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Service Mesh 在超大规模场景下的落地挑战-李云

ü 业务与基础技术全面解耦,业务更聚集于自身而加速创新,基础技术独立演进而加速迭代 ü 对微服务生态完成标准化、体系化的收口与治理,收敛故障和促进安全生产 ü 为多种编程语言的应用提供微服务治理能力,完善并丰富云原生多编程语言的应用生态 ü 共建全球事实标准,通过阿里云的产品落实客户 IT 设施的多云和混合云战略,加速中国社会的数字化转型

  • 2021-05-06
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一种通过虚拟现实、软件研发技术实现计算机辅助教学的方法

本发明公开了一.种通过虛拟现实、软件研发技术实现计算机辅助教学的方法,通过软件开发技术建设教学管理平台,由教学管理平台提供一系列标准WEB接口服务,利用应用程序二次开发技术开发常用工具的扩展程序,扩展程序在提供基础集成功能的同时调用教学管理平台的接口服务,从而实现教学管理平台与常用工具间的无缝连接;所述的教学管理平台包括以下模块:我的工作空间、教学课件管理、教学实训、系统集成、教学测试、教学评估与反馈、查询与检索和权限管理;本发明能够辅助教师完成教学管理、教学测试、教学评估与反馈;结合计算机仿真技术来模仿真实的学习、实训环境,通过可交互的方式学习和测试,达到最佳的教学、学习效果。

  • 2021-05-07
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一种采用动态细粒度代码隐藏与混淆技术的二进制软件保护方法

本发明公开了--种采用动态细粒度代码隐藏与混淆技术的二进制软件保护方法,其步骤为:S1:选择隐藏目标;以基本块为单位,在目标程序中选择待隐藏的代码块;S2:隐藏选择的基本块;针对每个待隐藏基本块,将原来的一- 段代码替换为一个分配器函数调用,并在剩余的位置填充其它混淆指令;S3:重新打包代码;新建-一个代码段用来保存所有的附加逻辑及数据。本发明具有适用范围广、轻量级、可扩展、安全性高等优

  • 2021-05-07
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数字化技术在试验调度工作中的应用

随着计算机技术的不断发展,数字化技术在生产型企业中的应用越来越广,包括生产智能排产系统、自动化测试技术等。对交付产品开展相应试验在航天军工单位是一项必要工作,随着我单位承担宇航、武器任务的不断增加,试验任务的数量及种类越来越多,对试验调度工作带来了极大压力。文章将在生产制造型研企业中使用的不同调度算法开展究,并结合笔者所在单位实际情况进行应用的可行性分析。结果表明,通过明确试验约束及目标,结合单位任务试验特点,具有实施部署试验调度系统的可行性。

  • 2021-05-06
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技术与商业双轮驱动下,数字化商业将走向什么样的未来?

疫情可以说是现代商业社会的一次极端压力测试,在公共卫生以外,曾经隐藏在数字化变革浪潮之下的系统命题,都在2020年这样的极端情况下,浮出了水面: ?消费者几个月都无法随意出门的情况下,会发生什么? ?线上化经营存在哪些挑战,我们现在的数字化能力是否能够应对? ?线下场景又有哪些始终不可替代的地方?

  • 2021-04-30
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信息化测绘技术在数字化城市建设中的作用分析

21世纪是一个科学技术时代,计算机信息技术的应用,给人们的生活生产方式带来了巨大的改变,推动城市智能化、信息化发展,是当前现代城市建设中的重要课题,必须予以高度重视,不容忽视。在数字城市建设中,为了营造良好的城市环境,加强城市信息化管理,逐步实现智慧城市,应当充分应用现代科学技术,尤其是测绘技术。本文基于数字化城市建设中信息化测绘技术的作用展开论述。

  • 2021-05-06
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ERP、APS、MES关系

MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块,为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

  • 2021-04-23
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企业IT数字化能力和运营效果成熟度模型

企业IT数字化能力和运营效果成熟度模型

  • 2021-04-23
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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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2026综合算力全景分析

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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