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云计算及其发展

2006年8月,Google?在业界首次提出“云计算”(Cloud Computing)的概念;同年亚马逊相继推出在线存储服务?S3?和弹性计算云?EC2?等云服务。共同开启云计算快速发展大幕。 云计算具有“弹性资源、按需服务、多模接入”等特征;具有“充分共享、性价优良、节能降耗”等优势; 经历十年,云计算改变了传统商业模式和市场运行模式。随着市场接受度提高,云计算进入了市场收获阶段;成为兵家必争之地,成为科技公司的增长引擎;

  • 2022-01-04
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城市智慧交通管理大数据平台架构及设计探讨

随着我国经济高速发展以及城市建设脚步不断加快,交通拥堵、交通肇事等问题日益严峻,城市交通管理压力与日俱增。与此同时,交通管理相关数据来源广泛、数据类型多样、数据质量参差不齐,制约着城市交通管理的数字化、智慧化进程。为了高效整合多源异构交通数据资源,提出了城市智慧交通管理大数据平台架构,并针对平台建设原则、主要功能结构、关键技术进行探讨,能够为城市智慧交通管理大数据平台的建设提供理论支持和技术积累。

  • 2022-01-04
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5G“机卡网业”协同发展支撑方案

当前,5G业务推广及5G网络建设工作正在各地同步推进,5G终端和5G用户标签的数据越来越多地被应用到营销和规划建设中,阐述了一套支撑5G“机卡网业”协同发展的数据分析方案,包括5G终端的识别、5G用户的识别以及5G终端用户业务分析及驻留分析模型等。

  • 2022-01-04
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自动化机器学习平台的技术现状及趋势

数据科学平台,当前在一定程度上越来越关注与面向机器学习的关联性分析。而这个技术重点,其实就是围绕以机器学习方法,进行从数据存储、获取、处理、特征提取、方法及参数选择、训练、部署、应用挂接等这个大过程、大闭环的实现。从这个角度,数据科学平台、开始与数据分析平台、机器学习平台、人工智能平台具有了越来越多的同质性。

  • 2022-01-05
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边缘计算助力工业互联网创新发展

近年来边缘计算的热度达到了一个前所未有的高度,今天前面的几位来自各个领域的专家从不同角度介绍了边缘计算的发展态势,这正是边缘计算非常火的一个原因,它是跨场景、跨领域的共性技术,广义概念覆盖非常广,所以运营商、互联网厂商,不同产业阵营都在做边缘计算。而工业、交通、农业等不同行业也都在用边缘计算。可以说边缘计算受到了产、学、研、用各方的高度关注。

  • 2021-12-31
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5G NR控制信道容量能力综合分析

文章首先分析了PDCCH的结构、DCI格式和容量能力,当配置的OFDM符号是1、2、3个时,可用的CCE数分别是45、90、135个,根据DCI格式的不同,可用的PDCCH数分别是11-22、22-45、33-67个。 然后分析了PUCCH的格式、UCI的负荷和每个PUCCH格式的容量能力,根据承载的UCI不同,同一个PRB上可以复用1-12个PUCCH格式0;根据PUCCH的长度和是否时隙内跳频,同一个PRB上可以复用12-84个PUCCH格式1;根据PUCCH的长度和分配的PRB数,PUCCH格式2可用的bit数是16-512个;根据PUCCH的长度、分配的PRB数、是否有额外的DM-RS、调制方式,PUCCH格式3可用的bit数是24-4608个;同一个PRB上可以复用2个或4个PUCCH格式4,根据PUCCH的长度、是否有额外的DM-RS、扩频因子、调制方式,1个PUCCH格式4可用的bit数是6-144个。

  • 2021-12-31
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GTI5G和云化机器人白皮书

云化机器人的基本特征是由云中的“大脑”进行控制。位于云端数据中心的“大脑”利用人工智能和其他先进的软件技术来控制本地机器人执行任务。与本地机器人相比,云机器人将产生新的价值链,新的技术

  • 2022-01-03
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电力行业信息化建设交流文档

国家电网公司:投资建设运营电网为核心业务,经营区域覆盖26个省、自治区、直辖市,覆盖国土面积的88%以上。 其下分五家区域电网公司:东北电网公司、华北电网公司、华东电网公司、华中电网公司、西北电网公司;24家省、自治区、直辖市电力公司;及其他一些研究机构等; 南方电网公司:投资建设运营电网为核心业务,经营区域包括南方五省:海南、广东、广西、云南、贵州五省;

  • 2021-12-30
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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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从零上手OpenClaw科研智能体-厦大团队

OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)

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