數據中心最新文章 一種自動管理的高可用架構的實現 結合實際生產業務要求，利用Oracle11g的DataGuard技術，通過本地部署主備數據庫實現高可用架構，通過遠端級聯第二個備庫實現異地容災的要求。在DataGuard的搭建過程中，配置Broker工具實現自動管理DataGuard，在此基礎上，設置FSFO和快速閃回恢復區實現本地主數據庫故障時自動切換到備庫，以及在備庫快速閃回恢復區沒有被歸檔日志撐滿之前主庫得到正常恢復，Broker能夠自動恢復DataGuard的配置，從而真正實現高效的、自動的高可用架構。 發表于：2/16/2017 人工智能用CPU市場規模2025年或超574億美元 據海外媒體報道，自AlphaGo下圍棋勝過職業棋手新聞爆出后，關于人工智能（AI）的投資又掀起熱潮，除了較為人注意的考試機器人東大君以外，另一個比較不受重視的方向，則是制作高性能運算芯片，讓現在需要高級服務器才能執行的人工智能，可以用單一芯片執行。 發表于：2/16/2017 中國新超算“天河三號”開始研制：性能更加無敵 中國的超算世界無敵，2013年推出的天河二號以每秒33.86千萬億次的浮點運算速度成為全球最快超級計算機。 發表于：2/15/2017 兆易創新65億并購DRAM廠ISSI ?近日兆易創新公告，公司擬以發行股份及支付現金的方式收購北京矽成100%股權。其中發行股份支付對價為45.5億元，現金支付對價為19.5億元。同時，公司擬募集配套資金20.3億元。北京矽成(ISSI)的主營業務為提供高集成密度、高性能品質、高經濟價值的集成電路存儲芯片的研發、銷售和技術支持，以及集成電路模擬芯片(ANALOG)的研發和銷售。 發表于：2/15/2017 云計算的全球爆發 世界大戰將打響 2016年著實讓云計算火了一把，不僅是人類對于人工智能、工業變革認知的提升，馬云在提出來云計算將會成為類似水電一樣的基礎設施，阿里云也是這么做的，不僅開通了眾多海外節點，亮點出現在2017年第三季度的財報上：阿里巴巴集團公布的最新17年Q3季報中，阿里云營業收入17.64億人民幣(2.54億美元)，同比增速115%。 發表于：2/13/2017 Intel計劃2020年沖擊7nm制程大關 Kaby Lake已經順利入市，Intel立即快馬加鞭思考下一步行動的安排。回憶起今年CES上Intel曾展出了他們的10nm樣片，感覺下一代產品就該采用新制程了，然而就當我們還以為芯片巨頭要準備往10nm過渡的時候，Intel這周突然公開了他們對于42號晶圓廠的發展計劃——這個新廠居然是為還沒見著影子的7nm所準備的！ 發表于：2/13/2017 巨頭入局 人工智能芯片大戰開打 人們越來越看好人工智能的前景及其潛在的爆發力，而能否發展出具有超高運算能力且符合市場的芯片成為人工智能平臺的關鍵一役。由此，2016年成為芯片企業和互聯網巨頭們在芯片領域全面展開部署的一年。而在這其中，英偉達保持著絕對的領先地位。但隨著包括谷歌、臉書、微軟、亞馬遜以及百度在內的巨頭相繼加入決戰，人工智能領域未來的格局如何，仍然待解。 發表于：2/13/2017 臺積電、三星7納米策略大不同 在近日于美國舉行的年度國際固態電路會議(ISSCC)上，三星(Samsung)與臺積電(TSMC)針對7奈米制程技術，分別提供了截然不同的觀點；兩家公司都是介紹SRAM技術進展，而該技術通常都是新一代節點的關鍵推手。 發表于：2/10/2017 Akamai變革遠程應用程序訪問規則 中國北京，2017年2月7日——全球內容交付、應用優化及云安全服務領域首屈一指的供應商阿卡邁技術公司（Akamai Technologies, Inc.，以下簡稱：Akamai）（NASDAQ：AKAM）于今日推出“企業應用程序訪問”（Enterprise Application Access）解決方案。該解決方案旨在為企業提供簡化遠程和第三方應用程序訪問、同時提升企業安全狀況的新途徑。此外，它沒有客戶端，是基于云、易管理的解決方案，并采用了Akamai在近期收購Soha Systems后所獲得的技術。 發表于：2/7/2017 英特爾搶回領先位置 今年底導入7nm 10納米只是過渡，7納米才是主戰場，包含AMD、Nvidia等大客戶此前均曾暗示跳過10納米、直接晉升7納米，而臺積電、三星還要等到2018年才會開始試產7納米制程。 發表于：2/4/2017 IBM沃森CTO：AI將會超過人類 1月24日消息，根據Inverse的估計，全球每天大約生成2.5艾字節（exabytes）的數據。到底有多少呢？1024G為1T，1024T為1P，1024P為1E，也就是一艾。美國西北大學(Northwester University)教授保羅·瑞伯（Paul Reber）認為，人的大腦只能存儲2.5P數據。未來3年，每天生成的數據將會增加至4ZB，1Z相當于1024E。 發表于：1/24/2017 基于BIT位修正與數據疊加的快速捕獲算法 基于BIT位修正技術以及數據疊加預處理技術，提出了一種在長積分時間條件下能夠有效抑制導航數據跳變影響,同時降低捕獲運算量的算法。該算法理論分析結果表明，在輸入信噪比為-29 dB條件下，預檢積分時間選取20 ms時，虛警概率Pfa=0.001時，檢測概率Pd能夠達到0.99，此時該算法運算量分別是延遲相乘算法、信號壓縮算法、非相干捕獲算法、FFT并行碼搜索算法運算量的26.1%、21.4%、10.5%、8.07%，故此算法具有很大的優勢。 發表于：1/23/2017 基于Census變換的自適應權值Hamming距離立體匹配算法 傳統的Census+Hamming距離立體匹配算法往往由于將鄰域像素等同對待，從而缺少足夠的匹配信息，造成較高的誤匹配率。對此提出了一種自適用加權的Hamming距離算法，通過引入鄰域像素空間距離，使在距離測算時將鄰域像素分等級計算，豐富了匹配圖像的信息。并且使用梯度圖像像素之間的距離作為聚合代價計算的權值，實驗證明其對于噪聲有一定的抗干擾性，并且能夠很好地反映紋理等信息，同時引入稀疏聚合窗口來減少算法的復雜度。最后進行亞像素插值增大匹配的正確性。通過對比試驗證明，此算法不僅能夠提高匹配的準確性和抗干擾性，還能減少算法的復雜度，適用于實時的立體匹配。 發表于：1/23/2017 基于抽樣路徑的K-匿名隱私保護算法 K-匿名是信息隱私保護的一種常用技術，而使用K-匿名技術不可避免會造成發布數據的信息損失，因此，如何提高K-匿名化后數據集的可用性一直以來都是K-匿名隱私保護的研究重點。對此提出了一種基于抽樣路徑的局域泛化算法——SPOLG算法。該算法基于泛化格尋找信息損失較小的泛化路徑，為減少尋徑時間，引入等概率抽樣的思想，選用等概率抽樣中的系統抽樣方法進行取樣，利用樣本代替數據集在泛化格上尋找目標泛化路徑，最后在該路徑上對數據集進行泛化。同時，本算法使用局域泛化技術，能夠降低信息損失量，提高發布數據集的可用性。實驗結果證明，本算法匿名化的數據集信息損失度低，數據可用性高。 發表于：1/23/2017 基于曲率尺度空間的角點檢測圖像匹配算法分析 計算機技術的發展下，優化提升圖像匹配算法，可以提升圖像檢測精度。基于曲率尺度空間的角點檢測圖技術，優化設計圖像匹配算法，基于曲率尺度空間的角點檢測算法進行圖像特征點的提取，歸一化處理特征點，有助于提高圖像匹配精度。利用該算法最終實現圖像匹配需求，驗證了算法的有效性，改進了圖像匹配中特征點過度分離的弊端，提高了圖像匹配檢測的整體精度約10.0%。該算法發揮了積極應用價值，值得在實踐應用中推廣。 發表于：1/23/2017 ?…124125126127128129130131132133…?
