Телеком

Машинное обучение для Больших Данных

Теоретические основы машинного обучения появились практически одновременно с первыми компьютерами, однако при его практическом применении всегда приходится учитывать специфику конкретных систем. Работа с Большими Данными средствами Hadoop требует инструментов адаптации алгоритмов машинного обучения к этой платформе, например с помощью механизмов из стека IBM BigInsights.

Обзор стоечных серверов Hewlett Packard Enterprise девятого поколения на примере ProLiant DL60 Gen9 и Proliant DL80 Gen9

Гиперконвергентное устройство VxRail с единым управлением

После выкупа у Cisco большей части ее доли в совместном предприятии VCE компания EMC представила первый новый продукт, разработанный в партнерстве с VMware, — гиперконвергентное решение VxRail.

Что ИТ-директору сулит поддержка российского производителя?

О том, можно ли добиться успеха в локализации и импортозамещении оборудования для индустрии телекоммуникаций, рассказывает председатель Совета ассоциации производителей электронной аппаратуры и приборов России, член Межведомственного экспертного совета по присвоению статуса «Телекоммуникационное оборудование российского происхождения» Светлана Аппалонова.

MWC 2016. Браслеты Samsung Charm для уведомлений и подсчета шагов

Помимо смартфонов Galaxy S7 и Galaxy S7 edge, а также камеры Gear 360 компания Samsung привезла на MWC 2016 браслеты семейства Charm. Это простейшие устройства без дисплеев, умеющие сообщать о вызовах и сообщениях с помощью светодиодных индикаторов. Кроме того, браслеты могут подсчитывать шаги, потраченные калории и пройденное расстояние, взаимодействуя с программой S Health.

Устами молодых

Студенты предложили Банку России, как улучшить процесс управления изменениями в ИТ.

Машинное обучение для понимания естественного языка

Технологии обработки естественного языка сегодня шагнули далеко вперед, и немалая заслуга в этом принадлежит машинному обучению, применяемому, в частности, для понимания текстов.

Лучше, быстрее, дешевле

Машинное обучение для планирования запросов

Рост объемов данных требует от СУБД увеличения производительности выполнения запросов. Оптимизация плана выполнения запроса с использованием средств машинного обучения позволяет в разы уменьшить время его обработки.

Качество от «А» до «Я»

Managed IT: неизбежное будущее бизнеса в эпоху инфраструктурной сложности

Как и какую часть ИТ-ландшафта передать во внешнее управление?

Мы используем cookie, чтобы сделать наш сайт удобнее для вас. Оставаясь на сайте, вы даете свое согласие на использование cookie. Подробнее см. Политику обработки персональных данных