无线网络已经融入人们的日常生活,对于商业用户来说,大多数都会选择部署传统的无线路由器来为顾客提供无线网络, 在选择过程中,往往都会注意都一个参数,就是最大带机量。现阶段一些厂商更是打出了单台路由器带机500以上,吸引到了商业客户的眼球。
殊不知,截至到目前为主,仍没有一个明确的标准来衡量无线路由器的实际可带机数量,因为每一个网络繁忙程度大小不同,路由器负载程度也不尽相同。在这种情况下,出现了用户虽然可以成功连接到无线路由器,使用体验却极差。因此,一套优秀的智能负载分担方法才是关键。
在无线领域,华三通信凭借十几年的深厚技术积累和对产品一丝不苟的精神,针对酒店、商朝、营业场所、别墅等在移动互联网有迫切组网需求的市场,推出了“小贝”系列解决方案。
据了解,小贝系列中的WAP722 AP支持按接入用户数量和流量的复杂均衡方式,当无线控制器发现无线接入设备的负载超过设备的门限值以后,对于新接入的用户无线控制器会自动计算此用户周围是否还有负载较轻的无线接入设备可供用户接入,如果有则会拒绝用户的关联请求,用户会转而接入其他负载较轻的无线接入设备,但如果无线用户不在重叠覆盖区内,传统的负载均衡方式往往会导致连接不上网络,造成误均衡。华三公司创新性的支持智能负载均衡技术,保证只对处于覆盖重叠区的无线用户才启动负载均衡功能,有效的避免误均衡的出现,从而最大限度的提高了无线网络容量。
不仅如此,华三智能负载分担方法可以实时地分析无线客户端的位置,动态地确定在当前时刻和当前位置下哪些AP可以彼此分担负载,通过控制无线客户端接入的AP来实现这些AP间的负载分担。系统不仅支持按照用户在线绘画数的负载分担,而且制止按照用户流量负载的分担。
更值得一提的是,WAP722遵从802.11ac协议标准,能提供866Mbps的无线传输速率以及征集千兆接入能力,是相同环境下802.11n产品3倍左右。内置天线可以有效地从覆盖范围、接入密度、运行稳定等方面提供更高性能的移动云接入服务并协助用户实现最佳无线网络TCO。
总而言之,商业用户在无线路由器性能良莠不齐的市场中,选择一款真正带来最佳用户体验的产品,还需擦亮眼睛,别再被所谓的最大带机量忽悠了。
好文章,需要你的鼓励
DeepResearchGym是一个创新的开源评估框架,专为深度研究系统设计,旨在解决当前依赖商业搜索API带来的透明度和可重复性挑战。该系统由卡内基梅隆大学研究团队开发,结合了基于ClueWeb22和FineWeb大型网络语料库的可重复搜索API与严格的评估协议。实验表明,使用DeepResearchGym的系统性能与使用商业API相当,且在评估指标间保持一致性。人类评估进一步证实了自动评估协议与人类偏好的一致性,验证了该框架评估深度研究系统的有效性。
这项研究介绍了FinTagging,首个面向大型语言模型的全面财务信息提取与结构化基准测试。不同于传统方法,它将XBRL标记分解为数值识别和概念链接两个子任务,能同时处理文本和表格数据。在零样本测试中,DeepSeek-V3和GPT-4o表现最佳,但在细粒度概念对齐方面仍面临挑战,揭示了当前大语言模型在自动化XBRL标记领域的局限性,为金融AI发展提供了新方向。
这项研究介绍了SweEval,一个新型基准测试,用于评估大型语言模型在企业环境中处理脏话的能力。研究团队从Oracle AI等多家机构的专家创建了一个包含八种语言的测试集,模拟不同语调和上下文的真实场景。实验结果显示,LLM在英语中较少使用脏话,但在印地语等低资源语言中更易受影响。研究还发现较大模型通常表现更好,且多语言模型如Llama系列在处理不当提示方面优于其他模型。这项工作对企业采用AI技术时的安全考量提供了重要参考。
这项研究提出了"VeriFree"——一种不需要验证器的方法,可以增强大型语言模型(LLM)的通用推理能力。传统方法如DeepSeek-R1-Zero需要验证答案正确性,限制了其在数学和编程以外领域的应用。VeriFree巧妙地计算正确答案在模型生成的推理过程后出现的概率,作为评估和训练信号。实验表明,这种方法不仅能匹配甚至超越基于验证器的方法,还大幅降低了计算资源需求,同时消除了"奖励黑客"问题。这一突破将有助于开发出在化学、医疗、法律等广泛领域具有更强推理能力的AI系统。