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一文看懂国产芯片现状(设计、制造、封测、材料等)

半导体是电子产品的核心,信息产业的基石。半导体行业因具有下游应用广泛、生产技术工序多、产品种类多、技术更新换代快、投资高风险大等特点,产业链从集成化到垂直化分工越来越明确,并经历了两次空间上的产业转移。全球半导体行业大致以4-6年为一个周期,景气周期与宏观经济、下游应用需求以及自身产能库存等因素密切相关。2017半导体产业市场规模突破4000亿美元,存储芯片是主要动力。

  • 2021-08-05
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人工智能vs人类智能小传

Alphago代表的深度网络人工智能体现了AI逐步进入未知领域的强大能力, 因此有人堪忧有人喜乐, 却极少有人戳中要害。说AI比人牛是因为它下围棋比人厉害? 说AI离真正的智能很遥远是因为它不能创造吗? 是因为它只擅长形式逻辑? 是因为它没有自我意识? 而深度网络代表的这波人工智能风潮代表的是一种局部的演进,还是未来的一扇大门打开?

  • 2021-08-10
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YALO工业互联网产品及解决方案

基于容器的工业互联网通用型PaaS架构:Docker容器技术作为底层技术栈 Kubernetes 容器编排工具;自动化部署智能化运维 ? 支持多协议接入,涵盖开发工具,平台与商务管理的开放平台 ? 面向制造业数字化,网络化,智能化需求,构建基于海量数据采集,汇集,分析的服务体系, 支撑制造资源泛在的连接,弹性供给,高效配置,实现数据闭环优化。

  • 2021-07-30
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智能园区网络白皮书

智能园区网络是华为面向智能时代推出的新一代企业园区解决方案,用全云化架构满足企业办公、生产制造、仓储物流、零售招商、教育、医疗等行业场景的业务要求,助力企业数字化转型。

  • 2021-08-04
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HBase性能优化方法总结

默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡。

  • 2021-08-07
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HBase数据库性能调优(1)

配置优化 zookeeper.session.timeout 默认值:3分钟(180000ms) 说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的regions重新balance,让其他存活的RegionServer接管. 调优: 这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover。设置成1分钟或更低,可以减少因等待超时而被延长的failover时间。 不过需要注意的是,对于一些Online应用,RegionServer从宕机到恢复时间本身就很短的(网络闪断,crash等故障,运维可快速介入),如果调低timeout时间,反而会得不偿失。因为当ReigonServer被正式从RS集群中移除时,HMaster就开始做balance了 (让其他RS根据故障机器记录的WAL日志进行恢复)。当故障的RS在人工介入恢复后,这个balance动作是毫无意义的,反而会使负载不均匀,给RS 带来更多负担。特别是那些固定分配regions的场景。 hbase.regionserver.handler.count 默认值:10 说明:RegionServer的请求处理IO线程数。

  • 2021-08-07
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智能工厂信息化系统的组成架构及其功能目标

导读:基于企业系列标准的支持和企业级别的信息安全要求,在信息物理融合 系统(CPS)的支持下,构建智能设计、智能产品、智能经营、智能服务、智能生产、智能决策六大系统。

  • 2021-07-30
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中国人工智能系列白皮书-智能交通2017

近年来,随着全球经济的高速发展,城市化进程不断加快和机动车保有数量的增长,道路交通运输量不断增加,各种交通问题凸显,如交通事故数量逐年呈上升趋势,机动车尾气污染成为城市大气污染的主要来源,交通拥堵成为影响大中城市居民出行的首要考虑问题等等,这些交通运输问题对经济社会发展造成了巨大的损失。智能交通的建设已经是一个迫在眉睫的系统工程,发展智能交通可保障交通安全、缓解拥堵难题、减少交通事故;另一方面,发展智能交通可提高车辆及道路的运营效率,促进绿色环保。

  • 2021-08-09
  • 阅读650
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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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