利用Intel博锐技术解决桌面管理难题

Intel博锐技术解析

利用Intel博锐技术解决桌面管理难题

基于英特尔®迅驰®2博锐™处理器技术为电脑提供了基于芯片的安全性与可管理性。无论是安全性的保障还是可管理性的便捷,都为企业提供了稳定可靠的数据安全保护与更加高效的维护手段。这是英特尔针对企业用户推出的解决方案,其为企业提供的强大的安全性与可管理性使得现代企业的管理可以更加轻松、便捷,而良好的节能性又为企业大大减少了成本,据测算,加入管理技术后每台电脑年耗电量大幅度下降,从而降低使用成本。

笔者以前都只是在技术白皮书中对博锐技术的优势有过概念上的认识,而在此次活动中,有了更多的亲身体验。工作人员在介绍了博锐技术的多种优势之后,又请技术人员从“硬件与软件的管理”、“远程诊断与修复”、“安全远程开机和补丁更新”、“代理状态检查”和“基于硬件的隔离和修复”等五个方面对博锐技术的功能进行了展示。这些均是企业管理中常见的工作,而由于职业的原因,笔者对其中的“远程诊断与修复”和“安全远程开机和补丁更新”两项功能最感兴趣。

笔者深切体会到网络远程操作的重要性。无论是系统补丁的升级还是对出现问题的客户端进行诊断和修复,对于技术人员来说都是一件十分辛苦的事情,尤其是在企业网络规模日益扩大的情况下。但如果能够提供基于网络的远程补丁安装和远程的诊断与修复,则工作量就会大大减少。

拿远程补丁更新来说,演示的工作人员首先从远程启动了补丁管理模块,点了几下鼠标之后就完成了扫描多台客户机的补丁漏洞情况的任务,接下来还能能迅速执行对这些这些客户机执行补丁漏洞修复和安装补丁的操作,而远程的用户的工作却丝毫不会受到任何的影响。而远程修复同样便捷,技术人员仅仅在远程使用了vPro控制台的“远程修复操作系统”功能,使客户机进入XPE系统,就轻松地实现了远程恢复系统的操作。

要知道,在企业网络的运行过程中,系统补丁的更新和系统的修复是经常要面对的工作,对于一个拥有成百上千台客户端的大企业来说,这样的工作更是家常便饭。传统的工作方式需要人工进行或者在网络条件下进行复杂的操作,无形中浪费了大量的人力、物力和财力,为企业带来了隐性损失。而一旦拥有了博锐技术,这样的工作将变得异常的轻松,技术人员可以减少工作压力和强度,而企业也因此而减少了成本、提高了效率,真的是一举两得。现阶段,经济危机给企业带来了巨大的成本压力,博锐技术无疑为其带来了甘霖。

以一般IT公司为例,假定有二百多台客户端需要日常维护,一旦出现问题,不得不花费大量时间和精力,因一次病毒入侵,甚至可以使公司网络瘫痪了几天,损失很多。现在,虽然可以通过网络来进行管理,但操作起来非常麻烦。然而,如果采用博锐技术的话,利用基于硬件的远程控制技术,跨越了传统软件的远程控制的局限,几乎可以在无视客户端状态的情况下让技术人员不必亲临危机现场就能以远程控制方式对整个网络进行集约化管理,即使是新手也可以轻松完成工作任务,节约的成本甚至可以达到70%以上。一个高效的安全维护模式为企业信息化建设建设提供了稳定而安全的保障,将大大提高企业IT设备利用率,保证了企业IT投资的最大回报,这对企业发展具有重要意义。

Intel 博锐技术类似Pcanywhere远程管理的技术,不过Intel是基于芯片级别的(cpu级别),而Pcanywhere是基于操作系统级别的,所以这种技术可以做到远程开机、修复和诊断。相信这种技术会在未来的,为中国企业带来更多方便和快捷,特别是企业级PC中市场得到更宽广的应用。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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