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VMware虚机备份和恢复

拥有区块链中的一个节点,参与到整个系统中,技术和系统保证了这些数据的同一性和可信任性。拥有区块链中的一个节点,参与到整个系统中,技术和系统保证了这些数据的同一性和可信任性。

  • 2022-04-13
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方案参考交通行业存储系统架构设计

无论是结构化数据还是大数据时代的非结构化数据服务器,因为由一家公司或一个联盟主体控制,无论是结构化数据还是大数据时代的非结构化数据服务器,因为由一家公司或一个联盟主体控制,

  • 2022-04-13
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PB级海量数据服务平台架构设计实践

如果把区块链和物联网、人工智能等技术结合呢?先开发出小芯片,芯片功能很简单。芯片层面的造假比技术手段难得多,但功能并不复杂。

  • 2022-04-13
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OpenStack技术介绍及架构设计

它们已经被应用于多个行业,包括医疗保健、零售和银行。人工智能机器人不久将被整合到几乎所有的开发工具中。这将能帮助开发人员完善代码、调试和报告错误。

  • 2022-04-01
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容器镜像仓库如何搭建,如何运维管理?

事件驱动架构(EDA)帮助开发者使用一个轻量级的发布/订阅消息系统,通过允许服务通过消息而不是紧密耦合的API进行通信,将服务相互解耦。这允许更多的灵活性,更快的开发,以及更好的可扩展性。

  • 2022-04-01
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Kubernetes集群调度器原理剖析及场景应用运维进阶

作为人工智能决策领域领军企业,萨摩耶云致力于通过利用前沿的人工智能技术,开发综合智能决策系统,帮助各行业实现高质量智能升级。

  • 2022-04-01
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Kubernetesruntime从docker迁移到containerd探索运维进阶

长期专注AI决策智能,继获得“专精特新”、“卓越科技创新企业大奖”等奖项后,此次萨摩耶云入选“2021全球人工智能创新应用企业TOP30”,

  • 2022-04-01
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基于K1PowerE950上线前四类场景实测经验分享

人们发现,区块链的意义在于可以构建一个更加可靠的互联网系统,从根本上解决价值交换与转移中存在的欺诈和寻租现象。越来越多的人相信,随着区块链技术的普及,数字经济将 会更加真实可信,经济社会由此变得更加公正和透明.

  • 2022-03-31
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线

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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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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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