HPE 宣布推出一系列网络解决方案,旨在帮助零售团队改善零售环境,满足零售商对全渠道销售模式的需求,提供可靠且安全的网络连接。
该科技公司认为,随着零售商注重提供线上线下一体化的客户体验,确保路过的网络流量不干扰交易变得至为重要。此外,拥有地理分布式零售网点 (如商店、仓库和后台办公室) 的组织需要管理日趋复杂的网络,以减少 IT 人员的现场访问次数和时长。
HPE 的解决方案旨在为零售商提供更便捷的本地、云端和边缘计算远程管理能力,改善用户体验、运营效率和物联网 (IoT) 安全性。该系列解决方案的核心是 HPE Aruba Networking Central AI Insights,它可以检测影响客户体验的负面因素,并自动调整和传输设置以改善性能不佳的情况。
对零售业而言,HPE 认为 IoT 设备往往是黑客入侵的最薄弱环节。为防范安全漏洞和恶意软件,HPE 的接入点专门为网络边缘日益增多的 IoT 设备 (如摄像头、货架标签、RFID 标签、能源传感器和运动检测器) 提供安全的连接平台。
为防止通过 IoT 设备发生安全漏洞,AI Insights 可以检测 IoT 上传和下载中可能表明存在漏洞的异常情况。HPE 还在扩展其 IoT Operations 仪表板,使零售商能够利用零售合作伙伴的预构建第三方应用程序。
为解决 IT 资源限制问题,HPE 的解决方案通过扩展私有 5G 和 Wi-Fi 无线解决方案,与 HPE GreenLake Cloud 和公司的边缘计算产品组合 (包括 DL145 Gen11 服务器) 集成,提供更便捷的跨本地、云端和边缘计算资源的远程管理。
HPE Aruba Networking 无线技术首席技术官 Stuart Strickland 在评论这些新产品及其对零售行业的意义时表示:"面临仓储、库存控制和全渠道履约挑战的零售商需要全面且安全的连接来实现数字化现代化并提升客户体验。HPE 的网络解决方案将实时 IoT 数据处理和人工智能推理引擎部署在更接近数据生成源的位置,以推动能够增加收入的全渠道购物策略。"
好文章,需要你的鼓励
当AI遇到空间推理难题:最新研究揭示GPT-4等顶尖模型在传送门解谜和立体拼图中集体"挂科",复杂智能远比我们想象的更难实现。
这项研究首次系统评估了AI代码智能体在科学研究扩展方面的能力。研究团队设计了包含12个真实研究任务的REXBENCH基准,测试了九个先进AI智能体的表现。结果显示,即使最优秀的智能体成功率也仅为25%,远低于实用化要求,揭示了当前AI在处理复杂科学推理任务时的显著局限性。
2025施耐德电气智算峰会上,全新EcoStruxure(TM) Energy Operation电力综合运营系统正式亮相,定位场站级智慧能源管理中枢,集技术领先性与本土适配性于一体。
俄罗斯莫斯科国立大学研究团队开发出MEMFOF光流估计新方法,在保持顶尖精度的同时将1080p视频分析的GPU内存消耗从8GB降至2GB,实现约4倍内存节省。该方法通过三帧策略、相关性体积优化和高分辨率训练在多个国际基准测试中取得第一名成绩,为高清视频分析技术的普及奠定基础。