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SoC与NoC的比较

SoC系统设计是从系统需求分析开始,确定硬件系统中的模块。为了使系统能够正确工作,SoC中各物理模块在芯片上的位置是相对固定的。一旦在物理设计完毕后,要进行修改,实际上就有可能是一次重新设计的过程。另一方面,基于总线架构的SoC,由于总线架构固有的仲裁通信机制,即同一时刻只能有一对处理器核心进行通信,限制了可以在其上扩展的处理器核心的数量。

  • 2022-01-11
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光模块的种类以及如何与交换机使用?

由于微电子技术、有源和无源光器件技术的发展,光收发一体模块近年来已经成为普通光模块的主流产品。虽然光模块的封装,速率,传输距离有所不同,但是其内部组成基本是一致的。我们今天就来了解并探索光模块的工作原理。

  • 2022-01-11
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防火墙双机热备

随着移动办公、网上购物、即时通讯、互联网金融、互联网教育等业务蓬勃发展,网络承载的业务越来越多,越来越重要。所以如何保证网络的不间断传输成为网络发展过程中急需解决的一个问题。 如左下图所示,防火墙部署在企业网络出口处,内外网之间的业务都会通过防火墙转发。如果防火墙出现故障,便会导致内外网之间的业务全部中断。由此可见,在这种网络关键位置上如果只使用一台设备的话,无论其可靠性多高,我们都必然要承受因设备单点故障而导致网络中断的风险。于是,我们在网络架构设计时,通常会在网络的关键位置部署两台(双机)或多台设备,以提升网络的可靠性。如右下图所示,当一台防火墙出现故障时,流量会通过另外一台防火墙所在的链路转发,保证内外网之间业务正常运行。

  • 2022-01-11
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Cilium容器网络的落地实践

随着越来越多的企业采用 Kubernetes,围绕多云、安全、可见性和可扩展性等新要求,可编程数据平面的需求用例范围越来越广。此外,服务网格和无服务器等新技术对 Kubernetes 底层提出了更多的定制化要求。这些新需求都有一些共同点:它们需要一个更可编程的数据平面,能够在不牺牲性能的情况下执行 Kubernetes 感知的网络数据操作。

  • 2022-01-11
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边缘计算如何促进“互联网+”智慧能源乘风破浪?

随着产业互联网和行业数字化转型成为科技和产业界的热点,边缘计算由于其计算本地化的特点,以及与云端的协同,满足行业应用对算力的下沉部署和按需提供要求,成为产业互联网创新的热门方向,尤其随着5G与MEC的结合带来巨大想象空间,得到了广泛的关注。而能源互联网随着新能源的健康发展和国内的大量试点,也成为明确可见的发展方向,本文从能源互联网的内涵和特征分析出发,探讨边缘计算在能源互联网中得到应用的驱动力和案例

  • 2022-01-10
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“数字孪生”在ADAS/自动驾驶路测仿真中的现实-虚拟应用

数字孪生(Digital twin)是指在数字化平台上模拟物理实体、流程或者系统,类似实体系统在数字化平台上的孪生双胞胎。借助于数字孪生,可以在数字化平台上了解物理实体的状态,甚至可以对物理实体内部预定义的接口组件进行控制。

  • 2022-01-10
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基于数字孪生建筑系统集成构建数字孪生城市

针对当前智能建筑系统集成领域存在的问题和难点,提出基于数字孪生的智慧建筑系统集成新方法。给出了数字孪生系统的机理描述,完成数字孪生体系构建。提出了数字孪生建筑系统集成参考模型,摆脱了强耦合的分布式体系束缚,形成以数字孪生系统为核心的平行网状结构。给出了数字孪生建筑集成系统架构图,提出建筑数字孪生交互系统概念并作为智慧建筑数字孪生系统的中枢。提出由数字孪生建筑系统集成构建数字孪生城市的思路。认为数字孪生模式下的城市信息模型CIM应依托数字孪生理论和技术建立,宜采用基于模型的复杂系统工程思维。CIM的建立可由数字孪生建筑通过系统集成产生,这也是CIM构建的一条可行路径。

  • 2022-01-10
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闭环数字孪生智慧交通管理系统

数字孪生技术是通过数据采集、多维建模,根据不同任务要求高度还原物理世界的物质和事件细节等,实现需要精度的可视化渲染,通过数字化的手段在虚拟世界中搭建一个完全与任务要求一致的对应模型,实现对物理世界目标对象的动态及时仿真、监测、分析和控制,即将物理世界克隆为数字世界的技术和方法。通过对物理世界进行数据(含历史数据)采集,综合多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真技术,在虚拟空间中完成数字映射,从而反映相对应实体的全生命周期过程。其中仿真、建模、分析和辅助决策是重点,侧重的是物理世界对象在数据世界的重现、分析、决策及反馈(控制)。数字孪生技术示意如图1所示。

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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

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华为数字化转型之道

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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)

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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