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工业互联网技术的三大功能要素如何赋能数字化转型

中国信息通信研究院的数据显示,2018年,中国产业数字化占GDP比重为27.63%,落后于英国的54%、美国的52.8%、德国的54%。这意味着在中国数字技术对整体经济的渗透远远不够。2020年,中国官方发起企业“上云用数赋智”行动,要求平台企业帮助中小微企业渡过难关,提供多层次、多样化服务,减成本、降门槛、缩周期,提高转型成功率。以平台企业整合上下游,打造数字化供应链,不仅能给中小企业提供系统服务,同时也能帮助企业找到市场,这也是新基建的价值所在。

  • 2021-05-06
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高精度定位技术赋能数字化医疗转型的5大趋势

此时此刻,我们正在经历的新型冠状病毒(以下统称COVID-19)流行病给全球医疗系统带来了巨大的压力,包括过度紧张的急诊室、紧缺的药品和医疗器械等。此外,随着人口老龄化的加剧、受生活影响的非传染性疾病的增多,加之财政限制等多方面原因,迫使医疗保健领导者寻求更多数字化解决方案,包括智能手机应用、远程咨询、电子记录、可穿戴设备和人工智能(AI),其中许多解决方案是建立在传感器、无线通信技术、云存储和数据分析能力综合技术的基础上。

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变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型研究_刘冲

针对传统ARX模型对非线性系统模型辨识精度比较低的问题,进行了模糊模型和ARX模型相关优化算法的调查,介绍了遗传算法优化模糊模型的现状,提出采用改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法以提高模型的辨识精度。改进的变焦遗传算法能在不同前代种群情况下更新不同数量基因,以提高搜索速度;用不同的概率选择交叉位置,可避免早熟现象,并能在较短时间内达到最优或次优解。变增益模糊ARX模型可根据非线性系统的变化改变其增益,使模型的辨识精度提高。利用改进变焦遗传算法的优点,对变增益模糊ARX模型的参数进行优化,并通过两入两出多时滞离散非线性系统进行试验仿真。试验结果证明了改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法能提高模型辨识精度,表明了提出的优化方法的有效性,为变焦遗传算法与模糊模型的结合提供了一种途径。

  • 2021-05-06
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(顾海洋)携程微服务框架实践及思考

携程从.Net技术栈的时代就已经开始微服务领域的探索,转入Java技术栈之后,先是自研微服务框架,然后是高性能的Dubbo。目前我们正在Service Mesh的道路上探索,希望接下来能够实现微服务框架的全面标准化以及云原生

  • 2021-05-06
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(胡宗棠)云原生微服务大会(下一代高性能云原生消息队列-ApacheRocketMQ)_初稿

消息服务作为应用的通信基础设施,是微服务架构应用的核心依赖,也是实践云原生的核心设计理念的关键技术,通过消息服务能够让用户很容易架构出分布式的、高性能的、弹性的和鲁棒的应用程序。消息服务在云原生的重要性也导致其极可能成为应用实践云原生的阻塞点,所以消息服务的云原生化是至关重要的。 Apache RocketMQ 是一款开源的高性能云原生消息队列,其基于高可用分布式集群技术,提供低延时和高可靠的消息发布与订阅服务; 目前开源版本, 已经

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(木香丘)基于 Serverless 的前后端一体化开发体验-云原生峰会

1. 「Serverless First」,默认提供适配 Serverless 最佳实践,也支持运行在服务器 上 2. 「支持前后端一体化」,基于 JSON RPC,前端像调用本地方法一样调用后端方法 3. 前后端「支持 rpc 和 rest」两种通信形式,通过 mvc 可以满足传统纯后端 rest 风格接口开发需要 4. 「支持 typeorm」,事务 AOP 和事务传播行为,也可以集成其他的开源 ORM 框架

  • 2021-05-06
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对物联网技术及其应用的思考

近年来, “物联网”这一名词,已经在全球被热捧起来,受到了很多国家的企业和学术界的关注,部分国家甚至想通过物联网技术,掀起21世纪新一轮的科技和经济浪潮。 物联网可以理解为一种物体与物体之间互联形成的一种物物相连的网络,它让物体具有了“智慧”,可以极大扩充人类的沟通范围,并能实现更多智能的应用。物联网的实质是“物物相连的互联网”,它将人类生存的物理世界网络化和信息化,将分离的物理世界和现实世界的任何物体进行互联,并与信息空间进行互联整合,按照人的需求进行处理并及时反馈处理结果。

  • 2021-05-06
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(秦粤)Serverless-前端的新疆域

Serverless推升??义,具备以下特性的 ?需?户关?服务端的事情(容错、容灾、安全验证、?动扩缩容、?志调试等等)。按使?量(调?次数、时?等)付费,低费?和?性能并?,?多数场景下节省开?。 快速迭代&试错能?(多版本控制,灰度,CI&CD等等)。 ? ?需关?服务端运维的云PaaS服务 ? 弹性按需,付费按量

  • 2021-05-06
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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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无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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