
聯想最新推出的第二代超小商用臺式機ThinkCentre M4500q并沒有因為小而在其他方面打折扣,不僅能夠提供強勁的辦公性能,還能幫助企業(yè)有效提高IT運營效率、降低IT設備TCO,成為商用臺式機市場的寵兒。其實對于企業(yè)來說,關注的無外乎一個“省”字:省成本、省事、省心。而采用1升超小機箱設計的ThinkCentre M4500q在“省”上又有何獨到之處?
IT能耗在運營成本中的占比越來越大,ThinkCentre M4500q卻反其道而行之,節(jié)能表現十分驚艷。作為聯想超小商用臺式機的第二代產品,ThinkCentre M4500q以65W的超低功耗,極大優(yōu)化了商用臺式機的能耗水平,其相比傳統(tǒng)臺式機擁有約50%的節(jié)能優(yōu)勢,能真正幫助商業(yè)用戶降低實際運營成本。
ThinkCentre M4500q還擁有包括能源之星5.2在內的多項業(yè)界權威認證,節(jié)能效果經過了全球用戶的考驗。按能源之星的標準計算,每臺ThinkCentre M4500q一年就可節(jié)省電費76元:對于個人用戶也許是個不起眼的數字,但對于裝機量動輒成百上千的企業(yè)來說,其節(jié)能規(guī)模效應優(yōu)勢十分明顯。除此之外,ThinkCentre M4500q還搭載了Cisco Energy Wise認證的Desktop Power Manager,可隨時調整能耗模式,以實現針對特定應用環(huán)境的節(jié)能優(yōu)化,讓企業(yè)把錢都花到刀刃上。
傳統(tǒng)25升機箱臺式機的部署肯定是一樁力氣活,但是如果換做ThinkCentre M4500q呢?聯想ThinkCentre M4500q秉承前作顛覆性的1升機箱設計,日記本般的身軀不但可以棲身于桌子的任何角落,甚至還能通過標準的VESA掛架隱藏于墻上、顯示器背后,再緊湊的空間也能有ThinkCentre M4500q的一方天地。加上其比筆記本電腦還輕的重量、與ThinkPad系列通用的電源接口,批量部署過程變得簡單、高效。
不僅如此,ThinkCentre M4500q還內置有WiFi模塊,即便沒有預先布線也能隨時接入網絡使用;無需額外轉接就能輕松支持ThinkVision等主流商用顯示器,而且標配VGA+DP雙接口,可輕松支持雙屏工作模式。同時,還可單獨定制第二硬盤位、超薄光驅、多接口擴展塢等豐富配件,一臺ThinkCentre M4500q就可滿足不同應用需求,輕松實現按需定制,全方位覆蓋行業(yè)用戶的各類應用。
對企業(yè)用戶來說,足夠強勁的性能與值得信賴的穩(wěn)定表現是其選擇IT設備的重要考量標準。ThinkCentre M4500q雖然體積小巧,卻擁有不輸給傳統(tǒng)塔式臺式機的強大性能與可靠表現。最新的英特爾H81平臺和酷睿第四代i7處理器這樣的強悍裝備全都濃縮在ThinkCentre M4500q的緊湊身軀中,強勁性能足夠支撐辦公應用;最高可達雙通道16GB的內存配置,以及SSHD(SSD+HDD)混合硬盤系統(tǒng)的加入,更是令ThinkCentre M4500q的性能如虎添翼,再多挑戰(zhàn)也無所畏懼。
與強大性能搭配的,是創(chuàng)新高效的散熱系統(tǒng)。ThinkCentre M4500q不光有專業(yè)導熱銅管、散熱鰭片、散熱風扇組成的散熱模組,更有聯想獨有的智能散熱引擎ICE3.0,可根據不同的環(huán)境狀況在BIOS中設置不用風扇工作模式來獲得“更好的散熱”或“更低的噪音”,實時監(jiān)控散熱系統(tǒng) ,保證機器長時間運轉后依然擁有高效穩(wěn)定的出色表現。既有強大性能支撐,又無虞長時間連續(xù)運行,企業(yè)當然用著省心。除此之外,ThinkCentre M4500q還支持鍵盤開機、Power USB關機充電、內置音箱等人性化設計,于細節(jié)之處替用戶著想,讓終端用戶也能省心。
如何讓IT終端運行效能最大化、運營成本最優(yōu)化是企業(yè)采購IT設備考慮的重點。能幫助節(jié)省運營成本的創(chuàng)新節(jié)能設計,靈活輕便的1升機箱,內置WiFi、鍵盤啟動等易用設計,再加上足以滿足各類應用場景的強大性能和穩(wěn)定性,ThinkCentre M4500q走出了獨特的“省”之道,為企業(yè)用戶帶來“瘦身”變革!
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據不同問題靈活調整內部專家配置。該方法在數學、編程等任務上顯著提升推理準確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數學競賽題上將模型準確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓練提供了新思路。
南洋理工大學與騰訊聯合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術,實現AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術通過滾動窗口聯合去噪、注意力錨點機制和高效訓練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質量視頻,延遲僅0.76秒,質量漂移指標從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學研究團隊發(fā)現,通過讓AI模型學習解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數據集,使用強化學習方法訓練多個AI模型。實驗結果顯示,幾何訓練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。