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中国边缘云计算行业报告(艾瑞,2021)

回顾IT产业80年的发展历史,自通用计算机诞生至今,算力和处理的分布表现出了在集中式架构和分布式架构之间交替循环的特征,每个周期大概是二十年左右的时间。技术进步推动性能提升、成本降低,上一代计算模式普及驱动数据量和计算需求增加,打破既有的成本与效益平衡,进而进入新一轮的周期。基于同样的逻辑进行推导,2020年到2030年将会是边缘云计算从兴起到繁荣的关键十年。

  • 2021-07-15
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数字经济及其核心产业统计分类(2021)及解读

数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,数字化转型正在驱动生产方式、生活方式和治理方式发生深刻变革,对世界经济、政治和科技格局产生深远影响。作为衡量数字经济发展水平的重要统计标准,《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》(下文简称《数字经济分类》)已在国家统计局网站公开发布。国家统计局副局长鲜祖德对《数字经济分类》的有关情况进行专题解读。

  • 2021-07-15
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可视化与遗留系统的微服务改造

可视化与遗留系统的微服务改造

  • 2021-07-15
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详解微服务技术中进程间通信

在单体应用中,一个组件调用其它组组件时,是通过语言级的方法或者函数调用,而一个基于微服务的应用是运行于多个服务器上的分布式系统,每个服务实例是一个典型的进程。所以,如下图显示的,服务必须通过内部进程交互机制(IPC)进行交互。

  • 2021-07-15
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2021年智慧城市总体规划方案解析

智慧城市建设是一个庞大的系统工程,其建设不是一朝一夕、一蹴而就的事情,而需要统一的原则和思路。 从无纸化办公,到以城市大脑为抓手,智慧城市的建设在前几年大致经历了几个阶段:起初,智慧城市建设主要通过建立IT系统,整合城市大数据服务,解决无纸化办公问题;2012年开始,随着云计算、大数据等新技术的发展,智慧城市的建设进入信息技术驱动的试点探索期,各省市区县纷纷建设云平台、大数据平台,并开始重点项目与应用的数据共享,已初步取得成效。在新型智慧城市推出后,各地又纷纷以城市大脑建设为抓手,推动城市治理从局部到整体、被动到主动、粗放到精细转变。 而在新时期,智慧城市建设的思路再一次发生转变:更多把视角转移到具体的“人”身上来。以用户体验为本来实现流程优化,解决城市治理与群众迫切需求的矛盾,提升城市综合治理水平,让企业生产效率更高、让行业更具创造力,从而提升广大市民的幸福感、安全感和获得感,给百姓带来实实在在的政务服务上的改善,这是当下智慧城市建设的核心诉求。

  • 2021-07-15
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艾瑞出品:中国信创产业报告

2018年,美国商务部宣布7年内禁止美国企业向中国的电信设备制造商中兴通讯公司销售零件,直接导致中兴2018年度亏损69.83亿元。随后,美国陆续将华为等上百家中国公司列入“实体清单”,采取出口管制措施。以中美贸易战为导火索,美国加大对中国的技术制裁,中国由于在IT产业链的某些环节缺失关键核心技术,处于被动状态。以“是否关键核心、是香存在垄断、是否攻克难度大、是否在价值链核心位置”为指标,我国“卡脖子”技术主要集中在中上游环节,亟需攻克。

  • 2021-07-15
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Wi-Fi与Zigbee的相对优缺点

所有智能家电都依赖于与设备、应用程序或集线器的连接。对于整合一个互联家庭来说,Wi-Fi被视为无处不在的选择。当然,当您购买与Alexa或Google Home兼容的设备时,最好将它们与安全的Wi-Fi配对。您可以轻松地使用现有的家用路由器,而不必购买单独的智能集线器来添加设备。   但是Wi-Fi有其局限性。仅依靠Wi-Fi网络运行的设备需要频繁充电,想想笔记本电脑、智能手机,甚至智能扬声器。此外,它们不能自我识别,您必须为每个新的无线设备手动输入密码。如果出于某种原因,网络连接速度降低,则可能使您的整个智能家居体验变成一场噩梦。

  • 2021-07-15
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办公大楼智能停车场改造技术方案

智能停车引导系统是解决城市交通难题的重要的手段,智能停车场能够集中解决人们在停车过程中遇到的停车难、找车难、通行速度缓滞、缴费方式单一等等问题,充分满足人们切实需求的现代停车场,解决停车难是其中最早纳入解决方案体系之中的重要环节。 无人化服务逐渐普及,由于我国的劳动力成本快速上升,过去靠人海战术管理停车场的方法越来越不行了,停车场的自动化程度将越来越高,管理人员逐渐减少,直至实现无人化服务。

  • 2021-07-15
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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