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关于高炉用冶金焦炭的几点思考

高炉越来越高的焦炭质量要求与稀缺炼焦煤资源日趋匮乏之间矛盾愈发凸显,一方面,炼焦工序通过炼焦配煤优化、原料煤预处理、焦炉设备技术改造等措施提高焦炭质量进而满足高炉需求,另一方面, 明确焦炉炉型、焦炭质量与高炉用焦炭对应关系,优化不同级别焦炭高炉供应、降低高炉焦比等满足高炉用焦炭的供需平衡。

  • 2021-05-07
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Dubbo3.0的演进及多语言解决方案的实践-展图

Dubbo 3 背景:? 内部Rpc框架(HSF) 使用Dubbo3.0作为基础,开始在内部落地 ? 云原生时代到来? 互通的价值:Dubbo/Spring Cloud/gRpc? 技术先进性:多语言,协议的开放性,多端的支持,流量控制等

  • 2021-05-06
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EMR弹性低成本离线大数据分析最佳实践

EMR的所有云盘和本地盘都会在节点释放的时候清除数据,磁盘无法独立保存下来并再次使用。Hadoop HDFS会使用所有的数据盘作为数据存储;Hadoop YARN也会使用所有的数据盘作为计算的临时存储。当业务数据量并不太大(TB级别以下)的时候可以使用云盘,IOPS和吞吐相比本地盘都会小些;数据量大的时候,推荐使用本地盘,EMR会维护本地盘的数据可靠性。如果发现在使用中明显的吞吐量不够用,可以切到本地盘的存储上。

  • 2021-05-06
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Knative Serverless 架构剖析-牛秋霖

? Gartner 认为 Serverless 将在 2019-2022 年成熟,预计到2020 将超过 20% 企业使用 Serverless 计算服务 ? Forrester 报告显示 49% 的公司正在使用或在未来1年内将使用 Serverless 计算 ? O’Reilly Serverless Survey 2019 1500 名受访者的调研结果显示 40% 的受访者所在公司已经在使用 Serverless 技术 ,超过三分之二的受访者认为他们的组织对 Serverless 的采用至少大部分是成功的 ? Serverless 已经是万众期待,未来可期的状态

  • 2021-05-06
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KubeNode - 阿里巴巴云原生容器基础设施运维实践- 周涛

What & Why? 以云原生方式管理节点生命周期及节点组件? 申明式、面向终态 组成:? 中心端:? Machine Operator :节点及组件管理? Remedy Operator : 节点故障自愈 ? 节点侧:? Kube Node Agent:单机 agent? 配套组件:? Kube Defender 统一风控? NPD: 单节点故障检测

  • 2021-05-06
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Nacos 2.X 内核构建 及 演进方向-李艳林

Nacos 一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。按照企业级质量标准研发,保障上面几千家企业的高可用!打造文档化协作模式(开放透明、多人协作、方便搜索),提升整体协作效率!

  • 2021-05-06
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OpenKruise-云原生应用全生命周期自动化的实战-王思宇

Platform提供的灰度升级: 1. 保留v1版本不动,扩出v2版 本operator,此时v2无流量 2. 用户通过修改灰度规则CR,指定v2版本需要承接流量的规则 3. Operator-manager下发规则给runtime,灰度生效

  • 2021-05-06
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OpenYurt-让云原生和边缘计算无缝融合的奥秘-何淋波

边缘云计算是基于云计算技术的核心和边缘计算的能力,构筑在边缘基础设施之上的云计算平台。形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台,并与中心云和物联网 终端形成“云边端三体协同” 的端到端的技术架构,通过将网络转发、存储、 计算,智能化数据分析等工作放在边缘处理,降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本,并提供全网调度、算力分发等云服务。

  • 2021-05-06
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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