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面向工业互联网平台的缓存组件、方法、设备及存储介质

本发明提供一种面向工业互联网平台的缓存组件、方法、设备及存储介质,所述缓存组件用于对所述工业互联网平台产生的标签数据进行内存管理,其中,所述标签数据的数据结构包含一个标签名、一系列时间戳与标签数值构成的有序队列,所述时间戳与标签数值相互对应;所述内存管理包括过期机制、数据持久化、数据清洗、消息推送和数据统计中的任一种或几种功能。本发明利用缓存组件对工业互联网平台产生的标签数据进行内存管理,解决了标签数据落盘后,由于数据量实时增加,导致的系统性能不足问题,并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进,所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多。

  • 2021-06-18
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基于工业互联网现场层宽带总线架构的实现系统

本发明涉及一种基于工业互联网现场层宽带总线架构的实现系统,该实现系统基于传统工业控制系统中广泛使用的两线制数据传输网络;引入多载波正交频分复用技术,达到百兆以上高带宽;设计特殊帧结构,结合物理层资源块的静态及动态合理配置,及介质访问控制层数据业务的调度策略设计,实现传输业务与时间片的合理映射;针对工业互联网现场层宽带总线架构需要满足高性能、高可靠、高实时和高安全的要求提供了一种快速同步、实时﹑高速、可靠的实现方案。

  • 2021-06-18
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华为Atlas 300I 推理卡 技术白皮书 (型号 3010)

Atlas 300I 推理卡(型号 3010)采用4个海思Ascend 310 AI处理器,是标准的PCIeHHHL卡,配合主设备(X86、ARM等各种服务器),实现快速高效的推理、图像识别及处理等工作。Ascend 310是一款华为专门为图像识别、视频处理、推理计算及机器学习等领域设计的高性能、低功耗AI芯片。芯片内置2个AI core,可支持128位宽的LPDDR4X,最高可提供22TOPSINT8/PCS的计算能力。

  • 2021-06-15
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新媒体变革与融合

所有固定的、快速凝固的关系,和它们培养的古老的、德高望重的偏见和观念,被彻底清楚……所有的这一切就是固体融化成空气,神圣的东西被亵渎,人们最终被迫冷静地面对他生活的真实情形及他与同类的关系。

  • 2021-06-15
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2021年中国全屋Wi-Fi白皮书

《2021年中国全屋Wi-Fi白皮书》介绍了中国家庭Wi-Fi的基本情况,并指出了未来全屋Wi-Fi是家庭Wi-Fi的演进方向。进而介绍了全屋Wi-Fi的发展现状,对全屋Wi-Fi的具体适用场景进行了分析。同时也给出了全屋Wi-Fi行业的能力要求和标准建议。最后进行了国内外布局全屋Wi-Fi产品的厂商案例介绍。

  • 2021-06-09
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视频边缘计算白皮书

本白皮书对视频边缘计算的发展背景、产业环节、相关产品进行了详细研究分析,提出了中国移动视频边缘计算能力框架愿景,希望能够为产业在视频边缘计算相关技术、产品和解决方案等方面提供参考和指引。

  • 2021-06-08
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阿里大数据建设OneData体系架构

阿里大数据建设OneData体系架构

  • 2021-06-07
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Hadoop YARN:调度性能优化实践

美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支。目前在YARN上支撑离线业务、实时业务以及机器学习业务。 ? 离线业务主要运行的是Hive on MapReduce, Spark SQL为主的数据仓库作业。 ? 实时业务主要运行Spark Streaming,Flink为主的实时流计算作业。 ? 机器学习业务主要运行TensorFlow,MXNet,MLX(美团点评自研的大规模机器学习系统)等计算作业。 YARN面临高可用、扩展性、稳定性的问题很多。其中扩展性上遇到最严重的是集群和业务规模增长带来的调度器性能问题。从业务角度来看,假设集群1000台节点,每个节点提供100个CPU的计算能力。每个任务使用1个CPU,平均执行时间1分钟。集群在高峰期始终有超过10万CPU的资源需求。集群的调度器平均每分钟只能调度5万的任务。从分钟级别观察,集群资源使用率是50000/(100*1000)=0.5,那么集群就有50%的计算资源因为调度能力的问题而无法使用。

  • 2021-06-06
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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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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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