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基于XDrill算法的网络Web_服务改进模型_周世杰

为了满足很多应用对于Web服务传输性能要求不断增加的需求,提高Web服务性能,同时降低系统响应时间,最有效的方法是对SOAP进行文档压缩,然而当前主流的压缩算法仅适于单文档压缩,对于多文档(文档集)压缩,效率低下并且无法解决文档间冗余问题。首次将XDrill压缩算法应用于Web服务,在单机条件下的测试结果表明,XDrill压缩算法极大地提高了文档集压缩效率,与传统的Gzip和XMill相比,平均压缩效率增加约30%;进一步用XDrill压缩算法对Web服务进行改进,成功解决了文档间冗余问题,和Pure-SOAP(不进行SOAP压缩)以及XMill相比,其平均响应效率分别提升47.23%和8.61%。

  • 2021-04-22
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华为云计算解决方案

华为云计算解决方案-为了便于对云计算数据中心中的云资源进行有效简便的使用和管理,我们推荐通过使用浪潮云计算操作系统来构建云管理平台,实现对云数据中心云资源有效简便的使用和管理。云计算操作系统是云数据中心资源管理及资源交付软件,兼容不同的虚拟化架构,监控、管理云资源和数据中心软、硬件资源,实现基础设施的服务化。平台提供丰富的功能组件和API接口,帮助用户快速部署企业服务,有效提升云计算数据中心管理运维效率。

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中国互联网协会中国互联网企业综合实力研究报告

2019 年,中国互联网行业深入贯彻网络强国战略,充分把握数字经济的历史发展机遇,互联网企业利用人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术有效提升运营效率与服务质量,在深耕消费互联网的同时,加强产业互联网布局,促进互联网与实体经济深度融合,助力产业数字化与数字产业化并肩前行。互联网头部企业总体营收规模创历史新高,盈利规模迈上新的台阶,原始创新能力持续提升,应用场景实现全方位覆盖,互联网行业展现出蓬勃发展的良好局面。

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浅析数字化转型与产业互联网

数字化转型(DIGITAL TRANSFORMATION)是建立在数字化转换(DIGITIZATION)、数字化升级(DIGITALIZATION)基础上, 进一步触及公司核心业务,以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型DIGITAL TRANSFORMATION是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式

  • 2021-04-22
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华为FusionCloud桌面云解决方案

华为FusionCloud桌面云解决方案-XXX业务终端一直使用功能全面的传统PC。在大多数情况下,PC 提供了价格、性能与功能的最佳组合。但同时,在实际应用过程中,需要在每台PC上安装业务所需的软件程序及客户端;同时所有数据分散在各PC上,对PC无法方便地进行统一集中维护与管理,对数据无法进行集中存储与备份。

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物流包装租赁系统配送库存路径模型与算法_李家斌

发展物流包装租赁共享系统是解决落后的一次性包装使用方式的有效手段。为优化物流包装租赁系统中的空包装配送与库存控制这一频繁决策问题,本文将租赁客户点的需求和物流包装租赁系统的服务中心的库存能力、库存费用、车辆容量、单位运费等因素引入模型,建立了总成本费用最小的物流包装租赁共享系统的空包装配送库存路径集成优化模型。针对稍小和稍大规模算例,对利用CPLEX优化软件和论文设计的带精英保留的改进遗传算法进行了求解比较分析。通过比较得出:论文设计的改进遗传算法对稍大规模算例求解的结果虽然稍差,但求解时间大大缩短,这说明了本文设计的启发式算法对大规模的实际问题是有效性的。该模型和算法可为物流包装租赁企业的空包装配送和库存控制的集成优化决策提供参考。

  • 2021-04-22
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智慧工厂数据平台建设方案

未来已来! 智慧工厂时空数据平台 是基于微软.NET最新技术、采用业务模块驱动、运用SOA思想进行架构而研发的一 套敏捷开发平台。 用户在平台上可搭建云平台、CPS、MES和ERP等。企业通过平台搭建的应用系统,能实现各系统间信息互访。 平台由基础设备服务、基础平台服务、工业大数据云应用组成。用户通过这三大服务,快速低成本配置符合企业实际需 求的定制业务系统,使用户的事务开发从事务对象开发转变面向配置开发,彻底改变软件的落地方式。

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华为敏捷教育城域网解决方案

华为敏捷教育城域网解决方案-进入新世纪以来,信息技术广泛渗透经济和社会的各个方面,人们的生产方式、生活方式以及学习方式正在发生深刻变化,全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征。作为基础教育的中小学阶段,教育公平、教育资源共享、教育集中管理更是成为各界所关注的问题。为适应时代的发展,解决教育面临的各种问题,“十二五”期间教育信息化的核心任务就是“三通工程”和“两平台建设”。教育城域网作为支持“三通和两平台”最重要的基础设施,已经成为各个区域教育机构重点关注的问题。

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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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