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公司智能制造规划

在工业4.0、互联网+以及大数据、机器人和人工智能等技术日趋成熟的背景下,智能工厂建设的可能性逐渐明朗。 根据目前的技术成熟度,当前制造业转型的现实目标应当是建设数字化工厂、探索数字化管理和重构优化工作流程以满足数字化的要求。

  • 2021-05-20
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服务型制造与智能制造

现代制造业与生产性服务业之间的融合发展日益深入,这种融合更多地表现为服务业向制造业的渗透,特别是生产性服务业直接作用于制造业的生产流程很多企业依托制造业拓展生产性服务业,通过企业再造和并购重组等方式,从销售产品发展成为提供服务和成套解决方案,部分制造企业实现了向服务提供商的转型,也就是通常所说的“制造企业服务化”

  • 2021-05-20
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始于积微成著,志在铸芯筑魂

国微集团作为老牌的国产芯片设计公司,对中国集成电路产业发展做出过贡献,并以国产化集成电路芯片在国际和国内专用市场获得成功。通过其所积累的丰富的半导体设计经验,结合国产芯片产业链中关键环节的需求,持续专注于芯片设计的全流程EDA系统开发与应用,具备产业化推广和应用能力。国微集团通过产学研合作促进技术发展和人才支撑,与多所知名大学通过建立联合实验室和项目合作,推进EDA教育体系完善

  • 2021-05-12
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云原生消息队列Apache RocketMQ

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、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。

  • 2021-05-07
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百度智能云服务型机器人介绍

数据显示,目前,世界上至少有48个国家在发展机器人,其中25个国家已涉足服务型机器人开发。在日本、北美和欧洲,迄今已有7种类型计40余款服务型机器人进入实验和半商业化应用。 近年来,全球服务机器人市场保持较快的增长速度,根据国际机器人联盟的数据,2010年全球专业领域服务机器人销量达13741台,同比增长4%,销售额为320亿美元,同比增长15%;个人/家庭服务机器人销量为220万台,同比增长35%,销售额为5.38亿美元,同比增长39%。 另外一个方面,全球人口的老龄化带来大量的问题,例如对于老龄人的看护,以及医疗的问题,这些问题的解决带来大量的财政负担。由于服务机器人所具有的特点使之能够显著的降低财政负担。因而服务机器人能够被大量的应用。 我国在服务机器人领域的研发与日本、美国等国家相比起步较晚。在国家863计划的支持下,我国在服务机器人研究和产品研发方面已开展了大量工作,并取得了一定的成绩,如哈尔滨工业大学研制的导游机器人、迎宾机 器人、清扫机器人等;华南理工大学研制的机器人护理床;中国科学院自动化研究所研制的智能轮椅等。

  • 2021-05-07
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15分钟打造你自己的小程序

阿里云小程序 Serverless 提供包括云函数、数据存储、文件存储等一整套后端服务。开发者通过 API 方式即可获取云函数、数据存储、文件存储、音视频、图像处理等服务,不需要关心服务器或底层运维设施,可以更专注于代码和业务本身。

  • 2021-05-06
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Alluxio On Kubernetes_车漾 范斌

数据访问的新挑战:1.强大的算力需要匹配的I/O吞吐;2.计算存储分离导致I/O延迟;3.单机缓存无法满足海量数据加速。 Alluxio - 分布式缓存的领导者:面向大数据和AI应用的内存级数据编排系统。

  • 2021-05-06
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2-揭秘云原生管控 如何助力云数据库Redis 6.0全球首发

性能提升:支持IO多线程,主线程在epoll_wait收到事件响应后暂不立即处理,而是把job平均分发给io线程和worker,io+worker多线程进行读取数据和协议解析。性能大大提升,如下是QPS能力。 安全能力:SSL加密访问,通过tls-port提供加密访问,6379和tls-port同时提供不同类型访问? 新的acl权限管理控制机制,可以对单个命令、子命令、某一类命令(如读、写命令)授权,可以对访问数据key授权

  • 2021-05-06
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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