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2023年NICC新型智算中心技术体系白皮书55页

新型智算中心的建设是一个系统工程,需要“算存网管效”多个维度的协同设计。中国移动从自身战略转型出发,为构建智能服务的核心和基础,定义新型智算中心技术体系架构,并面向未来大模型孵化,从新互联、新算效、新存储、新平台和新节能等五个领域提出下一代技术演进建议,希望本白皮书能够为合作伙伴在新型智算中心的硬件设备选型、算力集群设计、机房散热规划、软硬工程调优、全局运营调度等多个方面的技术路线选型提供帮助。

  • 2024-03-19
  • 阅读728
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如何使用Arctic更好地玩转ApacheIceberg

导读 数据基础设施发展的脚步从未停歇,当前风头正盛的是湖仓一体(Lakehouse)。Arctic 是由网易开源的搭建在 Apache Iceberg 等数据湖表格式之上的湖仓管理系统。本文将分享如何使用 Arctic 更好的玩转 Apache Iceberg。 下面的介绍分为四个部分: 1. Apache Iceberg 简介及原理 2. Apache Iceberg 在网易的实践 3. Arctic 如何高效治理 Apache Iceberg 4. Arctic 未来规划

  • 2024-03-19
  • 阅读324

一文搞懂蚂蚁集团TuGraph图数据库

本文将从什么是图数据库,以及为什么要做图数据库开始,介绍 TuGraph 的特性以及未来规划。 介绍围绕下面三点展开: 1. 图数据库简介 2. TuGraph 简介 3. TuGraph 规划

  • 2024-03-19
  • 阅读496

第三代Notebook:Byzer-Notebook如何助力数据工程、分析,以及机器学习?

今天主要讲解 Byzer-Notebook Web IDE,被称之为第三代 Notebook,是因为它和其他的 Notebook 有不太一样的地方。 今天的介绍会围绕下面三部分展开: 1. Byzer Notebook 基本介绍 2. Byzer Notebook实操演示 3. 回顾与总结

  • 2024-03-19
  • 阅读440

FinBench:金融场景下的图系统选型

FinBench,全称 Financial Benchmark,是蚂蚁集团基于业务实践总结出来并在 LDBC 组织下多厂商共同建设的金融图场景系统基准评测,本次分享题目为《FinBench:金融场景下的图系统选型》,该文章内容基于 TuGraph 社区 MeetUp 演讲实录整理。

  • 2024-03-19
  • 阅读357

NVIDIANeMo如何支持对话式AI任务的训练与推理?

NeMo 是 NVIDIA 用于对话式 AI 的深度学习工具包,它可以用于自动语音识别(ASR, Automatic Speech Recognition)、自然语言处理(NLP, Natural Language Processing)、文本合成语音(TTS, Text to Speech)等多个对话式 AI 相关任务的训练和推理。本次分享将重点介绍如何通过 NeMo 训练 ASR 模型、NeMo 对中文语音的支持和对其他 Speech AI 相关应用的支持。

  • 2024-03-19
  • 阅读389

小布虚拟人与多模态技术演进

今天的分享题目是《虚拟人、多模态和通用智能之间的联系》。 主要包括以下四大部分: 1. 小布虚拟人技术进展 2. 小布多模态技术进展 3. 通用智能之我见 4. 三者之间的联系

  • 2024-03-19
  • 阅读302

面向统一的AI神经网络架构和预训练方法

本文是胡瀚老师于 2022 年 12 月 17 日在 DataFunCon 线上大会上的直播分享的文字稿,全文内容在不改变原意的基础上整理而成。 最近几年,以自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等应用领域为代表的人工智能正在经历大一统的变革,本文从计算机视觉的视角出发,对这一走向统一的趋势进行了探讨。 报告主要包括以下三个方面: 1. NLP 和 CV 的大统一趋势及其背景 2. 神经架构融合 3. 预训练融合

  • 2024-03-19
  • 阅读306
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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