简介:摘要:边缘计算作为一种新型的计算模式,将计算资源和数据存储推向网络边缘,为用户提供更快速和高效的服务。而容器技术作为一种轻量级虚拟化技术,在边缘计算中扮演重要角色,能够实现快速部署和高效管理应用程序。本文针对边缘计算中基于容器技术的网络资源管理进行研究,探讨了如何有效地利用容器技术来管理边缘计算中的网络资源,提高系统性能和资源利用率。
简介:摘要:随着数字技术的迅猛发展,数字化转型与智能化管理正深刻改变着人力资源管理的格局。本论文深入研究了数字化转型与智能化管理在招聘、员工培训、绩效管理、薪资福利以及沟通等关键领域的应用。数字化招聘通过在线平台和智能工具的运用,使招聘流程更为高效,为企业引进人才提供了创新途径。数字化培训和学习管理系统为员工提供个性化学习路径,推动了员工技能的不断提升。智能绩效管理工具的引入促进了绩效评估的客观性,为组织提供了更精准的业绩洞察。数字化薪资福利管理简化了复杂的薪酬结构,数字化沟通工具如社交媒体则促进了员工之间的交流与互动。然而,伴随着数字化浪潮的涌动,我们也面临着一系列挑战,尤其是数据隐私和信息安全方面。本论文深度探讨这些挑战,并提出应对之策。通过对数字化转型与智能化管理的全面研究,我们期望能够更好地理解其在人力资源管理中的潜在益处和可能问题,为未来管理实践提供有益启示。
简介:摘要:随着无线网络用户数量的激增和流量模式的复杂化,传统的网络资源分配方法已难以满足当前的服务质量要求。本文提出了一种基于人工智能的无线网络资源优化分配算法,旨在实现频谱、带宽和功率等关键资源的高效动态分配。通过机器学习模型,算法能够预测用户行为和网络流量模式,从而在城市中心、郊区和室内环境等不同场景下实现资源的最优分配。在高用户密度的城市中心,算法特别强调降低延迟和提高连接稳定性;而在信号覆盖较差的郊区,则更注重提高信号覆盖范围和质量。此外,本文还通过实际案例分析,如大型活动期间的网络性能数据,评估了算法在高负载条件下的表现,并据此提出了改进措施。