机器学习将显着改变数据中心经济，并为改善未来铺平道路。随着机架开始装满 ASIC、GPU、FPGA 和超级计算机，机器学习和人工智能已经进入数据中心，并正在改变超大规模服务器场的外观。这些技术提高了可用于训练机器学习系统的计算机能力，这是一

2015年，为了应对快速城市化的挑战，印度政府启动了国家智慧城市任务。目标是到2023年改造100个城市，并使其可持续发展。该使命旨在通过对城市的社会、经济、物质和制度支柱的全面工作，来推动经济增长和提高生活质量。重点是通过创建可复制的模型

世界正在迅速走向数字化，这已不是什么秘密。 银行、购物、约会和支付账单都触手可及。 尤其是在 COVID-19 大流行之后，更多的活动已经转移到数字世界，未来的数据安全需要变得更加严格。数据安全是一个广义的术语。 它涵盖了谁在查看您的数据、

尽管许多嵌入式工程师充满了希望和梦想，但高可靠性的代码不是一蹴而就的。它是一个艰苦的过程，需要开发人员维护和管理系统的每个比特和字节。当一个应用程序被确认为“成功”的那一刻，通常会有一种如释重负的感觉，但仅仅因为软件在受控条件下的那一刻运行

毫无疑问，为训练人工智能或机器学习 (AI/ML) 收集真实数据既耗时又昂贵。而且，很多时候也充满了风险，但更常见的问题是数据太少或有偏见的数据可能会使企业组织误入歧途。但是，如果你可以生成新数据，即所谓的合成数据呢？这听起来不太可能，但这

根据 Grand View Research 发布的一份新报告，由于我们需要消除与传输大量数据相关的隐私以及与延迟和带宽相关的问题，因为这些问题会降低组织的数据传输能力，预计这将推动边缘计算市场增长在接下来的几年里快速增长。边缘计算行业概况

基础设施电力需求会推高运营成本。 如果数据中心管理人员能够满足 CPU、存储和冷却系统的电力需求，他们就可以削减公用事业费用。水电费是不小的数据中心费用。 作为推动解决 IT 支出的一部分，数据中心经理和组织继续寻找降低数据中心能源成本和提

近年来，对降低碳排放水平和提高能源效率的兴趣导致智能建筑技术呈指数级增长。最重要的是，物联网扩大了互连设备和建筑管理系统的可能性，以实现更好的能源管理。然而，真正实现其潜力需要组织和分析楼宇自动化系统生成的大型数据集。 实时管理和维护大数据

自 2018 年以来，印度在“数字印度使命”的支持下，在推进工业和提供服务方面取得了长足进步。根据电子和信息技术部(MeitY)与麦肯锡合作的一份报告，到2025年，“数字印度”计划有望将印度的数字经济提升到1万亿美元。产生的数据量与技术增

现如今，健康码和行程码、口罩、核酸检测已成为人们日常出行的必需工具，其中健康码和行程码经过改进优化，已成为查找新冠病患接触分子的主要渠道之一。然而，在疫情防控检测时，出入地铁公交人群聚集地，人们需要展示健康码和行程码，需要在手机上来回切换健

2022年，数据中心及其配电设备需要满足极限性能需求；服务器机柜和机架需要进行架构设计以实现最大的适应性。将超级计算和人工智能 (AI) 添加到这个等式中，很明显许多数据中心不是即插即用的——它们通常必须符合独特的物理架构。在独特的物理架构

不断变化的技术如何塑造了数据中心行业？数据中心行业正在发生变化和激增，以满足不断增长的需求。数据中心正在努力通过创新技术来提供更快的网络速度。然而，事实仍然是数据中心或本地服务器无法满足用户需求，因此许多人正在转向云。当前的数据中心正在达到

由于技术发展和创新，人们感觉到对大数据分析的需求日益增长。然而，这一需求也让人们在医疗保健领域，感受到应用大数据所需要面临的挑战。在医疗领域应用大数据需面临哪些挑战随着大数据趋势席卷市场上的主要行业，医疗保健行业不想保持观望态度。大数据已经

数据仓库是用于结构化和半结构化数据的商业智能分析和报告的企业系统。随着我们周围的几乎所有事物都成为数据源，事实证明，传统数据仓库要支持如此快速变化的海量数据是一个相当大的挑战。那么，数据仓库是否已经成为过去式了呢？来自各种来源的大量数据集合

大数据现在被广泛用于预测交通和避免事故道路交通事故仍然是一个主要问题，因为全球每年有超过 125 万人丧生。根据世界卫生组织的一份报告，它仍然是 15 至 29 岁人群的主要死因。世卫组织已承诺采取一项强有力的举措，到 2022 年减少道路