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云边协同的智能制造系统

随着新一代信息通信技术和新一代人工智能技术迅猛发展,消费者消费行为和模式不断改变,以及国家间制造业乃至综合国力竞争日趋激烈,许多国家纷纷提出了智能制造发展战略,如德国提出的“工业4.0”战略规划、美国提出的“先进制造业伙伴” 计划,以及中国提出的“中国制造2025”战略规划等,以期在未来的产业竞争中占据竞争优势地位。相应的,一些智能制造的理念 / 概念被相继提出,包括云制造、工业4.0、工业互联网等。

  • 2022-04-01
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城市精细化管理的精细化运作——基于文本和实践的描述性分析

精细化管理是超越粗放式管理的城市管理形态,是现代城市管理转型升级的必由之路,必须要通过精细化的运作来进行落实。文章通过对各地城市精细化管理的政策文本和管理实践进行描述性分析,发现尽管城市的发展阶段、规模体量及其面临问题等有所不同,但各地城市精细化管理的方案及其实践却具有相当程度的共性,尤其是在价值理念、工作目标、主要任务、保障机制、量化指标和组织落实等六个方面,展现出科学设计、理性规划、精益求精和精心运作的特性,也取得了良好的管理效益。城市管理千头万绪,从粗放式管理到精细化管理不可能一蹴而就。实现城市的精细化管理需要循序渐进,不断积累相关知识和技能,从而更好地推动城市的健康和可持续发展。

  • 2022-03-31
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联邦学习及其在电信行业的应用

联邦学习是一种分布式训练框架,可以构建去中心化数据的集合并联合多方数据,进而利用加密后的中间参数,完成多数据源对于联合模型的共同训练。基于华为NAIE联邦学习平台的实践,论述了联邦学习平台落地的关键技术和典型应用,并根据其在电信领域里的具体实践,指明了联邦学习未来的发展方向。

  • 2022-03-31
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深度学习推理侧模型优化架构探索

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是模拟、延伸和扩展人的智能,是在机器上实现的理论、方法、技术及应用,也是当前一门新兴的学科。人工智能发源于20世纪中叶,在1956年的达特茅斯学院会议上“人工智能”这个词正式出现在世界面前,科学家从这时开始真正踏上智能研究的道路。近年来,随着数据的爆发式增长、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的发展和成熟,人工智能已经迎来其发展的第三个浪潮。这次浪潮的基本特征在于基于大数据和强大计算能力的机器学习算法已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域中取得了突破性的进展,基于人工智能技术的应用也开始成熟。人工智能发展迅速,其在图像识别、目标检测、机器翻译、语音识别等多个领域,表现均已超过人类,尤其是在AlphaGo战胜了李世石之后,人们对人工智能可能达到的成就有了新的认识。

  • 2022-03-31
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各种存储性能瓶颈场景的分析与优化手段

区块链可以在保护数据隐私的前提下实现多方协作的数据计算,有望解决“数据垄断”和“数据孤岛”问题,实现数据流通价值。

  • 2022-03-31
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如何通过存储仲裁的合理配置规避双活“脑裂”风险

在防伪溯源领域,通过供应链跟踪区块链技术可以被广泛应用于食品医药、农产品、酒类、奢侈品等各领域。区块链可以让数据跑起来,大大精简办事流程。

  • 2022-03-31
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OpenShift-F5集成(南北流量走F5)如何实现?

扶贫是区块链技术的另一个落地应用。利用区块链技术的公开透明、可溯源、不可篡改等特性,实现扶贫资金的透明使用、精准投放和高效管理。

  • 2022-03-31
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分布式存储Cephfs读取优化方案

为了对这种问题进行减小,我国的发展理念转变为了节能、环保,国家对于多数行业的发展也提出了环保的要求,

  • 2022-03-31
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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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