上个月 sourcegraph 放出了 conc[1] 并发库，目标是 better structured concurrency for go, 简单的评价一下。每个公司都有类似的轮子，与以往的库比起来，多了泛型，代码写起来更优雅，不需要 interface, 不需要运行时 assert, 性能肯定更好我们在写通用库和框架的时候，都有一个原则，并发控制与业务逻辑分离，背离这个原则肯定做不出通用库。
高炉炉顶煤气余压回收发电技术是利用高炉炉顶煤气中的余压能及热能经透平膨胀做功来驱动发电机发电的一项技术。所用的透平装置TRT（Blast Furnace Top-pressure RecoveryTurbine Unit国际上简称为T R T）是利用炉顶煤气压力回收炼铁生产过程中的二次能源，是不消耗燃料，无污染的经济的发电设备。现代高炉炉顶压力达0.15到0.25兆帕，炉顶煤气中存在大量势能。TRT就是利用炉顶煤气剩余压力使气体在透平内膨胀做功，推动透平转动，带动发电机发电。这种发电方式既不消耗任何燃料，也不产生环境污染，发电成本又低是高炉冶炼工序的重大节能项目，经济效益十分显著。此技术在国外非常普及，国内正在逐步推广。TRT发电不消耗任何燃料就回收大量电力，根据炉顶压力不同每吨铁可发电20-40Kwh，如果高炉煤气采用干法除尘发电量可增加30%左右。一般炉子越大，炉顶压力越高，投资回收期越短。
在综合布线管理系统中,智能配线架的使用已经越来越广泛了。电子配线架即智能配线架，(编者注:下文简称“电配”)发展到今天大概有十几年了。它的架构有哪些，连接方式分几种，实现检测的技术有什么，各自的优缺点如何，选用电配要注意哪些方面，许多读者往往不是了解得很全面。我参与电配项目有十几年，有了不少的感悟，所以我觉得有必要写一篇文章讨论一下这些问题，供大家参考。
作为世界领先的集成和分立功率转换半导体供应商之一，ST的电源管理设备使节能、高功率密度和更低的待机功耗设计解决方案成为可能。
由于工业过程中测量技术和成本的限制，在均匀采样率下很难获得具有不同特性的变量（如流量和温度）的测量值。这导致所收集的工业过程数据普遍存在多速率采样特性，给工业过程的质量预测带来了巨大挑战。为了解决这个问题，本文提出了一种基于Transformer模型的新型质量预测建模方法，称为多速率工业过程的多速率成形器。首先，通过将数据变量排列到相同的采样率来对原始数据进行分块。然后，通过多层卷积网络和变换器完成数据的分层粗粒度和细粒度互补。值得注意的是，提出了一种新的采样型编码方法来探索多速率过程数据的缺失模式。经过上述预训练后，为后续的微调过程提供了修补的完整数据集和更好的初始权重。最后，利用质量变量的多步预测误差对整个网络参数进行微调。该方法应用于工业脱丁烷塔和实际工业加氢裂化过程的多速率多步预测。实验结果表明，在处理多采样率类型的工业过程数据方面，该方法优于其他最先进的方法。关键词：多速率工业过程，多速率成形器，多步预测，采样类型编码。
由项目向产品化转型,需要推出公司自研服务器，以便公司产品在该服务器上能够高效率运行。当前阶段，依图、商汤等厂商均有品牌服务器产品，我司需要进行产品化补齐。
OpenAI 2月16日凌晨发布了文生视频大模型Sora，在科技圈引起一连串的震惊和感叹，在2023年，我们见证了文生文、文生图的进展速度，视频可以说是人类被AI攻占最慢的一块“处女地”。而在2024年开年，OpenAI就发布了王炸文生视频大模型Sora，它能够仅仅根据提示词，生成60s的连贯视频，“碾压”了行业目前大概只有平均“4s”的视频生成长度。
早期计算机系统体积非常大，本身占用很大的空间，运行和维护也都很复杂，需要在一个特殊的环境中运行，因此需要许多电缆连接所有的组件，如标准机架安装设备，高架地板和电缆盘。过去的计算机也需要大量的电力，会产生大量的热量，通过专用的计算机房和冷却系统可以对散热效果进行较好的控制。
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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