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异构集群环境下Hadoop作业调度优化

西安交通大学计算机系新型计算机研究所主要研究方向包括:并行计算、网格计算、云 计算。作为参与单位,本课题组参加了由百度牵头承担的国家 863 计划信息技术领域云计算 关键技术与系统(一期)项目《以支撑搜索服务为主的网络操作系统》(No. 2011AA01A204)。

  • 2021-07-14
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精简IT,敏捷商道(企业云计算平台架构概览)

本文阐述了利用云计算技术解决目前企业IT基础设施平台在建设和运维过程 中普遍面临的资源使用率低下、维护成本高、业务上线速度慢、信息安全控制风险等问题和 挑战的意义和价值,并给出了企业云计算IT基础设施平台的参考架构及其部署实施建议。

  • 2021-07-14
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制度与流程管理解决方案对于企业管理的作用

从技术层面上来说,本方 案是基于一套“模型化”的流程管理软件 ARIS 来实现对于制度和流程的管理与控制。所谓“模型化”是相对于以 微软公司的 Word、Excel 和 Visio 为代表的电子“文档化”的制度和流程管理软件而言的。

  • 2021-07-14
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时空人工智能赋能数字孪生城市白皮书(2021)

人工智能(AI)的发展从感知阶段进入认知和预知阶段。AI的发展已经渗入到多个应用领域。最近几年,尤其是全球疫情的爆发让大家认识到“时空大数据+AI”在科技抗疫防控中产生了巨大的价值。AI技术与地理空间智能、城市空间智能、时空大数据智能、数字孪生城市的发展产生了深度的融合,推动了AI在认知和预知层面的创新与发展。

  • 2021-07-14
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大规模云计算平台的技术挑战

正如单机操作系统的内核,在阿里云 OS 中,飞天大规模分布式计算平台起到了承上启 下的关键作用。飞天运行在通过网络互联的通用服务器集群上,隐藏了海量硬件所带来的复 杂度和不可靠,向云 OS 的其他组件提供可信赖的的计算能力和存储能力。

  • 2021-07-14
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2019-全球教育峰会-创显科教演讲材料

教育信息化无论在微观层面为学生答疑解惑,还是从宏观层面促进教育的均衡发展,都发挥着越来越重要的作用。而且国家对教育信息化的重视程度不断提高,投入也越来越大,各级各类学校的信息化基础设施水平和应用能力都得到极大的提高。 创显科教是以智能显示设备研发与生产制造为基础,教育大数据及教育资源开发能力为支撑,缔造基于“云-端-数-运-服”的智慧教育综合运营服务商

  • 2021-07-14
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2019-全球教育峰会-业界首个《Wi-Fi 6时代的校园无线网络建网标准白皮书1.0》发布

业界首个《Wi-Fi 6时代的校园无线网络建网标准白皮书1.0》打造精品校园Wi-Fi,从面向用户体验的标准开始;Wi-Fi 6网络的大带宽,高并发性和低时延将确保学校用户体验新的高带宽要求和时延敏感的应用程序,如VR / AR / 4K应用程序,提升教学效率和教育质量。

  • 2021-07-14
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2019-全球教育峰会-EA方法助力教育信息化规划

全球教育峰会-EA方法助力教育信息化规划:企业架构(Enterprise Architecture)是指企业的组成结构及相互关系。 企业架构主要用来描述企业现在及未来的状态,包括战略、业务及IT的架构模型。 夯实信息化基础设施,建设完善覆盖教学、科研、管理和生活等方面的应用系统,为建设世界一流大学提供信息化支撑,为国内外高校信息化建设起到标杆示范作用。

  • 2021-07-14
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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