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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。

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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。

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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

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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。”

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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

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面向新一代智能制造的智能工厂体系架构研究

随着信息技术的发明和广泛应用,制造系统进入数字化制造时代,与传统制造相比 ,数字化制造最本质的变化是在人和物理系统之间增加了一个信息系统,信息系统由软件和硬件组成,对输入信息进行各种计算分析,并代替操作者去控制物理系统完成工作任务。

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数字化车间,智能制造主战场!

数字化车间建设是制造企业实施智能制造的主战场,是制造企业走向智能制造的起点。 数字化车间建设要以实际需求为牵引,以经济效益为驱动,以成功落地为导向。在先进设备的基础上,在管理方面深挖潜力,充分发挥人的作用,构建数字化、网络化和适度智能的生产模式,切实做到降本提质增效,提升企业的竞争力。

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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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