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新华三:广电媒体行业专刊

面向未来,新华三将一如既往持续服务好广电媒体行业,我们立足国内放眼全球,厚积薄发自主创新,聚焦行业客户需求,广泛与行业伙伴深度合作,提供领先的智能数字化解决方案和服务。新华三是智慧广电建设最佳合作伙伴。

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新华三集团:数字化转型与实践

回望新华三集团自身的数字化转型历程,我们在已有的信息化基础上,通过数据化,大大提高了企业运作效率、员工工作效率与管理水平,以及业务决策能力。目前,新华三集团正在AI in ALL智能战略指引下,全速进入新的阶段——智能化,通过人工智能、区块链、数字孪生等技术,助力业务管理的智 能决策和业务创新,从而发掘和创造新的商业机会。

  • 2021-05-06
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Infrastructure As Code 在阿里巴巴的初步实践 - 许晓斌

1. 使用 PaaS/IaaS 实现更快的业务交付(通常使用云服务)。 2. 更安全地变更基础设施,降低风险。 3. 安全管控、合规管控更方便。 4. 使用各类基础设施有一致的体验(云上,云下,甚至不同的云)。

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大数据技术将是企业未来的核心竞争力

2020年是继往开来、里程碑式的一年,在这个十三五收官和十四五开启之年,我们国家经受住了新冠疫情的考验。其中,少不了大数据对城市疫情防控工作做出的有力支撑和保障。年初,全国各地纷纷上线了健康码,利用大数据技术第一时间判断个人的健康状况,发现疫情传染源头及追溯病情高发传染地点,帮助政府部门对各地进行精细化的疫情防控。最近,如上海的随申码还上线了“亲属随申码”的功能,帮助老人和小孩申领健康码,帮助部分老人跨越数字鸿沟。在疫情常态化的今天,健康码已不再只负责健康状态的查询和结果展示,在公共出行、医保、借书等各类公共服务和办事通道方面已经开始拓展及延伸。

  • 2021-05-06
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Keynote 云原生-数字经济技术创新基石 - 易立 V1.7

? 支持原生K8s:提供完整的 Kubernetes 兼容性,支持原生K8s 的所有工作负载,以及 Operator、CNI、CSI等 ? 无缝转换:为开发者提供了转换工具,可以轻松实现原生Kubernetes 集群一键转化为 OpenYurt 集群 ? 节点自治:具备云边弱网或断网环境下的边缘节点自治能力,保障边缘业务连续性 ? 多场景覆盖:支持x86/ARM等多种CPU体系架构,广泛适用于 工业大脑、城市大脑、音视频、云游戏、 IoT等业务场景

  • 2021-05-06
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Knative云原生应用开发指南

随着 Kubernetes 的崛起和 CNCF 的壮大,云原生的概念已经越来越深入人心。几乎到了如果不和云原生扯上点儿关系似乎就不好意思和别人对话的地步。那么到底什么是云原生?要搞清楚什么是云原生,我们首先要弄清楚云到底是怎么回事儿。接下来我们就从 IaaS 的演进和服务化的演进这两个脉络来看看云的发展趋势和云原生的含义。

  • 2021-05-06
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导弹作战行动网络流模型及动态规划算法_宋志华

为了能快速高效地求解导弹作战行动规划问题,深入研究了导弹作战行动规划问题的数学模型及其精确算法.首先根据问题的多阶段特性,建立了问题的抽象动态规划模型,提出了带禁忌列表的Bellman方程,满足了导弹作战行动规划中发射点不重复的战术要求约束并避免了经典动态规划求解方法的“后效性”;然后以此为基础,将导弹作战行动方案的求解映射为在网络流模型中求解最小费用最大流的问题,并为其设计了基于带禁忌列表Bellman方程的动态规划算法.在计算实例中,得到的最小费用增广链与最优火力打击行动方案对应,满足发射点不重复的约束.算法求解快速高效,可以为较大规模的多车多波次导弹火力打击行动规划问题的求解提供支持.

  • 2021-05-06
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基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法_戴晶帼

在无先验信息的情况下,贝叶斯网络(Bayesian network, BN)结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长,造成BN结构学习难度急剧增加.针对该问题,提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法.该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型,完成BN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算法,在结构迭代优化过程中引入小尺度约束模型,实现结构搜索空间小尺度动态缩放.同时,在改进遗传算法中构建变异概率自适应调节函数,以降低结构学习过程陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,提出的基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法能够在无先验信息的情况下保证BN结构学习的精度和迭代寻优的收敛速度.

  • 2021-05-06
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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