英特说,行业测试显示,近日公布的安全更新在实际部署中并不会影响性能

美国加州圣克拉拉,201814——英特尔已经为基于英特尔芯片的各种计算机系统(包括个人电脑和服务器)开发了更新,并且正在快速发布这些更新,以保护这些系统免受谷歌Project Zero所报告的两种潜在攻击隐患(被称为SpectreMeltdown)。英特尔与其产业伙伴在部署软件补丁和固件更新方面已取得重要进展。

英特尔已经针对过去5年中推出的大多数处理器产品发布了更新。到下周末,英特尔发布的更新预计将覆盖过去5年内推出的90%以上的处理器产品。此外,许多操作系统供应商、公共云服务提供商、设备制造商和其他厂商也表示,他们正在或已对其产品和服务提供更新。

英特尔相信,这些更新对不同工作负载的性能影响会有不同。对于一般的计算机用户来说,影响并不显著,而且会随着时间的推移而减轻。虽然对于某些特定的工作负载,软件更新对性能的影响可能一开始相对较高,但随着采取进一步后续的优化工作,包括更新部署后的识别、测试和软件更新改进,应该可以减轻这种影响。

系统更新程序可通过系统制造商、操作系统提供商和其他相关厂商获得。

英特尔将与其产业伙伴和其他厂商一起继续合作以解决这些问题,也感谢他们的支持和协助。英特尔鼓励所有计算机用户启用操作系统以及其他计算机软件的自动更新功能,以确保其系统是最新版本。

关于更多信息以及资源链接,敬请访问Intel.com官网上的安全研究结果页面

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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