未来几年，人工智能+脑科学会有哪些突破？

近年来，随着欧盟“人脑工程”和美国“BRAIN 计划”的开展，脑科学的新型方法和手段得到了快速发展。美国国立卫生研究院还于 2012 年启动了耗资 3000 万美元的“人脑连接组计划”（HCP）。在中国，脑计划则在蒲慕明等专家的推动下有望于今年启动，这将是一个由中国科学家主导的国际大科学计划，新的机遇之中最引人注目的就是与人工智能的结合。

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数据中心节能技术的研究

在"大数据"飞速发展过程中,如何对越来越大的云数据中心进行节能方面技术研究,不仅是绿色地球和节约型社会要求,更是云数据中心发展中的又一个技术要点.通过对云数据中心能耗的分析,在硬件架构和算法设计方面对云数据节能技术进行介绍,重点介绍CPU组件节能技术DVFS。

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IDC-云数据中心英文版本介绍data-center-English-图文

我国云计算、大数据行业的快速发展，用户对于数据中心的需求也越来越高，数据中心逐渐由运营商建设转变成为第三方运营商建设，数据中心设计也越来越精密，越来越细致，今天我们将参观的数据中心可谓把细节做到了极致，获得了我国CQC质量认证A级数据中心和国际LEED绿色数据中心金牌双项认证。它就是——北京永丰E-Data云计算数据中心。

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业务永续-数据中心的业务连续性规划与设计-final-免

信息已经成为企业的生命源泉,数据中心业务连续性也越来越重要,信息系统需要依据灾难恢复等级来统筹考虑业务连续性策略,探索信息系统容灾及灾难恢复方案。

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数据中心产品介绍

数据中心市场是体现整体经济走势和IT行业变化的一个市场.数据中心属于IT市场的底层支撑,它介于建筑和IT之间.把它定义成一种特殊的智能化商业建筑,根据这样一个定位,要从基建和IT两个部分看数据中心市场,但是因为数据中心基础设施这部分,更倾向于智能管控,供配电,新风制冷等,所以把数据中心划归为大IT市场.IT市场这几年的发展深度和广度都有变化.从深度来看,对于原来的一些产品,存在着非常大的升级换代:对从广度来看,原来的一些是分散型的产品,现在向集成方向变化。

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机器学习如何彻底改变游戏中的物理模拟

量子力学奠基者之一、英国理论物理学家保罗·狄拉克（Paul Dirac）在1929年说过：“大部分物理和化学所需要的数学理论的定律都是已知的，但这些定律的方程太复杂无法求得精确解”。他认为，从蛋白质折叠、材料失效到气候变化，所有的物理现象都可以模拟为量子计算。但由于控制方程太复杂，科学家无法在现实的时间尺度上求解。

2021-09-09
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麦肯锡的工作方法论

有时候，一个商业问题落在案头，要有你来解决它。问题相当清楚，但是当你急于从四面八方展开行动时，请先确定你接到的问题是对的——它或许不是你要解决的那个问题。无论是生活还是工作，我们会经常遇到这种问题，对于发生的现象不假思索的认同，并开始以惯用的手段去解决它。例如当你感到喉咙沙哑、头疼、流鼻涕的时候，你会告诉医生自己得了流感。但医生不会立刻相信你的判断，他会询问一些试探性问题后再做出诊断。你可能得了流行感冒，或者是伤风感冒，或是某种更严重的病。如何才能不被表面现象所迷惑，对问题进行正确的判定呢？回到原点，从问题本质出发。

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SaaS参考架构和关键技术

云计算服务现在已经快成了一个家喻户晓的词了。如果你不知道PaaS, IaaS 和SaaS的区别，那么也没啥，因为很多人确实不知道。云其实是互联网的一个隐喻，云计算其实就是使用互联网来接入存储或者运行在远程服务器端的应用，数据，或者服务。任何一个使用基于互联网的方法来计算，存储和开发的公司，都可以从技术上叫做从事云的公司。然而，不是所有的云公司都一样。不是所有人都是CTO，所以有时候看到云技术背后的一些词可能会比较头疼。云也是分层的任何一个在互联网上提供其服务的公司都可以叫做云计算公司。

2021-09-08
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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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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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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。