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Serverless 在大规模数据处理的实践

? 低成本:丰富的计量模式,无需再为“闲置资源”买单,Serverless 起来更简单; ? 高可用高并发:多可用区容灾、毫秒级弹性伸缩,解决高并发; ? 开箱即用的强大监控系统:监控函数实时详情,可快速定位问题,以及提供业务分析能力等 ? 更轻量更灵活:与 OSS 等云产品天然集成,支持NAS、ECS云盘等多种存储类型,快速实现音 视频转码、NLP 分词提取等;也可满足各种类型定制性的高级需求,多种操作组合流程,如:转 码+ 加水印 + 记录转码详情到数据库、制作视频首页 GIF、预热 CDN 等等

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serverless云开发助力前端行业升级

未来十年基于云的开发者增长规模巨大,传统开发方式研发体系建设成本巨大,云时代开发方式将让雇主有机会专注业务。 云时代开发原住民特征:所有的创新创业,应用开发,全部基于云计算,并将此视为理所当然。

  • 2021-05-06
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Service Mesh 在超大规模场景下的落地挑战-李云

ü 业务与基础技术全面解耦,业务更聚集于自身而加速创新,基础技术独立演进而加速迭代 ü 对微服务生态完成标准化、体系化的收口与治理,收敛故障和促进安全生产 ü 为多种编程语言的应用提供微服务治理能力,完善并丰富云原生多编程语言的应用生态 ü 共建全球事实标准,通过阿里云的产品落实客户 IT 设施的多云和混合云战略,加速中国社会的数字化转型

  • 2021-05-06
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阿里巴巴代码缺陷检测探索与实践

? 开发者往往在commit message中记录了修复意图 ? 75%的修复提交包含删除缺陷代码和新增修复代码的模式 ? 修复相关文件数往往少于三个,commit会引入修复无关文件 ? 常见的修复缺陷:故障点,重构点,代码风格问题,性能问题

  • 2021-05-06
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物流业数字技术应用趋势

数字化转型已成为物流业企业的首要任务。物流在供应链中发挥着举足轻重的作用,人口增长和电子商务的繁荣极大地拉动了物流业的发展,但物流产业的数字化进程却落后于其他产业。如果将数字化转型视为通过采用数字技术来重塑产品,服务和整个业务模型的过程,那么物流业的数字化转型面对不少挑战,比如:不同设备和系统的连通性不强,资产利用不足,供应链效率低下。物流业需要加快对数字技术的应用,来提高商业效率、推动市场增长。即使较小的物流公司也可以在利用数字技术中发现机会,比如利用数字工具重塑其业务模型,从而更好地为客户提供价值。

  • 2021-05-06
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工业互联网技术的三大功能要素如何赋能数字化转型

中国信息通信研究院的数据显示,2018年,中国产业数字化占GDP比重为27.63%,落后于英国的54%、美国的52.8%、德国的54%。这意味着在中国数字技术对整体经济的渗透远远不够。2020年,中国官方发起企业“上云用数赋智”行动,要求平台企业帮助中小微企业渡过难关,提供多层次、多样化服务,减成本、降门槛、缩周期,提高转型成功率。以平台企业整合上下游,打造数字化供应链,不仅能给中小企业提供系统服务,同时也能帮助企业找到市场,这也是新基建的价值所在。

  • 2021-05-06
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高精度定位技术赋能数字化医疗转型的5大趋势

此时此刻,我们正在经历的新型冠状病毒(以下统称COVID-19)流行病给全球医疗系统带来了巨大的压力,包括过度紧张的急诊室、紧缺的药品和医疗器械等。此外,随着人口老龄化的加剧、受生活影响的非传染性疾病的增多,加之财政限制等多方面原因,迫使医疗保健领导者寻求更多数字化解决方案,包括智能手机应用、远程咨询、电子记录、可穿戴设备和人工智能(AI),其中许多解决方案是建立在传感器、无线通信技术、云存储和数据分析能力综合技术的基础上。

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(顾海洋)携程微服务框架实践及思考

携程从.Net技术栈的时代就已经开始微服务领域的探索,转入Java技术栈之后,先是自研微服务框架,然后是高性能的Dubbo。目前我们正在Service Mesh的道路上探索,希望接下来能够实现微服务框架的全面标准化以及云原生

  • 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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