例子2：在一个游戏AI项目中，研究人员给设定了狼吃羊的基本原则是，狼在20秒内得分越高越好，而羊在20秒内存活时间越长得分越高。在进行了数十万次训练之后，研究人员发现狼开始就选择一头撞死，原因是多数情况下狼根本吃不到羊，在抓羊的过程中因为浪费时间还要被扣分，还不如一头撞死，这样扣的分还少一点。
在此过程中，成长型企业的应用部署范围的复杂性和多样性也在快速上升，各行业面对海量数据的爆发，都需要既能为各种应用提供足够空间，又具备良好性能的大容量存储，海量文件存储、视频监控、邮件、视频编辑、重要备份及归档等为重心的大型存储池。
从北京出发一路向西北而行，三百多公里的路程沿途多山，路上甚至还能看到布满光伏板的山头，越是接近此行的目的地乌兰察布，就越能感受到两种截然不同的风景。
数据时代的最大特征，是结构化数据、非结构化数据、互联网数据、业务数据等不同类型数据交织在一起，同时数据量也变得前所未有的庞大。
我国已经明确提出，要“提高国家自主贡献力度、采取更有力的的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”。
就在大家认为AI还只是个遥不可及的梦想时，深度学习技术的出现让大家重拾希望；当人们认为AI会在实验室里停留更长时间时，它已不声不响地走进了众多行业的实践；当大家还在争论，跑AI，到底是GPU好，还是应该开发更多种类、更专用的AI加速芯片时，有人却说：“为什么不先试试CPU呢？”，真是戏剧性、转折感爆棚。
语言很微妙，从“数据中心”（data center）到“以数据为中心”（data centric），不过增改了一两个字（母），含义就截然不同。
但对于成长型企业来说，这个现实是残酷的：远程办公和流动性本身并不能提高生产力，然而产业链在跨部门、跨地区和跨行业的分工趋势不断增强，工作协调需求日益提升，企业更加需要利用新技术来帮助员工提升生产力，从而应对因变革产生的混合办公模式带来的一系列连锁反应。
2020年7月29日，中国信息通讯研究院发布《云计算发展白皮书（2020年）》，据相关数据显示，2019年全球云计算市场规模达到1883亿美元，增速20.86%，预计到2023年，全球云计算市场规模将超过3500亿美元。
一直以来，超级计算是解决国家经济建设、社会发展、科学进步、国家安全和国防建设等领域一系列重大挑战性问题的重要手段，是国家科技发展水平和综合国力的重要标志。
“现实世界正在加速虚拟化，虚拟世界也在加速现实化” 当现实与虚拟世界的边界变得越模糊，元宇宙概念也越加膨胀。
“坐地日行八万里，巡天遥看一千河”。身处在数字时代的我们，早已不满足于将真实的世界仅仅记录在二维的数字影像上，我们更希望在眼前看到更真实、更立体的场景。
在今年教育部发布的新版高校招生专业目录中，新增了37个本科专业，其中约 1/3 是电子信息类和人工智能类。这两类专业的增设是传统行业对数字化和智能化升级需求。
如今，算力已经成为数字时代发展的源动力。随着超级计算机的发展，尤其是使用成本的不断下降，从过去只存在于高精尖领域（如传统的信息安全、核武研究、气象气候变化、石油勘探以及航空航天等），开始向新的领域迈进，尤其是最近几年，还有制药、基因测序、动漫渲染、数字电影、数据挖掘、金融分析以及互联网服务等等，...
随着移动通信网络的逐渐演进和智能终端的迅猛发展，移动互联网业务层出不穷，竞争异常激烈，如何让用户获得良好的业务感知成为在竞争中胜出的关键。
在人工智能的潮起潮落中，2006 年以来，“深度学习”开始成为一个新的科研热点，开始深入到很多行业，在很多应用领域获得成功，相关的研究工作也得到了大力推广。
在上一篇文章（实测超融合加速之系统篇：Dell EMC VxRail如何灵活支撑各类应用场景）中，介绍了Dell EMC VxRail E系列超融合的硬件平台，使用单路AMD EPYC 7502P处理器，尽管是单路处理器，但7502P处理器具有32核心，64线程，并有128MB的L3缓存，以及8通道DDR4-3200MHz内存（最多16条），性能并不输于主流双路服务器，甚...
随着网络信息系统在各个领域的广泛应用，俨然已成为各行各业不可或缺的“亲密伴侣”。尤其在小型应用场景里，尽管规模不大、设备数量不多，但是信息系统却关系着人们工作生活的正常运行，比如，加油站、连锁营业网点的管理系统、收费系统、安防系统、仪器室、办公场所的精密仪器、服务器、存储器等等，更应加强用电保护，...
新基建背景下，企业IT支出重点快速向数字化创新和跨界跨业协作转变，企业需要越来越智能的企业数据中心。
自十八届三中全会以来，国家治理体系和治理能力现代化成为国家着力推进的重大任务，十九届四中全会明确提出，建立健全运用互联网、大数据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则，推进数字政府建设。
