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可视化界面设计中最简单的事

在工业自动化以及自动化和信息化结合的管理控制项目中,软件可视化界面的表现质量与用户体验直接相关,是软件产品最接近用户的部分,是产品的“脸面”。虽然功能性是用户在选择软件时首要考虑的因素,但在功能性大致相同的情况下,软件可视化能力越强就越会得到更多用户的青睐。在项目应用中,一个完整、易用、简洁、美观、大气的界面,不但可以引导客户正确高效完成信息获取和指令操控,还可以很好地提升用户的感官体验,给用户带来使用上的舒适感和美感。

  • 2021-03-17
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工业软件行业深度研究报告-大水养大鱼,工业软件行业腾风起

行业空间广阔,市场需求旺盛,大水养大鱼,为国内工业软件企业提供广阔发展空间。工业软件大致可分为设计研发、信息管理、生产控制管理、工业嵌入式软件和工业集成平台五大类。2019年国内市场规模约2000亿元,未来几年增速维持约16%,达全球市场增速的三倍以上。国内工业软件渗透率较低,CAM、MES、CRM等仅为20%左右,PLM等产品渗透率不足20%。随着国内工业发展,渗透率有望进一步提升。广阔的行业空间给予国内工业软件企业宽广的发展舞台。

  • 2021-03-17
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工业软件行业深度报告132页

工业软件,不仅仅是工业信息化工具。工业软件,不仅涉及到各个工业垂直领域(航天航空、机械、汽车、消费电子、军工、制药等),同时涉及到工业工艺的各个流程环节(研发、生产、管理、协同等)。工业软件只是一个大的范畴,不同环节对应的工业软件差异比较大,标准化程度也不一样。 “ 工业 ” 和 “ 软件 ” 的相互影响。

  • 2021-03-17
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人工智能专用SoC芯片IP需求分析

目前支持AI计算开发的半导体有独立加速器和 in-memory/near-memory 计算技术两种。独立加速器以某种方式连接到应用处理器,并且有一些应用处理器在设备上添加了神经网络硬件加速。独立加速器可以通过芯片与芯片的互连而实现了将硬件扩展到多个芯片的巨大创新,从而实现最高性能,in-memory 和 near-memory 计算技术主要满足减少能耗需求。

  • 2021-03-16
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中国信通院:物联网白皮书(2020)

随着物联网被明确定位为我国新型基础设施的重要组成部分,成为支撑数字经济发展的关键基础设施,其面临的碎片化、安全风险、成本高必将成为未来规模化发展的关键难题。 本白皮书从用户侧和供给侧出发,分析物联网三大核心问题的需求,总结问题涉及关键环节的发展现状及问题,给出针对性策略建议。

  • 2021-03-16
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详谈6G到底是什么?

尽管全球5G才刚开始,但研究机构已把目光转向6G技术了。近日,芬兰奥卢大学发布了全球首个6G白皮书,此白皮书是基于70位受邀专家于2019年3月在芬兰拉普兰举行的首届6G无线峰会特别研讨会上分享的观点,涵盖6G的关键驱动因素、研究要求、挑战和研究问题等。

  • 2021-03-16
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数字化转型的本质

什么是数字化转型的本质?我们认为,数字化转型的本质是,在数据+算法定义的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率,构建企业新型竞争优势。当前,全球信息通信技术正进入技术架构大迁徙时代,企业数字化转型正在经历从基于传统IT架构的信息化管理(数字化转型1.0),迈向基于云架构的智能化运营(数字化转型2.0)。如何理解和认识企业数字化转型,这十个关键词也许可以帮助勾勒出数字化转型的本质:

  • 2021-03-16
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工业企业全业务域数据资源中心55个关键术语及解析

马化腾说“互联网的下半场属于产业互联网”。工业企业全业域数据资源中心的数据包含从客户需求、销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货交付、售后服务、运维、报废回收、再制造等整个产品全生命周期生产数据。全业务数据中心是产业互联网的数据源头,全业务数据中心将从应用层、IT系统层、控制层、IOT层及基础架构层推进产业互联网的数据进化。

  • 2021-03-16
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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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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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