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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
  • 阅读163
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你凭什么能做好工业互联网?

工业互联网享受着市场的热度,也毫不避讳地向外界展示它的难度。 它门槛高耸,复杂程度高,部署和运营难度大; 它先天不足,基础薄弱,场景复杂,成效缓慢; 它短期难喂饱,需要长期地、不间断地技术、资金、人员投入; 庞大、复杂、分散且多样的工业体系下,工业数字化转型之路千难万险。 在这条应该走也必须走的改革之路上,参与者,该如何释放工业互联网的潜力? 换句话说,一家优秀的工业互联网又应当具备哪些重要的素质与能力? 鉴于此,雷峰网在与业内数位高管的交流中,提炼出了成为工业互联网优等生的几个关键词,希望能够管中窥豹,以此给行业从业者们带来些许思考。

  • 2022-03-23
  • 阅读94
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深入理解零拷贝技术

很多应用程序在面临客户端请求时,可以等价为进行如下的系统调用: 1. File.read(file, buf, len); 2. Socket.send(socket, buf, len); 例如消息中间件 Kafka 就是这个应用场景,从磁盘中读取一批消息后原封不动地写入网卡(NIC,Network interface controller)进行发送。 在没有任何优化技术使用的背景下,操作系统为此会进行 4 次数据拷贝,以及 4 次上下文切换

  • 2022-03-23
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280页PPT带你了解数字孪生的基本组成、应用框架以及数字孪生工厂

本书在分析数字孪生基本概念的基础上,以智能制造和智能建造为基本切入点,阐述模型驱动方法和数据驱动智能的融合技术,为数字孪生的构建、设计和实现提供了技术指引。同时,结合典型软件平台,给出数字孪生系统的典型开发方法和具体实施案例,为国内企业实施数字孪生系统提供有益的参考。

  • 2022-03-22
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数据赋能+警务变革下的深圳交通精细化治理模式_2021-02-24

根据信号控制策略的不同,信号控制分为定时控制和动态控制,定时控制是指信号控制方案固定,动态控制是指根据交通流的变化情况实时调整信号控制方案。

  • 2022-03-22
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上海智慧交通探索与实践_2020-04-03

未按规定登记,未悬挂电动自行车号牌或者故意遮挡、污损号牌的;违反交通信号灯或者不服从交通警察、交通协管员指挥、管理的;

  • 2022-03-22
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江苏省“十四五”新型基础设施建设规划_2021-09-04

江苏、上海等规定,使用电动自行车从事快递、外卖等经营活动的企业应为安全生产主体责任,对所属电动自行车驾驶人以及用于业务经营的电动自行车进行管理,组织驾驶人开展交通安全、消防安全等法律、法规培训、考核,做好电动自行车维护、保养等安全检查工作。

  • 2022-03-22
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2019中国智能交通十大事件盘点_2020-07-15

4月9日,在宝安、光明两区率先推行电动车备案试点工作,6月17日,深圳交警在宝安、光明开展备案后首次“合围”行动,严查未备案超标电动车,7月8日,大鹏新区正式开展电动二轮车备案试点。

  • 2022-03-22
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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