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滴滴高性能列式KV存储系统实践-盛克华

围绕“智能+”打造的产业新应用、新业态、新模式不断涌现,人工智能的“头雁”效应得以充分发挥。随着算法创新、算力增强、数据资源累积,

  • 2022-02-11
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一种基于蚁群算法的协议库存匹配方法

本文从智能搜索算法着手,探索基于ERP系统的省级电网企业物资协议库存匹配的优化研究。基于整数规划基本理论,通过分析建立模型及蚁群算法来实现协议库存自动匹配,解决多需求多个目标匹配问题,满足协议同步提升且需求度完成最高。

  • 2022-02-11
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XTF格式的侧扫声纳数据解析

海底地貌测量是海洋环境建设的重要组成部分。侧扫声纳系统经过近60年的发展,已经形成了较为成熟的作业流程。在解释海底地貌、海底目标识别以及海底底质分类等方面发挥着十分重要的作用。 目前侧扫声纳采集软件大多采用侧扫声纳系统生产厂家的配套专用软件,其采集的原始数据格式也是生产厂商根据各自系统特点而制定的,这种现象导致目前侧扫声纳原始数据格式种类繁多,使得对其处理需要借助各种辅助软件,造成了资源浪费以及数据流失。

  • 2022-02-11
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精密海洋测量与数据处理技术及其应用进展

随着我国海洋经济向深海、远海推进,精密海洋测量及数据处理技术得到迅速发展。本文简要地介绍了武汉大学测绘学院在海洋大地测量、海底地形地貌信息获取、水下导航定位、潮汐潮流数据处理及应用、海底底质探测和分类等方面的最新研究进展,对我国的海洋测绘发展具有一定的借鉴和促进作用。

  • 2022-02-11
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侧扫声呐测量水体气泡反射强度方法研究

舰船在航行过程中,由于螺旋桨空化,舰船壳体侧壁与水体摩擦,不可避免的在其尾部产生一个包含大量而尺寸不一的气泡区域,称为舰船气泡尾流[1-3]。通过探测舰船气泡尾流,可对舰船进行探测和跟踪,如何对舰船气泡尾流进行准确测量,是抑制舰船气泡尾流的关键问题之一。目前,对尾流的探测主要有声学探测和光学探测两种方法[4]。由于光波在海水中的强衰减,长期以来对尾流的探测主要以声波为载体,但声波的灵敏度、准确度一直是困扰人们的难题。近年来,随着换能器技术的发展,侧扫声呐系统的性能得到较大提高[5]。鉴于此,本文提出侧扫声呐测量气泡尾流回波强度的方法,为尾流气泡的理论研究提供声学数据。

  • 2022-02-11
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AUV搭载多波束声纳进行地形测量的现状及展望

多波束声纳是一种常用的水底地形测量设备,AUV搭载多波束声纳对深海地形进行测量得到了普遍应用。该文首先介绍了目前国内外AUV搭载多波束声纳在地形测量中的应用情况,然后总结了这种方式的高效率、高质量、高经济性等优点,并分析了导航定位精度、载体运动、系统兼容性等方面对于提高测量精度存在的技术难点,最后介绍了该技术的应用经验,并对该技术的未来应用前景进行了展望。

  • 2022-02-11
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海洋探测技术与装备现状及发展趋势

21世纪是海洋的世纪。海洋因拥有丰富的生物、矿产等资源成为经济发展的重要支点,是解决人口膨胀、资源短缺和环境恶化的重要出路;海洋因巨大的水域面积和储水量成为影响全球气候、碳循环等的重要因素,是研究人类生存环境的重要对象;海洋因其复杂性、独特性等特点成为人类探索未知世界的主要方向,是科学和技术创新的重要舞台;海洋因其通透性和天然地理格局成为重要的国防屏障,受到世界各国的高度重视。海洋探测技术与装备保障海洋科学是一门基于观测与发现推动的科学,海洋技术的发展是推动海洋科学发展的原动力。当今,开发海洋蓝色国土,拓展生存和发展空间,已上升为世界沿海各国的国家战略。海洋工程与装备是进行海洋开发、控制、综合管理的基础,集中体现着国家海洋竞争力,同时海洋工程装备技术水平在一定程度上标志着国家综合国力和科技水平。

  • 2022-02-11
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基于边缘计算平台的分析与研究

物联网应用发展带来终端设备的指数型增加,据思科网络指数预估[1],到 2022 年,网络设备连接量将达到 500 亿,其中物联网终端占比将达到 51%。由于物联网终端的资源局限,往往需要借助远端的云计算资源为用户提供服务,如果将终端所有数据传输到云中心统一处理后再返回终端,势必给网络链路和数据中心带来极大的压力,也极易导致云中心过载而拒绝服务(DoS),影响终端用户体验。

  • 2022-02-09
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竞争对手分析

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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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