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高德技术2020年刊合辑-765页

过去的一年里,高德业务快速发展,国庆出行节的日活跃用户数 突破1.5亿,又创新高。高德技术人在支撑业务快速发展的同时 也在持续创新:导航个性化、引擎服务化、基建架构升级、全面 上云、共享打车、信息服务、汽车前后装、大云图等方面实现新 的突破,车道级导航、高精地图落地等领域取得行业领先,车载 环境下的手机定位技术获得国际顶赛冠军

  • 2022-02-07
  • 阅读1469
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  • 765页
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化妆品中皂基洗面奶的配方设计和制作工艺指南

本文从皂基型洁面膏的配方结构、制作工艺两方面阐述了皂基型洁面膏中各种组分对皂基体系的作用,以及生产工艺对产品的影响,对化妆品工程师进行皂基型洁面膏产品的配方设计和生产实践具有一定的指导意义和参考价值。

  • 2024-06-17
  • 阅读1464

世界标准钢号手册

对于行业的持久发展也有着重要的作用,在机械制造中对与资源的浪费情况、人工成本费用高和资金使用量高等情况一直是影响该行业发展的主要问题,

  • 2022-02-02
  • 阅读1462
  • 下载0
  • 880页
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基于Docker的动态负载均衡弹性伸缩系统

通过Docker容器快速实现弹性伸缩,既保证了应用系统的稳定可靠;同时也将Docker容器简单易用,轻快便捷的优势发挥到最大,提高了资源利用率,节约成本。论文采用Telegraf、Influxdb和Grafana组合的监控方案,通过对应用容器的监控,实时掌握应用容器CPU、内存等资源使用情况;Etcd组件作为服务发现机制,提供当前系统可用的容器数量;Confd组件和Haproxy组件做动态负载均衡。实验测试表明,当系统面临大流量、高并发用户请求时,通过本系统弹性伸缩以后,实现负载均衡。为企业构建稳定、高效、可靠的应用系统提供参考。

  • 2021-02-13
  • 阅读1460
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  • 6页
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大模型关键技术与未来发展方向———从ChatGPT谈起

大规模预训练模型,也被称为“基座模型”或“大模型”,目前被认为是通用人工智能技术的核心引擎,已经成为了全球科技竞争焦点。本文归纳总结了以聊天生成预训练转换器(ChatGenerative Pre-trained Transformer,ChatGPT)为代表的生成式大模型技术研究现状和发展趋势,从大模型基座、大模型人类偏好对齐、大模型推理与评价、多模态大模型、大模型安全可控五个方面讨论了当前大模型研究的现状和挑战,并结合我国人工智能研究特点,简要分析了大模型未来的重点发展方向。

  • 2024-10-04
  • 阅读1457

轴承手册04版

为了实现我国的经济发展,在机械制造行业中也对智能技术进行了应用,使得智能机械制造得到了有效的发展,通过对我国当前发展的智能机械制造研究可知,

  • 2022-02-07
  • 阅读1448
  • 下载0
  • 848页
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电子与电气工程技术丛书-电路基础

为了使得智能机械制造的发展适应我国的国情,在机械设计的环节中就要始终保持以环保为原则进行工作,由于机械制造过程中对于材料的使用量极大

  • 2022-02-04
  • 阅读1447
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  • 876页
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中国电气工程大典.第13卷.交通电气工程

中国电气工程大典(完整版)—从事电气专业的所有人员都值得拥有 中国电气工程大典共15卷;由于电气这方面涉及的知识不仅广泛还很复杂,所以对于电气人来说,找到一份完整的电气参考资料还是有难度的。

  • 2022-02-07
  • 阅读1444
  • 下载0
  • 847页
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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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