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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

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(胡宗棠)云原生微服务大会(下一代高性能云原生消息队列-ApacheRocketMQ)_初稿

消息服务作为应用的通信基础设施,是微服务架构应用的核心依赖,也是实践云原生的核心设计理念的关键技术,通过消息服务能够让用户很容易架构出分布式的、高性能的、弹性的和鲁棒的应用程序。消息服务在云原生的重要性也导致其极可能成为应用实践云原生的阻塞点,所以消息服务的云原生化是至关重要的。 Apache RocketMQ 是一款开源的高性能云原生消息队列,其基于高可用分布式集群技术,提供低延时和高可靠的消息发布与订阅服务; 目前开源版本, 已经

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(木香丘)基于 Serverless 的前后端一体化开发体验-云原生峰会

1. 「Serverless First」,默认提供适配 Serverless 最佳实践,也支持运行在服务器 上 2. 「支持前后端一体化」,基于 JSON RPC,前端像调用本地方法一样调用后端方法 3. 前后端「支持 rpc 和 rest」两种通信形式,通过 mvc 可以满足传统纯后端 rest 风格接口开发需要 4. 「支持 typeorm」,事务 AOP 和事务传播行为,也可以集成其他的开源 ORM 框架

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对物联网技术及其应用的思考

近年来, “物联网”这一名词,已经在全球被热捧起来,受到了很多国家的企业和学术界的关注,部分国家甚至想通过物联网技术,掀起21世纪新一轮的科技和经济浪潮。 物联网可以理解为一种物体与物体之间互联形成的一种物物相连的网络,它让物体具有了“智慧”,可以极大扩充人类的沟通范围,并能实现更多智能的应用。物联网的实质是“物物相连的互联网”,它将人类生存的物理世界网络化和信息化,将分离的物理世界和现实世界的任何物体进行互联,并与信息空间进行互联整合,按照人的需求进行处理并及时反馈处理结果。

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(秦粤)Serverless-前端的新疆域

Serverless推升??义,具备以下特性的 ?需?户关?服务端的事情(容错、容灾、安全验证、?动扩缩容、?志调试等等)。按使?量(调?次数、时?等)付费,低费?和?性能并?,?多数场景下节省开?。 快速迭代&试错能?(多版本控制,灰度,CI&CD等等)。 ? ?需关?服务端运维的云PaaS服务 ? 弹性按需,付费按量

  • 2021-05-06
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(穹谷)云原生峰会-云原生微服务下混沌工程实践

ChaosBlade(混沌之刃)是一款遵循混沌实验模型,简单易用,功能强大的混沌实验工具。 ? 通过混沌工程能推进系统“云原生化” ? 混沌实验模型适用目前所有场景,简单清晰 ? ChaosBlade 除简洁易用外,也支持云原生场景? AHAS Chaos 平台使企业实施混沌工程更加简单

  • 2021-05-06
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Sentinel微服务高可用容错最佳实践

Sentinel 是阿里巴巴开源的,面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,从限流、流量整形、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀、冷启动、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用服务等,是保障微服务高可用的利器,原生支持 Java/Go/C++ 等多种语言,并且提供 Istio/Envoy 全局流控支持来为 Service Mesh 提供高可用防护的能力

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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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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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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年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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