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京东-商品数据的大规模数据计算和底层架构搭建

区块链可以在保护数据隐私的前提下实现多方协作的数据计算,有望解决“数据垄断”和“数据孤岛”问题,实现数据流通价值。

  • 2022-03-26
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九州云_边缘计算助力工业智能制造

在防伪溯源领域,通过供应链跟踪区块链技术可以被广泛应用于食品医药、农产品、酒类、奢侈品等各领域。区块链可以让数据跑起来,大大精简办事流程。

  • 2022-03-26
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氖星商用机器人大脑

可以说人工智能需要懂的学科,在计算机专业里都有开设。早期毕业从事人工智能方面研究的专家,学生时代也多是计算机以及相关专业毕业的。当前,以新一代人工智能为代表的科技和产业革命正在孕育兴起。

  • 2022-03-25
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唐青昊-真实场景下的虚拟逃逸

一段时间以来,科技行业一直在努力解决这个问题。8月,微软向公众开放了GitHub Codespaces。该服务允许使用微软GitHub后台的软件开发人员完全在云端的Visual Studio Code编辑器中工作。

  • 2022-03-24
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淘宝-网游直充如何应对大促及突发的流量高峰

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。

  • 2022-03-24
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腾讯将在贵州建数据中心,中国移动将建设世界最大5G试验网

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。

  • 2022-03-24
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微店AI实践

人工智能专业作为高考专业不仅报名热度逐年增长,开设的院校数量也是逐渐增加,首先对于人工智能专业来说,不同的学校有不同的定位。

  • 2022-03-24
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浅析6类国产CPU处理器

CPU作为计算机设备的运算和控制核心,负责指令读取、译码与执行,因研发门槛高、生态构建难,被认为是集成电路产业中的“珠穆朗玛峰”。 纵观全球,Intel、AMD两大巨头领跑通用CPU(桌面与服务器CPU)市场;国内,国产CPU正处于奋力追赶的关键时期,以飞腾、鲲鹏、海光、龙芯、兆芯、申威等为代表的厂商正全力打造“中国芯”。

  • 2022-03-23
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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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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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