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信息产业自主生态建设综述

信息产业自主生态建设是我国信息产业不断发展壮大的基础.分析了信息产业产品国产化发展的现状,归蚋了信息产业狭义生态、广艾生态的定叉和特征,介绍了信息产业生态建设的发展思路,提出了信息产业自主生态建设方案,并分别从技术与标准体系建设、产业化体系建设,管理体系建设、服务体系建设、人才培养体系建设5个方面提出了建设思路,为推动信息产业国产化工程和自主生态建设指明了研究方向.

  • 2021-07-12
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整机信创生态发展面临的问题及对策研究

近年来,围烧信息技术应用创新(简称信创)领域,CPU.操作系统、中间件数据库以及应用软件厂商都在努力提升自主可控水平,不仅在办公领域,在金融、电信等重大行业也获得了不同程度的应用和发展.整机环节涉及CPU.BIOS.基确软件、应用软件等整个系统的协调和有机融合,需要进行大量的兼容适配测试验证以及优化.截至日前仅适配各类软件超百余款,包含办公软件、工具类软件.即时通信。开发环境、浏览器等.过程中暴露了产品质量把控能力不足。各厂商白有体系“各自为战" .相对封闭,缺乏用户棚生态牵引、产业链分工尚不完善等问题针对以上问题,急需用户、厂商等多方形成有效合力,围绕不同行业特定需求尽快形成整体解决方案,搭建透配测试平台和实验室,加强研发、生产和运营能力,推动形成统一一的生产标准和质量标准。实现上规模、有服务、能销售,构建一个完善的信创生态体系。

  • 2021-07-12
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中国数据要素市场发展白皮书

根据中国信通院发布的《2020年中国数字经济发展白皮书》数据显示,2019年,我国数字经济增加值规模达到35.8万亿元,占GDP比重超过1/3。数字经济名义增长15.6%,是同期GDP名义增速近2倍。我国数字经济发展已呈现出高质量、高增速的双高特性,同时也加快向数字产业化、产业数字化,数据价值化、数字化治理的“新四化”趋势转型的步伐。

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中国联通发布《6G白皮书》

近日,中国联通发布6G白皮书,深入探析了6G业务发展趋势及愿景、6G网络指标与候选技术、6G未来研究规划与实施理念等。中国联通提出6G整体发展远景,可以用8个字进行概括:智能、融合、绿色、可信。整体而言,未来6G网络将实现全域融合和极致连接,为用户提供随愿按需定制的弹性开放服务,同时向智能原生、数字孪生、绿色共享、算网一体、安全可信等方向进行能力演进。

  • 2021-07-12
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2021年十大数据和分析趋势

在新冠疫情肆虐时,使用传统分析技术并因此而严重依赖大量历史数据的企业意识到了一件重要的事情:许多此类模式已不再有用。这场疫情几乎改变了一切,令许多数据失去了作用。 而具有前瞻性的数据和分析团队正在从依靠“大”数据的传统人工智能技术转向数量较少、但更加多样化的“小”数据。 Gartner 发布的2021年十大数据和分析趋势之一便是从大数据转向小而宽的数据。这十大趋势是数据和分析领导者必须重视的业务、市场和技术动态。

  • 2021-07-12
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分布式数据库发展路径研究

分布式数据库是传统数据库技术与计算机网络的有结合,相比于传统的单机或主备模式的集中式数据库。本报告旨在梳理分布式数据库的技术体系和应用现状,结合金融、互联网等领域应用需求,分析制约分布式数据库大规模应用的因素,对未来的技术和应用趋势进行研判,并提出发展路径建议。

  • 2021-07-12
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中国数字基建的脱碳之路:数据中心与5G减碳潜力与挑战(2020-2035)

日前,绿色和平与工业和信息化部电子第五研究所计量检测中心(广州赛宝计量检测中心)共同编写了《中国数字基建的脱碳之路:数据中心与5G减碳潜力与挑战(2020-2035)》,希望探讨中国数字基础设施的能耗和碳排放趋势,提升政策制定者及行业对于节能减排挑战的认知,以助力数字基础设施行业尽早实现以100%可再生能源为目标的低碳转型,为数字经济整体迈向“碳中和”提供扎实的基础。

  • 2021-07-12
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AI+数字孪生发展现状、应用场景及典型企业案例分析

近年来,数字孪生得到越来越广泛的传播。同时,得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展,数字孪生的实施已逐渐成为可能。 人工智能通过智能匹配最佳算法,可在无需数据专家的参与下,自动执行数据准备、分析、融合对孪生数据进行深度知识挖掘,从而生成各类型服务;数字孪生有了人工智能技术的加持,可大幅提升数据的价值以及各项服务的响应能力和服务准确性,赋能给各垂直行业。

  • 2021-07-12
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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

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