih pantas, lebih stabil, lebih selamat, lebih fleksibel dan cekap kerana ia boleh memilih kaedah penghantaran yang paling sesuai secara automatik berdasarkan keadaan rangkaian masa nyata dan keperluan aplikasi. Contohnya, jika sistem AI memerlukan sejumlah besar data dan sumber pengkomputeran daripada awan, SD-WAN boleh mengarahkan trafik terus kepada pembekal perkhidmatan awan tanpa melalui pusat data tradisional. Ini mengurangkan kependaman dan kesesakan serta meningkatkan pengalaman dan kecekapan pengguna.
SD-WAN boleh membantu sistem AI mendapatkan pengkomputeran awan dan sokongan pengkomputeran tepi yang diperlukannya. Sebagai contoh, sistem pemanduan autonomi boleh melaksanakan persepsi masa nyata dan tugas membuat keputusan pada kenderaan, tugas penyelarasan dan kawalan pada peranti tepi serta tugasan pembelajaran dan pengoptimuman dalam awan. SD-WAN boleh mengagihkan trafik ke awan atau nod tepi yang terdekat atau paling sesuai berdasarkan ciri setiap tugas. Ini mengurangkan kos dan penggunaan tenaga serta meningkatkan kebolehskalaan dan keselamatan.
Menggunakan SD-WAN untuk membantu dan meningkatkan prestasi sistem AI mempunyai kelebihan utama berikut:
• Meningkatkan pengalaman dan kecekapan pengguna: SD-WAN membenarkan sistem AI mendapatkan data yang diperlukan dengan cepat dan sumber pengkomputeran, dengan itu mengurangkan kependaman dan kesesakan serta meningkatkan kelajuan dan ketepatan tindak balas.
• Kurangkan kos dan penggunaan tenaga: SD-WAN membenarkan sistem AI menggunakan awan atau nod tepi yang paling jimat atau terdekat untuk melaksanakan tugas, dengan itu menjimatkan perbelanjaan lebar jalur dan peralatan serta mengurangkan penggunaan tenaga.
• Kebolehskalaan dan keselamatan yang dipertingkatkan: SD-WAN membolehkan sistem AI menyesuaikan diri dengan mudah kepada perubahan keperluan pada skala atau senario yang berbeza, dengan perlindungan daripada SASE untuk mengelakkan kebocoran data atau kerosakan sistem.
Mari berikan beberapa contoh praktikal untuk menggambarkan:
• Sistem AI yang menggunakan pengecaman pertuturan dan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi perlu mendapatkan sejumlah besar data suara dan teks daripada awan, menganalisis dan berurusan dengan. SD-WAN boleh memilih laluan rangkaian dan lebar jalur terbaik berdasarkan kandungan dan keutamaan paket data, dengan itu mengurangkan kependaman dan kehilangan paket, dan meningkatkan ketepatan dan kecekapan pengecaman pertuturan dan pemprosesan bahasa semula jadi.
• Sistem AI yang menggunakan analisis imej dan teknologi pembelajaran mesin perlu melaksanakan tugas pemprosesan imej masa nyata di nod tepi dan menghantar hasilnya ke awan untuk penyimpanan atau analisis lanjut. SD-WAN boleh memilih sambungan rangkaian yang paling dekat atau paling kuat berdasarkan lokasi dan prestasi nod tepi, dengan itu mengurangkan overhed rangkaian dan penggunaan tenaga serta meningkatkan kelajuan dan kualiti analisis imej dan pembelajaran mesin.
• Sistem AI yang menggunakan teknologi pemanduan autonomi perlu melaksanakan tugas navigasi dan kawalan yang kompleks di dalam kenderaan serta berinteraksi dengan persekitaran luaran. SD-WAN boleh memilih sambungan rangkaian yang paling boleh dipercayai atau selamat berdasarkan status pemanduan kenderaan dan keadaan sekeliling, dengan itu mengurangkan risiko dan gangguan serta meningkatkan keselamatan dan kebolehpercayaan teknologi pemanduan autonomi.
Ringkasnya, dengan pemerkasaan teknologi SD-WAN, pengalaman AI dalam senario berbeza akan menjadi lebih lancar. Jadi bagaimana untuk memastikan keselamatan akses dan penghantaran data?
SASE ialah singkatan bagi Secure Access Service Edge Ia adalah seni bina rangkaian yang menyepadukan perkhidmatan keselamatan SD-WAN dan awan. SASE menjamin sistem SD-WAN dan AI kerana ia menyampaikan dasar dan kawalan keselamatan yang paling sesuai secara dinamik berdasarkan identiti dan konteks pengguna, peranti, aplikasi dan data. Contohnya, jika sistem AI perlu mengakses pangkalan data awan yang sensitif, SASE boleh menyulitkan, mengesahkan, membenarkan dan mengaudit trafik untuk mengelakkan kebocoran data atau gangguan. Jika sistem AI menghadapi serangan rangkaian atau tingkah laku yang tidak normal, SASE boleh mengesan, mengasingkan, bertindak balas dan memulihkan trafik untuk mengelakkan ranap sistem atau kerosakan.
Hari ini, banyak syarikat telah mula menggunakan SASE untuk meningkatkan rangkaian dan keupayaan keselamatan mereka. Sebagai contoh, platform capaian keselamatan data generasi baharu (SASE) Lingrui Lanxin menyepadukan teknologi rangkaian SD-WAN dan teknologi keselamatan rangkaian untuk membentuk penyelesaian baharu berdasarkan seni bina SD-WAN + SD-Security, dan memodulatkan fungsi rangkaian dan keselamatan pada keupayaan rangkaian SD-WAN seperti penghalaan dinamik, penyepaduan berbilang pautan, pengimbangan beban, pengoptimuman UDP/TCP, dsb., ia mengagregatkan akses sifar amanah ZTNA, perlindungan DDOS, perlindungan kod berniat jahat dan tembok api NGFW , perlindungan DNS dan lain-lain fungsi keselamatan diatur, dikawal dan dijadualkan melalui pengawal untuk memenuhi keperluan akses selamat pelanggan dalam berbilang senario Penghantaran data asas menggunakan protokol pengkapsulan keselamatan boleh dikawal bebas SecHX, yang bukan sahaja memastikan keselamatan penghantaran data tetapi juga meningkatkannya. meningkatkan kecekapan penghantaran data.
Menurut ramalan Gartner, menjelang 2024, sekurang-kurangnya 40% perusahaan akan menggunakan model seni bina SASE untuk menyokong transformasi digital mereka. Ini menunjukkan bahawa SASE adalah salah satu trend penting dalam pembangunan rangkaian dan keselamatan masa hadapan.
Ringkasnya, SD-WAN, sebagai penyelesaian rangkaian perusahaan yang matang, mempunyai kelebihan ketara dalam meningkatkan prestasi dan keselamatan rangkaian AI. Pada masa hadapan, dengan pembangunan dan penyepaduan lanjut teknologi SD-WAN dan AI, lebih banyak inovasi dan nilai akan dijana dalam bidang seperti pengkomputeran awan dan pengkomputeran tepi.
Atas ialah kandungan terperinci SD-WAN membantu meningkatkan prestasi sistem AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。 本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。2023年机器学习的十大概念和技术是一个教计算机从数据中学习的过程,无需明确的编程。机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。为了保持领先,数据科学家应该关注其中一些网站,以跟上最新的发展。这将有助于了解机器学习中的技术如何在实践中使用,并为自己的业务或工作领域中的可能应用提供想法。2023年机器学习的十大概念和技术:1. 深度神经网

实现自我完善的过程是“机器学习”。机器学习是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径;它使计算机能模拟人的学习行为,自动地通过学习来获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。机器学习主要研究三方面问题:1、学习机理,人类获取知识、技能和抽象概念的天赋能力;2、学习方法,对生物学习机理进行简化的基础上,用计算的方法进行再现;3、学习系统,能够在一定程度上实现机器学习的系统。

本文将详细介绍用来提高机器学习效果的最常见的超参数优化方法。 译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟简介通常,在尝试改进机器学习模型时,人们首先想到的解决方案是添加更多的训练数据。额外的数据通常是有帮助(在某些情况下除外)的,但生成高质量的数据可能非常昂贵。通过使用现有数据获得最佳模型性能,超参数优化可以节省我们的时间和资源。顾名思义,超参数优化是为机器学习模型确定最佳超参数组合以满足优化函数(即,给定研究中的数据集,最大化模型的性能)的过程。换句话说,每个模型都会提供多个有关选项的调整“按钮

截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。 3月23日消息,外媒报道称,分析公司Similarweb的数据显示,在整合了OpenAI的技术后,微软旗下的必应在页面访问量方面实现了更多的增长。截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。这些数据是微软在与谷歌争夺生

荣耀的人工智能助手叫“YOYO”,也即悠悠;YOYO除了能够实现语音操控等基本功能之外,还拥有智慧视觉、智慧识屏、情景智能、智慧搜索等功能,可以在系统设置页面中的智慧助手里进行相关的设置。

人工智能在教育领域的应用主要有个性化学习、虚拟导师、教育机器人和场景式教育。人工智能在教育领域的应用目前还处于早期探索阶段,但是潜力却是巨大的。

阅读论文可以说是我们的日常工作之一,论文的数量太多,我们如何快速阅读归纳呢?自从ChatGPT出现以后,有很多阅读论文的服务可以使用。其实使用ChatGPT API非常简单,我们只用30行python代码就可以在本地搭建一个自己的应用。 阅读论文可以说是我们的日常工作之一,论文的数量太多,我们如何快速阅读归纳呢?自从ChatGPT出现以后,有很多阅读论文的服务可以使用。其实使用ChatGPT API非常简单,我们只用30行python代码就可以在本地搭建一个自己的应用。使用 Python 和 C

人工智能在生活中的应用有:1、虚拟个人助理,使用者可通过声控、文字输入的方式,来完成一些日常生活的小事;2、语音评测,利用云计算技术,将自动口语评测服务放在云端,并开放API接口供客户远程使用;3、无人汽车,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标;4、天气预测,通过手机GPRS系统,定位到用户所处的位置,在利用算法,对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),
