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GPU的发展历程、未来趋势及研制实践

凭借GPU强大的计算能力,超级计算机在数据处理、物理模拟、天气预测、现代制药、基因测序、先进制造、人工智能、密码分析等方面都有着广泛的应用。在2020年的新冠肺炎疫情中,更是为医疗卫生科研人员提供了巨大的帮助,为抗疫斗争赢得了宝贵的时间。从GPU在新冠肺炎疫情中的实际应用情况出发,回顾了GPU诞生至今40余年的主要发展历程,分析其发展趋势,提出了未来可能的若干发展方向,并结合本单位GPU研制实践,阐述了国产GPU研制的特点及现状,列举了多项关键技术,对国产GPU的未来发展提出了展望。

  • 2021-07-21
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4.李劲松[终稿][云邪-之信] 深入探索 Flink SQL 流批统一的查询引擎与最佳实践

.容错- Batch shuffle mode .资源模型一提高资源利用率 . Hive集成- Meta/Format/UDF 兼容 . SQL优化-丰富完善的Rules . SQL支持-完善的SQL支持,包括TPC-DS等测试集 .算子一高性能优化

  • 2021-06-29
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1.李钰Flink 1.10状态存储改进和优化

●内存层:高效的缓存策略 Memory Layer: More Eficient Cache Policy ●本地缓存层: page粒度的本地缓存 Local File Cache Layer: Read/Write at Page Granularity ●分布式持久化层:存储计算分离 Distributed Storage Layer: Native Dis- Aggregation Arch

  • 2021-06-29
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车联网及北斗高精定位专题研究

高精定位及高精地图的应用是自动驾驶L3及以上级别实现的技术基础。以GNSS为基础引入RTK技术和惯性导航技术,其次随着地左增强和星基增强系统的不断升级,定位的精度将从米级提升到分米级甚至厘米级,能更好的适应沙漠、城市、地下、极端天气等复杂环境,我们认为这些技术的完善与结合是自动驾驶L3及以上级别实现的基础。

  • 2021-06-25
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理解Spring:AOP的原理及手动实现

到目前为止,我们已经完成了简易的IOC和DI的功能,虽然相比如Spring来说肯定是非常简陋的,但是毕竟我们是为了理解原理的,也没必要一定要做一个和Spring一样的东西。到了现在并不能让我们松一口气,前面的IOC和DI都还算比较简单,这里要介绍的AOP难度就稍微要大一点了。

  • 2021-06-30
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工业互联网中基于优先级的多业务实时编排方法

本发明涉及工业互联网中基于优先级的业 务实时调度方法,该方法中首先将业务进行分 类,然后根据优先级的高低让通信双方发送带时 间戳的报文,从而根据时间戳实时计算工业互联 网中端到端延时。该方法操作简单,容易实现,且 适用范围广。

  • 2021-06-21
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给水用聚乙烯PE管道系统第2部分管材

本部分起草单位:山东胜邦塑胶有限公司、永高股份有限公司、亚大集团公司、广东联塑科技实业有限公司、顾地科技股份有限公司、浙江伟星新型建材股份有限公司、沧州明珠塑料股份有限公司、四川金易管业有限公司、天津军星管业集团有限公司、湖北金牛管业有限公司、浙江中元枫叶管业有限公司、福建亚通新材料科技股份有限公司。

  • 2021-05-14
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一种先进的清洁精细冶金技术——真空冶金

“冶金”就是从矿物中提取金属或金属化合物,用各种加工方法将金属制成具有一定性能的金属材料的过程和工艺。冶金具有悠久的发展历史,从石器时代到随后的青铜器时代,再到近代冶金工业的建立和发展,人们不断探索各种工艺方法,以减少大气环境和杂质对金属材料冶炼的影响,但一直无法从根本上解决这一难题,直到真空冶炼技术的出现,才使冶金技术有了根本性的突破。

  • 2021-06-03
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

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产品介绍

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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