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浅谈媒体行业的中台建设思路

智媒时代,为了快速响应业务需求,在媒体技术领域,“中台”的建设成为近年来行业讨论的重点。本文以媒体行业中台建设的痛点出发,围绕媒体业务需求进行规划,通过总结自己的中台建设实践与思考,以期为推动媒体技术创新与发展助微薄之力。

  • 2021-05-12
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AI预测蛋白质结构,哈萨比斯认为这一切只是开始

借助人工智能,或许能揭开有关生命运作方式的部分奥秘。” 戴密斯 ? 哈萨比斯(Demis Hassabis)是人工智能公司DeepMind的联合创始人。他领衔的团队近期解决了生物学的一大艰深问题。

  • 2021-05-12
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时隔多年,AI船长终于能扬帆启航_

相比于汽车,船舶的自动驾驶技术起步稍晚。国际海事法规的限制使自驾船无法航出公海进行远洋试验,相关的技术研究多为纸上谈兵,无法获得第一手的实验数据。2018年,联合国分支机构国际海事组织(IMO)明确将无人驾驶船舶分级,这项技术才得以走向统一的开发流程。

  • 2021-05-12
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基于云管边端架构的高速AI稽查系统设计与实现

高速省界收费站撤站收费的推出,对高速收费现有模式提出了新的挑战,如何运用大数据和 AI 等最新信息技术进行一体化的稽核是目前高速收费稽查的重要研究课题。文章以湖南高速为例,对高速 AI 稽查系统的设计与实现进行研究,在对系统建设现状进行分析的基础上,给出了系统设计思路和原则,提出了基于云管边端的技术架构,并重点介绍了 边缘 AI 一体化架构。系统上线后的运营状况表明,该系统通过智能化的稽核手段,多范围打击偷逃费行为,实现了高速计 费和收费的公平公正。

  • 2021-05-12
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AI背景下的计算机系统教学初探

针对目前人工智能背景下计算机系统教学存在的不足,提出相应的改革措施,从剖析深度学习的程序行为、异构编程和并行编程、程序及编译优化、运行时系统优化方面介绍具体改革措施,探讨如何促进人工智能背景下计算机系统教学质量的提升。

  • 2021-05-12
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基于D&M模型的IT系统效能评估审计评价模型

本文基于中国移动北京公司内部信息系统审计成果,从审计角度探索 IT 系统效能评估模型,在拓宽审计成果实践应用的同时,为促进企业信息化管理能力的提升提供参考。

  • 2021-05-12
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智慧楼宇的解决方案

当前,行业客户在智慧楼宇的建设中主要面临运营管理低效,楼宇内部各个系统相互独立,不仅管理操作复杂,而且各系统间的数据无分享,无法支撑大数据分析。此外,由于楼宇管理系统的低效,50%的建筑能耗是被浪费的,楼宇的成本支出中,楼宇整体运营支出占据75%。 楼宇管理决策者需要创新的解决方案,以降低能源成本、提高效率、满足企业可持续发展的目标并提高楼宇价值,同时为用户保持一个富有成效、舒适宜居的环境。

  • 2021-04-28
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综合智慧能源站智能工况动态寻优系统研究

为实现麻城人民医院分布式能源项目整体边际成本优化,本文对综合智慧能源站智能工况动态寻优系统进行了深入的研究。 系统以负荷预测与日前调度结合的智能寻优技术路线,使全站设备的负荷预分配趋于经济性最优。 最后根据运行中实际的用户需求,利用寻优算法对生产计划进行实时修正,并将寻优结果通过人机界面反馈给运行人员确认下控或指导调度员手动调节,使全站运行实现经济性最优。 系统实现了容器化部署、负荷优化分配及参数级工况动态寻优,并已在麻城市人民医院分布式能源项目中得到应用和验证。

  • 2021-04-25
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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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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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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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