量子时代区块链技术白皮书 v2.4

作为量子科技的重要领域，量子计算利用量子态叠加特性，通过量子态的受控演化实现数据的存储计算，具有巨大的信息携带和超强的并行处理能力，对信息科学等诸多领域产生颠覆性的影响。近年来，量子计算机的发展呈现加速趋势，研发更高性能量子计算机的周期显著缩短，不断有科技巨头声称实现特定领域的技术突破。

2021-05-07
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Dubbo3.0的演进及多语言解决方案的实践-展图

Dubbo 3 背景：？内部Rpc框架（HSF）使用Dubbo3.0作为基础，开始在内部落地？云原生时代到来？互通的价值：Dubbo/Spring Cloud/gRpc？技术先进性：多语言，协议的开放性，多端的支持，流量控制等

2021-05-06
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Infrastructure As Code 在阿里巴巴的初步实践 - 许晓斌

1. 使用 PaaS/IaaS 实现更快的业务交付（通常使用云服务）。 2. 更安全地变更基础设施，降低风险。 3. 安全管控、合规管控更方便。 4. 使用各类基础设施有一致的体验（云上，云下，甚至不同的云）。

2021-05-06
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一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法_李小涛

针对基于词向量的词语语义相似度计算方法在多义词、非邻域词和同义词三类情况计算准确性差的问题,提出了一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法.与现有词向量模型不同,在词义向量模型中多义词按不同词义被分成多个单义词,每个向量分别与词语的一个词义唯一对应.我们首先借助同义词词林中先验的词义分类信息,对语料库中不同上下文的多义词进行词义消歧；然后基于词义消歧后的文本训练词义向量模型,实现了现有词向量模型无法完成的精确词义表达；最后对两个比较词进行词义分解和同义词扩展,并基于词义向量模型和同义词词林综合计算词语之间的语义相似度.实验结果表明本文算法能够显著提升以上三类情况的语义相似度计算精度.

2021-05-06
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基于数字化孪生技术的设备健康状态管理研究

本文是基于数字化孪生技术，通过建立通用服务技术平台，进行大数据预处理、数据集成，分析研究工业现场设备的静态数据和实时数据关联规则集成，打破设备管理的传统模式，形成智能决策以支持多部门协同联动的设备健康状态管理体系。该技术的应用可以提高设备管理效率，降低设备维护成本，实现缩短设备检验、维护时间，提高设备利用率，最终形成良好的可复制可推广的设备健康状态管理信息化产品。

2021-05-06
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云服务器ECS内存增强型实例re6

？内存型数据如SAP HANA数据库？其他内存型数据库，如Redis a. 单线程类对主频要求高，关闭超线程可以获得接近1：32超大内存容量，同时CPU计算能力更强 b. 内存内计算，对内存容量要求大

2021-05-06
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02-微服务引擎 MSE 治理中心重磅发布

后端服务BaaS化：DB、MQ、Redis、注册中心、配置中心、服务治理中心服务治理下沉、透明化：Java Agent、Sidecar、Java 治理和 Service Mesh 治理的统一、应用 0 成本上云开源生态、标准化：Spring Cloud，Dubbo，Kubernetes

2021-05-06
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面向人工智能的Python程序设计4控制结构

判断条件和if语句是相同的，而什么时候用while呢?在你确定满足条件而不确定需要的循环次数时，那么while是最好的选择。现在有一个小精灵的HP数值变量，我希望它在大于20的时候，逐次变小，直到等于20为止。

2021-04-30
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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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

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。

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2026工业网络现状报告

十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

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。