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阿里巴巴神龙(X-Dragon)架构演进之路

搭载云计算:SSLC阿里云专有云接入点。丰富强大的统- -IT管理, 涵盖物理机、存储云主机、镜像、网络、备份、告警消息等功能,同时兼具稳定高效的系统架构和快速响应能力。 助力边缘计算:使用位于数据物理源的专用计算机,实时处理业务,做出即时决策,与混合云结合在各个关键市场领域缩短业务等待时间,提供更好的应用程序客制化。 轻量易用:预置常用镜像,可实现从裸物理机环境一键安装,无需过多操作就可完成云平台的搭建,做到-键安装,开箱即用。 弹性扩展:快速响应业务变化,轻松实现自助交付。最小支持一台SSLC阿里私有 云虚拟化- -体机设备, 即通过两个节点进行部署。若业务进行扩张,可支持扩张至二十个物理节点。 高可用部署:双节点结构,保证数据同时存放在两个副本中,当-一个节点发生故障时,可快速切换至另- -节点,保障数据的安全性和业务的连续性。 工业级标准:关键部件平均无故障时间超过10年,服务器部件全冗余, TCO成本更低。

  • 2021-06-29
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袁笑鹏.以人工智能和威胁情报趋动的IBM.Qradar安全智能平台

X-Force Exchange是基于云的威胁情报 共享平台,使用户能够快速研究最新的安 全威胁,汇总切实可行的情报。 X-Force威胁情报研究团队是世界上最知 名的商业安全研究团队之一,这些安全专 业人员监控和分析各种来源的安全问题; 提供威胁情报内容,作为IBM Security产 品服务组合的基础。

  • 2021-04-28
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制造业人工智能专题-从科学效应到人工智能

工业数字化、智能化一直是政策文件的重点关注领域,并且也将受益于在“互联 网+”和“人工智能+"的风口。但传统意义的工业智能与常规意义的"人工智能"并 非一回事,且随着基于互联网大数据的人工智能应用越来越趋近红海,线下工业 大数据及在此基础上实现的人工智能应用和产业升级仍然是值得关注的蓝海。

  • 2021-04-21
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打造智慧型全媒体生态体系赋能智慧城市建设——苏州广播电视总台_广电+科技+文化_模式探讨

根据中办、国办下发的《关于加快推进媒体深度融合发展的意见》要求,“要按照资源集约、结构合理、差异发展、协同高效的原则,完善中央媒体、省级媒体、市级媒体和县级融媒体中心四级融合发展布局”。经过6年的媒体融合实践,苏州广电借势城市发展新定位和日趋紧密的一体化效应,叠加聚合纵向、横向备类资源,搭建更加开放的合作平台,扣1造产业互补共进、功能互利共享、具有协同增强效应的生态伙伴关系,有效探索广电媒体融合转型的苏州模式。

  • 2021-04-19
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基于运动想象脑电控制的智能家居系统_黄旭彬

将智能家居与脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)技术相结合,利用"意念"实现对家居的操作与控制,能够为运动障碍人士提供更友好和便利的家居生活,具有重要的社会意义。本文以左右手运动意图为例提出一种基于运动想象脑电控制的智能家居系统,对系统设计中涉及的脑电信号采集、噪声滤除预处理、特征提取和分类识别等方面进行研究,并给出系统的实现方案。

  • 2021-04-19
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某高功率柴油机活塞失效分析及解决方案

针对某高功率柴油发动机铸造铝合金活塞在冷热冲击台架试验后出现顶部开裂现象,综合了活塞及对手件尺寸检测、涡流探伤检测、金相检测及电镜检测的结果,经分析判定为铸造工艺中铝合金氧化皮夹杂是此次活塞出现开裂失效的根本原因。根据分析 结果,针对活塞开裂情况提出了对手件设计方案及活塞铸造工艺优化方案并对优化后的活塞进行了三轮冷热冲击台架试验+800 小时耐久台架试验,均未再出现活塞开裂现象,可判断为改良方案有效。

  • 2021-04-21
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阿里研究院2020年口腔护理行业最新趋势报告

产品高端化: 品类高端消费者的需求驱动着品类升级,比如牙膏,漱口水和电动牙刷 例如在牙膏的溢价空间中可以关注修复, 出血, 防过敏等牙龈相关的需求解决上 品类流转/升级 随着传统类目的日趋成熟伴随着科技发展和生活方式的改变,消费者由传统类目流转到新兴类目比如 手动牙刷到电动牙刷,牙线到冲牙器

  • 2021-03-18
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中国石油 以数字化转型驱动油气产业高质量发展

油气行业作为传统工业产业,面对能源革命和能源转型加快推进的新形势新趋势,必须有效利用云计算、物联网、5G、大数据、人工智能等为代表的数字技术,驱动业务模式重构、管理模式变革、商业模式创新与核心能力提升,实现产业的转型升级和价值增长。同时,油气企业只有对其业务进行系统性、彻底的重新定义,包括组织、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义,数字化转型才能成功。

  • 2021-03-27
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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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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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