復華蓄電池MF12-100P保護神12V100AH/20HR

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（凡我公司銷售的各品牌蓄電池系列38AH以上質保三年，用在太陽能系統保一年，用在UPS電源系統保三年。備注：非人為情況下）

復華蓄電池系列使用壽命長、經濟性好：使用耐腐蝕性好的特種鉛鈣合金制成的板柵，擁有較長的浮動壽命。正常浮充電時產生的氣體，可以很好地被吸收，所以正常操作情況下，不會因電解液減少出現容量降低現象。特殊隔板能保持住電解液，同時用強力壓緊正板活性物質，防止活物質脫落，所以壽命長，另外深放電時也有較長循環壽命，是一種很經濟的蓄電池。

深度學習（DeepLearning），又叫Unsupervised FeatureLearning或者FeatureLearning，是人工智能的研究方向之一，是一種基于多層神經網絡技術的機器學習。目前深度學習是非常熱門的技術，已經在諸多領域嘗試展開應用，尤其是數據中心。深度學習是把機器要學習的東西看成一大堆數據，把這些數據丟進一個復雜的、包含多個層級的神經網絡中，然后檢查經過這個網絡處理得到的結果數據是不是符合要求——如果符合，就保留這個網絡作為目標模型，如果不符合，就一次次地、鍥而不舍地調整網絡的參數設置，直到輸出滿足要求為止。顯然，數據中心是較適合深度學習施展拳腳的地方，數據中心擁有*的計算能力和海量數據，這些都是深度學習必須依賴的東西，深度學習理應在數據中心里生根發芽，不少的數據中心也開始意識到，將深度學習技術引入數據中心的確能帶來*的益處，于是兩者一拍即合。

深度網絡學習

傳統的網絡，全部由手工做好各種設備初始化配置，各種擴容、變更、部署業務都需要人工手工完成，效率極低且容易出錯，嚴重依賴個人的技能經驗水平。發展到現在，可以通過控制器自動下發一些預配置，然后由控制器進行網絡監控和管理的工作，控制器的指令是預先設計好的，只是將人工工作交由控制器來完成，這大幅提升了工作效率。不過，這時的網絡仍不夠智能，控制器根本離不開人來自己工作，尤其是接到一些復雜變更業務，突發故障時，處理不了。如何讓控制器更加智能，能夠按照人的思路來思考和工作，這樣才能將人從網絡的運維管理中釋放出來，此時深度學習來了。深度學習讓網絡控制器可以自己完成網絡的所有日常變更和突發故障的處理，深度學習以來的大數據就是以往所有數據中心發生的故障和經驗，將這些信息統統輸入到控制器中，通過深度學習讓控制器形成自己的網絡管理實施，當網絡出現故障時，就能在毫秒級的時間內做出判斷和應對，這種效率是人無法企及的，深度網絡學習的目的就是讓網絡更加智能。

深度安全學習

網絡安全已經成為一個多維度問題，隨著業務的多元化，漏洞，數量和種類急劇增加。為了防止網絡被攻破，數據中心必須要及時發現并解決這些漏洞。數據中心的安全員每天需要處理的安全報警數量一直都在增長，報警的處理涉及到多個系統，相當乏味且很耗時。引入深度學習，能否自動而又連續地從各種各樣的源中收集有關安全的數據，并對可能存在的攻擊和漏洞進行甄別，不僅能及時發現漏洞，還能自動修復，輸出安全風險評估報告。及時更新全球和行業特定威脅的知識，也就是說每天或每周的威脅，這樣才能及時發現網絡漏洞。通過深度學習，可以大幅提升數據中心的網絡安全，做好安全防護，避免遭受攻擊。

深度流量識別

傳統的流量識別是將流量準確地映射到某種協議或應用，其實就是按照流量特征進行識別和分類，達到流量統計和過濾的目的，這個工作對于網絡安全和統計非常有益。傳統流量識別的方法無非是通過鏡像或者Netstream等監控手段，將抓取的全部流量的協議特征統計出來，這個過程既耗時又費力，有時還需要投入大量的資金購買設備才能完成。深度學習可以基于行為特征和機器學習，識別過程自動化，先根據少量的數據樣本進行訓練，訓練完畢后開始對整個數據中心網絡流量進行識別，完成識別工作。這種方式將大大提升流量識別的效率，尤其適用于語音和圖像這類流量中。比如：要對某個流量進行監控，看是否有涉黃部分的圖片或者視頻，現在大部分還是靠人工觀察，效率極低，采用深度學習就好了，能夠自動識別流量中的涉黃內容，直接攔截，達到自動識別和攔截的目的。
 

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