信息聚焦
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八个最佳方案优化分布式团队
2016-06-07有些人坚持认为,完成工作的唯一方法是拥有一个5到9人组成的集中团队:不要远程工作。总是在同一个办公室内,面对面工作。
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寻找适合并行编程模型的中间件
2016-06-07一些计算功能跟流程绑定得如此紧密,以至于如果可以(在处理器内核之间、CPU与GPU之间甚至跨系统边界)有效共享的话就可以获得极大的好处。
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复杂事务处理(CEP):制造业大势所趋?
2016-06-07CEP的含义是,对来自于多个源头的事件信息进行处理并形成洞察和预测。CEP探究的是未来事件发生概率的模型,从而预知潜在的机会或威胁并加以应对。
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数据湖:不治理便破产
2016-06-05数据湖,或数据中心,是一种在不牺牲数据结构的情况下, 摄取数据的存储仓库和处理系统,已经成为现代数据架构和大数据管理的同义词。
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与网络安全威胁相逢:CIO要冷静
2016-06-02考虑到尊重当事人的隐私,只有人名和地点做了改动。当这件事发生时,我30年职业生涯的辉煌部分都在处理大规模、复杂的全球运营和技术,并且认为我已经看到听到太多,即便不是全部。
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MBaaS服务特性和部署策略
2016-05-31移动应用需要保持7×24小时在线,这一特点使得移动后端即服务(MBaaS)成为运行业务逻辑和进行数据分析的天然选择。本文中,作者对云后端服务进行了全面介绍。
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管理大数据:监测系统创造新的收益
2016-05-29随着公司持续产生和存储前所未有的大数据,监管机构正在制定和实施更多的新规则,来定义信息系统设计和维护的标准。
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IT领袖Batya Friedman谈论价值敏感性设计的原则
2016-05-26当软件工程师Batya Friedman在20世纪80年代着手研究时,她的目标是创建对人类有益的技术。尽管如此,她当时无法找到能确保她实现目标的方法。
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企业移动解决方案:有效的移动策略
2016-05-26在企业里开始使用移动的最有效方法是意识到它其实已经开始了。使用移动来加速日常工作活动的人数正在指数级增长。
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业务治理重点:大数据智能
2016-05-26近年来,治理的职能不断扩大,然而,随着企业领导人开始意识到企业产生和存储的大量信息提供了一个现成的业务数据智能的资产。
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Prakash NVIDIA在AI领域又做了哪些推动工作?
根据摩尔定律,晶体管的数量与计算能力成正比。经过50年的快速发展,如今的晶体管几乎无法变得更小,再想通过增加晶 […]
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NVIDIA在AI领域又做了哪些推动工作?
在GTC上午的大会演讲中,黄仁勋共分享了NVIDIA在AI、VR、AI城市,还有自动驾驶、自主机器五个领域的布局。而这些都是挑战性非常高的领域。本文重点介绍NVIDIA在人工智能领域的成果。
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NVIDIA:推动专业可视化未来发展 人工智能还远远不够
NVIDIA从四个方面推进设计行业的未来发展:人工智能、照片级写实、虚拟现实、仿真。来看NVIDIA在每个领域是如何发力的。
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制定人工智能战略时 要考虑的三大趋势
Gartner:构建企业AI战略的第一步,是查看用户在个人生活中是如何访问应用的。最终目标? 实现AI的计算生态系统。
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《CIO决策世界》2016年12月刊:数字业务管理的新“现实”
很多年前,科幻小说和电影里就描述过虚拟环境,但直到最近,增强现实和虚拟现实产品才进入主流市场。我们都看过介绍宇航员在虚拟环境里为太空旅行作训练的视频,现在VR和AR技术则已经应用到了个人消费产品,如视频游戏。如今商业世界也在追逐这些技术,企业使用AR和VR科技来提高生产率,允许远程合作并且加强培训。
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《CIO决策世界》2016年11月刊:企业协作领域:Facebook价值何在?
企业级协作工具并不是全新的事物:近十年里,企业级2.0技术一直在尝试孕育员工的协作和参与。现在Facebook发布了Workplace,10亿用户所使用的社交平台能够统治企业级合作市场吗?