IBM Infosphere Optim

5 Bewertungen

IBM InfoSphere Optim-Lösungen verwalten Daten von den Anforderungen bis zur Stilllegung. Sie steigern die Leistung, fördern die Zusammenarbeit und verbessern die Governance über Anwendungen, Datenbanken und Plattformen hinweg. Durch die ordnungsgemäße Verwaltung von Daten über deren gesamten Lebenszyklus sind Organisationen besser in der Lage, Geschäftsziele mit weniger Risiko zu unterstützen.

IBM XL C/C++ for AIX

5 Bewertungen

IBM XL C/C++ für AIX ist ein Compiler, der die Erstellung und Wartung von Anwendungen in C/C++ für IBM Power Systems™ erleichtert. Er generiert Code, der die Fähigkeiten der POWER8- und der neuesten POWER9™-Architekturen nutzt und Ihre Hardware-Auslastung maximiert. IBM XL C/C++ für AIX, V16.1 bietet neue C- und C++-Compiler, die die Clang-Infrastruktur aus der Open-Source-Community übernehmen. Die neuen Compiler bieten erweiterte Unterstützung für C- und C++-Sprachstandards, einschließlich C11, C++11 und C++14 sowie GCC-Kompatibilität.

Cognitive Class

5 Bewertungen

Hilft Ihnen, die Fähigkeiten zu erwerben, die Sie benötigen, um die Welt zu verändern. Stolz eine IBM-Initiative.

IBM Trusteer Rapport

5 Bewertungen

Hilft Finanzinstituten, Malware-Infektionen und Phishing-Angriffe zu erkennen und zu verhindern, um den Schutz ihrer Kunden zu maximieren.

Hyper Protect DBaaS for MongoDB

5 Bewertungen

Hyper Protect DBaaS für MongoDB ist die nächste Evolutionsstufe, wie Daten in einem hochsicheren Enterprise-Cloud-Service gespeichert werden, der ideal für Workloads mit sensiblen Daten geeignet ist. Es ermöglicht Ihnen, Ihre Daten in einer vollständig verschlüsselten Client-Datenbank zu behalten, ohne dass spezielle Fähigkeiten erforderlich sind.

Fabric for Deep Learning (FfDL)

5 Bewertungen

Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Caffe, Torch, Theano und MXNet haben zur Popularität des Deep Learning beigetragen, indem sie den Aufwand und die Fähigkeiten, die zum Entwerfen, Trainieren und Verwenden von Deep-Learning-Modellen erforderlich sind, reduziert haben. Fabric for Deep Learning (FfDL, ausgesprochen „fiddle“) bietet eine konsistente Möglichkeit, diese Deep-Learning-Frameworks als Dienst auf Kubernetes auszuführen.