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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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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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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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BIM到底强大在哪里?能给建筑领域带来什么?

1.三维渲染,宣传展示三维渲染动画,给人以真实感和直接的视觉冲击。建好的BIM模型可以作为二次渲染开发的模型基础,大大提高了三维渲染效果的精度与效率,给业主更为直观的宣传介绍,提升中标几率。 2.快速算量,精度提升BIM数据库的创建,通过建立5D关联数据库,可以准确快速计算工程量,提升施工预算的精度与效率。 由于BIM数据库的数据粒度达到构件级,可以快速提供支撑项目各条线管理所需的数据信息,有效提升施工管理效率。BIM技术能自动计算工程实物量,在国内此项应用案例非常多。

  • 2021-09-13
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SaaS软件建立平台生态的挑战

企业级SaaS提供PaaS最直接的好处是:为标准化SaaS应用(SaaS自身不能进行功能定制,不能满足用户的太多的个性化要求)提供功能拓展的可能,为用户实施系统提供定制化开发的平台;

  • 2021-09-13
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国内PaaS市场走向解读

PaaS的整体情况: ? 底座支撑、技术赋能、应用开发、集成服务四种类型。 ? 其中技术赋能型PaaS市场份额最高。应用开发型PaaS赛道参与者最多; ? 付费用户中,订阅模式用户数量处于主流地位、应用开发型PaaS用户最多、用户最偏好独立PaaS厂商。 ? 应用开发型PaaS市场竞争激烈,其中行业PaaS将成为争夺焦点

  • 2021-09-13
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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