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(繁易)MidwayServerless-新一代云端一体研发框架

从业务视角来看,前端也提出了一些业务上的诉求。阿里巴巴是几年前开始了中台战略,并希望做到大中台小前台的目标,因此我们前端同学,也希望借中台服务来快速组合为各类业务接口,从而达到快速交付的目标。更快的完成业务需求和降低业务试错成本。因此我们需要 Serverless 来赋能前端,让云原生给前端降本增效。

  • 2021-05-06
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(雷卷)从架构到代码

InfoQ 发布了软件架构与设计的趋势报告。InfoQ 在技术趋势报告中将软件架构分为了 4 类,如下图所示,从左到右依次是创新者(Innovators)、早期采用者(Early Adopters)、早期大众(Early Majority)和晚期大众(Late Majority)。在报告中可以看出,很多技术如微服务(Microservice)、领域驱动设计(Domain-driven Design)等已经非常流行,并成为如今软件开发行业的主流了。对于早期大众和晚期大众部分的架构设计而言,很多部分与领域驱动设计相关,比如微服务、CQRS、事件驱动等。

  • 2021-05-06
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智能建筑深化设计4大关键

深化设计主要依据是招标文件(包含澄清文件、合同等)、投标文件、建设单位的系统功能具体需求、工程现场实际建筑平面等。根据上述实际情况提供更优化的设计方案供业主参考,核心设计内容包括:深化设计说明、设备清单、深化设计图纸。

  • 2021-05-06
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还能让智能制造来得再快一点吗?

随着阿里酝酿了三年的“犀牛智造”走上台前并投入生产,以工业互联网、中国制造2025等制造业升级话题也被一并成为行业的热门话题。制造业作为我国国民经济的主体,是所有产业发展的基础,悄无声息地影响着经济的发展和人们的生活。

  • 2021-05-06
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(吴晟)正确使用分布式追踪和APM系统

随着微服务的越来越流行,我们服务之间的调用关系就显得越来越复杂,我们急需一个APM工具来分析系统中存在的各种性能指标问题以及调用关系。目前主流的APM工具有CAT、Zipkin、Pinpoint以及SkyWalking

  • 2021-05-06
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垂直类和横向SaaS的赛道对比

理解垂类 SaaS 和横向 SaaS 之间的区别,才能制定不同的增长策略。从本质上讲,科技产业非常容易发生变化,特别是蓬勃发展的 SaaS 。你对这个重要概念、市场和用户需求的理解越清楚,你成功的机会就越大。 如果你想知道垂类 SaaS 和横向 SaaS 之间的区别,那么本文就是为你准备好了。

  • 2021-05-06
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智能制造站上风口

由此,中国的智能制造需要解决的核心问题是如何帮助数目庞大的中小企业完成制造流程的数字化、信息化升级改造。“要想实现从制造大国变为制造强国的目标,只能通过加强研发、用世界最新的高科技改造制造业来实现,别无捷径。”

  • 2021-05-06
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HDFS 2.x 升级到 3.x 在车好多的实践

HDFS 集群作为大数据最核心的组件,在公司承载了DW、AI、Growth 等重要业务数据的存储重任。随着业务的高速发展,数据的成倍增加,HDFS 集群出现了爆炸式的增长,使用率一直处于很高的水位。同时 HDFS文件数持续增长导致Namenode 压力过大、RPC 过多,整体性能下降。作为集群 admin ,保证集群稳定、提高资源利用率为公司降本增效是我们最主要的责任。面对存储增长带来的挑战

  • 2021-05-06
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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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2026工业网络现状报告

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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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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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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