組織意識到現在是時候轉到新的部署模型了。設備的數字化轉型和擴散使IT部門成為人們關注的焦點：它們必須從線性，傳統控制器中轉變為敏捷，靈活和以員工為中心的現代變壓器。...

在解決某些問題或需要充分利用多處理技術時，使用功能編程技術可以使您非常有效，以確保您從每個處理器（或核心）中獲得最大的收益。 功能編程範式支持純語言的概念（例如Haskell，僅使用功能技術）和不純語言（例如Python，實際上支持多個編程範式）。此外，功能編程具有很強的數學基礎：在許多其他範式中，每條代碼實際上都是一種表達式，而不是一個過程。 虛擬的功能編程探討了功能編程的純和不純粹方法之間的差異，以使您對編碼方法進行多合一的方法，否則很難掌握。 立即下載，如果您準備按摩數據以了解新事物的工作方式！ ...

對於醫療機構而言，在不斷增加的成本中提供以患者為中心的護理的挑戰從未有所更大。效率低下正在促進運營費用，同時減少報銷和收入。缺乏個性化的護理可能會導致不必要或無效的治療，甚至可能導致昂貴的校園，從而進一步增加了成本。 但是，儘管挑戰是巨大的，但機遇也是如此。技術提供了一個非凡的機會，可以使用可以幫助組織管理數據，優化工作流程並提高臨床有效性的工具來重塑醫療保健行業。人工智能（AI）和機器學習（ML）等數字創新已經為個性化醫學的革命性新時代樹立了課程。 現在下載。 ...

重型設備工程師需要不斷改進和優化設備設計，但是如何盡快獲得產品設計以同時滿足項目和產品目標？預測性能工程具有巨大的業務潛力，並允許公司解鎖新的創新和績效水平。 下載技術現象編寫的最新分析師報告，以發現通過虛擬原型和整體建模如何提高性能工程成熟度如何提高效率並降低成本。 ...

Cbest，Tbest，Tiber，Icast和Corie等監管評估不僅僅是滴答盒子的練習，還可以保持合規性。通過以現實的，以威脅性為主導的攻擊模擬評估組織，他們提供了建立防禦能力並最大程度地減少網絡攻擊中核心業務服務的破壞的機會。 監管框架目前適用於金融機構，電信提供商，政府機構和民用核部門。預計會採用更多關鍵行業。本指南旨在幫助此類組織通過以下方式從監管評估中獲得的價值最大化。 ...

在2020年，安全性變得更加困難。網絡犯罪分子加劇了活動，渴望利用大流行的混亂和利潤。在兩個月的時間裡，偽裝成Covid-19的緊急消息的網絡釣魚電子郵件增加了近6,654％。自1月以來，全球登記的冠狀病毒相關域有超過100,000個...

無論您是擁有既定的Finops實踐的團隊的一員，還是正在建立學科，每個人都可以與將雲利用成本映射到其駕駛員一對一的挑戰有關。然後來到容器和Kubernetes。 突然之間，這些基本的雲財務管理實踐需要進行一些調整。不過，不用擔心...

當今的業務與環境，社會和治理（ESG）的責任相互聯繫。三重底線的人，星球和利潤的概念正變得越來越普遍地被全球組織所接受，董事會成員希望將他們的組織轉向有目的的行動。...

隨著數字技術觸及我們生活的每個部分，每天都會出現新的威脅，因此您的組織必須精確，知情和準備，以捍衛您的資產和狩獵對手。 最近的備受矚目的漏洞，全球勒索軟件攻擊和加密的禍害是您組織需要收集正確數據的足夠理由。您還需要儘早實施正確的過程和過程，通常與新技術一起使用，以及機器數據的速度和可變性不斷增加。 那麼，您如何最好地捍衛組織並追捕新的對手呢？最終，通過對整個企業進行全面的防禦系統採取整體方法。這就是為什麼Splunk相信每個組織都需要一個安全神經中心，這是通過遵循我們將為您描述的六階段安全旅程來實現的。 立即下載以了解更多！ ...

一段時間以來，用戶一直在要求提供具有更好性能特徵的對象存儲解決方案。越來越多的應用程序發現對象存儲是其數據的天然存儲庫，因為其可擴展性和易於訪問性。但是，較舊的對象存儲不是為閃存設計的，也沒有優化以處理非常小的文件。 目前，除了有限的用例外，高性能對象存儲並沒有真正與傳統對象存儲重疊。這種區別會隨著時間的流逝而改變，因為傳統和高性能對象存儲最終都會添加奇偶校驗所需的功能。具有最平衡架構的產品以及對最新媒體進行優化的能力，最終將成為領先的位置 該GIGAOM報告是一系列文檔之一，可幫助IT組織在定義明確的功能和標準的背景下評估競爭解決方案。 ...

人工智能（AI），機器學習（ML）和深度學習（DL）技術有望滲透到日常業務以及客戶活動。任何採用AI/ML/DL的組織的目標是提供有意義的見解和預測，這些見解和預測可以顯著改善行業和用例的產品，流程或服務。 生活在一個數字化的世界中，在該世界中，AI驅動業務流程，客戶參與和自動基礎架構以及消費者的生活在行為的幾乎每個方面都超為個性化，需要創建和存儲更多的數據。 了解有關Intel®驅動的Dell...

任何用例的高性能，低成本的機器學習 感謝您的關注。閱讀電子書，大規模的機器學習：任何用例的高性能，低成本的機器學習，以了解AWS如何啟用機器學習的端到端解決方案（ML）採用（ML）。 ...

通過大流行和計劃為未來（工作的未來主題）創新來管理 - 談論需要創新文化的需求，然後說明我們在AI/ML太空雲經濟學中所做的事情，以及我們如何圍繞何時/何時做出決策在雲組織轉換中的工作負載在簡短的消息中有關從“項目到產品”取向的簡短消息（儘管我們只是在這段旅程的早期階段）。 ...

大流行迫使組織重新考慮其運作方式並探索技術如何提供幫助。為了應對這些壓力，自動化使公司有可能更靈活地運營，並以更少的方式做更多的事情。同時，機器學習和人工智能（AI）等先進技術將使更大的效率和創新能力。 這本電子書著眼於公司為這些新的工作方式做準備時所期望的一些挑戰。它探討了他們以及他們的員工和客戶的好處，可以通過在工作場所實施自動化和智能技術來發現。 ...