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Gigamon可视化矩阵应用与增强功能提供大数据流量智能
本刊讯2013年12月17日,通过创新可视化矩阵(Visibility Fabric?)架构提供网络流量可视化解决方案的领先提供商Gigamon日前宣布推出全新的应用与增强功能,用于提供流量智能,将可视化矩阵带入全新的发展阶段。作为统一可视化矩阵架构的应用与服务层的一部分,全新应用与增强功能可提供高级过滤功能,例如状态关联,用户感知及深层数据包可视化。借助流量智能,可视化矩阵将提供更精细的过滤和转发,以确保企业相关部门所使用的工具能够有效管理、分析并保护网络及其用户,获取关注的流量。
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2013冠状动脉介入治疗现状数据通报
“全国心血管医师应从宏观上更关注数量到数据的质变,在这次会上我们将公布我国2013年冠脉介入领域的相关数据。进行规范的结果是技术的提高,我们公布的数据不光是治疗的数字,还包括并发症的数量,介入手术的即刻成功率、患者的远期预后情况。相对于数量,数据包含了更广更深的内容,这也是中国心血管医师比较关注的内容。”在4月19日的“2013冠状动脉介入诊疗数据通报会”上,第17届介入心脏病学论坛主席霍勇教授如是说。
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过滤路由器防火墙的构建设计
在众多类型防火墙中,过滤路由器防火墙具有操作简单而又花费较少的特性,因此在中小型网络中得到了较多的应用.
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三维采集模式下的PET图像重建技术
PET数据采集方式有二维(2D)和三维(3D)2种采集模式.3D采集模式更充分地利用了投影数据,减少了放射性药物用量,有助于提高动态采集的信噪比.但3D采集也存在一些问题,如符合事件中的散射分数比2D模式增加了1倍,对N环探测系统,其探测到的正弦投影数也多达N×N个;此外3D数据包含了更多的交叉环间投影信息,导致数据具有过剩性和空间异性,从而使投影数据集合不完整.这导致3D采集模式图像的重建运算量增加,需更复杂的空间校正.因而3D采集模式图像重建技术的发展相对滞后于2D采集模式.
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流量分析在校园网故障处理中的应用
随着计算机网络技术的迅猛发展,网络结构越来越复杂,网络应用越来越丰富,网络故障率也越来越高,这给网络管理人员提出了更高要求.在一般情况下,仅凭借经验很难快速、有效解决网络故障,保障关键业务的正常运行.如果是病毒引起的网络故障,很可能会耽误问题的解决,这样网络中感染的主机会越来越多,终将导致整个网络瘫痪.