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云数据中心自然冷技术及应用效果分析

近年来,云计算市场整体保持高速增长,“2020年全球公有云服务整体市场规模( IaaS/PaaS/Saas )达到3, 124.2亿美元,同比增长24.1% ,中国公有云服务整体市场规模达到193.8亿美元,同比增长49.7% ,全球各区域中增速最高” 。个人业务方面,随着固网带宽的提升和技术的发展,各类门户网站、微博开始兴起,数据量开始增大;随着3G、4G的使用,微信等社交App 、抖音快手等短视频App开始流行,数据量暴增。5G具有百倍于4G的带宽,其必然会促使数据量呈指数级上涨,触发对数据中心更强劲的需求。不管是公有云市场还是私人业务,在数字化时代对海量数据的存储、处理、分析和应用已经成为一个热点和趋势,由此也催生了大数据和人工智能等相关产业。所有这些工作都需要基于数据中心基础设施进行,整个社会和行业对数据中心的需求将会越来越大。“作为信息社会的数字底座,数据中心已经成为推动社会发展的战略性基础设施” 。数据中心行业从2010年起进入了发展的快车道,技术进步行业繁荣,“从全国总体情况看,截至2019年年底,我国在用数据中心机架总规模达到314.5万架” 。

  • 2022-01-20
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后摩尔时代的算力产业发展

随着工艺制程不断逼近物理极限,传统按照摩尔定律通过工艺制程微缩的方式来实现计算系统性能提高以及算力产业升级已不再现实,整个算力产业进入后摩尔时代,计算技术进入多要素综合创新阶段。从供需两方面分析算力产业发展的趋势,研究当前我国算力产业发展面临的机遇和挑战,并提出促进我国算力产业创新发展的相关建议。

  • 2022-01-21
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开关电源各部电路祥解

开关电源的主要电路是由输入电磁干扰滤波器(EMI)、整流滤波电路、功率变换电路、PWM 控制器电路、输出整流滤波电路组成。辅助电路有输入过欠压保护电路、输出过欠压保护电 路、输出过流保护电路、输出短路保护电路等。

  • 2022-01-21
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隐私计算在数据流通过程中的作用

“十四五”期间,国家鼓励数据流通、共享和融合,挖掘和发挥数据的潜在价值,以促进社会数字化转型。然而,数据在流通过程中存在隐私泄露的风险,各机构为了保障数据安全,不敢进行数据分享,形成“数据孤岛”现象,阻碍数据价值的挖掘利用。针对这一“矛盾”问题,隐私计算能够提供解决方案,隐私计算本质上是在保护数据隐私的前提下,解决数据流通的问题,实现数据“价值”和“知识”的流动与共享,真正做到“数据可用不可见”。

  • 2022-01-20
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自研联邦学习系统的技术实践和难点

近两年,联邦学习发展迅速,开始从理论研究迈向批量应用的落地阶段,越来越多企业尝试引入联邦学习,用它来解决人工智能大规模落地过程中遭遇的数据瓶颈问题。但现成的联邦学习工具和框架并非拿来即用的“灵丹妙药”,联邦学习要真正在企业实际业务场景中发挥作用,仍有许多问题需要摸索,比如如何匹配业务的实际需求、如何兼容现有业务流程、如何尽可能减少对已有训练系统的改动等。为此,InfoQ 采访了腾讯 TEG 数据平台部的智能学习团队,深入了解联邦学习在腾讯的实践情况,以及他们对联邦学习技术难点的解决思路。

  • 2022-01-20
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关于GNN的几个疑问的思考

在伪标签中,以二分类为例,使用模型先训练有标签的数据,然后预测无标签数据,得到的概率值作为样本权重从而将每一个无标签样本分为两个带权重的标签分别为0,1的样本,此为软标签,或者直接进行概率截断得到标签为0或1的硬标签样本,不断迭代直到达到预定的迭代次数或预测概率收敛。

  • 2022-01-20
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隐私集合求交技术的理论与金融实践综述

隐私集合求交技术是目前隐私计算领域的一个热点研究方向,作为跨机构间数据合作的一个常用的前置步骤,在实际场景中具有很强的应用价值。介绍了隐私集合求交技术的分类与相关的技术路线,并以基于盲签名的隐私集合求交技术为例,详细解析可参考的隐私集合求交技术的实现流程;同时,结合目前隐私计算技术应用落地最广泛的金融行业的实际场景需求,介绍隐私集合求交技术在金融行业的应用场景,包括金融联合建模、金融联合统计、金融联合营销、金融运营分析等,从实际场景体现隐私集合求交技术的研究与应用价值;最后,对目前的隐私集合求交技术面临的技术挑战及研究发展方向进行分析和探讨。

  • 2022-01-20
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隐私计算产品评估体系

当前,隐私计算技术的可用性大大增强,使用场景逐渐丰富,隐私计算产品化程度逐步成熟,产品数量呈爆发式增长,产品类型也日趋丰富,隐私计算产业已逐步形成。作为新兴技术,使用者难以综合判定选择隐私计算产品,因此亟需建立统一的隐私计算产品规范和产品评估体系。在论述了隐私计算从前沿技术到落地产品的历程后,对隐私计算产品的现状进行了分析;结合实际工作,提出了一套隐私计算产品评估体系,并对隐私计算产品评估体系进行了展望。

  • 2022-01-20
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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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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