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某集团IT基础设施运维管理规范

为规范公司运维工作,使相关工作具有持续改善及相互协作性,同时加强计算机设备的管理及维护,确保维修工作的及时性,降低计算机设备的报修率,实现业务与技术的融合,将业务部门与IT 部门紧密结合在一起,根据公司管理要求及计算机应用的需要,由运维部制定。

  • 2021-09-15
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基于DevOps的应用运维实践

Devops在高效交付以及自动运维方面的好处让其快速被市场认可并接受,但是在做Devops实践中往往会遇到很大的阻力。Devops并不是简单的将开发部门和运维部门合并,而是通过自动化的基础设施、合理的流程规范以及智能的自动运行系统测试使开发和运维之间的沟通协作得到加强。这需要开发和运维之间达成共识,并且围绕业务系统来组织工作,弱化职责观念,打破传统IT分组的壁垒。

  • 2021-09-15
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全球数字经济白皮书——疫情冲击下的复苏新曙光

全球围绕数字经济关键领域加快部署、推动发展。在技术赋能方面,以 5G 和人工智能为代表的技术进步和产品创新快速演进,并加速与垂直行业深度融合,应用场景迸发。在数字化转型方面,制造业数字化转型步伐加快,金融科技等服务业数字化快速成长,推动传统产业新兴裂变和升级演进。在数据与安全方面,各国加快推动数据开发利用及市场化流通,同时,全球网络安全部署升级,带动网络安全产业发展进入快车道。

  • 2021-09-14
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中台之上(十三):探讨支持组装式开发的业务架构设计方法

面向服务的设计一直都有一个话题,就是服务的“颗粒度”问题,无论是 SOA 还是微服务,都很难把握颗粒度。首先,SOA 在实际操作中并不是真的关心颗粒度问题,一个遗留系统可以直接被封装成一个服务,也可以把很小的功能服务化,二者地位是一样的,所以,大家常说 SOA 本质上是个集成架构,有效解决了异构系统的集成问题,统一了内部通信方式,一般重担会直接压给企业总线。其次,微服务很关心颗粒度问题,但是却很难判断服务合适的大小,太大了,内聚性不好;太小了,通信会过于复杂,降低效率。近几年,也有不少人用 DDD 方法指导微服务设计,取得了一些成果,但是 DDD 方法本身学习门槛比较高,不容易掌握。颗粒度还关乎另一个比较重要的话题,就是组装式开发,之前介绍的业务模型方式是否能够在这方面起到些帮助作用呢?

  • 2021-09-14
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数据资产管理体系

背景 企业需要转变对数据资产价值的认知,在企业运营及管理中建立数据资产价值体系。在数字化业务领域中,需要考虑将数据权属定义至指定的部门及岗位,将数据资产的价值纳入到整体运营及考核中,真正做到将数字资产的价值嵌入到每一个数字化流程。

  • 2021-09-14
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数据治理系列5:浅谈数据质量管理

“数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。数据质量管理的终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值,并最终为企业赢得经济效益。”——以上内容摘自百度百科。

  • 2021-09-14
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多角度回顾因果推断的模型方法

在国内的时候,向别人介绍自己是研究因果推断(causal inference)的,多半的反应是:什么?统计还能研究因果?这确实是一个问题:统计研究因果,能、还是不能?直接给出回答,比较冒险;如果有可能,我需要花一些篇幅来阐述这个问题。

  • 2021-09-14
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感知算法、规划地图……波士顿动力揭秘Atlas机器人跑酷背后的技术

波士顿动力 Atlas 展示了接近于人类的跑酷能力,能够快速越过具有一定倾斜度的障碍物、执行快速转身、跳跃等动作。这背后进行了哪些技术改进和创新呢?波士顿动力高级机器人工程师、Atlas 感知软件开发负责人 Pat Marion 为大家详尽地解读了 Atlas 跑酷背后的技术。

  • 2021-09-13
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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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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低空经济标准体系建设指南(2025年版)

当前,我国低空经济已进入产业化加速期,形成贯穿技术研发、装备制造、运营服务、基础设施的全链条生态体系。为深入贯彻国家发展战略,系统推进低空经济高质量发展,充分发挥标准化在产业发展中的基础性和引领性作用,统筹推进低空经济标准化建设,形成全国“一盘棋”的工作格局,特制定本建设指南。

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城市全域数字化转型发展报告(2025年)

2025年7月,党中央召开城市工作会议指出:“我国城镇化正从快速增长期转向稳定发展期,城市发展正从大规模增量扩张阶段转向存量提质增效为主的阶段”,标志着我国城镇化正式迈上高质量发展、内涵式发展新征程。会议明确提出的“六个城市”发展目标,对我国城市发展的未来走向具有重大战略引领意义,也为各地系统谋划部署下一阶段实施路线提供了基本遵循。

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中国智能家电市场趋势洞察

市场进入品质驱动新阶段,规 模增长与结构演变并存 中国家电市场正步入从规模扩 张向品质升级的关键转型期。 尽管行业整体保持稳健增长, 但增速放缓与需求结构变化正 推动行业进入深度竞争新阶段。

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2026太空算力发展研究报告

深企投产业研究院是深企投集团旗下的高端智库,聚焦产业发展,服务区域 经济,致力于为各地提供产业发展落地方案。研究院总部位于深圳,服务区域覆 盖全国主要省市。研究院集聚一批经济研究和产业研究专家,以 985 院校研究生 为主体,链接高校专家学者,为全国各地政府及机构提供智力支持。

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