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如何搭建一个拖垮公司的技术架构?

我作为技术Leader中最懂架构的骑手,不仅送得一手好外卖,还搞宕过不少大型系统。下面结合自己的经历谈一谈:如何搭建一个拖垮公司的技术架构?

  • 2021-04-29
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微服务架构中10个常用的设计模式

? 微服务架构 ? 微服务架构的优势 ? 微服务架构的劣势 ? 何时使用微服务架构

  • 2021-04-29
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思科-未来互联工厂

工厂控制网络(PFCN)是通用公司创?出的一项巨大工程成就。工厂网络的标准化降低了成本、改善了机器运行,并提供了一个诸如协作工程式未来应用的弹性平台。”

  • 2021-04-29
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华为气象云大数据气象云数字平台

华为举办的“华为.宿州云产业合作高峰论坛”上,携手云生态伙伴发布四大联合解决方案:气象云、智慧医疗云、环保云和工业物联网云,希望与生态伙伴紧密合作,共同做大云计算大数据产业,助力城市实现跨越式发展。

  • 2021-04-29
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华为融合校园网解决方案

针对校园网面临的新挑战,需要一个融合 WLAN、认证计费、IPv6 技术的校园网解决方案来支持校园网信息化的高速发展。华为融合校园网解决方案即是融合无线接入、IPv6、精细化认证&计费等的解决方案。随着技术的发展和大量移动终端的出现,校园也从最初的有线覆盖网络形式历经有线无线覆盖网络到现在的无线泛在覆盖网络形式。

  • 2021-04-29
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华为生态环境大数据解决方案

华为携手北京思路创新科技有限公司(以下简称“思路创新”)完成了城市级生态环境大数据平台在基于鲲鹏处理器的华为云Stack和GaussDB大数据上的兼容性、性能与高可靠性验证,并联合推出城市级生态环境大数据解决方案。 该解决方案包含基于鲲鹏的城市级生态环境大数据支撑平台,利用关系型数据库、数据集成ETL、分布式文件系统(HDFS)、分布式计算MapReduce等技术,集成、整合、存储管理各类环境相关数据(包括环境监管数据、物联网时序数据、互联网数据、其他委办厅局数据)。依托人工智能、机器学习、模式识别、可视化等技术,对环境管理中看似毫无关联,碎片化的,以及反映问题某个方面表面现象的信息进行关联分析,从中发现趋势、找准问题、把握规律,推动各类生态环境问题的有效解决,提高政府管理决策的水平,实现环境部门“用数据说话,用数据管理,用数据决策”。

  • 2021-04-29
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华为数据中心基础设施解决方案

华为在其全球直播的行业数字化转型大会上,正式发布了智能数据中心服务解决方案,可为客户设计和建设满足 UPTIME TIER 4认证要求的绿色智能数据中心,通过人工智能技术实现PUE降低8%-15%。随着金融、政务、企业、媒体等行业的数字化转型,人工智能、物联网、大数据和5G等新技术的全面应用,一场由技术引领商业的数字化变革已然到来,作为企业大脑的数据中心将迎来建设高峰。

  • 2021-04-29
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飞梭智造——数字化织厂系统

飞梭智造——数字化织厂系统

  • 2021-04-29
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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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