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阿里云原生产品手册

阿里云阿里云阿里云,1核2G云服务器38元/年,多种机型可选,多种存储选择,性能无约束,7*24小时专业技术在线服务,保护您云上数据安全.

  • 2022-01-19
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阿里云原生实时数仓hologres技术揭秘-83页

Hologres是一站式实时数据仓库引擎,支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析,支持标准SQL(兼容PostgreSQL协议),支持PB级数据多维分析(OLAP)与即席分析(Ad Hoc),支持高并发低延迟的在线数据服务

  • 2022-01-19
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金融人工智能研究报告(2022年)

人工智能技术因其在文字、语音和图像等各类信息的自动挖掘、 提取和处理方面表现出的强大能力,成为促进金融科技发展,加速金 融数字化转型的关键力量。金融和人工智能的全面融合,正在逐步赋 能金融业务链,提升金融机构的服务效率,拓展金融服务的广度和深 度,使得人工智能在金融行业不断实现价值创造。

  • 2022-01-20
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实型铸铁件表面质量评定方法

实型铸造技术自20世纪60年代中后期用于工业化生产以来,不断发展,应用范围、生产规模不断扩大,产品种类和产量不断增加,目前大型铸铁件的生产处于稳步发展期。经过50多年的发展,特别是最近10多年,我国实型铸造技术成为铸造界最热门技术之一,为此实型铸造工作者作了大量工作,基本上形成了具有我国特点的实型铸造技术及应用体系。目前,我国实型铸件生产厂家数量、规模,产品种类、数量均为世界第一。

  • 2022-01-20
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激光再制造技术与应用发展研究

激光再制造技术以高功率激光束为热源,运用非接触光加工的方式,可为零件修复与再制造提供新的解决方案,是绿色再制造的重要支撑技术。激光再制造技术作为制造技术创新的前沿领域,深刻改变着高端装备的设计与运行方式,是促进制造产业可持续发展的重要力量。但激光再制造技术目前仅在少数领域实现了工业应用,面向规模应用仍存在一定的技术与市场瓶颈。

  • 2022-01-20
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钛合金表面Al2O3陶瓷膜制备及性能研究

Ti及钛合金具有密度小、比强度高、耐蚀性好等特点,已广泛地应用于航空航天、汽车、化学工业等领域。但是,钛合金硬度低、耐磨性差,在服役过程中易发生粘着磨损和咬合[1,2,3,4],限制了其应用。对钛合金进行适当的表面处理可有效改善其耐磨性,提高构件的服役寿命[5,6,7]。钛合金表面硬化处理方法[8,9,10]主要可通过电镀硬铬或化学镀镍,采用物理气相沉积 (PVD)、热喷涂、激光熔覆等技术来沉积氮化物、WC-Co等硬质涂层,以及渗氮、渗碳和微弧氧化 (MAO,也称作等离子体电解氧化PEO),等等。经过上述方法处理后,钛合金的耐磨性都有不同程度的提高。

  • 2022-01-20
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基于收费站大数据的高速公路运输量预测研究

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。

  • 2022-01-17
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大数据在政府统计工作中的运用研究

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。

  • 2022-01-17
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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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