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中国混沌工程调查报告(2021年)-中国信通院(25页)

随着分布式架构的普及以及云计算技术的成熟,国内企业应用云原生化推进业务系统的迭代速度越来越快,后端系统架构 日趋复杂,服务间的依赖越来越多,调用的链路越来越长。宕机引发巨额损失、严重影响用户体验的新闻层出不穷,为了让云 基础设施更好地适应复杂多变的运行环境,持续提供超大规模、超高稳定性的运行效能,- -种新的软件思潮一‘混沌工程 学(Chaos Engineering) "应运而生。混沌工程提供了- -种端到端的稳定性测试理念与工具框架, 通过主动引入故障来充分 验证系统和应用的脆弱性,提前发现并解决问题,力求防患于未然,从而从根本上提高系统和应用的鲁棒性。

  • 2021-11-19
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微信平台与图书馆人工智能机器人协同服务模式研究

微信平台与图书馆人工智能机器人协同服务模式研究微信平台与图书馆人工智能机器人协同服务模式研究

  • 2021-09-24
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大数据处理技术与系统研究

大数据处理技术与系统研究,面向大数据处理的问题

  • 2021-08-04
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基于matlab大数据技术的油田压裂井产能预测模型

技术多元线性回归,在 Tall 数组框架的基础上,建立了优化后的压力井产能预测模型;将该模型运用于 压裂井产能预测,并开展了预测模型的准确度分析,通过预测模型的准确性分析后证明模型具有较强的准确性,预测结果与实际结果的相对误差小于 5%。同时研究表明,利用 matlab 大数据技术能准确预测油田 压裂井产能,且实现过程较简单,实用,突破了预测模型的传统模式,易于现场应用,该建模方法也可推 广应用于其他油田进行产能分析。

  • 2021-06-21
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浅谈5G网络智能运维模式的构建_崔景

5G商用时代到来,为社会的发展带来了极大推动作用,在为人们的生活与工作带来更多便利和优质服务的同时,也为相关工作者提出了更高的要求。就运维层面而言,现阶段所采用的运维方式仍然以人工运维方式为主,具有无法满足新技术需要、无法适应新业务敏捷需求等各种问题,有可能在很大程度上限制5G网络的运行效果。因此,在5G商用时代中,应重视对运维模式的转变升级,提高运维模式的智能化水平,提升客户的满意度。基于此,将结合运维模式中存在的问题,对5G智能运维模式的构建进行简单说明。

  • 2021-06-07
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绿色建筑智能外遮阳与自然采光集成系统设计与性能研究

为了克服现有绿色建筑外遮阳系统在进行遮阳的同时会影响室内自然采光效果的缺点,同时也为了减少白昼期间的电能消耗,将光纤光导照明技术与智能遮阳技术结合改进,通过在外遮阳板上间隔交替布设若干小型化的自然光采集单元以及在每组外遮阳板中心位置设置追光控制传感器,通过智能追光控制,使得外遮阳系统跟随入射光线角度旋转,始终与入射光线保持垂直关系,相应地,附设在外遮阳板上的自然光采集单元也与入射光线保持垂直入射,系统由石英光纤将采集聚焦后的光线传输至室内自然光与LED混光照明灯具进行照明。试验研究表明,智能追光控制使得遮阳板的遮阳效率得到提高,可以减少空调电力能耗;同时自然光利用率也得到改善,测试研究显示,能够使建筑全年自然光可利用率提高至75%,可减少室内照明电力能耗。智能外遮阳与自然采光集成系统为建筑节能和绿色可持续运营提供了其中一种技术解决方案。

  • 2021-04-25
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物联网研究框架与投资机会

物联网是产业数字化的重要基础,在政策、技术、应用、产业龙头的多方面因素推动下,正迎来黄金发展期,其广阔的市场空间及高增速,是未来五到十年的重要投资赛道。物联网产业链长,涉及底层元器件到整体解决方案的完整科技链条,可挖掘机会众多。在整个需求快速增长的背景下,不同层次的投资逻辑各有特点:

  • 2021-04-28
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CRTS双块式无砟轨道承轨台智能测量技术

为降低长钢轨精调过程中扣件的更换率及长钢轨精调的工作量,研发了可自动启停行走、自动导向、智能精准定位的无砟轨道承轨台检测机器人。在道床板施工完成后,长钢轨铺设前采用无砟轨道承轨台检测机器人对每个承轨台的数据进行测量并转换成线形数据,结合轨道平顺性要求生成每个承轨台位置所需调整的扣件型号,从而形成了一套CRTS双块式无砟轨道承轨台智能测量技术,并在郑万高速铁路CRTS双块式无砟轨道长钢轨精调工作中推广应用。应用结果表明:采用该智能测量技术可实现长钢轨铺设前对每个承轨台扣件的精准配置和安装,减少了绝缘轨距挡块、轨距挡板和轨下垫板的更换工作量,长钢轨精调的遍数以及标准扣件的浪费。该智能测量技术不仅适用于CRTS双块式无砟轨道承轨台数据的智能测量,而且适用于其承轨台数据的检测和验收,在高速铁路 CRTS 双块式,CRTSⅠ型、CRTSⅡ型、CRTSⅢ型板式无砟轨道和城市轨道交通长钢轨精调、线形数据检测等方面具有广阔的应用前景。

  • 2021-04-25
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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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