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侯逸文-医院后勤生态模式下的企业级中台建设-IAS2019演讲

技术赋能:中台不仅仅是技术层面的事情,中台除了能为企业的各前台业务提 供通用的IT基础硬能力外,更要能提供合规的业务规范、标准的运行流程和统 一的考核体系这些软能力

  • 2021-12-31
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季奔牛-云原生在机器人行业的应用-IAS2019演讲

面向数据的架构设计 ? 数据类型 ? 数据大小 ? 数据存储 ? 数据流向 ? 数据用途 面向数据的架构设计

  • 2021-12-31
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【精品】浪潮数据中台解决方案201902

互联网公司近年接连实施“大中台”战略,构建符合互联网大数据时代的,具有创新性、灵活性的“大中台、小前台”的机制,即作为前台的一线业务会更敏捷、更快速的适用瞬息万变的市场,而中台将集合整个集团的运营数据能力,产品技术能力,对各前台业务形成强有力的支撑。

  • 2021-12-31
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李鑫-余额宝背后的中台架构及落地实践w-IAS2019演讲完整版

余额宝“倒逼”出来的大规模服务化及业务中台建设实践 ? 金融复杂数据资产体系下的数据中台建设实践 ? 单体架构+竖井架构 ? 两层服务化架构 ? 三层服务化架构 业务中台

  • 2021-12-31
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毛正卫-基于微服务架构的任务调度平台-IAS2019演讲

基于注解自动抓取任务 ? 微服务中各个任务元数据的管理,数 据抓取,录入. ? 微服务化的各个节点的执行器维护 调度器自适应任务分配 ? 抢占式均衡算法,丰富的路由策略 ? 失败转移,预警 , 任务自诊断修复 ? 弹性扩容缩容 高度灵活任务编排模式 ? 简单,易用的编排设计 ? 多种组织关系的支持 ? 多类型调度方式支持 03Task 05UI 04Load 微服务任务调度-特性 Microservice task scheduling - features 运维平台 ? 易用UI交互 ? 一体式监控平台 06

  • 2021-12-31
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潘志伟-从单体到微服务再到中台战略的历程-IAS2019演讲

定义:企业级能力复用平台 n企业级:中台服务的范围 n能力:中台所承载的对象,如业务能力,数据能力 n复用:中台的核心价值,各业务系统所要求能能力复用 n平台:中台的主要表现形式

  • 2021-12-31
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彭垚-视频智能中台打造AI产品的钢筋混凝土时代-IAS2019演讲

VisionMind视界心·交通系统基于云计算、大数据、深 度学习平台搭建,适用于城市道路交通场景,具备极高 监测准确度,可对30余类机动车、非机动车以及行人 违章行为进行自动识别、抓拍和报警推送,由此获取全 程证据链,形成完整监管闭环。借助闪马智能城市交通 系统,交警部门可以及时准确地进行非现场执法,省去 现场取证时间,使城市道路交通管理工作更加高效,减 少道路拥堵问题,降低交通事故发生率,安全出行、放 心出行

  • 2021-12-31
  • 阅读1209
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数据中台:让数据用起来

“一切业务数据化,一切数据业务化”,回顾几十年的中国企业信息化发展历程,就是“业务数据化”的过程——企业持续在IT方面进行投入和建设,不断将发展过程中业务和经营管理端的各种能力以数据形态沉下来。而接下来的“数据业务化”则是将已经成为资产的数据作为生产资料融入业务价值的创造过程,使之持续产 生价值

  • 2021-12-31
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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。

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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

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