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AI技术不是虚幻概念,在试错中改变世界

由于AI是一项复杂的新技术,它不像是我们身边的一系列实物,看得见摸得着,所以很多人认为AI就是一个概念。其实,这个看法是落后的,AI并非概念,而是真正的硬实力。AI应用不是为炫技,而是要落地生根

  • 2021-04-25
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云数据库ClickHouse核心技术解析

2020年ClickHouse就是一批黑马,成功脱颖而出,在各大互联网都受到青睐,头条、腾讯、快手、阿里都在使用ClickHouse,下面我们一起来学习一下阿里巴巴在ClickHouse中的经验分享。

  • 2021-04-25
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数据成本治理在有赞的实践-更木

有赞是通过 SaaS 起家的,经过多年的数据沉淀,有大量数据,可以说是一家大数据公司,但是有赞的最终目标是成为 AI 公司。在这个阶段,数据积累到一定体量,数据治理是非常有必要的。数据治理的最终目的也是服务 AI、做智能应用,发挥数据的价值,而质量和成本是数据价值的核心所在。在有赞,是如何衡量质量好坏、成本高低的?又是如何依靠产品,结合运营的手段,提升质量,降低成本的?本文,为你揭晓

  • 2021-04-25
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AI 终极问题:我们的大脑是一台超级计算机吗?

脑科学作为人类科学的最后前沿已取得重大发展。但截至目前,我们仍对大脑的诸多奥秘一知半解。是否可以将我们的大脑比拟为一台超级计算机?脑机接口的未来将如何发展?

  • 2021-04-25
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郑锴-数据湖存储架构选型

数据湖技术在大数据领域炙手可热,随着在云上的广泛部署和应用,其业务价值逐渐获得业界共识。传统的大数据平台如何基于数据湖架构进行平台升级,享受新一轮的技术发展红利?郑老师着重跟大家分享了数据湖架构和应用在存储上面临的主要挑战,以及方案选型和最佳实践。

  • 2021-04-25
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云数据库ClickHouse分析业务最佳实践

阿里云数据库ClickHouse二级索引功能近日已正式发布上线,主要弥补了ClickHouse在海量数据分析场景下,多维度点查能力不足的短板。在以往服务用户的过程中,作者发现绝大部分用户对ClickHouse单表查询性能优化问题感到无从下手,借此机会,本文会先为大家展开介绍ClickHouse在单表分析查询性能优化上的几个方法,基本涵盖了OLAP领域存储层扫描加速的所有常用手段。在解决过各种各样业务场景下的性能优化问题后,作者发现目前ClickHouse在解决多维搜索问题上确实能力不足,一条点查常常浪费巨大的IO、CPU资源,于是云数据库ClickHouse自研了二级索引功能来彻底解决问题,本文会详细介绍二级索引的DDL语法、几个典型适用场景和特色功能。希望可以通过本文让大家对ClickHouse在OLAP场景下的能力有更深的理解,同时阐述清楚二级索引适用的搜索场景。

  • 2021-04-25
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信息系统安全等级保护基本要求

计算机信息系统可信计算基对外部主体能够直接或间接访问的所有资源(例如: .主体、存储客体和输入输出资源)实施强制访问控制。为这些主体及客体指定敏感标记,这些标记是等级分类和非等级类别的组合,它们是实施强制访问控制的依据。计算机信息系统可信计算基支持两种或两种以上成分组成的安全级。计算机信息系统可信计算基外部的所有主体对客体的直接或间接的访问应满足:仅当主体安全级中的等级分类高于或等于客体安全级中的等级分类,且主体安全级中的非等级类别包含了客体安全级中的全部非等级类别,主体才能读客体。

  • 2021-04-25
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搜索推荐Serverless架构和业务中台技术实践-沈敏

TPP(阿里个性化平台)是阿里巴巴集团的大规模 Serverless 平台和搜索推荐业务大中台,核心价值是支持业务快速迭代,让用户只关注自己的业务逻辑,除服务搜索推荐外同时涵盖优酷 / 菜鸟 / 盒马 / 饿了吗 / 阿里健康等 62+BU,2018 年双 11 峰值达到 270w+QPS。TPP 以 Serverless 架构为基础构建搜索推荐业务大中台,提供 Faas(函数计算),SpringBoot,全图化等多种开发方式,24 小时自动弹性和流量调度让千级别推荐场景自动伸缩,实现资源利用率更大化,让开发同学从运维中解放。图化算子化方案让用户更快构建标准流程和扩展,让用户进一步专注于业务逻辑,性能和效率得到大幅提升

  • 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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

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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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2026综合算力全景分析

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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