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Dubbo3 Triple 协议简介与选型思考

Dubbo3 提供了 Triple(Dubbo3)、Dubbo2 协议,这是 Dubbo 框架的原生协议。除此之外,Dubbo3 也对众多第三方协议进行了集成,并将它们纳入 Dubbo 的编程与服务治理体系, 包括 gRPC、Thrift、JsonRPC、Hessian2、REST 等。以下重点介绍 Triple 与 Dubbo2 协议。

  • 2022-01-11
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漫游宽带卫星通信终端的实时控制与管理

宽带卫星通信可提供必不可少的超视距通信服务。然而,对于用户在接入域间漫游,目前还没有广泛采用的协议。并且,大多数商业卫星通信网络依赖专有网络管理系统,彼此之间不能互操作,也阻碍了跨网漫游的实现。

  • 2022-01-11
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内生安全SD-WAN网络架构与关键设备方案研究

软件定义广域网是将软件定义网络技术应用于广域网,以实现高效、特色连接服务的技术。研究分析政府、企业新型云化业务部署快速发展后,针对网络传输承载的需求,结合软件定义网络和网络功能虚拟化等技术的发展,提出了一种较为精简的、内生安全的软件定义广域网网络架构,并给出了其典型的应用场景。该网络架构主要包括软件定义安全接入路由器、虚拟化安全路由器、动态编排与智能控制设备等关键设备,并给出了实现上述关键设备的初步原理框架,具有较好的可实现性。

  • 2022-01-11
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三种无线分布式网络的比较

无线分布式网络作为近几年通信领域发展较快的技术,受到越来越多的关注。无线分布式网络的前身是adhoc网络,起源于1972年美国DAPRA提出的分组无线网(PRNET),是由一组具有无线收发装置的移动节点组成的多跳、临时性的自组织系统。随着研究的不断深入以及adhoc网络应用的扩展,衍生出了无线传感器网络和无线Mesh网络,它们也采用分布式、自组织组网思想,但在特定应用环境下具有不同于adhoc网络的特性。因此,随着技术不断发展,无线分布式网络变为一个非常宽泛的概念,主要由ad hoc网络、无线传感器网络和无线Mesh网络3种网络组成。本文着重就这3种无线分布式网络的基本概念、技术特点和应用场合进行分析研究和比较。

  • 2022-01-11
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打造天地一体化应急通信技术体系

重大的突发公共事件(如地震、泥石流、洪水、台风、森林火灾及雪灾等) 发生后,由于基站系统的破坏和传输线、电力线的中断造成通信网络系统破坏。应急救援人员到达现场后,往往由于通信中断而不能很好地沟通协调各方力量,从而大大降低了对突发公共事件的救援效率。因此,高效的、互联互通和功能完善的现场应急通信保障体系,可以提升应对突发公共事件现场的救援能力及减少突发公共事件危害。美国早在“911 事件”发生之后就开始投入巨资利用通信新技术来提高应急通信的保障能力。地震多发的日本也已经建立起了较为完善的防灾通信网络体系,包括防灾互联通信网、中央防灾无线网等。其中防灾互联通信网能够在灾害现场迅速地连通附近的防灾救援机构;而中央防灾无线网由固定通信线路、移动通信线路和卫星通信线路构成日本防灾通信网络的主干网络。

  • 2022-01-11
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自组装膜研究进展及其在传感器技术中的应用

自组装膜研究进展及其在传感器技术中的应用自组装膜研究进展及其在传感器技术中的应用自组装膜研究进展及其在传感器技术中的应用

  • 2022-01-10
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自组装单分子膜技术在金属防护中的应用

自组装单分子膜技术在金属防护中的应用自组装单分子膜技术在金属防护中的应用

  • 2022-01-10
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液膜分离技术及其在金属离子分离富集中的应用研究进展

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  • 2022-01-10
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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