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数据中心识标签管理

作为数据中心安全生产的重要保障组成,完善的标识标签有助于避免针对数据中心设施的各类误操作,降低安全事故发生的可能性。一起数据中心重大事故可能就起因于一个小编号标签的内容错误,一个明显处张贴的警示标识可能就避免了一起外来人员随意触碰导致的安全事故。

  • 2021-06-28
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数据中心数据管控与数据应用

巩固联通/电信市场成果,以提升客户感知为主,形成与竞争对手的差异化优势深层挖掘并快速提炼客卢显性、隐性需求,形成面向行业客户的专业化解决方案,为客户提供专业化能力支撑打造并形成业界领先的BI产品线创造对客户有价值的、富有生命力的产品,形成公司与竞争对手之间的差异化优势。

  • 2021-06-28
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数据中心交换产品价值介绍-非虚拟化版

7×24小时网络服务是数据中心建设关注的第一要素。在可控范围内,从设备、链路、网络三方面完全保证网络不中断。 智能高可用IP设计-单机环境下无故障设计

  • 2021-06-25
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数据中心机房可视化能源管理系统教材

数据中心机房节能领域主要包括∶建筑节能、动力与照明节能、空调与机房热管理节能、能耗监控与智能管理、新技术节能。在建筑节能部分,应首先保证机房密封状态,其次应规划好需要制冷的空间,从细节着手,为数据中心机房的节能减排打下基础。

  • 2021-06-25
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IBM构建以客户为中心的数据中心平台

电信重组后三家运营商实力更趋均衡,全业务运营必然导致竞争越来越激烈。三家运营商业务扩展至移动业务、固网业务、互联网业务的全业务运营商;客户群涵盖了个人客户、家庭客户、企业客户这三大群组。

  • 2021-06-25
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IDC数据中心安防监控总体设计

所谓IDC,即互联网数据中心,是指在互联网上提供的各项增值服务,具体包括申请域名、租用虚拟主机空间、主机托管等业务。IDC数据中心是一个实现信息的集中处理、―存储、传输、交换和管理的物理场所,包含机房基础设施、IT基础设施、业务系统和数据等内容。机房基础设施包含供电、制冷、机柜、消防、监控等系统,保证―IT设备的安全可靠运行;IT基础设备包括服务器、存储、网络等设备,是业务系统运行及数据存储的基础;业务系统运行于IT设备之上,数据存储于IT设备之中,业务系统及数据对最终用户提供服务。

  • 2021-06-25
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基于BIM+GIS融合技术的项目管理平台研究与应用

国家大力推动提高建筑业信息化水平,着力增强BIM、大数据、人工智能、移动通讯、云计算、物联网等信息技术集成应用能力,而BIM是建筑信息化的基础,按住建部要求,到2020年末,政府投资新立项项目勘察设计、施工、运营维护中,集成应用BIM的项目比率达成90%。

  • 2021-06-28
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智能终端TEE白皮书-中文版

智能终端TEE(Trusted Execution Environment),可信执行环境,该环境可以保证不被常规操作系统干扰的计算,因此称为”可信”。这是通过创建一个可以在TrustZone的”安全世界”中独立运行的小型操作系统实现的,该操作系统以系统调用(由TrustZone内核直接处理)的方式直接提供少数的服务。另外,TrustZone内核可以安全加载并执行小程序”Trustlets”,以便在扩展模型中添加”可信”功能。Trustlets程序可以为不安全(普通世界)的操作系统(如Android)提供安全的服务。

  • 2021-06-25
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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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