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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

  • 2021-05-06
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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

  • 2021-05-06
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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

  • 2021-05-06
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蜂窝车联网技术架构与关键技术研究

车联网(V2X)是指通过装载在车辆上的传感器、车载终端及电子标签提供车辆信息,采用各种通信技术实现车与车、车与人、车与路互连互通,并在信息网络平台上对信息进行提取、共享等有效利用,对车辆进行有效的管控和提供综合服务[1]。

  • 2021-05-06
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(童子龙)2020-阿里云-云原生峰会-掌门教育云原生落地实践

? 采取双监控系统:自研监控工具和 Nacos 官方监控工具 ? 采用 8C16G 三台集群部署 ? 将近 660 个服务(非实例数)瞬间从 Eureka Server 同步到 Nacos Server,CPU 增长 3% ? 系统平均负载从 0.15 左右上升到 0.45 左右 ? 内存增长到 72%,归因为云原生微服务框架里内置较多的元数据(MetaData)

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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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