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从v8到v9,Arm服务器发展之路

将 CPU 的设计与制造相分离的代工模式,给 AMD 提供了高度的灵活性。第二、三代 EPYC 处理器可以相对自由的选择不同的制程来匹配芯片设计的具体需求,客观上起到了帮助 AMD“以小博大”,从英特尔手中持续抢下市场份额的作用。

  • 2023-03-19
  • 阅读215

智慧校园信息化综合解决方案

教育事业发展的根本出路在于改革。改革的内在动力,一方面来源于现代信息技术在教育领域的渗透和应用,大大地改变了教育的技术手段和方式;另一方面是来自社会经济发展的迫切要求。其中以信息技术在教育领域的全面运用为核心的教育信息化为推动教育的改革和发展提供了有利的时机和条件,校园信息化建设历程也不断演进。

  • 2023-03-19
  • 阅读290

人工智能研发运营体系(MLOps)实践指南 (2023 年)

随着国家新型基础设施建设发展战略(2020)、国家“十四五规划和 2035 年远景目标纲要”等系列政策的出台,人工智能(AI)发展迎来新一轮红利,科技革命和产业升级处于进行时。近年来,AI 工程化的研究热度持续提升,其目的是帮助组织在数智化转型过程中,更高效、大规模地利用 AI 创造业务价值。人工智能研发运营体系(MLOps)作为 AI 工程化重要组成部分,其核心思想是解决 AI 生产过程中团队协作难、管理乱、交付周期长等问题,最终实现高质量、高效率、可持续的 AI 生产过程。

  • 2023-03-19
  • 阅读1555
  • 下载1

数字孪生城市产业图谱研究报告(2022年)

本报告由中国信息通信研究院产业与规划研究所联合苏州工业园区数字孪生创新坊、中国互联网协会数字孪生技术应用工作委员会及政产学研多家单位共同编写。报告首次研究提出数字孪生产业概念与内涵、我国数字孪生产业四阶段体系,分析数字孪生产业发展现状与趋势,绘制数字孪生城市产业总体视图和细分领域视图,结合苏州工业园区、上海临港、雄安等地建设经验,提出数字孪生产业发展建议,希望能为社会各界提供借鉴和参考。限于时间和能力所限,内容疏漏在所难免,烦请各界不吝指正。

  • 2023-03-17
  • 阅读381
  • 下载2
  • 66页
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指标平台建设方法与实践白皮书

指标平台最开始出现,是在像 Airbnb、Uber 和 LinkedIn 这样的?型科技公司。他们发现,为了了解公司的业务并对其进?分析,需要有?个集中的地?来进?指标的定义和管理,因为只有在?们信任数据,且每个?使?的数据都保持?致时,项?洞察和商业分析才有价值。然?现实情况是,混乱的数据孤岛、增?的数据量、复杂的计算,才是每个数据故事的开头。分散的指标给数据分析师带来了诸多困扰,在多样的前端需求(CRM,BI,Python,SQL,API)和多种数据来源(ERP,APP,Web,RDBMS,Excel/CSV)之间,需要有?层平台,来帮助他们实现数据的存储、计算和控制

  • 2023-03-17
  • 阅读1909
  • 下载26
  • 44页
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智慧社区解决方案(1)

构建一体化的BIM与10T运维管理平台优势1 基于全生命周期式的管理,将数据信息从初期就进行存储 优势2 物联网与管理系统全面打通,上下游信息畅通无阻优势3 发现故障或问题平台中功能联合应用,避免系统操作滞后 优势4 信息变化一致,可形成统一体系数据积淀,实现有效数据分析

  • 2023-03-16
  • 阅读478

数据资产价值实现研究报告

“数据资产”概念源于“资产”的概念演化。1957 年,美国会计学会发表的《公司财务报表所依恃的会计和报表准则》中明确指出:“资产是一个特定会计主体从事经营所需的经济资源,是可以用于或有益于未来经营的服务潜能总量”。对资产的这一认识,第一次明确地将资产与经济资源相联系。

  • 2023-03-16
  • 阅读175
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  • 104页
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信创产业发展研究报告

关键信息基础设施大多依赖海外。目前国内重要信息系统、关键基础设施中使用的核心信息技术产品和关键服务大多依赖国外,全球网络根域名服务器为美国掌控;中国90%以上的高端芯片依赖美国几家企业提供;智能操作系统的90%以上由美国企业提供。

  • 2023-03-16
  • 阅读160
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  • 84页
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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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