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区块链产业现状与技术应用分析报告

目前区块链技术和产业还处于发展初级阶段,在社会认知、行业监管、技术应用和人才培养等多个方面均面临着挑战。前瞻产业研究院发布《2019年区块链产业现状与技术应用分析报告》,深度解析区块链产业应用现状、前景及挑战。

  • 2021-03-26
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医疗+区块链:在多领域的应用变革

区块链技术的主要优势是去中心化、基于共识机制的信息传输和共享、信息的不可篡改三个方面,确保各种场景下的信息安全。纵览目前区块链技术的发展和医疗领域的特征,主要可分为如下三个方面:健康医疗数据与资产管理、支付与理赔和供应链管理。区块链作为一种使能技术,能够优化和解决目前医疗领域存在的诸如信息安全、数据孤岛、信任体系不健全和监管溯源复杂等难题。技术层面上,区块链技术本身的性能效率、智能合约的可靠性、系统安全性、跨链融合存在的瓶颈都需要进一步研究。

  • 2021-03-26
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区块链+AI行业应用

中共中央政治局10月24日下午就区块链技术发展现状和趋势进行了第十八次具体学习,中共中央总书记习近平在主持学习时强调,区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用,我们要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口,明确主攻方向,加大投入力度,着力攻克一批关键核心技术,加快推动区块链技术和产业创新发展,充分发挥快联在促进数据共享,优化业务流程,降低运营成本,提高协同效率,建设可信体系等方面的作用。

  • 2021-03-26
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5G 基站设备技术

随着 3GPP 公开发布第一个 5G R15 国际标准,韩国、美国等国家都相继宣布5G 商用计划,全球进入 5G 商用网络部署阶段。6 月 6 日,工信部向中国联通正式颁发 5G 牌照,中国正式进入 5G 商用元年,国内 5G 商用驶入快车道。与 4G 国际标准不同,5G 国际标准通过候选方案讨论、标准讨论等过程,最 终形成全球统一的标准,从而集中全球产业链加快 5G 发展。5G 标准从技术层面竞争,逐步上升到国家综合实力的竞争,争夺 5G 标准核心技术和重大技术创新是各国企业的首要目标。

  • 2021-03-26
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ARM架构及框架揭秘

在全球的计算产业中,ARM计算机正作为逆袭者,快速崛起。近期,ARM计算生态捷报频传。苹果发布了全新一代的acbook Air,与以往最大不同的是此次苹果放弃了使用多年同的 Intel 处理器,而使用了基于ARM 架构的M1处理器。

  • 2021-03-25
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5G与车联网的融合

自动驾驶实现技术路线分为自主式自动驾驶与车路协同式自动驾驶。自主式自动驾驶存在单车成本高、感知受限、决策准确性低、无法协同等问题,使得车路协同式自动驾驶成为发展趋势。车路协同需要高速、稳定、低时延的通信技术作为保障

  • 2021-03-25
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人工智能芯片技术

人工智能(Artificial Intelligence,英文缩写为AI),是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、 方法、技术及应用系统的一门科学技术。人工智能的本质是对人类思维过程的模拟。从1956年正式提出 “人工智能”概念算起,在半个多世纪的发展历程中,人们一直在这一领域进行长期的科学探索和技术攻坚, 试图了解智能的实质。和任何曾经处于发展过程中的新兴学科一样,人工智能早期发展并非一帆风顺,它 曾受到多方质疑,不断经历起伏。近些年,大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施 的演进,使得持续积累了半个多世纪的人工智能产业又一次迎来革命性的进步,人工智能的研究和应用进 入全新的发展阶段。

  • 2021-03-25
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5G专网7大部署方案

什么是5G专网? 5G专网,称为local 5G network,或者private 5G network,指专用于特定行业或企业的移动通信网络。 区别于专网,今天我们使用的智能手机连接的2/3/4/5G移动通信网络称为公网。公网就是一个“公共场所”,数以亿计的移动用户共享同一个网络,同样的频段资源和网络设备。

  • 2021-03-25
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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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