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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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数字化工厂智能制造案例分享

智能生产服务器和ERP服务器独立部署。通过ERP服务器获取基础档案数据、业务相关数据。并将生产执行数据回传给ERP服务器。

  • 2021-04-30
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阿里巴巴搜索推荐实时数仓演进之路

阿里巴巴电商搜索推荐实时数据仓库承载了阿里巴巴集团淘宝、淘宝特价版、饿了么等多个电商业务的实时数仓场景,提供了包括实时大屏、实时报表、实时算法训练、实时A/B实验看板等多种数据应用支持。

  • 2021-04-17
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机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择

正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾,并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议,用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法,比如模型评估和选择中的Holdout方法等;介绍了bootstrap技术的不同变体,通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计(performance estimates)的不确定性;在讨论偏差-方差(bias-variance)折中方案时,对比了留一交叉验证法(leave-one-out cross validation)和k-fold交叉验证法,并提供了在k-fold交叉验证中最优k值的选择技巧。

  • 2021-04-18
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智能机器人技术产业发展白皮书(2023)

本研究共得到以下核心观点。技术方面,智能机器人存在深度智能驱动、高效以虚驭实、泛在敏捷操作及多元感知交互的技术趋势。产业方面,智能机器人存在操作系统与平台重要性提升,科技企业话语权增强和产业生态开放化的趋势。

  • 2024-02-18
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工信部——智能制造典型场景参考指引(2025年版)

智能制造典型场景是智能工厂建设的基础,是推进智能制造的基本业务单元。面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节开展工厂的业务解耦,通过新一代信息技术与制造技术深度融合,部署智能制造装备、工业软件和智能系统,以数字化、网络化、智能化方式进行业务重构,形成标准化、可推广的智能制造典型场景,进而集成贯通构成智能工厂。根据智能制造多年探索实践,结合技术创新和融合应用发展趋势,凝练出8个环节的40个智能制造典型场景,作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。

  • 2025-05-22
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阿里云产品体系

企业级安全保障∶支持存储安全(BYOK存储加密)、访问安全(公网/VPC网络访问控制)、内容安全(镜像安全扫描)、交付安全(镜像加签、内容可信),99.95%服务可用性,提供端到端企业级安全保障。?全球分发加速∶支持全球多地域同步,保障跨海同步成功率99.95%。支持全球统一域名,确保智能就近拉取。?多场景分发提效∶ 支持大镜像按需加载提效 3 倍, 支持 P2P千节点大规模分发,多场景分发加速提效。?云原生应用交付∶ DeVSecOps交付升级,全链路可观察、可追踪、可自主配置,加速云原生应用安全高效交付。

  • 2021-04-15
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大数据可视化分析综述

可视分析是大数据分析的重要方法.大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时,充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势,将人、机的各自强项进行有机融合,借助人机交互式分析方法和交互技术,辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧.主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发,分析了支持大数据可视分析的基础理论,包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论.在此基础上,讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、多维的可视化技术.同时探讨了支持可视分析的人机交互技术,包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向 Post-WIMP 的自然交互技术.最后,指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战.

  • 2021-04-16
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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预计在未来更高传输速率的时代,“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构,应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势,承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性,承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系,而是基于应用场景的深度协 同与互补。

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AI漫剧最佳实践 - AI如何重构短剧内容生产链路

当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去,我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在,当产能不在稀缺,真正的痛点是什么?

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具身智能技术与产业发展报告

人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表,重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界,通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度,具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。

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具身智能(人形机器人)产业发展蓝皮书(2026年)

当人工智能从虚拟算法的数字世界,迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代,人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体,正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。

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