开关电源就是利用电子开关器件（如晶体管、场效应管、可控硅闸流管等）,通过控制电路,使电子开关器件不停地“接通”和“关断”,让电子开关器件对输入电压进行脉冲调制,从而实现DC/AC、DC/DC电压变换,以及输出电压可调和自动稳.
基于分阶段求解的DG、BESS和自动重合闸选址定容综合优化.pdf
本文是无人驾驶技术系列的第三篇，着重介绍基于计算机视觉的无人驾驶感知系统。在现有的无人驾驶系统中，LiDAR是当仁不让的感知主角。但是由于LiDAR的成本高等因素，业界有许多是否可以使用成本较低的摄像头去承担更多感知任务的讨论。本文探索了基于计算机视觉的无人驾驶感知方案。首先，验证一个方案是否可行需要一个标准的测试方法，我们介绍了广泛被使用的无人驾驶视觉感知数据集KITTI。然后，我们讨论了在无人驾驶场景中使用到的具体计算机视觉技术，包括Optical Flow和立体视觉、物体的识别和跟踪以及视觉里程计算法。
数据库是高效组织、存储、管理数据的软件，是构建信息世界的基础工具。从第一款商业化关系数据库诞生开始，数据库管理系统已经走过40多年的历史，在发展过程中分化为面向事务处理和面向分析决策的数据库，在商业产品之外，诞生了开源的数据库，并逐渐成为一个主流方向。数据库管理系统起初都是单机形式，主要服务于银行、航空公司、宇航局等大型企业，2000年后随着在线业务的蓬勃发展，很多系统都面临处理高并发、大数据量、超高峰值等挑战，数据库开始了分布式之旅来应对这些挑战，这条路先从分析场景开始，然后扩展到事务处理领域。这两者面临的难度截然不同，分布式分析数据库主要解决海量数据的存储、查询分析的需求，主要是应对扩展性、高可用等挑战；而分布式事务数据库主要解决分布式事务的问题。
在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习已经被证明是非常有效的，并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。然而，深度学习对于计算能力有着很大的依赖，除了改变模型和算法，是否可以从系统的层面来优化深度学习计算，进而改善计算资源的使用效率？本文中，来自微软亚洲研究院异构计算组资深研究员伍鸣与大家分享他对深度学习计算优化的一些看法。
Ceph支持多种存储访问接口，现有的多种性能测试工具都可用于Ceph的性能测试，如测试块接口性能的fio，iometer等；测试CephFS接口的filebench，fio等；测试对象接口的cosbench等。Ceph有专用的基准测试集CBT，其包含radosbench，librbdfio，kvmrbdfio和rbdfio。radosbench基准测试使用ceph common软件包附带的rados二进制文件，通过对象接口来访问Ceph集群。剩下的3个工具都是测试块存储性能的。
基于WebService和科学工作流技术的碳通量数据处理系统实现研究基于WebService和科学工作流技术的碳通量数据处理系统实现研究
近年来，各省市加大了ICT技术在城市建设治理方面的投入，对城市信息化的认识也从数字城市、智慧城市升级为新型智慧城市。数字孪生作为新一代ICT领域的代表性技术之一，能够在虚拟空间中以较低成本模拟完成在物理空间中需要高成本才能实现的任务，在新型智慧城市建设中拥有广阔的应用空间。
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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
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”。
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。
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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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