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什么是业务,什么是业务架构?

一直以来,业务架构始终是架构设计领域一块“难啃的骨头”,架构的核心理念是抽象,而所谓业务,强调的则是落地。如何让抽象的架构设计模式,赋能实际业务产生价值,是业务架构需要解决的问题。

  • 2021-06-29
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第三代移动通信硬件和射频工程师

移动通信是一种沟通移动用户与固定用户之间或移动用户之间的通信方式。它具有快速、便捷、可靠、不受时空限制的特点。

  • 2021-06-29
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1.王治江-3-FFA2019-深度技术-

加速了对齐时间,增加了快照状态时间,在数据等待处理和持久化之间权衡 Speeds up the alignment time but increases the checkpoint state size during snapshot. Tradeoff betwe en data processingandpersisting 如何配置使用 How to config to use unaligned checkpoint Benefits 。Checkpoint 更快可预测,尤其在反压场景 Fasterandpredictable checkpoint, especially in back pressure case Checkpoint间隔更短,频率更快,失败恢复更少的数据 Shorter checkpoint internalandmore frequent checkpoint res ulting in less data to recover during failure 。端到端exactly-once延迟更短 Decreases end-to-end latency in exactly-once case Limit ations ●Inflight 数据持久化,10瓶颈场景不适合 Not suitable for 10 sensitive scenarios because of persisting infight data ,失败恢复inflight数据,时间变长 More time to recover inflight data during failure

  • 2021-06-29
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漂移计算-跨DC跨数据源的高性能SQL引擎

? 漂移计算性能优势明显,最多26倍的提升 SuperSQL speeds up the SQL execution up to 26 times faster ? 数据量越大,漂移计算性能优势越明显 SuperSQL performs even better under larger datasets

  • 2021-06-29
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3.秦江杰-3-FFA2019-new_source(4)

什么是Flink Source 为什么需要新的Source? 新Source的设计 设计目标 Enumerator - Reader架构 Source Reader的线程模型 水印生成 任务可协同的算子 状态保存和恢复 轻松实现生产可用的Flink Source

  • 2021-06-29
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5.贺小令-FFA2019-Apache Flink新场景-OLAP引擎

优点: (Advantages) 卓越的性能 (Excellent performance) 支持复杂的计算(upports complex computng)X 劣势: (Disadvantages) 需要预先定义维度(Must define dimensions in advance) 不支持明细数据查询(Does not spport query on detaled data) 需要更高的成本 (Higher cost) 场景:适用于对性能要求非常高的场景 (User Cases: high performance requirements)

  • 2021-06-29
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2.唐云-阿里巴巴在Flink大规模持久化存储的实践之道

化大为小 Make big things smaller ●有些问题不是bug或者使用不当,就是达到了大数据的系统瓶颈 Some problems just would hit the bottleneck of big-data system ●分布式处理的核心就是将大数据量的问题化为-个个小问题。 Make big things smaller is the key to distributed environment.

  • 2021-06-29
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3.将Apache Flink用作一体化的数据处理平台-崔星灿

Q1.如何对流数据采样? How to sample streaming data? Q2.如何提供类型信息(表模式) ? How to provide the type information (schema)? Q3.如何展示数据中错误? How to show errors in data? Q4.如何实时获取中间结果? How to fetch the intermediate results in real time? Q5.如何避免重复计算? How to avoid duplicated computation? Q6.如何反复提交作业? How to submit jobs iteratively?

  • 2021-06-29
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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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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2026金融智能体可信互联研究报告

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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本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开,依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景,形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。

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