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5G技术赋能下媒体应用场景探索

从1G到5G,移动通信技术的每次升级都具有革命性。5G时代,万物皆被赋予感知力,人与人、人与物的关联方式和相互关系正在变化。技术进步为人类社会带来无尽的福祉和便利,通信技术的巨大贡献便在具体的应用中得以体现。业内人士预测,2020年是5G传媒应用元年,5G将深度改变传媒业态,改变人们对媒体、内容和用户的理解,以及改变媒体和相关产业的关系。

  • 2021-12-31
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面向医疗大数据的青光眼病例收集与应用的研究

随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

  • 2021-12-31
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面向工业大数据的分布式etl系统的设计与实现

随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

  • 2021-12-31
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基于大数据分析的音乐个性化推荐系统应用研究

随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

  • 2021-12-31
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边缘计算不再“边缘”

“5G商用时代来临,数据量将更加巨大、复杂,对计算提出更高要求,同时也为发展人工智能、边缘计算带来了新机遇。”浪潮服务器产品部副总经理陈彦灵告诉《中国科学报》,如果说3G、4G是云计算的时代,那么5G就是边缘计算时代,“因为5G通信网络更加去中心化,需要在网络边缘部署小规模或者便携式数据中心,以满足超高可靠、超低时延通信的需求”。

  • 2022-01-04
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5G边缘计算的发展前景与应用

云计算依赖的是资源共通达到一种规模经济。云计算等于是把所有的计算资源、存储资源和网络资源当作一种基础设施。SaaS、IaaS、PaaS大家很熟悉,不仅可以硬件作为基础设施,或者在上面装一些东西,例如操作系统,openstack,容器,软件,提供不同级别层次的云计算服务给所有的用户。

  • 2022-01-04
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边缘计算芯片格局分析

人工智能芯片市场第一个得到关注的是云端服务器市场,Nvidia的GPU以其强劲的算力掌握了大部分市场。随着人工智能的铺开,边缘计算(edge computing)的概念也得到了越来越多的认可。边缘计算相对于云计算有几点优势,首先是延迟较小,在云端和终端通常有几十毫秒到几百毫秒不等的网络延迟,对于工业应用等对延迟有高要求的应用来说云端部署人工智能无法满足其对于延迟的需求;其次是数据隐私,有些应用不希望把数据传输到云端,一方面担心云端数据被云运营商看到,另一方面担心数据传输过程中被黑客劫持;最后是可靠性,如果把人工智能部署在云端那么一旦网络断了在终端的人工智能程序就无法工作了,这对于要求高可靠性的应用来说难以满足要求,但是如果把人工智能部署在边缘就没有这个问题。

  • 2022-01-04
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边缘计算如何解决0.1秒的“致命延迟”?

从概念上来看,边缘计算是一种分布式运算的架构,其将应用程序、数据资料与服务的运算由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。由于边缘节点(如智能设备、手机、网关等)离用户或数据源头更近,因此数据的传输和处理速度可以有效提升,减少延迟。

  • 2022-01-04
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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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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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