Hlavní strana -> Zprávy
Aktuality -> Komunikace a sítě - 25. 10. 2006

Ethernet s rychlostí 100 Gb/s

100Gbps643.jpgVýzkumná a vývojová divize společnosti Lucent Technologies, laboratoř Bell Labs, oznámila na Evropské konferenci optické komunikace (ECOC) uskutečnění prvního přenosu dat v 10 kanálech optického vedení o délce 2000 km při rychlosti 107 Gb/s. Použitá vzdálenost už potvrzuje životaschopnost technologie pro většinu sítí, které k takové rychlosti směřují. Úspěšný přenos a příjem byl proveden na hardwaru podobného tomu, který se dnes používá v sítích dosahujících rychlosti 40 Gb/s.

Využitím modulace DQPSK (differential quadrature phase shift keying) došlo k 25% zrychlení oproti současným 40gigabytovým systémům. Prototyp DQPSK modulátoru z niobičnanu lithného poskytl Národní institut informačních a komunikačních technologií (NICT, Japonsko) a společnost Sumitomo Osaka Cement. Využití technologie podobné komerčně dostupným výrobkům představuje významný krok směrem k realizovatelnosti výroby a instalace 100gigabitových sítí za dostupnou cenu za přenesený informační bit.

 
  

- PR -

Když chcete lepší sklad, ale nechcete měnit celý systém

Q.WMS přináší rychlé výsledky bez nákladného upgradu


Ve skladech se často rozhoduje o tom, jestli firma vydělává, nebo jen „točí“ zásoby. Přesto se i dnes setkáváme s prostředím, kde se zboží hledá „po paměti“, procesy jsou závislé na konkrétních lidech a ERP systém plní spíše roli evidence než aktivního nástroje řízení. Přitom cesta ke zlepšení nemusí znamenat výměnu celého ERP systému, a tak nemusí být složitá ani nákladná.

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita a datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.