Truyền tín hiệu điện qua dây đồng

Truyền tín hiệu ánh sáng qua sợi thủy tinh

Sử dụng đầu nối RJ45 trong mạng LAN

Có bốn đôi dây xoắn để giảm nhiễu tín hiệu

Kết nối thiết bị cá nhân trong phạm vi nhỏ

Truyền dữ liệu giữa các máy tính trong LAN

Định vị toàn cầu và kết nối Internet vùng xa

Gửi tin nhắn SMS qua mạng thông tin di động

Cáp xoắn CAT6 trong mạng Ethernet

Cáp quang đơn mode trong mạng WAN

Điểm truy cập WiFi trong mạng cục bộ

Cáp đồng trục trong mạng Thick Ethernet

Kết nối tai nghe không dây với điện thoại

Truyền dữ liệu Internet tốc độ cao qua WAN

Phát tín hiệu định vị toàn cầu qua vệ tinh

Quản lý hệ thống mạng cục bộ trong văn phòng

Cáp xoắn CAT6 với tốc độ 1-10 Gb/s

Cáp quang đa mode với tốc độ 100 Mb/s

Cáp đồng trục với tốc độ 10 Mb/s

Cáp không dây WiFi với tốc độ 450 Mb/s

1,5 Gb/s với độ trễ cao hơn mạng 4G

40 Mb/s với hỗ trợ gửi tin nhắn SMS

10 Gb/s với độ trễ rất thấp và IoT

450 Mb/s với băng tần 2.4GHz hoặc 5GHz

Để hạn chế nhiễu tín hiệu từ môi trường xung quanh

Để tăng băng thông lên gấp trăm lần cáp quang

Để truyền tín hiệu ánh sáng qua sợi thủy tinh

Để kết nối trực tiếp với mạng vệ tinh Starl

Tín hiệu ít suy hao và truyền xa hơn cáp Tàn

Chỉ phí cao hơn và dễ lắp đặt trong mạng LAN

Sử dụng đầu nối RJ45 và bốn đôi dây xoăn

Tốc độ thấp hơn nhưng dễ bảo trì hơn cáp đồng

Kết nối Internet chỉ phí thấp không cần cáp

Truyền dữ liệu qua cáp quang đơn mode

Gửi tin nhắn SMS qua mạng thông tin GSM

Kết nối tai nghe không dây qua Bluetooth

Chỉ hỗ trợ tin nhắn SMS và nghe gọi cơ bản

Cho phép truy cập Internet và truyền dữ liệu

Sử dụng cáp xoắn CA T6 đề kết nội thiết bị

Phát tín hiệu WiFi với tốc độ 450 Mb/s

Dùng cáp quang thay vì sóng vô tuyến điện

Sử dụng băng tần 5GHz với tốc độ 1,3 Gb/s

Truyền tín hiệu qua cáp đồng trục 10 Mb/s

Kết nối qua vệ tỉnh với băng thông thấp

Lựa chọn hệ điều hành mạng như Windows hoặc Linux

Thiết kế cấu trúc logic và mô hình tương tác mạng

Chọn thiết bị vật lý như switch hoặc router WIEi

Khảo sát hiện trạng và phân tích nhu cầu sử dụng

Quy mô địa lý và vị trí đặt các thiết bị mạng

Mục đích sử dụng và mức độ nhu cầu của tổ chức

Kinh phí đầu tư và chỉ phí xây dựng mạng

Tính mỹ thuật và cách sắp xếp thiết bị gọn gàng

Cáp đồng trục đề kết nối các máy tính trực tiếp

Repeater để kéo dài khoảng cách truyền tín hiệu

Switch hoặc hub đề liên kết Các thiết bị đầu cuối

Router WiFi để cung cấp kết nói không dây

Mô hình domain với máy chủ kiểm soát tài nguyên

Mô hình workgroup với tài khoản riêng từng máy

Mô hình phân cập với nhiều tầng kết nồi mạng

Mô hình tuyến tính với đường trục cáp đồng trục

MacOS với giao diện thân thiện và dễ sử dụng

Linux với tính năng mã nguồn mở và miễn phí

Windows với công cụ cấu hình sẵn có

Unix với khả năng quản lý mạng phức tạp

Switch để chuyển dữ liệu giữa các máy trong LAN

Hub để gửi tín hiệu đến tất cả các cổng cùng lúc

Repeater để khuếch đại tín hiệu trong mạng nội bộ

Router WiFi để định tuyến và phát tín hiệu không dây

Giảm chi phí đầu tư và đơn giản hóa thiết kế mạng

Tăng băng thông và giảm xung đột tín hiệu trong mạng

Tăng tính mỹ thuật và sắp xếp thiết bị gọn gàng

Kéo dài khoảng cách truyền dữ liệu qua cáp xoắn

Để chọn hệ điều hành mạng phù hợp với thiết bị

Để thiết kế cấu trúc logic và mô hình tương tác

Để xác định vị trí đặt switch và router WiFi

Để xác định nhu cầu và điều kiện thực tế của tổ chức

Giảm chi phí nhờ sử dụng cáp đồng trục đơn giản

Tăng tính mỹ thuật với thiết bị sắp xếp gọn gàng

Hỗ trợ băng thông thấp cho các ứng dụng video

Dễ thi công và mở rộng với nhiều máy tính kết nối

Chuyển dữ liệu chính xác đến cổng đích qua MAC

Gửi tín hiệu đồng thời đến tất cả các cổng khác

Kéo dài khoảng cách truyền qua cáp đồng trục

Phát tín hiệu WiFi cho các thiết bị không dây

Domain không cần tài khoản riêng cho từng máy

Workgroup không có máy chủ kiểm soát tài nguyên

Workgroup dùng router để quản lý toàn mạng

Domain yêu cầu hub để kết nối các máy tính

Để tăng băng thông cho các ứng dụng video

Để giảm chi phí đầu tư cho thiết bị kết nối

Để giới hạn xung đột tín hiệu trong từng khu vực

Để kéo dài khoảng cách truyền qua repeater

Công nghệ giúp máy tính phân tích dữ liệu dựa trên các quy tắc được lập trình sẵn.

Lĩnh vực AI nghiên cứu thuật toán cho máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể.

Phương pháp lập trình máy tính để tự động cập nhật phần mềm mà không cần dữ liệu.

Kỹ thuật cho phép máy tính sao chép hành vi con người mà không cần huấn luyện.

Tự động chuyển tất cả thư từ người lạ vào hộp thư rác mà không phân tích.

Sử dụng danh sách trắng để lọc bỏ các thư không nằm trong danh sách.

Phát hiện các từ khóa đáng ngờ như "miễn phí" hoặc "giảm giá" trong thư.

Chỉ dựa vào địa chỉ email của người gửi mà không xem nội dung thư.

Được thu thập để giảm kích thước dữ liệu trước khi phân tích.

Được sử dụng để kiểm tra hiệu suất mô hình sau khi huấn luyện.

Được dùng để dạy máy tính nhận biết mẫu và quy luật từ dữ liệu.

Được tạo ra để thay thế dữ liệu kiểm thử trong quá trình đánh giá.

Dữ liệu không nhãn để máy tính tự phân nhóm dựa trên sự tương đồng.

Dữ liệu ngẫu nhiên để kiểm tra khả năng tự học của máy tính.

Dữ liệu đơn giản không cần xử lý để máy tính phân tích nhanh.

Dữ liệu đã được gán nhãn để máy tính học và dự đoán đầu ra.

Phân cụm dữ liệu thành các nhóm dựa trên sự tương đồng giữa các mẫu.

Dự đoán kết quả chính xác dựa trên dữ liệu đã được gán nhãn trước đó.

Nhận dạng các mẫu dữ liệu dựa trên quy tắc được lập trình sẵn.

Tự động hóa các tác vụ mà không cần dữ liệu đầu vào cụ thể.

3 bước: thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu và dự đoán kết quả.

4 bước: lập trình mô hình, kiểm tra mô hình, cập nhật và áp dụng.

2 bước: huấn luyện mô hình và đánh giá hiệu suất mô hình.

5 bước: chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện, đánh giá, cải thiện và sử dụng mô hình.

Để giảm kích thước dữ liệu nhằm tăng tốc độ xử lý của máy tính.

Để máy tính học từ dữ liệu huấn luyện và đánh giá hiệu quả trên dữ liệu kiểm thử.

Để tạo ra hai tập dữ liệu giống nhau phục vụ việc huấn luyện lặp lại.

Để loại bỏ dữ liệu không cần thiết trước khi huấn luyện mô hình.

Học có giám sát không cần dữ liệu, học không giám sát cần dữ liệu lớn.

Học có giám sát dùng thuật toán đơn giản, học không giám sát dùng thuật toán phức tạp.

Học có giám sát phân cụm dữ liệu, học không giám sát dự đoán kết quả.

Học có giám sát dùng dữ liệu có nhãn, học không giám sát dùng dữ liệu không nhãn.

Máy tính tự động tạo mã lập trình mà không cần sự can thiệp của người.

Máy tính chỉ cần dữ liệu nhỏ để hoạt động mà không cần huấn luyện.

Máy tính tự học từ dữ liệu mà không cần quy tắc cụ thể từ con người.

Máy tính sử dụng các quy tắc mặc định để phân tích dữ liệu nhanh chóng.

Vì nó thay thế hoàn toàn bước đánh giá mô hình trong quy trình.

Vì nó tự động tạo dữ liệu mới mà không cần thu thập từ nguồn thực tế.

Vì nó loại bỏ nhiễu và định dạng dữ liệu để phù hợp với huấn luyện mô hình.

Vì nó giúp giảm thời gian huấn luyện mô hình mà không cần dữ liệu lớn.

Phân cụm khách hàng dựa trên lịch sử mua sắm mà không có nhãn.

Nhận dạng chữ viết tay dựa trên dữ liệu chữ đã được gán nhãn.

Phát hiện các nhóm bài báo theo chủ đề mà không cần nhãn trước.

Xác định các giao dịch bất thường mà không dựa vào dữ liệu gán nhãn.

Chuyển tất cả thư có từ khóa "miễn phí" vào hộp thư rác mà không cần học.

Phân loại thư dựa trên đặc điểm như từ khóa hay cấu trúc mà nó học từ dữ liệu.

Sử dụng danh sách cố định để chặn thư mà không cần cập nhật dữ liệu.

Yêu cầu người dùng tự đánh dấu thư rác mà không cần mô hình tự động.

Lĩnh vực nghiên cứu cách lập trình máy tính mà không cần dữ liệu.

Lĩnh vực liên ngành khai phá tri thức từ dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định.

Công nghệ chỉ tập trung vào việc thu thập dữ liệu mà không phân tích.

Kỹ thuật kinh doanh dữ liệu mà không cần khai phá tri thức từ đó.

Các thuật toán lập trình để tự động hóa quy trình sản xuất.

Các dữ liệu được thu thập để khai phá thông tin và tri thức.

Các phần mềm quản lý doanh nghiệp mà không cần dữ liệu.

Các công cụ trực quan hóa mà không liên quan đến phân tích.

Phát triển phương pháp để nhận biết mẫu hình và xu hướng trong dữ liệu.

Nghiên cứu các kỹ thuật thu thập và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả.

Kinh doanh và phân phối dữ liệu thu thập được cho các tổ chức khác.

Khai phá tri thức từ dữ liệu để nâng cao hiệu quả ra quyết định.

Phân tích và khai phá dữ liệu để tạo ra tri thức hỗ trợ quyết định.

Thu thập dữ liệu mà không cần phân tích hay khai phá tri thức.

Tự động hóa các tác vụ mà không cần sử dụng dữ liệu lớn.

Trực quan hóa dữ liệu mà không cần liên kết với tri thức chuyên ngành.

3 chữ V: khối lượng, vận tốc, và sự đa dạng của dữ liệu.

4 chữ V: khối lượng, vận tốc, đa dạng, và tính xác thực.

5 chữ V: khối lượng, vận tốc, đa dạng, giá trị, và tính xác thực.

2 chữ V: khối lượng và giá trị của các tập dữ liệu lớn.

Tự động hóa các tác vụ lặp lại để tăng hiệu quả công việc.

Lập trình phần mềm mà không cần phân tích dữ liệu lớn.

Thu thập dữ liệu thủ công mà không cần công cụ hỗ trợ.

Phát triển phần cứng mới mà không liên quan đến dữ liệu.

Cung cấp công cụ phân tích và xây dựng mô hình dự đoán từ dữ liệu.

Thay thế hoàn toàn tri thức chuyên ngành trong mọi lĩnh vực.

Tạo ra dữ liệu mới mà không cần dựa vào dữ liệu thực tế.

Giảm sự phụ thuộc vào toán học và thống kê trong phân tích.

Kết hợp khoa học máy tính, toán học, thống kê và tri thức chuyên ngành.

Chỉ sử dụng khoa học máy tính mà không cần các lĩnh vực khác.

Tập trung vào tri thức chuyên ngành mà không cần công cụ phân tích.

Phụ thuộc hoàn toàn vào thống kê mà không cần khoa học máy tính.

Tạo ra các biểu đồ phức tạp mà không cần giải thích dữ liệu.

Biểu diễn dữ liệu trực quan để dễ hiểu và hỗ trợ ra quyết định.

Thay thế hoàn toàn quá trình phân tích dữ liệu bằng hình ảnh.

Giảm lượng dữ liệu cần phân tích bằng cách hiển thị ngẫu nhiên.

Vì nó quá lớn và phức tạp, cần công cụ tự động để phân tích hiệu quả.

Vì nó không thay đổi theo thời gian, dễ xử lý bằng phương pháp thủ công.

Vì nó chỉ cần thu thập mà không cần khai phá tri thức từ dữ liệu.

Vì nó có kích thước nhỏ, không cần các công cụ phân tích phức tạp.

Phân tích dữ liệu khách hàng để đề xuất sản phẩm phù hợp với họ.

Tạo ra dịch vụ chung cho tất cả khách hàng mà không cần dữ liệu.

Sử dụng dữ liệu ngẫu nhiên để thay đổi trải nghiệm khách hàng.

Giảm sự tương tác với khách hàng bằng cách tự động hóa hoàn toàn.

Giúp hiểu ngữ cảnh và diễn giải kết quả phân tích dữ liệu phù hợp.

Thay thế hoàn toàn các công cụ khoa học máy tính trong phân tích.

Tạo ra dữ liệu mới mà không cần dựa vào dữ liệu đã thu thập.

Giảm sự cần thiết của toán học và thống kê trong khai phá dữ liệu.

Cung cấp sức mạnh tính toán để xử lý và khai phá tri thức từ dữ liệu.

Thay thế hoàn toàn con người trong việc phân tích dữ liệu lớn.

Chỉ dùng để lưu trữ dữ liệu mà không cần phân tích hay xử lý.

Tạo ra dữ liệu mới mà không cần dựa vào dữ liệu thực tế.

Chỉ hỗ trợ giai đoạn thu thập dữ liệu mà không phân tích.

Hỗ trợ mọi giai đoạn từ thu thập đến khai phá tri thức từ dữ liệu.

Chỉ hỗ trợ giai đoạn trực quan hóa mà không xử lý dữ liệu.

Hỗ trợ giai đoạn báo cáo kết quả mà không cần lưu trữ dữ liệu.

Hàng chục gigabyte dữ liệu thô từ hệ gene người.

Hàng trăm gigabyte dữ liệu thô từ hệ gene người.

Hàng nghìn gigabyte dữ liệu thô từ hệ gene người.

Hàng chục nghìn gigabyte dữ liệu thô từ hệ gene người.

Tạo biểu đồ và đồ thị để trình bày dữ liệu dễ hiểu hơn.

Giảm kích thước dữ liệu để không cần biểu diễn trực quan.

Thay thế hoàn toàn phân tích dữ liệu bằng hình ảnh đơn giản.

Tạo dữ liệu ngẫu nhiên để hiển thị mà không cần xử lý.

Xử lý dữ liệu nhanh chóng, nhất quán và hiệu quả bằng thuật toán.

Chỉ lưu trữ dữ liệu mà không cần phân tích hay khai phá thêm.

Tạo ra dữ liệu mới mà không cần dựa vào dữ liệu hiện có.

Giảm độ chính xác để tăng tốc độ xử lý dữ liệu lớn hơn.

Thay thế hoàn toàn con người trong mọi quy trình phân tích dữ liệu.

Giảm lỗi thủ công bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.

Tăng thời gian xử lý bằng cách yêu cầu thao tác thủ công nhiều hơn.

Chỉ tự động hóa việc thu thập dữ liệu mà không phân tích thêm.

Xử lý nhiều luồng dữ liệu cùng lúc để tăng tốc độ phân tích.

Chỉ xử lý từng luồng dữ liệu một để đảm bảo độ chính xác cao.

Giảm số lượng dữ liệu cần xử lý bằng cách loại bỏ dữ liệu thừa.

Tạo dữ liệu mới để thay thế dữ liệu cũ trong quá trình phân tích.

Cung cấp tài nguyên tính toán mà không cần phần cứng đắt tiền.

Thay thế hoàn toàn máy tính cá nhân trong mọi tác vụ dữ liệu.

Giảm khả năng xử lý dữ liệu lớn để tăng tốc độ phân tích.

Chỉ lưu trữ dữ liệu mà không hỗ trợ phân tích hay khai phá.

Vì nó chỉ thu thập dữ liệu mà không cần phân tích thêm.

Vì nó xử lý hàng trăm gigabyte dữ liệu nhanh chóng và chính xác.

Vì nó giảm kích thước dữ liệu để không cần thuật toán phức tạp.

Vì nó thay thế hoàn toàn các nhà khoa học trong việc giải trình tự.

Kết nối dữ liệu từ nhiều nhóm nghiên cứu để đảm bảo tính nhất quán.

Tạo dữ liệu giả để thay thế dữ liệu từ các tổ chức nghiên cứu khác.

Giảm lượng dữ liệu tích hợp để tăng tốc độ xử lý đơn giản hơn.

Chỉ lưu trữ dữ liệu mà không cần kết nối với các nguồn khác.

Tăng độ chính xác và tốc độ khi lắp ráp các đoạn gene ngắn.

Giảm độ chính xác để xử lý dữ liệu nhanh hơn bằng thủ công.

Thay thế hoàn toàn máy tính bằng các phương pháp truyền thống.

Chỉ hỗ trợ lưu trữ dữ liệu mà không cần phân tích hay lắp ráp.

Chỉ hỗ trợ lưu trữ dữ liệu mà không cần chia sẻ giữa các nhóm.

Tăng thời gian hợp tác bằng cách yêu cầu trao đổi thủ công.

Cung cấp công cụ chia sẻ thông tin và dữ liệu giữa các nhà khoa học.

Giảm khả năng hợp tác bằng cách giới hạn truy cập dữ liệu.