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【机器视觉】华为智能安防软件定义摄像机HoloSensSDC技术白皮书

华为智能安防摄像头白皮书:华为HoloSens智能安防依托华为自身AI能力的迅速发展及在大数据、云、5G等方面的深厚技术积淀,推动安防从单维视觉走向全息感知,从洞见当下到预见未来,并推出“2+4+N”战略:2-基于鲲鹏和昇腾芯片,让AI得以普惠;4-以“真数据、真智能、真开放、真安全”跨越产业发展鸿沟;N-携手生态伙伴让智能安防走向千行百业。

  • 2021-05-21
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一种住宅楼道内便于照明与监控报警的智能楼宇装置

本发明公开的一种住宅楼道内便于照明与监控报警的智能楼宇装置,包括前端底部带有通孔的机体,所述机体内设置有开口朝前的工作腔,所述机体上端安装在窗户下,所述工作腔内设置有用于楼道内照明与监控的照明监控组件,该装置工作时,能够通过齿条板移动带动照明灯移动和摆动对行人进行照明,能够通过摄像头与照明灯同步移动并往复摆动对行人进行全面监控,能够在火灾使通过触发块使报警器警报,通过喷头的摆动与移动对楼道内进行洒水处理,并通过位移块顶出使位移槽内紧急用品呈出并被喷头浸湿便于逃生,能够通过摩擦板的运动将窗户开启并通过扇叶转动将烟雾排出,提高了楼道内安全性。

  • 2021-05-07
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智能楼宇中物联网数据包的应答方法和系统

一种智能楼宇中物联网数据包的应答方法,计算每个目的TP地址的延迟量ΔW1=tint*W1/Min(W1);其中Min(W1)指选取所有W1中的最小值;计算每个数据包的修正到达时间t’=t+Δt;t是数据包达到接入网关的实际时间;根据修正达到时间的次序来依次向物联网终端发送数据包。根据网关设备的负载情况,对应答数据包有不同的处理策略,当负载较大时,能够对不同的目的IP有针对性的流量控制,流量控制考虑了应答数据包的频率和业务类型对数据包处理及时度的要求,延迟控制算法计算出的间隔延迟度既跟平均时间间隔处于同一个数量等级,而且能体现终端对应答消息延迟的容忍度。

  • 2021-05-07
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一种智能楼宇排水系统

本实用新型公开了一种智能楼宇排水系统,涉及排水系统技术领域,该智能楼宇排水系统,包括楼顶基体以及排水管道,所述楼顶基体内嵌入顶部与楼顶基体地平面平齐的箱式外壳,所述箱式外壳的顶部设置有过滤器,所述过滤器的排水口贯穿箱式外壳并延伸至箱式外壳内,且过滤器的排水口通过法兰结构与电动三通阀的进水端固定连接,所述电动三通阀两个出水端均通过法兰结构分别与排水管道的一端和连接管的一端固定连接,所述连接管的另一端与泵体的进水口相连通,所述排水管道通过支管与泵体的出水口相连通。本实用新型通过设置箱式外壳、过滤器、电动三通阀和泵体,解决了楼宇排水系统需要保证楼顶排水管道排水通畅,避免楼顶积水的问题。

  • 2021-05-07
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EMR弹性低成本离线大数据分析最佳实践

EMR的所有云盘和本地盘都会在节点释放的时候清除数据,磁盘无法独立保存下来并再次使用。Hadoop HDFS会使用所有的数据盘作为数据存储;Hadoop YARN也会使用所有的数据盘作为计算的临时存储。当业务数据量并不太大(TB级别以下)的时候可以使用云盘,IOPS和吞吐相比本地盘都会小些;数据量大的时候,推荐使用本地盘,EMR会维护本地盘的数据可靠性。如果发现在使用中明显的吞吐量不够用,可以切到本地盘的存储上。

  • 2021-05-06
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KubeNode - 阿里巴巴云原生容器基础设施运维实践- 周涛

What & Why? 以云原生方式管理节点生命周期及节点组件? 申明式、面向终态 组成:? 中心端:? Machine Operator :节点及组件管理? Remedy Operator : 节点故障自愈 ? 节点侧:? Kube Node Agent:单机 agent? 配套组件:? Kube Defender 统一风控? NPD: 单节点故障检测

  • 2021-05-06
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FaaS & Cloud Native 函数计算的云原生之旅-常率

? FaaS + 容器镜像帮助业务更快、更早地体验 Serverless 优势 ? FC 新增 tracing 功能,形成可观测性完整套件 ? 未来 FC 会和云原生生态更紧密结合,进一步简化应用的 Serverless迁移、可观测、分享以及复用

  • 2021-05-06
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Service Mesh 在超大规模场景下的落地挑战-李云

ü 业务与基础技术全面解耦,业务更聚集于自身而加速创新,基础技术独立演进而加速迭代 ü 对微服务生态完成标准化、体系化的收口与治理,收敛故障和促进安全生产 ü 为多种编程语言的应用提供微服务治理能力,完善并丰富云原生多编程语言的应用生态 ü 共建全球事实标准,通过阿里云的产品落实客户 IT 设施的多云和混合云战略,加速中国社会的数字化转型

  • 2021-05-06
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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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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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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。

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