ExpressBox 2400

MAGMA ExpressBox2400是一款高密度PCIe扩展机箱,支持7个全长全高的PCIe卡,适用于空间受限的应用场景。此设备通过外部信号扩展,提供高达40Gbps的传输速率,并且能够与eb3400进行菊花链配置,实现高效能的PCIe Gen2/Gen3系统。

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MAGMA的七槽expressbox 2400是我们高密度的PCIe扩展机箱线部分。容(7)全长全高PCIe卡,而只有4U 8.5”宽的eb2400是小空间应用完美的底盘,其中的大小是当务之急。从我们的关键任务的工程标准开发的eb2400是可靠性和效率的完美结合。

 
腾出宝贵的机架空间的模块化eb2400。添加额外的扩展或计算能力而不需要重新设计硬件架。的eb2400与eb3400结合,在(1)全4U机架,创建一个PCIe Gen 2的I / O和PCIe Gen 3高性能系统。

 
从我们的关键任务的工程标准开发的eb2400是可靠性和效率的完美结合。
郭小姐  18874824200  0731-84668116

 
效益:
  • 无缝扩展服务器和工作站(7)额外的可扩展的表示插槽
  • 支持X8的2代的速度高达40 Gbps
  • 在计算机外部表示信号的扩展
  • 空间意识应用的小足迹
  • 可以使用自定义配置一个eb3400
  • 高密度形态因子
  • 菊花链或终端设备
特征:
  • 在计算机外的外部信号的透明扩展
  • 用x1,x4的任何组合,x8和x16 PCIe卡
  • 低调主机卡可以方便地安装在低姿态的电脑
  • 在扩展机箱中的卡之间的对等传输,以提供我/输出卡的全带宽潜力
  • 支持菊花链或风扇的多个扩展机架配置
  • 支持7个全长全高PCIe卡
模型
ExpressBox 2400 PCIe扩展- 7槽
 

 
硬件
技术
  • 总线规范2

 

 
  • 总线规范2.3

 

 
  • 桥梁建筑1.2

 

 
背板
  • 8个PCIe插槽,1个专用的扩展接口(上游)

 

 
  • x8 PCIe Gen 2槽的速度(x16连接器)

 

 
主机卡 低调x8 PCIe铜或光纤1.25A @ 3.3V最大
 

 
互连带宽 40 Gbps (PCIe x8 Gen 2)
 

 
外壳
材质 铝盖材料钢外壳
 

 
尺寸 16.5“长x 8.5”宽x 7“高( 419mmX 216mm x 184mm)
 

 
冷却系统

 
(2)92mm×92mm×25mm的粉丝
 

 
电源

 
额定520W机箱风扇,100-240 VAC,50-60Hz
 

 
环境
环境温度 0º至50ºC
 

 
存储温度 –20º至60ºC
 

 
相对湿度 5%至85%无冷凝
 

 
合规性

 
验证级
 

 

 
符合RoHS
 

 

 
CE认证
 

 
支持的操作系统

 
  • Windows7 8

 

 

 
  • Mac OS X 10.6.8或更高

 

 

 
  • Linux

 

 

 
  • Solaris

 

 
保修
30天 退款保证
 

 
1年 返回工厂
 

 
包装内容
机箱
  • 7个PCI Express Gen 2 x8插槽

 

 
  • 冷却风扇

 

 
  • 卡槽开口

 

 
  • 电源线插座

 

 
硬件包括
  • (1)PCIe Gen 2电缆x8

 

 
  • (1)PCIe X8的2代主机卡

 

 
  • (1)电源线

 

 

 
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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