ATEN宏正盛装出席Infocomm China 2016

ATEN宏正在Infocomm China展会上展示了VanCryst™专业影音整合方案及机房集中控管解决方案(DCCMS)。VanCryst™方案支持HDMI信号远距离传输与灵活切换,适用于多种应用场景。DCCMS则实现了机房内IT设备的统一管理,提升了管理效率与安全性。

全球数字信息分享领导厂商ATEN宏正于4月10日盛装出席了为期三天的中国最具规模的专业视听、信息与系统集成技术展—Infocomm China。此次ATEN宏正展出了适用于数字广告牌、远程监看、视频会议以及信息控制中心等多种应用环境的VanCryst™专业影音整合方案全系列产品。同时,ATEN宏正还展示了机房集中控管解决方案(DCCMS),并辅以动态操作的方式现场呈现。

VanCryst™ 矩阵式影音整合方案: 

        此次作为动态展出的VanCryst™矩阵式影音整合方案为8进8出的HDMI矩阵式影音切换器(VM0808H),支持将多达8路的HDMI高清影音信号自由切换传送至8台屏幕,该方案可将HDMI信号传送最远至20米距离,同时也支持HDMI(3D,深色),并支持多样化的控制方式:本地提供前面板LCD显示,可由旋钮、红外遥控或串口进行控制;远端可通过web界面轻松管理,提供用户多样化的HDMI连接切换管理解决方案。

VanCryst™ HDMI光纤延长解决方案: 

        ATEN宏正光纤延长器-VE882/VE892通过单模光纤可将HDMI影音信号传送至高达600米(VE882)及20公里(VE892)的距离。VE882/892支持HDMI(3D,深色)功能,可支持红外遥控及RS232,方便用户进行远程控制,同时内建8KV/15KV静电防护功能,以提升产品稳定性。 

        ATEN宏正HDMI影音信号延长器-VE814提供HDMI来源端设备,能仅通过一条Cat 5e/6线缆传送高视频分辨率(4k*2k)至100m外的HDMI显示端设备。此外,视频能被传送至高达三台以上的HDMI显示设备-远程两台屏幕连接至接收端设备(VE814R),本地一台屏幕则连接至发送端设备(VE814T)。


ATEN宏正HDMI光纤延长解决方案



        VanCryst™系列产品除了提供多款整合型方案,亦包括支持HDMI、DVI、VGA与HD接口的视频切换器、分配器、延长器以及信号转换器,可应用于众多环境,不仅可满足商业、工业等专业用户的需求,同时也提供适用于家庭剧院的解决方案。 

        同时, ATEN宏正还展示了最新的机房集中控管解决方案DCCMS。DCCMS是针对各行业机房而定制的,通过这个方案,可以把机房内绝大多数IT设备统一管理起来。用最简单的方式,来达到最大的管理覆盖面,改变以往机房分散式管理的弊病。其中,DCCMS机房集中控管解决方案通过CC2000集控平台,采用统一管理方式来确保安全性,即在整合了IT设备管理的同时,也可针对机房的电源实施集中化管理;在安全审计方面,通过ATEN宏正的CCVSR视频审计系统提供完整的操作视频录像及实时审计,可完美满足企业全方位的审计需求。

 
ATEN宏正机房集中控管解决方案

### PyTorch ATen 库信息及其使用 ATen 是 PyTorch 的核心库之一,主要用于提供张量操作的支持。该库独立于 PyTorch 构建,并被设计成可以轻松集成到其他项目中[^1]。 #### ATen 库的主要特点 - **跨平台支持**:ATen 支持多种操作系统和硬件架构,包括 Linux、Windows 和 macOS。 - **高效性能**:通过优化底层实现,确保高效的计算能力。 - **灵活性强**:不仅限于 Python 接口,还提供了 C++ API 以便更灵活的应用开发[^2]。 #### 安装与配置 对于希望从源码安装带有自定义选项的 PyTorch 用户来说,在构建过程中会自动编译并链接 ATen 库。具体步骤可参照官方文档提供的指南: ```bash git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git cd pytorch pip install -r requirements.txt python setup.py install ``` 上述命令将会下载必要的依赖项并通过 `setup.py` 来完成整个项目的编译工作,其中包括了 ATen 库的部分。 #### 使用示例 下面是一个简单的例子来展示如何利用 ATen 进行基本运算: ```cpp #include <iostream> #include <ATen/ATen.h> int main() { at::Tensor tensor_a = at::CUDA(at::kFloat).rand({2, 3}); std::cout << "Random Tensor A:\n" << tensor_a << "\n"; at::Tensor tensor_b = at::ones_like(tensor_a); auto result_tensor = tensor_a.add_(tensor_b); std::cout << "Result after adding ones to Tensor A:\n" << result_tensor << "\n"; } ``` 这段代码展示了创建随机数矩阵以及对其进行加法操作的过程。注意这里使用的是 CUDA 设备上的浮点型数据类型(`at::kFloat`)来进行演示。
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