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量子计算机:技术路线、风险及战略投资

由于现有半导体微电子技术物理极限的原因,传统计算机的发展渐渐接近其极限,而具有强大并行处理能力的量子计算技术的发展随之成为现实需求。然而,通常外部环境会对量子计算的基本单位量子比特产生干扰,产生量子衰减而导致计算错误。面临上述技术难题,全球出现了基于超低温超导材料、离子阱技术、微电子制造技术和通过量子纠缠来获取信息的四种技术实现路径之争。 如何建造一台大型容错的通用量子计算机并将其应用于完成实际任务,同时带来收益,具有很大的技术挑战性与风险。西安交通大学城市学院李联宁教授认为,从历史上看,一项技术的进步取决于对该技术投入的人力和资金的多少。当前,各经济发达国家对量子研究的投入持续增长,已开始进行国家层面的指数级投资。

  • 2021-07-22
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中国领先欧美的硬核科技

世界上能由国产设备组成自主通信网络的国家只有中美两国。实际上,世界大约100多个国家都使用华为的通讯设备组成的网络。比如日本为例,日本的4G网络设备中,华为占据相当大的份额。日本的软银的4G设备基本都是采购自华为。华为公司在通讯技术方面,已经逐渐从追赶爱立信、思科,到和欧美齐头并进,到现在已经开始逐渐领先全球。

  • 2021-07-22
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业务中台、技术中台、数据中台、AI中台......

中台是一种体系/生态/方法论,有标准和机制,解决顶层领域下各业务子域的高效协同和资源复用问题。中台建设强调企业级,IT部门与业务部门协同建设,各部门、各业务域是中台能力的使用方,同时也是中台能力的重要提供方。目前网上比较主流的中台定义和分类有如下三种: 业务中台: 指微服务业务平台,像常见交易中台、订单中心、营销中心。 数据中台: 通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。 技术中台: 如微服务框架、Devops平台、容器之类。

  • 2021-07-22
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谷歌利用人工智能设计的芯片揭示了智能的本质

InfoQ 中文站曾经翻译并分享过《谷歌的深度学习在 AI 芯片中找到了一条关键路径》,该文介绍了 ZDNet 与谷歌大脑总监 Jeff Dean 谈到谷歌如何使用人工智能来推进定制芯片的内部开发,从而加快软件开发。使用人工智能设计芯片来运行人工智能,这本身是一件非常有意思的事。本文作者探讨了他对谷歌使用人工智能为人工智能设计芯片的思考。

  • 2021-07-21
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GPU的发展历程、未来趋势及研制实践

凭借GPU强大的计算能力,超级计算机在数据处理、物理模拟、天气预测、现代制药、基因测序、先进制造、人工智能、密码分析等方面都有着广泛的应用。在2020年的新冠肺炎疫情中,更是为医疗卫生科研人员提供了巨大的帮助,为抗疫斗争赢得了宝贵的时间。从GPU在新冠肺炎疫情中的实际应用情况出发,回顾了GPU诞生至今40余年的主要发展历程,分析其发展趋势,提出了未来可能的若干发展方向,并结合本单位GPU研制实践,阐述了国产GPU研制的特点及现状,列举了多项关键技术,对国产GPU的未来发展提出了展望。

  • 2021-07-21
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人脑启发AI设计:让神经网络统一翻译语音和文本

能够统一地理解语音和文本,是人类能够形成通用语言能力的重要原因。那么,人工智能是否也能如此?最近,来自字节跳动和UIUC的研究人员借鉴这一思路,设计了一个跨模态的翻译模型——Chimera(奇美拉)。它不仅在一项标杆性语音翻译任务中获得高分,其可视化结果也证实了这一机制能更好地理解人类语言。

  • 2021-07-21
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李开复:AI技术驱动的二十年五大预测

6月22日上午,我在一场峰会上发表了主旨演讲:《飞奔的AI时代》。在演讲中,我复盘了过去几年AI的发展,同时预测了在未来二十年,AI加上更多新的技术发展会带来影响深远的五大产业变革,并且将中国推向世界领先的科技火车头地位。这五大产业变革预测包括:

  • 2021-07-20
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5个基本概念,从统计学到机器学习

本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。从高的角度来看,统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。象柱状图这种基本的可视化形式,会给你更加全面的信息。但是,通过统计学我们可以以更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。所涉及的数学理论帮助我们形成数据的具体结论,而不仅仅是猜测。

  • 2021-07-20
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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,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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