基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法_戴晶帼

在无先验信息的情况下,贝叶斯网络（Bayesian network, BN）结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长,造成BN结构学习难度急剧增加.针对该问题,提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法.该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型,完成BN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算法,在结构迭代优化过程中引入小尺度约束模型,实现结构搜索空间小尺度动态缩放.同时,在改进遗传算法中构建变异概率自适应调节函数,以降低结构学习过程陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,提出的基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法能够在无先验信息的情况下保证BN结构学习的精度和迭代寻优的收敛速度.

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serverless云开发助力前端行业升级

未来十年基于云的开发者增长规模巨大，传统开发方式研发体系建设成本巨大，云时代开发方式将让雇主有机会专注业务。云时代开发原住民特征：所有的创新创业，应用开发，全部基于云计算，并将此视为理所当然。

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智能制造哪家强？这些设备颠覆你的想象！

为了了解智能制造的发展情况，金属加工小编走访了多家行业领先的机加工企业，今天就让小编为你盘点2019最具潜力智能制造技术。

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托管式服务网格：多种类型计算服务统一管理的基础设施-王夕宁

基于位置实现流量路由请求相比于Kubernetes默认提供的轮询方式进行负载均衡, 服务网格技术提供的基于位置的路由能力，可以将流量路由到最靠近的容器。这样可以确保服务调用的低延迟，并能尽量保持在同一区域内降低流量费用。

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（至简）ServiceMesh在超大规模场景下的落地挑战

随着微服务软件架构在互联网企业的广泛实践，新一代微服务软件架构技术悄然兴起， Service Mesh 便是其中之一。根据 Linkerd CEO Willian Morgan 对 Service Mesh 的定义，Service Mesh 是一层处理服务间通信的基础设施。云原生应用有着复杂的服务拓扑，Service Mesh 保证请求可以在这些拓扑中安全且可靠地穿梭，对整个服务网络进行观测和高效查错，以及通过灵活的流量治理能力为新功能上线提供高效的验证手段。在实际应用当中，Service Mesh 通常是由一系列轻量级的网络代理（又被称为 Sidecar）组成的，它们部署在应用进程的边上且对应用进程完全无感。

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褚健：流程工业智能工厂的未来发展

当今世界，信息化浪潮席卷全球，信息通信技术与制造技术、新能源技术等交叉融合，人类社会正在进入万物互联、虚实结合、智能计算、开放共享的新时代。新一轮科技革命和产业变革与中国加快转变经济发展方式形成历史性交汇，为中国实施创新驱动发展战略提供了难得的重大历史机遇。制造业是创新驱动发展的主战场，发展智能制造是扭转制造业低质低效，实现新旧动能转换的关键所在。

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《工业数字化转型白皮书》：15项新兴技术及其应用场景，你知道几个？

工业物联网的主旨是将“实物”连成网络，并捕获这些“实物”的运行及关联数据，从而控制它们并优化其操作。这开启了创新性地使用各种新兴及成熟技术的大门，进而共同实现了数字化转型的诉求。本文对15项新兴技术及其在数字化转型中的主要应用场景进行了概述。

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华为S12700系列敏捷交换机产品

华为 S12700 系列交换机是华为面向中高端园区网络推出的高性能核心交换机，可提供 100GE、40GE、10GE 及 GE 各种类型端口，同时拥有 4 槽位，8 槽位及 12 槽位三种产品形态，配套万兆及千兆盒式系列交换机，可满足不同网络规模或应用场景的建网需求。 S12700 在软件系统上采用安全可信的平台架构，在硬件架构上所有关键部件采用冗余设计，确保园区网络核心节点的安全、可信及可靠性。除了具备业界领先的数据交换能力及海量的终端接入能力，同时提供随板 AC、VxLAN、业务随行、智能 HQoS、iPCA、SVF 等创新特性，是构建 Wi-Fi 6 时代高品质园区网络核心交换机的理想选择，助力全球客户数字化转型。

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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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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。