存储区域网络 (Storage Area Network, SAN)是一种连接外接存储设备和服务器的架构。
人们采用包括光纤通道技术、磁盘阵列、磁带柜、光盘柜(en)的各种技术进行实现。该架构的特点是，连接到服务器的存储设备，将被操作系统视为直接连接的存储设备（英语：Direct-attached_storage）。尽管SAN的复杂度和价格已经下降，但目前在大型企业级存储方案（英语：Enterprise_storage）以外还应用不甚广泛。与SAN相比较，网络储存设备(NAS, Network Attached Storage)使用的是基于文件的通信协议，例如NFS或SMB/CIFS通信协议就被明确滴定义为远程存储设备，计算机请求访问的是抽象文件的一段内容，而非对磁盘进行的块设备操作。目前主流的生物识别技术在信息安全领域扮演着至关重要的角色。生物识别技术通过个体的生理或行为特征来验证其真实身份，比传统的密码、卡片等身份验证方式更加安全可靠。随着科技的不断进步，生物识别技术已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、公共安全等。
指纹识别技术是目前最常见和成熟的生物识别技术之一。人类指纹是独一无二的，每个人的指纹都有自己独特的纹理特征。指纹识别技术通过扫描和分析指纹纹理特征来验证个体身份。这项技术广泛应用于手机解锁、门禁系统、电脑登录等场景，其准确度和稳定性都得到了市场和用户的认可。
虹膜识别技术是一种利用个体虹膜独特图案来进行识别的生物识别技术。虹膜位于人眼的色素层，其纹理和颜色是独特的。虹膜识别技术通过拍摄和分析个体虹膜图案来进行身份验证。与指纹不同，虹膜不受外界因素的影响，如年龄、受伤等，识别的准确性更高。虹膜识别技术在高安全性场所广泛应用，如边境口岸、核电站等。
人脸识别技术是一种通过识别个体脸部特征进行身份验证的生物识别技术。每个人的脸部特征是独特的，如眼睛间距、鼻子形状等。人脸识别技术通过采集和比对个体脸部特征来确定身份。随着计算机视觉和深度学习的发展，人脸识别技术取得了巨大的进步，准确率得到了大幅提升。人脸识别技术广泛应用于视频监控、人员考勤等领域。
声纹识别技术是一种通过识别个体声音特征进行身份验证的生物识别技术。每个人的声音特征是独特的，如音调、音频频率等。声纹识别技术通过采集和比对个体声音特征来验证其身份。与其他生物识别技术相比，声纹识别技术无需接触，非侵入式，使用方便。这使得其在电话银行、语音助手等领域应用广泛。
掌纹识别技术是一种通过识别个体手掌纹理特征进行身份验证的生物识别技术。每个人的手掌纹理是独特的，如线纹、斑点等。掌纹识别技术通过采集和比对个体手掌纹理特征来确认身份。掌纹识别技术具有防伪性强、不易伪造的特点，因此在金融领域、边境检查等领域得到广泛应用。
目前，随着生物识别技术的不断发展和普及，它已经在多个领域得到了应用。在金融领域，生物识别技术被用于用户身份验证、支付安全等方面，提升了交易的安全性和便利性。在医疗领域，生物识别技术可用于病人身份识别、医疗数据安全等方面，提高了医疗服务的质量和效率。在公共安全领域，生物识别技术可以用于边境管控、恐怖分子追踪等方面，增强了社会的安全稳定。
然而，随着生物识别技术的广泛应用，也带来了一些挑战。首先，个人隐私保护成为了一个重要话题。生物识别技术需要收集和存储个体的生理或行为特征信息，这可能涉及个人隐私的泄露和滥用。其次，生物特征的稳定性和可靠性也是一个问题。生物特征受到外界因素的影响，如伤口、疾病等，可能导致识别准确度下降。此外，生物识别技术的成本也是一个考虑因素，不同技术的实施和推广所需的投资较大。
总体而言，目前主流的生物识别技术在信息安全领域发挥着重要作用，并在金融、医疗、公共安全等领域得到广泛应用。指纹识别、虹膜识别、人脸识别、声纹识别和掌纹识别等技术都具有独特的优势和适用场景。然而，在应用生物识别技术时，我们需要平衡安全性和隐私保护的需求，同时关注技术的稳定性和成本效益。
1.同态加密：一种加密技术，可以对数据进行加密，同时不影响对数据的计算操作，保证数据在加密之后的计算结果与明文计算结果一致。该技术可以实现在不泄露原始数据的情况下对数据进行计算，保障数据隐私。
2.安全多方计算（SMC）：一种密钥管理技术，将数据分为多份，由不同方机构协同计算，通过多方计算得到最终结果，而不泄露个别数据信息。该技术可以用于隐私保护计算和数据共享。
3.差分隐私：一种保护用户隐私的技术，通过加入噪音或者扰动的方法，随机更改数据中的部分信息，从而保护用户敏感信息不被泄露。由于该技术保证了数据的隐私性，被广泛应用于市场调研或者医疗数据集等需要隐私保护的领域。
amd平台770 785G 790 依旧风光和相对新的870 880G 890 intel平台H55 P55 ，以及还是占据相当一部分市场份额的p43 和 p45整合平台 G41 一系列
其实光伏组件不只分60片和72片，60/72是主流的组件版型。也有其它版型，比如路灯，就只有4片。还有半片组件，其实是七十二片，但是他由144个半片组成。叠瓦组件就有66片，相当于普通版型的60片。之所以分60/72片，我觉得一是跟他们的功率有关，像60片的单晶，72片多晶，其功率在300瓦左右，既不太高，又不太低，能够满足很多生活场景的使用。
二是跟它们的尺寸有关，60片的面积差不多在1米7长，1米5的宽。
除了以上几个品牌，还有一些其他的GPU品牌也在市场上占据了一席之地，如PowerVR、S3、Mali等。这些品牌各具特色，在特定的应用领域有着不俗的表现。
选择合适的GPU品牌对于计算机使用者来说至关重要。在选择时，需要考虑自己的需求、预算以及硬件兼容性等因素。一般来说，品牌知名度高、性能和稳定性表现优秀的GPU品牌是更好的选择。
以上内容仅供参考，可以根据具体需求进行修改和调整。低碳型汽车技术是指除汽油、柴油发动机之外使用其它环保性能源所生产的汽车。 其中包括燃料电池汽车、混合动力汽车、氢能源动力汽车和太阳能汽车等。 因为其废气排放量比较低或者不排放废气，故称之为低碳型汽车。
目前主流的AI工具有以下几类：
1. 机器学习平台：如TensorFlow，PyTorch，Keras，Caffe等。这些平台提供了各种机器学习算法、深度学习模型以及数据预处理等功能，为数据科学家和开发人员提供了构建AI程序的基础工具。
2. AI开发框架：如OpenAI Gym, RoboFlow, Unity ML-Agents Toolkit等。这些框架可以为围绕AI的应用提供基础架构，例如在游戏开发和机器人控制方面。
3. 自然语言处理工具：如Spacy, NLTK, Stanford NLP等。这些工具提供了自然语言处理和文本分析的基础工具和算法，例如，分词、词性标注、命名实体识别、语义角色标注等。
4. 语音识别工具：如Google Speech API, SiriKit, Amazon Transcribe等。这些工具可将用户的语音转化为文本，并为语音识别应用提供语音合成功能。
5. 图像识别工具：如Microsoft Azure Cognitive Service, AWS Rekognition等。这些工具能使用深度学习算法识别图像中的物体或场景，并提取特征，为在智能安防、医疗影像等领域的应用提供图像处理的帮助。
以上只是列举了几个主流的AI工具，随着技术和应用领域的不断发展，新的工具也在不断涌现。
处理器：Intel型号：酷睿i5-9400F、酷睿i5 10400/F（性价比突出）、酷睿i5 10500、酷睿i5-10600KF；
AMD型号：锐龙R5-3500X、锐龙R5 3600、锐龙R5 3600X、锐龙R5 3400G（APU）、锐龙R5 5600X
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