台湾东芝数位资讯股份有限公司今发布了拥有业界最大容量5TB、专为监控系统应用打造的MD04ABA-V系列硬盘。MD04ABA-V系列具有标准3.5寸大小,是专为监控数字及混合式超级数字录像机(SDVR)、监控网络录像机(SNVR)而设计的低转速硬盘。
此款MD04ABA-V监控型硬盘专为监控应用系统设计,可支持至少32部的高画质摄影机每天24小时、每周七天的全天候作业!不仅如此,此款系列硬盘也搭配了旋转震动 (RV)传感器,尤其适合于RAID及多硬盘式的监控平台使用。拥有业界最大的5TB容量,使用户能用较少的硬盘数量,进而较长时期保留高解析度监控视频数据,更有效减少了存储空间及能耗成本。
台湾东芝数字信息股份有限公司营销部资深经理柏原隆介表示:“最新一代的高解像度视频流摄影机使用上会增加存储容量的需求,Toshiba发表的监控硬盘MD04ABA-V系列与较高转速的硬盘机种相比,不仅运转上较安静,更提供了5TB的大容量及更多的运转能源效率。”
MD04ABA-V系列详细规格 |
|||
系列 |
MD04ABA500V |
MD04ABA400V |
|
基本规格 |
|||
介面 |
SATA-2.6/3.0 |
||
接口速度 |
1.5Gbit/s, 3.0Gbit/s, 6.0Gbit/s |
||
格式化容量 |
5TB |
4TB |
|
每扇区字节数(主机) |
512 B/sector |
||
每扇区字节数(硬盘) |
4,096 B/sector |
||
环境兼容 |
符合 RoHS |
||
效能 |
|||
缓冲区大小 |
128MiB FIFO 环状缓冲区(ring buffer) |
||
转速 |
低 |
||
平均延迟时间 |
5.56 毫秒 |
||
可靠度 |
|||
无法复原错误率 |
1/1014 bits读取 |
||
供应电压 |
|||
容许电压 |
+5V ±5% , +12V±10% |
||
功率消耗 |
|||
读/写 |
6.5 W |
||
低功耗闲置 |
3.5 W |
||
耗能效率 / 类别名称 |
0.000700/C |
0.000875/C |
|
外观重量 |
|||
高 |
26.1 毫米 |
||
宽 |
101.6 mm毫米 |
||
长 |
147 mm毫米 |
||
重 |
720公克(最大) |
||
温度 |
|||
运转中 |
摄氏 0 到 70 ℃(上盖) |
||
非运转中 |
摄氏 -40 到 70℃ |
||
湿度 |
|||
运转中 |
5 到 90% R.H. |
||
非运转中 |
5 到 90% R.H. |
||
大气压力 |
|||
高度(运转中) |
-305 到 3,048 公尺 |
||
高度(非运转中) |
-305 到 12,192 公尺 |
||
耐震度/耐撞击度 |
|||
耐震度(运转中) |
7.35(或少于)公尺/秒2 {0.75G} (5~300Hz, 线性)
|
||
耐震度(非运转中) |
49(或少于)公尺/秒2 {5G} (5~500Hz)
|
||
耐撞极度(运转中) |
686 公尺/秒2 {70G} (2毫秒期间)
|
||
耐撞极度(非运转中) |
2,940 公尺/秒2 {300G} (2 毫秒期间)
|
||
噪音(声音功率) |
|||
就绪 |
26 分贝(一般情况下) |
好文章,需要你的鼓励
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁,网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间,从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展,"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力,但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载,应用运行时安全最佳实践。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
面对心理健康专业人士短缺问题,谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》,提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型,AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员,并运用AI进行管理支持,有望缓解治疗服务供需失衡问题。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。