Windows Azure上取得更具有竞争力AWS,推出新的移动功能,网页缩放,数据同步等

微软Windows Azure平台推出包括移动服务、网站缩放和数据同步在内的8项新功能,旨在提高其在云计算领域的竞争力,特别是在与亚马逊AWS的竞争中。新功能提升了移动服务的后台作业安排能力,提供了网站缩放选项,以及实现SQL数据库间的高效数据同步。

Windows Azure上增加了8个新功能,包括新的移动服务,网页缩放,以及数据同步。

 

副总裁斯科特·格思里在他的博客中详细介绍了新的功能。下面是一些更值得一提的改进:

 

移动服务:更好的能力来安排后台作业,让用户体验不会被打乱。工作可以安排在预先设定的时间间隔,使开发人员可以创建或管理一个单独的虚拟机的情况下执行的情况。此外,现已在北欧开通Azure的移动服务。在此之前,WindowsAzure中移动的服务仅在美国东部和美国西部地区的WindowsAzure支持。

 

网站缩放:现在,开发人员可以扩展网站共享实例和多达10个保留的情况下。这些可以是小型,中型还是大型的。在此之前,开发人员可以扩展到三个共享实例和三个预留的。格思里还写道,Azure现在有​​一个新的自定义创建的工作流程,允许配置的一部分创建的网站的源代码管理设置。

 

数据同步:在新的WindowsAzure管理门户,现在可以从SQL数据同步服务。Guthrie解释了SQL数据同步,让你多个SQL数据库之间的数据同步。这些SQL数据库可以在您的本地环境和云,或在多个云托管的数据库,其中可能包含多个WindowsAzure地区,世界各地跨越。

 

这里有所有可用的完整列表:

 

移动服务(作业调度程序的支持,欧洲地区的支持,支持命令行)

网站(大规模改进,集成的源代码控制)

SQL数据同步(支持新的HTML门户)

ACS管理(支持新的HTML门户网站)

媒体服务(工作和任务管理,支持Blob存储,保留计算)

虚拟网络增强功能

认购过滤支持

Windows Azure的存储(现在可以在更多的国家)

已经有一些最近的更新到WindowsAzure,这表明,它试图用AmazonWeb Services(AWS)更具有竞争力。Azure是一个方式,成为一个真正的挑战者,但它不断增加新的功能表明,它是缩小差距的意图。

 

本月早些时候,该小组报道,iOS移动应用程序开发人员可以做自动推送更新。会议还宣布了存储价格下降。本周早些时候ForresterResearch的报告,Azure是第二位受开发者欢迎的。它仍然远远落后于亚马逊网络服务,但Azure是有信誉的开发团队。这是一个大问题,显示出一个在云上新兴的社区。


源:http://techcrunch.com/2012/12/21/windows-azure-gets-more-competitive-with-aws-launches-new-mobile-features-website-scaling-data-sync-and-more/

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析为复杂的语言结构,展现出优的识别精度与强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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