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微服务架构和相关的组件

本文将介绍微服务架构和相关的组件,介绍他们是什么以及为什么要使用微服务架构和这些组件。本文侧重于简明地表达微服务架构的全局图景,因此不会涉及具体如何使用组件等细节。 要理解微服务,首先要先理解不是微服务的那些。通常跟微服务相对的是单体应用,即将所有功能都打包成在一个独立单元的应用程序。从单体应用到微服务并不是一蹴而就的,这是一个逐渐演变的过程。本文将以一个网上超市应用为例来说明这一过程。

  • 2021-10-27
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2021中国数字经济产业发展指数

报告显示,从数字经济发展总体情况来看,排名前5位的城市为北京、上海、杭州、深圳、广州这5座城市作为第一梯队,在政策与环境、产业化规模、头部企业数量以及产业创新能力等各个维度上都领先于其他城市,是数字经济产业化的领头羊。

  • 2021-10-27
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张恭庆院士:数学的意义

数学既是一种文化、一种“思想的体操”,更是现代理性文化的核心。马克思说:“一门科学只有当它达到了能够成功地运用数学时,才算真正发展了。”在前几次科技革命中,数学大都起到先导和支柱作用。我们不能要求决策者本人一定要懂得很多数学,但至少要经常想想工作中有没有数学问题需要请数学家来咨询。因为数学是科技创新的一种资源,是一种普遍适用的并赋予人以能力的技术。

  • 2021-10-27
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Gartner发布2022年重要战略技术趋势

Gartner于今日发布企业机构在2022年需要探索的重要战略技术趋势。分析师们在本周四举行的Gartner IT Symposium/Xpo峰会美洲站期间公布了他们的研究结果。 Gartner研究副总裁David Groombridge表示:“首席执行官和董事会正在设法通过与客户建立直接数字联系来实现增长,因此首席信息官的优先事项必须满足这些业务要求,而这些要求贯穿于Gartner的2022年重要战略技术趋势。” “首席信息官必须找到能够成倍增加IT力量的方法,从而实现增长和创新并创建可扩展、有韧性的技术基础,通过这一可扩展性释放用于数字投资的现金。这些要求构成了今年趋势的三个主题:工程化信任、塑造变化和加速增长。”

  • 2021-10-27
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MOSFET与IGBT的本质区别

1、由于MOSFET的结构,通常它可以做到电流很大,可以到上KA,但耐压能力没有IGBT强。 2、IGBT可以做很大功率,电流和电压都可以,就是一点频率不是太高,目前IGBT硬开关速度可以到100KHZ,那已经是不错了。不过相对于MOSFET的工作频率还是九牛一毛,MOSFET可以工作到几百KHZ,上MHZ,以至几十MHZ。 3、应用领域:根据其特点MOSFET应用于开关电源,镇流器,高频感应加热;高频逆变焊机;通信电源等等高频电源领域;IGBT集中应用于焊机,逆变器,变频器,电镀电解电源,超音频感应加热等领域。 开关电源(SMPS) 的性能在很大程度上依赖于功率半导体器件的选择,即开关管和整流器。

  • 2021-10-27
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PROFINET和现代边缘概念

为了达到对系统进行优化等目的,除了对传统的控制器的需求外,人们对额外的设备或应用程序的需求越来越大。但快速和方便地连接这些设备并不总是一件容易的事情。此外,这些额外设备产生了目前仍未被利用的大量数据。边缘概念在此处提出了一种有趣的解决方法,而PROFINET技术可以在此过程中提供支持。 工业4.0的发展促使许多公司开发自己的程序、服务、设备或其他自动化组件,以便更好地分析和了解他们的机器和系统。直至今日,由于在传统的自动化组件中分析、集成或处理数据过于复杂或不切实际,90%的生成数据仍未使用。 然而,这些丰富的数据是十分值得仔细研究的。从这些数据中,不仅可以得到实际的测量值,还可以确定如能源消耗或其他长期的诊断值的趋势。这些数值通常不在控制器中进行分析,由于数据量和算法,即使在人工智能的帮助下,整合诊断方法也过于复杂。 同时,若要将公司特定的软件连接到现有的自动化世界中,这一步骤仍然需要人工操作。 “

  • 2021-10-27
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工业设备数字孪生白皮书-130页

工业设备数字孪生白皮书-130页

  • 2021-10-27
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2017-2018互联网类脑巨系统研究报告,互联网大脑、城市云脑和AI(1)

2007年科学院研究团队对互联网未来发展趋势进行研究时提出。“互联网正在向着与人类大脑高度相似的方向进货,它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统,也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自动神经系统。”这个互联网脑架构也被称为“互联网大脑”。

  • 2021-10-26
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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