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终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了

我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。 什么叫计算、网络、存储资源? 比如你要买台笔记本电脑,是不是要关心这台电脑是什么样的CPU?多大的内存?这两个就被我们称为计算资源。

  • 2021-02-25
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基于大数据的软件项目知识图谱构造及问答方法

随着软件规模的不断扩大、软件演化周期的不断延长,构建软件项目知识图谱对软件维护、软件开发的意义越来越重大。如何基于软件项目开发过程中产生的源代码、邮件列表、缺陷报告等多源异构大数据,快速构建语义关联丰富的软件知识图谱,是软件工程领域亟待解决的关键问题。提出了以代码结构为核心的软件知识图谱模型,建立了“知识抽取-知识融合”两层软件知识图谱构造框架,该框架支持软件项目知识图谱的自动构造以及基于知识图谱的软件项目智能问答,有效提高了软件项目理解和软件复用的效率。目前,软件项目知识图谱已经在Apache开源社区以及国内著名软件企业成功展开应用实践。

  • 2021-02-24
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终于有人把区块链讲明白了

区块链可以借由密码学,串接并保护内容的串联交易记录(又称区块)。在区块链中,区块内容具有难以篡改的特性,每一个区块都包含了前一个区块的加密散列、相应时间戳记以及交易数据(通常用Hash树计算的散列值表示)。用区块链串接的分布式账本能让交易双方有效地记录交易,且可永久查验。

  • 2021-02-24
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终于有人把知识图谱讲明白了

知识图谱的概念诞生于2012年,由Google公司首先提出。知识图谱的提出是为了准确地阐述人、事、物之间的关系,最早应用于搜索引擎。知识图谱是为了描述文本语义,在自然界建立实体关系的知识数据库。一般情况下,我们可以使用关系图来表示知识图谱。

  • 2021-02-24
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网络数字视频监控系统技术方案

整个系统主要由前端 81 个监控点及 NVR高清网络硬盘录像机等构成。监控系统主要 由前端图像数据采集硬件和管理及视频采集部分(高清网络摄像机)组成,完成对本地区 域的监控管理和向上级中心的数据转发功能;监控管理中心主要由硬盘录像机及交换机等 集中管理系统设备组成,完成对各监控点的视频解码上显示器、回放等。

  • 2021-02-17
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私有云PaaS平台架构设计指导方案

PaaS整体架构概念的解析和指导建议,对于功能分解、持续集成、负载均衡、部署方式、镜像仓库以及技术选型都做了全面剖析。

  • 2021-02-17
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体检信息化平台解决方案

该方案主要是解决医院提价平台数字化、信息化的方案,传统的体检方式,是通过纸质媒介来把病例的信息录入,这样非但效率低下,而且不易于保存存档。该方案能够使医护体检人员快速的、精准的去录入体检人员的信息,能够大批量、有序化的存储病例信息,提高相关体检单位的整体工作效率。

  • 2021-02-16
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过程控制系统机理建模

从以下方面介绍过程控制系统机理建模方面的内容1. 过程机理分析建模2. 过程试验建模3. 过程变量检测及变送4. 成分分析仪表5. 过程参数采集6. 过程控制仪表

  • 2021-02-15
  • 阅读1598
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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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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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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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