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云原生消息队列Apache RocketMQ

消息服务作为应用的通信基础设施,是微服务架构应用的核心依赖,也是实践云原 生的核心设计理念的关键技术,通过消息服务能够让用户很容易架构出分布式的、高性 能的、弹性的、鲁棒的应用程序。消息服务在云原生的重要性也导致其极可能成为应用 实践云原生的阻塞点,所以消息服务的云原生化是至关重要的。

  • 2021-05-07
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《2021中国移动智慧中台白皮书》

在2021中国移动全球合作伙伴大会智慧中台生态创新发展分论坛上,《中国移动智慧中台白皮书》(以下简称《白皮书》)正式发布,展示了中国移动依托智慧中台向业界共同构筑数智经济美好未来的新蓝图。 《白皮书》围绕智慧中台AaaS(能力即服务)体系的战略背景目标、体系内涵、合作生态和重点开放能力进行了阐释,传递出智慧中台赋能社会数智化发展的理念和实践。 《白皮书》指出,智慧中台是中国移动贯彻落实中央推动治理体系和治理能力现代化决策部署的重要举措,是充分发挥技术、数据要素作用的有效手段,是中国移动数智化转型升级、实现价值经营的关键基础设施。中国移动将推动建立“AaaS+”创新发展新生态,广泛聚合优质合作伙伴,畅通中台内外循环,围绕经济社会数智化发展需求,与业界携手互促共进、各展所长,促进全社会技术、资本等创新要素高效流通。

  • 2021-11-08
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chatAPT中的Transformer内存、并发策略

大型 Transformer 模型如今已经成为主流,为各种任务创造了 SOTA 结果。诚然这些模型很强大,但训练和使用起来代价非常昂贵。在时间和内存方面存在有极高的推理成本。概括来说,使用大型 Transformer 模型进行推理的难点,除了模型的规模不断扩大外,还有两个不可忽略的地方: 内存消耗大:推理时,需要把模型参数和中间状态都保存到内存中。例如:KV 存储机制下的缓存中的内容在解码期间需要存储在内存中,举例来说,对于 batch size 为 512,上下文长度为 2048 的设置来说,KV 缓存里需要的空间规模为 3TB,这是模型大小的 3 倍;注意力机制的推理成本和输入序列的长度呈正相关; 低并行性:推理生成过程以自回归的方式执行,使解码过程难以并行。

  • 2023-03-01
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机加工刀具管理规定

机加工刀具管理规定

  • 2022-11-28
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阿里淘系技术2020技术年货:技术人的百宝黑皮书-1671页

阿?巴巴淘系技术 2020?整年的精华技术内容合集,涵盖了?前端、?视频、端智 能、?户增?、客户端架构、服务端架构、云原?、技术质量、以及 AI 类等多个技术领域, 沉淀了 618、双 11?促、阿?拍卖、淘宝直播等多个业务的技术解决?案,并有淘系?程师 推荐书单、开源项?、顶会 paper 等多?度知识与价值的输出

  • 2022-02-07
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  • 1671页
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2024年中国数据中台行业研究报告

数据中台是企业数字化建设的重要构成,其通过整合企业基础设施和数据能力,实现数据资产化和服务复用,降低运营成本,支撑业务创新。受宏观经济影响,部分企业减少了对数据中台等回报周期较长的项目的建设投资。艾瑞咨询预计,数据中台市场规模将保持相对平稳,2023至2028年的复合年增长率约为7%。尽管如此,在企业数字化升级的持续推进下,加之数据要素相关政策和数据保护相关法规的逐步完善,数据中台将在企业数据管理、利用、交易和流通等方面将扮演更加关键的角色,成为推动市场回暖的重要支撑。此外,大模型等前沿AI技术的快速发展,进一步增强了企业对数据中台的依赖。

  • 2024-07-23
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GBT50308-2017城市轨道交通工程测量规范

本规范的主要技术内容是: 1.总则; 2.术语和符号; 3.地面平面控制测量;4.地面高程控制测量;5.线路带状地形图与中线测量; 6. 专项调查与测绘; 7.地面线路施工测量; 8.地下隧道和车站施工测量; 9.高架结构施工测量; 10.轨道施工测量; 11.车辆基地施工测量; 12. 磁悬浮和跨座式单轨交通工程施工测量;13.设备安装测量;14.竣工测量;15.变形监测;16.第三方测量和第三方监测; 17.质量检查与验收。

  • 2021-08-13
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  • 245页
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5.BENTLEY-工程行业全生命周期数字化协同管理解决方案

工程行业全生命周期数字化协同管理解决方案

  • 2022-07-07
  • 阅读1921
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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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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)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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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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2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年,中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺,更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。

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