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基于工业互联网现场层宽带总线架构的实现系统

本发明涉及一种基于工业互联网现场层宽带总线架构的实现系统,该实现系统基于传统工业控制系统中广泛使用的两线制数据传输网络;引入多载波正交频分复用技术,达到百兆以上高带宽;设计特殊帧结构,结合物理层资源块的静态及动态合理配置,及介质访问控制层数据业务的调度策略设计,实现传输业务与时间片的合理映射;针对工业互联网现场层宽带总线架构需要满足高性能、高可靠、高实时和高安全的要求提供了一种快速同步、实时﹑高速、可靠的实现方案。

  • 2021-06-18
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serverless云开发助力前端行业升级

未来十年基于云的开发者增长规模巨大,传统开发方式研发体系建设成本巨大,云时代开发方式将让雇主有机会专注业务。 云时代开发原住民特征:所有的创新创业,应用开发,全部基于云计算,并将此视为理所当然。

  • 2021-05-06
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B树和B+树

那么回到主题,B树是啥,B+树为啥是plus,这俩有啥区别嘞

  • 2021-05-24
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“九步实施法则”保驾护航助力数据治理项目成功(上)

本文所述数据治理对象主要是针对主数据(配置型主数据或者参考数据、核心主数据)及指标数据,不包含交易数据。本文适合能源化工、装备制造、交通物流、医药、电力、零售及房地产等集团企业相关用户参考阅读。由于一般集团企业往往采用成熟的套装软件(如ERP、PLM、MES、CRM等),交易数据的逻辑模型和物理模型固化到这些套装软件里,所以交易数据的数据模型,数据标准及元数据等内容不在本文的讨论范畴。

  • 2021-05-17
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新型转炉出钢口修补料在济源钢铁炼钢厂的应用

转炉顶底复吹技术和溅渣护炉技术的应用,使转炉冶炼品种扩大,质量和生产效率大幅提升,而作为转炉炼钢过程的最后一道工序———出钢,成为影响冶炼质量、产量和品种的重要因素。出钢口的使用寿命、更换时效及修补寿命则直接影响着炼钢生产效率和转炉冶炼周期。转炉出钢口修补料的烧结时间和使用寿命直接影响着炼钢生产

  • 2021-05-07
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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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(项升)Dubbo3.0-开启下一代云原生微服务-云原生峰会_01_draft

Dubbo 是基于 Java 的 RPC 框架。一个 RPC 框架至少由数据格式、传输协议和连接管理组成,这三点也是构成核心。Dubbo 能够被广泛应用主要有两个原因: 一方面是较好的插件机制支撑了多种扩展,这些扩展在不同业务场景和基础架构中能分别发挥最大优势; 另一方面不同于普通的 RPC 框架,Dubbo 的服务治理功能让其在易用性方面脱颖而出,比如路由规则能够支持灵活多样的运行时动态路由,可以基于此功能实现灰度、ABTest、流量回放等功能。

  • 2021-05-06
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(胡宗棠)云原生微服务大会(下一代高性能云原生消息队列-ApacheRocketMQ)_初稿

消息服务作为应用的通信基础设施,是微服务架构应用的核心依赖,也是实践云原生的核心设计理念的关键技术,通过消息服务能够让用户很容易架构出分布式的、高性能的、弹性的和鲁棒的应用程序。消息服务在云原生的重要性也导致其极可能成为应用实践云原生的阻塞点,所以消息服务的云原生化是至关重要的。 Apache RocketMQ 是一款开源的高性能云原生消息队列,其基于高可用分布式集群技术,提供低延时和高可靠的消息发布与订阅服务; 目前开源版本, 已经

  • 2021-05-06
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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