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深度报告4G应用启示录与5G应用展望_2020-09-21

5G新业务(VR/AR、车联网、自动驾驶等)对网络体验也提出了更高的要求,如超高流量密度、超高数据连接密度和广覆盖,导致现有5G网络容量不够、覆盖不足等问题,仅依靠5G宏基站,已无法实现有效覆盖和充分使用。

  • 2022-03-12
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2019年Q2短视频行业·PGC节目季度深度分析

供应链涉及到大规模协作,因此它很适合应用区块链技术。以万向区块链的供应链金融服务平台为案例,将核心企业与其上游供应商交易中的关键业务数据进行上链管理,并将金融机构引入平台。

  • 2022-03-11
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2018年10月短视频垂直行业深度解读

区块链技术是一种互联网底层的分布式数据库技术,它的出现有望实现从信息互联网向价值互联网的转变。其特点包括去中心化、点对点传输、透明、可追踪、不可篡改、数据安全及信用的自我建立等。

  • 2022-03-15
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华源创世李璞-运用工业互联网推进智能设备管理

在过去,开发环境是部署在办公室的本地物理主机上的。但是,随着开发人员远程工作越来越普及,以及企业希望通过将基础设施迁移上云来降低成本,本地化的开发环境已经不再可行了。

  • 2022-03-12
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腾讯许振文-腾讯游戏数据分析平台

开发人员不仅需要保证为客户带来动态性和预期性的体验,还需要新技术来开发数字化转型所需的新功能。那么,软件开发者将如何在 2022 年满足这些日益增长的需求?接下来为大家梳理了 2022 年需要关注的基本软件开发趋势。

  • 2022-03-12
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新技术浪潮下的数据团队二次创业-田兰

即使一开始看起来不是这样,但好的文档是软件工程中最关键的方面之一。由于文档不全或不足,许多本来功能很强的技术被忽视了。

  • 2022-03-10
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大数据构建智慧税务-刘诚忠

现在,大部分的软件开发生命周期时间都是在开发者的电脑上完成的,只有一些次要的部分是在远程完成的。云已经在很大程度上取代了临时环境、自动构建和实时生产应用程序。

  • 2022-03-10
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Mobvista海外移动变现系统核心技术-李海波

人工智能的落地对行业针对性以及实际运用成本提出更高要求,因此除了要有强大的技术支撑,对于行业和产业的深刻认知也同样重要

  • 2022-03-10
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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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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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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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