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容器云必看的实践经验总结:需求与设计

即使一开始看起来不是这样,但好的文档是软件工程中最关键的方面之一。由于文档不全或不足,许多本来功能很强的技术被忽视了。

  • 2022-04-01
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中国联通企业级DevOps实战最佳实践

未来还将看到多学科团队的崛起,这是专业化程度提高的大趋势的一部分。这在学术界已经很明显了,那里鼓励学生专注于一个领域,如数据科学或网络安全。同样的方法也可以在公司中看到,他们更青睐雇用的是通才,而不是某个领域的专家。

  • 2022-04-01
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某银行29套数据库业务系统规模化整合最佳实践

随着越来越多的公司意识到协作实现共同目标的好处,协作有望 在 2022 年超越战略组合管理。这将允许更快的决策和提高团队的生产力。软件开发的未来将以协作和快速决策为标志。

  • 2022-04-01
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探讨:想要落地DevOps考虑好的PaaS容器平台

在过去,组合管理是一种流行的方式,以确保所有战略举措与公司目标保持一致。然而,这个过程经常导致决策瘫痪,因为团队试图就每个计划的最佳行动方案达成一致。

  • 2022-04-01
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Zabbix如何获取并监控Linux系统的进程名

到2022年,人工智能机器人将成为软件开发工作流程的一个组成部分,我们将看到人工智能在软件开发中的更多应用。

  • 2022-04-01
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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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PowerVC测试报告--PowerVC规划安装配置

AI机器人是使用人工智能的聊天机器人,可以帮助你安排会议、订购食物和预订旅行。AI机器人是使用人工智能的聊天机器人,可以帮助你安排会议、订购食物和预订旅行。

  • 2022-04-01
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分布式数据库TiDB在商业银行的设计与实践

软件开发的未来将是事件驱动架构(EDA),因为到2022年至少有三分之一的企业将实施该架构。 几乎所有的开发工具中都将存在AI机器人

  • 2022-04-01
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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