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2017阿里技术年度精选-上

2017 年,在技术发展的历史上,一定是个特别的一年:柯洁与 AlphaGo 的惊世大战,无人咖啡店开放体验,AI 设计师“鲁班”横空出 世、三年投入千亿的达摩院正式成立……

  • 2022-01-10
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基于数字模型的工艺设计与应用

基于模型的定义(Model Based Definition,MBD),是美国机械工程师协会及波音公司等经过 10 多年的基础研究,并在波音 787 飞机上正式全面推行的新一代产品定义方法。在基于 MBD 技术的产品设计中,用一个集成的三维数字化实体模型完整地表达产品信息,即将制造信息和设计信息(三维尺寸标注及各种制造信息和产品结构信息) 共同定义到产品的三维数字化模型中,同时融入知识工程和产品设计 / 制造标准规范等,从而取消二维工程图,保证了设计数据的唯一性。MBD 不是简单的三维标注 + 三维模型,它不仅描述产品几何信息,而且定义了三维产品几何信息和非几何的管理信息(产品结构、产品制造要求、BOM 等),使用人员仅需数模即可获取全部信息,减少了对其他信息系统的过度依赖。

  • 2022-01-10
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基于OSU技术在5G+垂直行业的应用研究

为了解决高效灵活、任意大小颗粒、硬管道专线业务场景,结合5G+垂直行业用户的现状和未来发展趋势,对目前已经进入热门研究的OSUflex技术进行了探讨,分析专线业务端到端的时延、安全、带宽等网络性能指标。期待现网采用OSUflex技术,从而满足不同行业的网络能力定制服务和网络容量弹性伸缩需求。

  • 2021-12-27
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工信部智能制造典型场景参考指引(2021年)

智能制造场景是指面向制造全过程的单个或多个环节,通过新一代信息技术、先进制造技术的深度融合,实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。根据“十三五”以来智能制造发展情况和企业实践,结合技术创新和融合应用发展趋势,凝练总结了15个环节52个智能制造典型场景,作为智能制造示范工厂建设的参考。

  • 2021-11-05
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Hadoop YARN:调度性能优化实践

美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支。目前在YARN上支撑离线业务、实时业务以及机器学习业务。 ? 离线业务主要运行的是Hive on MapReduce, Spark SQL为主的数据仓库作业。 ? 实时业务主要运行Spark Streaming,Flink为主的实时流计算作业。 ? 机器学习业务主要运行TensorFlow,MXNet,MLX(美团点评自研的大规模机器学习系统)等计算作业。 YARN面临高可用、扩展性、稳定性的问题很多。其中扩展性上遇到最严重的是集群和业务规模增长带来的调度器性能问题。从业务角度来看,假设集群1000台节点,每个节点提供100个CPU的计算能力。每个任务使用1个CPU,平均执行时间1分钟。集群在高峰期始终有超过10万CPU的资源需求。集群的调度器平均每分钟只能调度5万的任务。从分钟级别观察,集群资源使用率是50000/(100*1000)=0.5,那么集群就有50%的计算资源因为调度能力的问题而无法使用。

  • 2021-06-06
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一种基于智能化控制系统的安全建筑

本发明公开了一种基于智能化控制系统的安全建筑,该安全建筑包括安防系统和楼宇集成控制系统,安防系统包括门禁子系统、安全监控子系统和夜间巡逻子系统,门禁子系统用于对人员的进出进行管理,安全监控子系统用于对建筑内外的主要出入口和通道的安全情况进行排查,夜间巡逻子系统用于对巡更人员进行考核管理,楼宇集成控制系统包括电梯控制子系统、照明控制子系统和室内环境控制子系统,电梯控制子系统用于对电梯的故障、安全隐患和电梯监控环境下的异常行为进行监控,照明控制子系统用于对建筑内外的照明设备进行控制,室内环境控制子系统用于对室内的温度和二氧化碳浓度检测并控制。本发明提升了建筑内外的安全性并减少了所消耗的能源。

  • 2021-05-07
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物联网及其在智能电网中的应用

融合各种信息技术,突破互联网的限制,将物体接入信息网络,实现物联网在网络泛在的基础上,将信息技术应用到各个领域,从而影响到国民经济和社会生活的方方面面。未来信息产业的发展在由信息网络向全面感知和智能应用两个方向拓展、延伸和突破。

  • 2021-04-20
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AI 垃圾分类指日可待?

AI垃圾分类的未来或许还很遥远,但未来依然是值得期待的。每个人都必须与时代共同成长,从这个角度来说,我们也算是见证历史了吧。让我们和AI一起,给岁月以文明,而不是给文明以岁月。

  • 2021-04-25
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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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