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超融合构建企业隐形数据中心

双态IT是智慧企业应对快速创新业务的信息系统建设良策。『稳态』IT,确保传统核心稳定可靠;『敏态』IT,成就创新业务敏捷高效。

  • 2021-06-28
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微服务实践(七):从单体式架构迁移到微服务架构

这是用微服务开发应用系列博客的第七篇也是最后一篇。第一篇中介绍了微服务架构模式,并且讨论了微服架构的优缺点;接续文章讨论了微服务架构不同方面:使用API网关,进程间通信,服务发现,事件驱动数据管理以及部署微服务。本篇,我们将探讨将应用从单体式架构迁移到微服务架构需要考虑的策略。

  • 2021-06-26
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微服务实战(六):选择微服务部署策略

这篇博客是用微服务建应用的第六篇,第一篇介绍了微服务架构模板,并且讨论了使用微服务的优缺点。随后的文章讨论了微服务不同方面:使用API网关,进程间通讯,服务发现和事件驱动数据管理。这篇文章,我们将讨论部署微服务的策略。

  • 2021-06-26
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微服务实战(二):使用API Gateway

本系列的第一篇介绍了微服务架构模式。它讨论了采用微服务的优点和缺点,除了一些复杂的微服务,这种模式还是复杂应用的理想选择。 当你决定将应用作为一组微服务时,需要决定应用客户端如何与微服务交互。在单体式程序中,通常只有一组冗余的或者负载均衡的服务提供点。在微服务架构中,每一个微服务暴露一组细粒度的服务提供点。在本篇文章中,我们来看它如何影响客户端到服务端通信,同时提出一种API Gateway的方法。 假定你正在为在线购物应用开发一个原生手机客户端。你需要实现一个产品最终页来展示商品信息。

  • 2021-06-26
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剖析大数据分析方法论的几种理论模型

做大数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析.需要根据我们的需求和目的来确定。

  • 2021-06-25
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华为MDC智能驾驶计算平台及生态

华为MDC平台致力于通过底层技术与架构创新,坚持“平台+生态”的在战略,为智能驾驶产业提供高性能、高安全、高可靠、高能效、确定性低时延、开放生态的具有“四高一低一开放”优势的智能驾驶计算平台,系列化硬件、一套平台软件、前向兼容,帮助客户及生态合作伙伴能力持续积累与保护历史投资,让客户造好车、用户用好车,使能智能驾驶进入快车道。

  • 2021-06-25
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大数据征信

央行征信系统不对市场开放,仍然妄有但至少央行的用牛大,态度明朗,支持互联o全鬲融虫的发展,并认为互联网金融是传统金融的有益补。

  • 2021-06-23
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关于加快煤矿智能化发展:煤矿F5G应用技术白皮书

国家发展改革委、国家能源局、应急管理部、国家煤矿安监局、工业和信息化部、财政部、科技部、教育部等八部门联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》,各个省份也相续发布了相应细则,煤矿智能化已经成为煤矿行业的重点工作之一。

  • 2021-06-23
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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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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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