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中国电信云计算发展建议

云计算满足用户对信息化、互联网、移动互联网业务应用需求的低成本、高性能、高可靠运行架构,以及对应的服务提供模式。并由此延伸出IaaS、PaaS和SaaS等服务形式。

  • 2021-04-22
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Brocade超融合数据中心解决方案

传统的数据中心正变得过于复杂,成本高昂并且效率低下, 逐步成为了 企业业务进--步发展的最大的瓶颈。传统数据中心的体系架构已经有超过10年没有变化,部署了过多的交换节点,设计 及实际运行中的大部分的是低性能、低密度的设备。而用户和应用的增长几乎一直都伴随着机柜和设备的增长。.更为严重的是,这些升级在生产环境中引入了新的未经测试的操作系统,紧 接着的是额外的投资开销、机架空间、电源消耗及管理费用,这些都直接 导致了数据中心运维的整体复杂性以及成本的大量增加。

  • 2021-04-22
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FEAS-智能物联网信息化解决方案-藏锋咨询

专注于移动手持设备的人机交互技术开发,专注于二维码技术的应用,立志于为中国物联网发展贡献力量。开发并制定出了我国首个自主知识产权的移动二维条码标准和彩色条码标准。在二维条码手机应用方面开展了丰富的示范应用,跨越多个领域提供技术、服务和解决方案,开创了我国媒体互动、物流追踪、行政执法、电子票务等多项移动条码应用的先河。金尚互联的二维条码产品广泛的应用于烟草、通信、快速消费品、电力、消防等各个行业领域,已经培养了成熟的二维码应用市场,形成了自己独特的产品理念。

  • 2021-04-22
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Oracle云计算研究报告

云计算在国内三大电信运营商迅速兴起,Oracle作为全球最大的企业软件提供者,也作为云能力构建的核心使能者,希望能够与各位专家共同探讨云计算在电信行业的应用。

  • 2021-04-22
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大数据与云计算的联系

云计算为大数据资源、大数据挖掘提供技术设施(软硬科学技术),大数据挖掘为云计算建设和运作提供决策.

  • 2021-04-22
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大数据中心建设方案

“百年大计,教育为本” ,教育行业是我国经济发展的关键命脉之一,伴随着数据集中在教育业信息化的逐渐展开,数据中心在企业和信息化的地位越来越重要。教育数据中心建设已成为教育机构信息化趋势下的必然产物。教 育数据中心作为承载教育机构业务的重要IT 基础设施,承担着教育机构稳定运行和业务创新的重任。在教育机构新型客户服务模式下,数据 中心需要更高效地支持后台业务和信息共享需求,同时要24 小时不间断的提供服务,支持 多种服务手段。这对教育数据中心的资源整合,全面安全, 高效管理 和业务连续性提出更高的要求。

  • 2021-04-22
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互联网数据中心机房(IDC)建设方案精编

IDC作为提供资源外包服务的基地,它可以为企业和各类网站提供专业化的服务器托管、空间租用、网络批发带宽甚至ASP、EC等业务。简单地理解, IDC是对入驻(Hosting)企业、商户或网站服务器群托管的场所;是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施,也是支持企业及其商业联盟(其分销商、供应商、客户等)实施价值链管理的平台。形象地说, IDC是个高品质机房,在其建设方面,对各个方面都有很高的要求。

  • 2021-04-22
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招标采购中的采购物品打包模型及其优化算法_黄学文

招标采购是采购物品(货物或服务)的有效方式,采购物品打包是招标采购的重要环节并对采购绩效有重要影响。采购物品打包是确定一组互斥的采购包集合,在充分的市场竞争条件下购买全部采购物品,且每个采购包的候选供应商应对该采购包中的所有物品进行投标。目前采购物品打包问题的研究文献较少,本文通过定义采购包和采购打包方案等概念,建立了采购物品打包问题的0-1整数规划模型。由于该模型具有NP-hard特征,为此首先将其转化为旅行商问题,并基于遗传算法设计采购物品打包问题的求解算法。实验表明:与整数规划求解软件和双聚类算法相比,本文所提出的算法在解决采购物品打包问题时具备更好的优化性能和计算效率。

  • 2021-04-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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