Acronis安诺公司今天宣布推出Acronis Snap Deploy 5,将帮助超过27000 家企业实现系统部署和配置。Snap Deploy 5帮助教育机构、企业培训中心、以及其他为大型企业服务的机构实现工作站及设备的大规模快速部署,帮助企业IT人员、普通员工和学生大大提升效率。
借助Snap Deploy 5,企业IT人员可以以快两倍的速度刷新工作站和设备,并使其返回标准配置;或者实现上千台机器的更新部署,而且速度快得就如同更新一台机器设备的配置一样。这将确保企业员工、学生以及其他用户能够在无病毒、无间谍软件的设备上工作学习。该产品现在也能与Windows8.1和微软的Surface™平板电脑兼容,增加了灵活性。
“在我所供职的小学,每隔两到三周,我们都需要重新映射成像300个工作站,以方便学生可以在实验室或课堂上有效地工作,范围涵盖了从Windows XP到Windows 7。”英国的一所小学的网络管理员Tom Lawson说。“没有Acronis Snap Deploy,重新在一台计算机上实现一切的安装部署可能需要花费长达一周的时间。现在我可以在三天内完成300台机器设备的安装工作,大大提升了工作效率,允许我能够把工作重点放在对于学生的支持和管理服务器可能出现的问题方面。这对于那些有着特殊需要的学生而言,也是相当重要和有益的,在每次重新成像之后,他们的电脑又与之前的一模一样了,减少了混乱的发生,让他们能够更专注于每天的学习。”
Acronis Snap Deploy 5为企业创建了一套任何标准配置的精确系统映像,企业用户可选择将其映像部署到多台PC和服务器。通过高性能的调度和集中管理点,该产品可以实现快速裸机初始部署到多个工作台和服务器,是在教育、培训和实验室环境需要持续部署相同或不同硬件的理想解决方案。凭借Acronis通用部署功能,该产品使企业的IT管理人员能够方便的以最快的速度进行数百个工作站或服务器的部署和配置,无论其架构如何,就像部署配置一台设备一样简单方便。从为新员工设置设备,到学校教育机构为不同的班级重置新的电脑,Acronis Snap Deploy提供了灵活的部署到多个操作系统的功能,包括Windows服务器、PC、微软Surface和Linux。
Acronis Snap Deploy 5获奖的磁盘镜像技术由AcronisAnyDataEngine提供支持的,能够为任何标准配置的操作系统、文件和所有的应用程序创建一个精确的磁盘映像,同时通过一个简单的步骤将该图像部署到多台机器。Acronis Snap Deploy也能够自动管理机器的具体配置。凭借其拥有的超过100项以上的专利,Acronis AnyData Engine支持Acronis所有新一代数据保护产品,使IT管理者能够使用一款或多款产品,或根据自己的具体需要添加额外的产品。
“近十年来,Acronis Snap Deploy一直是值得信赖和可靠的解决方案,帮助我们的客户快速、方便地提供了在多个架构的多台计算机的简单部署和配置。” Softmart公司中小企业事业部客户经理Katie Toy说。 “它能够无缝地处理特定的IT问题,帮助提高生产力和整体业务水平,满足广泛的需求。当客户在寻找部署和配置工具时, Snap Deploy 5 的易用性和简单性使整个产品非常突出。”
Acronis Snap Deploy 5的新特性:
“Acronis Snap Deploy实现了我们为任何企业提供简单、易于使用的新一代数据保护产品的承诺。”Acronis公司亚太区总裁Jan-JaapJager说,“凭借其全新的部署配置速度——Acronis Snap Deploy 5比前一代的产品快两倍,能帮助IT管理人员更快地进行多台机器的部署配置。这是刷新计算机实验室机器设备和减少IT工作量的理想解决方案。也无疑是一款能让我们的客户和合作伙伴从中获得直接价值的产品。”
好文章,需要你的鼓励
从浙江安吉的桌椅,到广东佛山的沙发床垫、河南洛阳的钢制家具,再到福建福州的竹藤制品,中国各大高度专业化的家具产业带,都在不约而同地探索各自的数字化出海路径。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。