“SolarWinds提供的IT基础设施和ITOM解决方案是跨全行业的，但是医疗、物流、金融服务等行业是重点应用领域。我们的DNA就是为客户解决问题，基于我们对整个行业的了解，包括为整个IT专业人员所提供的服务。”Sojung Lee说。

在 AI 发展的浪潮中,数据管理变得至关重要。随着 AI 模型规模和能力的不断扩大,企业纷纷投资建设支撑 AI 的存储和计算基础设施。然而,要充分发挥 AI 的潜力,优化运营并提高投资回报,企业需要在整个 AI 流程中实现高效的数据管理。这不仅涉及容量和性能,还包括数据可见性、安全性以及跨多种数据类型和存储系统的集成管理。

计算是如何推动AI发展？AI发展对计算提出了什么挑战？在近期举行的2018人工智能计算大会AICC上，来自中美工程院、顶尖大学和AI领先科技公司的专家就此展开了深入而精彩的阐述和交流。

世界智能大会是智能领域每年举办的首个国家级国际盛会，在国内树立了旗帜，成为了智能科技产业发展的风向标。众多智能科技发展的新趋势、新技术、新业态率先从天津发声。

数字化的第一步就是数据，智能商业时代，万物互联互通，企业没有数据就如同一台没有燃料的机器，很难在当下的经济环境中运转起来。现在越来越多的企业也开始重视数据，然而有了数据并不意味着一切。

随着大数据的迅猛发展，企业越来越重视数据的价值，这就意味着需要数据尽快到达企业分析决策人员，以最大化发挥数据价值。

过去十多年来，律师事务所一直使用机器学习和AI工具来辅助这个发现过程，帮助其追查纸质记录和数字内容。但直到两年之前OpenAI的生成式对话聊天机器人ChatGPT问世之后，这项技术才开始真正普及且易于使用，甚至刚刚从法学院毕业的新人助理都能依靠它完成电子取证。

最近，业界涌现了不少开放式AI用例。

斑马技术进行了一项关于移动技术在急诊医院中的角色的深层次调研，结果显示：通过移动技术，77%的医院表示患者的护理成本下降；76%的医院强调患者护理质量提升；65%的护士报告给药错误减少。

如今，各行各业都迎来了颠覆性的发展与加速，于是一个无法回避的问题被摆在IT领导者面前：我们要如何运用新兴技术保证组织在未来几年内继续蓬勃发展？

在本系列上一篇文章里，我们介绍了如何进行网络设置及添加 SWAPFile 虚拟内存。在本篇文章中，我们将会带领大家体验并行计算性能。

剑桥大学等机构研究发现，AI模型在长期任务执行中存在致命缺陷：微小的单步改进会带来指数级的长期能力提升，但传统模型会被自己的历史错误"带偏"，出现自我设限效应。思考型模型如GPT-5能执行超过1000步任务，打破了这一限制。研究重新定义了AI价值评估标准，认为长期执行能力比单次交互表现更重要。

近年来，全球网络安全事件频发，网络威胁形势愈发严峻。

在如此瞬息万变的市场环境中，企业应如何应对供应链的风险管理？答案是采用具有适应性和抗压性的策略。

麻省理工学院经济学家Arnaud Costinot与Iván Werning探讨拟议的“机器人税”。

斯坦福大学与微软研究院联合开发的通用用户模型（GUM）突破了传统用户模型的局限性，实现了跨应用、跨情境的用户理解。这项研究通过分析用户日常计算机使用行为，构建置信度加权的自然语言命题，精确捕捉用户行为、知识与偏好。研究团队基于GUM开发了Gumbo助手，能主动发现并执行用户潜在需求的任务，如为婚礼找租西装地点或创建搬家计划。实验证明GUM提供高准确度(76.15%)和良好校准的用户理解，为实现计算机真正理解人类需求的愿景铺平了道路。

2023年11月4日的第二届开放原子开源基金会OpenHarmony技术大会编程语言及开发框架分论坛上,一场关于万物智联时代应用软件开发技术方向与前景的探讨热烈展开。

4月22日，普洛斯发布《新经济引擎 高质量发展——普洛斯中国2024年可持续发展报告》，其中涵盖普洛斯旗下大数据基础设施业务的ESG表现。

今天，微软亚洲研究院宣布联合清华大学、北京大学、南京大学、兰州大学、新加坡国立大学、首尔国立大学等多所亚洲地区高校，成立OpenNetLab开放网络平台联盟。

企业防范和应对勒索软件攻击指南