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知识图谱标准化白皮书

知识图谱以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系,将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱给互联网语义搜索带来了活力,同时也在智能问答中显示出强大威力,已经成为互联网知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起,成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一

  • 2021-02-15
  • 阅读1421
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基于Docker的动态负载均衡弹性伸缩系统

通过Docker容器快速实现弹性伸缩,既保证了应用系统的稳定可靠;同时也将Docker容器简单易用,轻快便捷的优势发挥到最大,提高了资源利用率,节约成本。论文采用Telegraf、Influxdb和Grafana组合的监控方案,通过对应用容器的监控,实时掌握应用容器CPU、内存等资源使用情况;Etcd组件作为服务发现机制,提供当前系统可用的容器数量;Confd组件和Haproxy组件做动态负载均衡。实验测试表明,当系统面临大流量、高并发用户请求时,通过本系统弹性伸缩以后,实现负载均衡。为企业构建稳定、高效、可靠的应用系统提供参考。

  • 2021-02-13
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一种基于负载特征预测的容器云弹性伸缩策略

当前主流的容器云平台Kubernetes,利用基于阈值的弹性伸缩策略提供弹性伸缩服务时存在2个问题:一是不区分应用类型,采用单一指标不能准确衡量复合型应用负载情况;二是在应用遭遇暂时的负载增减时容易造成伸缩抖动,导致额外的系统耗费和资源浪费.针对上述问题,提出一种基于负载特征预测的容器云弹性伸缩策略,该策略利用不同的负载特征区分应用类型,对复合型应用类型采取多个指标衡量负载情况;为减少无谓的伸缩抖动,该策略同时利用应用的负载预测值和当前负载值共同进行伸缩决策.实验结果表明,与Kubernetes基于阈值的弹性伸缩策略相比较,该策略能更准确衡量CPU/MEM复合型应用负载情况,在应用遭遇暂时性负载增减时能减少无谓的伸缩抖动.

  • 2021-02-13
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柔性企业信息化评价系统的设计与应用

分析了企业信息化评价中存在的问题,提出了一种柔性的企业信息化评价系统工具.论述了柔性化企业信息化评价系统的要求和功能特点,系统地研究了评价系统的体系结构及其实现技术.采用业务过程技术、动态数据链表和数据仓库等技术,通过系统驱动引擎、配置规则库、评价方法库、评价指标库、系统数据接口5个部分,实现规则/指标的自动匹配、数据转换和评价方法的调用.最后,以港口企业煤炭物流信息集成系统为背景,结合国家企业信息化效能指标,介绍了其应用,并分析了评价结果,对系统进行了验证.

  • 2021-02-13
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深度学习基础-经典卷积神经网络

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。经典的神经网络结构,分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。

  • 2021-02-13
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钴弹:一种比原子弹、氢弹厉害数千倍的可怕武器

只存在于设想中的核武器。假设在中子弹外面裹一层钴59,在平流层引爆,中子弹爆炸发出的中子打在钴59上,变成钴60,钴60在平流层跑遍整个地球大气层。钴60衰变产生的射线会破坏生物DNA,地球生物会在短时间之内全部灭亡。这种炸弹的辐射更加严重,还会产生更加强烈的伽马射线。

  • 2021-02-10
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机器学习基础图表:概念、原理、趋势和算法

四大会计师事务所之一的普华永道(PwC)发布了多份解读机器学习基础的图表,其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读,机器之心对这些图表进行了编译和拆分,分三大部分对这些内容进行了呈现,希望能帮助你进一步扩展阅读。

  • 2021-02-09
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软件技术发展趋势研究

软件技术是信息技术产业的核心之一,也是软件产业、信息化应用的重要基础。当前,信息技术正处于新一轮重大 技术突破的前夜,它将有力地推动信息产业、软件产业的发展,同时会对软件技术提出新的需求,也必将引发软件技术的重 大变革。文章通过对影响软件技术发展主要因素的分析,认为近期软件技术的发展趋势是以网络化、融合化、可信化、智能 化、工程化、服务化为特征,并且呈现出新特点与新内涵,以适应软件产业对软件技术的新要求。文中详细诠释了软件技术 发展趋势的新特点和新内涵。最后指出,软件产业的发展必须以软件技术为基础,软件技术的发展必然以软件产业为动力。

  • 2021-02-09
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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2025中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告

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2026面向行业的”云 AI“应用研究报告-AI行业云平台助力行业大模型应用落地

行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前,人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段,随着“人工智能+”行动的深入推进,AI不再仅是实验室中的算法模型,而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力,更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此,能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下,逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎

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2025年中国出口新动能与企业信心指数报告

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