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新基建系列之:2020年中国城市数据中心发展指数报告

5大维度、23个三级指标,全面剖析中国46个城市数据中心发展情况。 数据中心产业链由上游基础设施、中游运营服务及解决方案提供商、下游终端用户三部分构成。基础设施包括IT设备、电源设备、制冷设备、配套工程等,主要提供基础设施和硬件设备等基础保障。中游包括为数据中心提供集成服务、运维服务等整体解决方案以及提供云服务等相关服务的供应商。终端用户渗透多个行业,主要应用于互联网、工业、医疗、金融、公共服务等行业。

  • 2021-06-25
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面向大数据的政府舆情监测分析可视化模型与方案设计

从大数据可视化分析的视角,审视了政府舆情监测分析工作,以 解决新形势下舆情服务质量及效率提升的问题;通过对舆情监测分析主 体、环境、手段、呈现形式的现状进行探讨,设计了政府舆情监测分析可视 化模型与可视化方案;指出政府舆情监测分析可视化概念体系包含机理 层、模型层、应用层、支撑层4个层次;以监测信息为信息分类对象,选取 单指标推动力结构模型为可视化数据结构表达模型;将舆情分析指标设 定为舆情总量、舆情推动力、舆情增速及百分比;通过数学公式将舆情总 量及推动力指标按照维度分解到从节点的推动力、增速与百分比上;将舆 情总量与分解后的一级维度和二级维度进行叠加制定建模方案;选择静 态数据以多视图关联交互为可视化方案的呈现形式。

  • 2021-06-21
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数据中心网络中基于ELM的流簇大小推理机制

近年来研究流簇(Coflow)为单位的调度策略成为改进数据中心网络的新热点。然而现有的信息未知 流簇调度器难以快速地推理任务级信息,导致小任务不能被及时调度,以及平均任务完成时间无法最小化。 因此数据中心网络需要更加高效的推理模型提升流簇大小判断的准确性和敏感性。提出了一种基于机器学 习的流簇大小推理模型(MLcoflow),利用极限学习机(ELM)以最小训练误差为求解目标建立推理模型,并且 使用不完全信息建模以提升敏感度。实验证明与其他算法相比,ELM方法的准确性评分平均高出19.8%,敏感度 平均高出10.2%。通过仿真模拟对比了几种调度器,基于MLcoflow的调度器将平均任务完成时间降低了20.1%。 关键词:数据中心;流簇大小;流簇调度;推理模型;极限学习机(ELM)

  • 2021-06-21
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工业互联网_以新基建推动新变革

作为新型基础设施的关键领域之一,工业互联网在加速产业升级、推动企业数字化转型、释放经济社会发展新动能等方面的基础性作用日益凸显。尤其是,新冠肺炎疫情的冲击让各地政府以及各行业、企业对工业互联网的认识更加全面且深刻——早实现工业互联网何至于停工停产。未来几年,工业互联网将迎来落地实践的加速期。

  • 2021-04-25
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微众银行WeCross技术白皮书区块链跨链协作平台

区块链作为构建未来价值互联网的重要基础设施,深度融合分布式存储、点对点通信、分布式架构、共识机制、密码学等前沿技术,正在成为技术创新的前沿阵地。全球主要国家都在加快布局区块链技术,用以推动技术革新和产业变革。经过行业参与者十年砥砺前行,目前区块链在底层技术方案上已趋于完整和成熟,国内外均出现可用于生产环境的区块链解决方案。其所面向的创新应用场景覆盖广泛,已在对账与清结算、跨境支付、供应链金融、司法仲裁、政务服务、物联网、智慧城市等众多领域落地企业级应用

  • 2021-04-23
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新闻生产智能化_——论语言科技对新闻传媒业的影响

人工智能时代各项技术不断革新,落地场景不断丰富。其中语音转写、机器写作、AI主播和短视频智能生产融 合了语言科技的多项技术,如语音识别、语音合成、语言生成、语义理解、机器翻译等,其相关产品和应用进入新闻生产中 采编、写稿、播报等各个环节,使新闻生产模式向智能化方向发展。

  • 2021-05-12
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德勤区块链VS供应链天生一对

区块链行业级应用的推广与人们对区块链技术认知的加深密不可分。区块链数据不可伪造篡改、智能合约、稳定可靠 等技术特征可以完美解决行业的一系列痛点,包括:复杂程度高、网络参与主体较多、需要数据高协同性、网络结构 不断吐故纳新等等。区块链作为一个全新的去中心化体系,拥有巨大应用前景与众多应用场景,在建设和运行模式上 高度灵活,使商业世界建立一个全新、高效的信任体系成为可能。

  • 2021-04-22
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2016年跨境电商行业人才管理趋势调研报告

促进全球贸易增长是2016年G20峰会的重要议题。跨境电商正搭建起一个自由、开放、通用、普惠的全球贸易平台。可以预见,跨境电商将连接世界,成为未来全球贸易的主要形式。

  • 2021-04-19
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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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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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