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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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谷歌利用人工智能设计的芯片揭示了智能的本质

InfoQ 中文站曾经翻译并分享过《谷歌的深度学习在 AI 芯片中找到了一条关键路径》,该文介绍了 ZDNet 与谷歌大脑总监 Jeff Dean 谈到谷歌如何使用人工智能来推进定制芯片的内部开发,从而加快软件开发。使用人工智能设计芯片来运行人工智能,这本身是一件非常有意思的事。本文作者探讨了他对谷歌使用人工智能为人工智能设计芯片的思考。

  • 2021-07-21
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数据治理框架技术方案

在我国,各行业的信息化发展和建设水平并不均衡,甚至有的行业是刚刚起步。但是,不论是金融行业、通讯行业、地产行业、传统制造业以及农业,其信息化的发展基本都遵循了“诺兰模型”。笔者认为企业信息化大致经历了初期的烟囱式系统建设、中期的集成式系统建设和后期的数据管理式系统建设三个大的阶段,可以说是一个先建设后治理的过程。

  • 2021-07-12
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智能的原理

为什么许多智能产品总是感觉粘性不够呢?许多小孩子玩一会儿就丢到一边去了,更多大人们甚至连两分钟热度都没有,看两眼就会抱着智能手机聊天、看书、追剧、玩游戏去了!有人也许会问,为什么智能手机咋就这般人见人爱呢?究其因,不外乎上可组群,下可单挑,左可得瑟,右可局气,人机环境系统浑然一体,不觉心流悄然实现吧!

  • 2021-07-20
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什么是元数据,它有啥用?

元数据(MetaData)通常被定义为:关于数据的数据(Metadata),或者描述数据的数据(data about data),对数据及信息资源的描述性信息。元数据是所有数据中最重要的数据,也是整个银行业数据和计算机软件的基础。

  • 2021-07-05
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以数为纽,图谱链接,平台推动数据资源与业务场景协同

当前,新一轮科技革命和产业变革方兴未艾,数字化正以不可逆转之势深刻改变人类生产生活方式。 随着城市基础设施不断完善,智慧城市的应用场景日益丰富,已深入至智慧安防、智慧交通、智慧社区、智慧医疗、智慧教育、智慧物流、智慧能源等应用场景。在推动智慧城市系列平台建设的同时,各地方政府拥有数据资源所有权;互联网企业则往往掌握着先进的数据技术以及拥有互联网思维的专业队伍;本地企业对当地的人才资源、市场环境、产业发展等因素有更清晰、更准确的认识。因此需要充分盘活政府、互联网企业、本地企业等各方资源,共同参与城市数据运营。然而,目前城市运营平台模式不清晰问题也很突出,主要集中在城市大数据平台数据治理复杂、运营体系庞大、城市数据运营模式与路径没有固定模式。因此这些原因的叠加使得地方职能单位难以充分发挥各方的主观能动性,不能挖掘地方优势,突出地方特色。

  • 2021-07-19
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能源工业云网标识解析体系建设-国网

工业互联网标识解析体系由国家顶级节点、二级节点、企业节 点以及行业和企业应用组成: “顶级节点是基础” ,国家顶级节点是我国工业互联网标识解 析体系的关键,既是对外互联的国际关口,也是对内统筹的核 心枢纽。 “二级节点是抓手” ,二级节点是一个行业或者区域内部的标 识解析公共服务节点,能够提供标识编码注册和标识解析服务 和应用服务能力。 “企业节点是核心” ,企业节点是标识解析系统中标识、数据、 应用承载的基础设施。

  • 2021-07-14
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【300张工艺动态图】污水处理工艺及设备工作原理动态图合集

【300张工艺动态图】污水处理工艺及设备工作原理动态图合集,下载下来能看到动画

  • 2021-07-18
  • 阅读890
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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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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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