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华为行业数字化转型方法论白皮书

数字化转型势在必行,这已成为所有企业CIO的共识。但在现实中,很多数字化转型计划还是陷入重重困难,其原因大多在于企业内部对数字化转型的认知还不够透彻。尤其是对于那些业务正处于发展和上升期的公司,各个部门的负责人往往认为:我的业务很好,为什么要变?直到现在,同样的问题依旧在困扰着不少CIO。

  • 2021-06-23
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h3cEPON技术白皮书

随着个人视频、高速互联网游戏和高清晰电视(HDTV)等服务需求的迅速增长,用户对宽带服务的带宽要求也急剧提高。中国电信和中国联通两大国内全业务运营商近期也都为最终用户拟定了带宽升至20~30Mbit/s乃至50~100Mbit/s的目标。更高的带宽要求将对技术和方案提出新的挑战,向10GEPON的升级已成为迫切的需求。

  • 2021-06-23
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C34-云计算从畅想走向现实

“云计算”概念由Google提出,一如其名,这是一个美丽的网络应用模式。云计算时代,可以抛弃U盘等移动设备,只需要进入Google Docs页面,新建文档,编辑内容,然后,直接将文档的URL分享给你的朋友或者上司,他可以直接打开浏览器访问URL。我们再也不用担心因PC硬盘的损坏而发生资料丢失事件。

  • 2021-06-23
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IDC及云计算知识大全

IDC机房的盈利模式非常简单,就是出租。利润=出租收入-固定资产折旧-运营费用。出租收入与出租率和单个机柜的出租价格有关。

  • 2021-06-23
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HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案,具备高性能、高可用、高扩展特性,可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能,并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、B系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统,发现数据的内在价值。

  • 2021-06-24
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Python_与大数据分析(Python基础)

Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言,Python语言是数据分析师的首选数据分析语言,也是智能硬件的首选语言。

  • 2021-06-24
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大数据工作流程

MapReduce是一套软件框架,包括Map(映射)和Reduce(化简)两个阶段,可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总,从而完成海量数据的并行处理。

  • 2021-06-24
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大数据汇报ppt(内部精华版)

所谓“大数据”(big data)指的是这样一种现象:一个公司日常运营所生成和积累用户行为数据“增长如此之快,以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭,困难存在于数据的获取、存储、检索、共享、分析和可视化等方面。”这些数据量是如此之大,已经不是以我们所熟悉G或T为单位来衡量,而是以P、E或Z为计量单位,所以称之为大数据。

  • 2021-06-24
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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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