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RocketMQ Operator-K8s平台自动化部署工具

RocketMQ作为有状态应用,在K8S上实际部署时的诸多需求: ? 新扩容的Name Server 能否自动被所有Broker感知? ? 新扩容的Broker元数据注册? ? 顺序消息Broker如何扩容? ? Topic迁移?

  • 2021-06-23
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Serverless 工作流适用场景及最佳实践

o 模板方式定义控制逻辑和任务依赖:减少重复工作,统 一定义标准 o 控制逻辑和任务逻辑解耦:细化责任,便于管理和维护 o 长时间运行的流程:维护任务持久化,任务调度可靠性 o 流程控制中心化,可视化:增强进度可观测性,方便沟 通交流 o 保证结果一致性,提高容错性要求:对错误重试,捕获, 执行回滚或补偿逻辑

  • 2021-06-23
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英国政府数据开放平台交通数据的建设现状调查与分析

文章以英国政府开放数据平台data.gov.uk交通数据为调查对象,从发布机构、主题、格式、许可协议与开 放级别4个方面调查该平台现有902个已发布的交通数据集的建设情况;从API设置和APP开发两方面掌握其交 通数据的应用情况;从数据请求机构、主题、原因和结果了解公众对交通数据的潜在需求。在调查基础上总结da? ta.gov.uk平台交通数据建设与开放的经验与不足,为我国政府开放交通数据以推进智慧交通建设进程提供一定 的启发。

  • 2021-06-23
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阿里云IoT Studio实战

阿里云针对物联网场景提供的生产力工具,可覆盖各个物联网行业核心应用场景,帮助您高效经济地完成设备、服务及应用开发。物联网开发服务提供了移动可视化开发、Web可视化开发、服务开发与设备开发等一系列便捷的物联网开发工具,解决物联网开发领域开发链路长、技术栈复杂、协同成本高、方案移植困难的问题,重新定义物联网应用开发

  • 2021-06-23
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赛迪2020年制造业创新中心白皮书

2 0 1 2 年, 美国政府为了支持“再工业化”,提出了总投资额 10 亿美元的“全国制造业创新网络计划(National Network for Manufacturing Innovation,NNMI)”。未来10年,美国制造业创新网络将涵盖超过45家国家级研究机构。目前,美国已创设了7所国家级的制造业研究中心(包括下文提及的数字化制造与设计创新研究机构)。这些研究中心都有一些共同特点,即采用政府与社会合作模式,通过开放式创新平台,将产业、学界和政府的创新资源连接在一起,推动制造技术创新并加速其商业化过程。除美国外,德国也提出了类似的“工业4.0平台计划(Plattform Industrie 4.0)”以加速实现工业4.0。

  • 2021-06-23
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阿里云物联网平台属性,事件,服务详解

①支持高并发 ②通信高稳定 ③数据所见即所得,即配即用 ④接口统一、标准、第三方对接代价小 ⑤基于IoT Studio可以快速构建WEB和移动应用 ⑥支持阿里系小程序矩阵,快速布局应用

  • 2021-06-23
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阿里云HBase 主备双活

基于Apache HBase 深度扩展,融合Solr/ES等生态技术,支持海量数据的一站式存储、检索、分析,历经阿里巴巴十年大规模锤炼,被广泛用于风控、推荐、搜索、画像、社交、物联网、离线数仓等场景,助力企业数据智能化

  • 2021-06-23
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头豹研究院2021年区块链应用概览35页

2020年中国区块链加密货币应用程度最深,去中心化应用前景广阔,分布式账本应用市场能力普遍较高;中国区块链技术应用将持续深化。智能合约生态逐渐建立,未来应用趋势将深化:商业领域合同执行、共享经济领域渗透率提高;同时预计将在法律、证券、征信、教育、医疗等场景投入应用。跨链协作通过抽象提炼主流区块链共通的核心数据结构与资源定义,减小交互难度,保证业务逻辑原子事务性,承载权限控制、事务管理、准入机制和监管介入等功能。

  • 2021-06-23
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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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微模块化数据中心机房建设方案

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重大网络安全攻防演练防守解决方案

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