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数据中心发展综述

分阶段回顾了数据中心行业十年来高速发展的历程,从整体增速、产业效益、算力情况等方面对数据中心行业的现状进行概述和分析,剖析了数据中心未来的八大发展趋势,并指出数网协同、云边协同、技术创新、低耗高效等将成为重点发展方向。

  • 2022-01-18
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新基建新机遇:数据中心发展探讨

随着5G的部署和各类应用的发展,未来数据中心的类型和应用场景将会更加丰富。从投资量和网络内容供给侧等角度分析了数据中心的重要性,并对全球数据中心的规模、布局、投资、政策等进行了研究,指出未来数据中心的基建属性会越来越强,将给产业带来更多的创新发展动能。

  • 2022-01-18
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人工智能提高数据中心的可用性和效率

在数据中心设施内部,有越来越多的传感器收集来自包括电源备份(UPS)、配电装置、开关设备和冷水机组在内的设备的数据。关于这些设备及其环境的数据由机器学习算法进行解读,这些算法深度分析性能和容量,并确定适当的响应,例如更改设置或者发送警报等。随着条件的变化,机器学习系统从变化中学习——它实际上是被训练为自我调整,而不是依赖于具体的编程指令来执行其任务。

  • 2022-01-18
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人工智能数据中心研究

通过对信息化与数字化技术的演进趋势、人工智能产业对数据中心的需求以及新基建相关政策进行分析,揭示了人工智能数据中心诞生的必然性,并给出人工智能数据中心的定义。在此基础上,提出数字化转型时代背景下,人工智能数据中心面临的机遇与挑战,并阐述了其作为新基建核心充分发挥作用的关键技术。

  • 2022-01-18
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深度解析5G与未来天线技术

按照业界的定义,天线是一种变换器,它把传输线上传播的导行波变换成在无界媒介(通常是自由空间)中传播的电磁波,或者进行相反的变换,也就是发射或接收电磁波。通俗点说,无论是基站还是移动终端,天线都是充当发射信号和接收信号的中间件。

  • 2022-01-18
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未来空基情报、监视与侦察系统对多域作战的支持

在过去的17年里,美国陆军情报界一直重点关注伊拉克和阿富汗的反恐和反叛乱行动。然而,有关全新作战环境的研究却给陆军呈现了一个充满争议和混乱无序的未来景象。敌人正在发展有助于削弱关键能力(如陆地、太空、网络空间和电磁频谱拒止能力)的手段,以谋求政治和军事优势。而在全新作战环境中所运用的战法使美军长期以来形成的优势转化为潜在弱点。其结果是,美国的相对军事优势和对竞争对手发动决定性打击的能力已被削弱,而空基情报、监视与侦察装备由于性能不足,已使美军无法与竞争对手相抗衡。陆军作为联合部队的重要组成部分,将通过实施多域作战,来获取竞争优势,并瓦解敌人的反介入和区域拒止能力。

  • 2022-01-18
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持续感知系统在边缘计算的应用

随着边缘计算技术的兴起,各种各样的感知系统给人类带来了便捷高效的生活。以日常使用的手机为例,工程师为其置入了各种各样的传感器,并通过运行其上的机器学习算法,部署了很多便捷的功能。例如,很多手机正面有一个光学传感器,当监测到使用者抬起手机时,系统通过智能算法做出判断并自动亮屏。大部分手机还配备了麦克风和智能语音助手,用户可以通过语音指令解锁手机或者下达各种任务。除此之外,很多手机配备了磁力传感器,据此来获得手机姿态来自动调整屏幕方向。

  • 2022-01-18
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网易有数机器学习平台批调度与k8s调度系统的深度解析

近几年来,AI和大数据异常火热,伴随着AI经常出现的一个词就是机器学习平台,作为一个机器学习平台,平台提供训练所需要的硬件资源,平台支持使用tfjob分布式训练任务训练模型,由于平台部署在私有集群,所以集群内项目的资源是有限的,在项目初期,项目训练任务不多的时候,每个任务都能获取足够的资源进行训练。

  • 2022-01-18
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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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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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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