深入理解Cache工作原理

Cache 一致性是 Cache 中遇到的比较坑的一个问题。什么原因需要 Cache 处理一致性呢？主要是多核系统中，假如core 0读了主存储的数据，写了数据。core 1也读了主从的数据。这个时候core 1并不知道数据已经被改动了，也就是说，core 1 Cache中的数据过时了，会产生错误。

2022-01-11
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基于OXC的光电联动全光网组网方案研究与实践

结合干线传输网络面临的需求和挑战，提出了光电联动全光网技术构想；基于此，分析了光电联动全光网的技术特点、组网方案和管控方案；然后结合现网场景讨论了光电联动全光网的具体应用案例，分析和研究了光电联动全光网如何提升现网运维效率和资源利用率。

2022-01-10
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水下通信技术最新发展动态研究

水下磁感应通信、水下中微子通信和引力波通信就是人们不断探索发掘出的新型水下通信技术，具有更优良的性能潜质。磁感应通信是采用磁场为载体，通过改变磁场强度进行信息传输，水下磁感应通信具有隐蔽性强和传输速率高等特性优势；中微子波束可以在任何物质里以光速独往独来，水下中微子通信保密性极强，衰减极小，可让相距遥远的两艘潜艇实施不间断的通信连接，让在深海任意深度活动的潜艇直接与陆上的指挥中心联系，在未来将有重要的战略用途，尤其在有线通信受到破坏、无线通信又遭受强烈干扰的情况下；引力波是一种以光速传播的横波，具有很强的穿透力，没有任何物质能阻挡住引力波的传播，在水中传播距离超过1000km，将是大有发展前景的未来水下通信技术。

2022-01-10
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应用5G超级上行技术打造优质V2X车联网网络

5G NSA网络商用至今已经接近一年，虽然全国三大运营商相继已经宣布5G已投入商用。但目前2C领域市场已经接近饱和，无法为运营商带来更多的业务收入。因此业界普遍认为5G时代更多的应用时在 2B 垂直行业领域，特别是车联网、工业互联网等领域将是5G时代新的利润增长点。

2022-01-10
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人车路网云五维协同发展5G车联网

5G车联网不仅是实现车路协同，更是实现“人-车-路-网-云”五维高度协同。人方面，以MaaS（Mobility as a Service，出行即服务）为核心，为消费者提供一站式的出行服务，让消费者成为自由的人；车方面，未来的车不仅是数据发送和接收方，还是计算节点，更是数据分享节点，聪明的车将越来越聪明；路方面，将兼具各类通讯方式（LTE、5G、LTE-V2X、5G NR-V2X等）、具备集成路侧交通信息采集发布、具备本地边缘计算能力等，通过一体化路侧智能设施打造智慧的路；网方面，5G网络两大核心能力，移动边缘计算和网络切片将构建灵活的网；云方面，将构建一体化开放数据公共服务平台和云控平台，同时通过云边协同形成强大的云。

2022-01-10
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一文带你全面了解C-V2X车联网

V2X早期主要是基于DSRC，全称是dedicated short range communication，专用短距离通信技术。DSRC在美国已经经过多年开发测试，后期随着蜂窝移动通信技术发展才出现了C-V2X（Cellular V2X，即以蜂窝通信技术为基础的V2X）技术。

2022-01-10
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基于SD-WAN构建SASE模型思路浅析

介绍了SASE理论体系与特征，提出了使用SD-WAN、SDP、SDS构建SASE模型的设计思路，介绍了SASE的详细架构设计、业务流程设计以及实际业务场景下的部署方案，展望了SASE的技术发展趋势与下一步研究方向。

2022-01-08
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“零信任”在云化业务中的安全技术研究

信息安全包含了网络安全、数据安全、应用安全、行为安全等，未来还有更多安全形式出现。过去我们在规避信息安全的风险问题上更多是从网络安全这个层面来考虑的，基本上保护的都是网络和网络设备本身。在业务系统迁移到云上的趋势下，用户更加关注的是云化应用自身的安全和应用产生的数据的安全。基于传统网络安全模型或者网络攻防的安全策略属于被动的防御，是一种被动的安全，组织往往要提前识别可能遭受到的网络攻击风险，然后考虑应对策略。现在和未来，需要一系列的主动安全，比如零信任的安全方案，对于应用安全来说，就是主动安全，通过账号安全将安全边界前移用户侧，可视化技术实现从用户访问上下文行为分析，从而实现零信任的控制接入，控制访问细颗粒度的权限来实现对应用系统的主动防御。

2022-01-08
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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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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。