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数据中心产业链深度解析

第三方IDC厂商通过在安全性、可靠性、服务广度等方面的竞争,在IDC服务方面的专业性越来越强。在数据中心建设速度、定制设计、成本管理及运维质量等方面的优势逐渐体现,也更能适应企业个性化的需求,近年来有增长的趋势。

  • 2022-01-18
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基于相变冷却技术的数据中心新型制冷方案研究

从基础理论出发,构建出一套从机柜到室外环境的相变换热制冷循环系统,使用制冷剂气泵、制冷剂液泵、蒸发冷凝及重力热管等技术,高效地将服务器散发的热量搬运到室外环境中,整个过程没有中间换热环节,将蒸发温度和冷凝温度的差值做到最小。试验测试结果表明,在全国核心城市数据中心应用此套制冷方案,全年平均能效比达到20以上。同时,该系统还具有峰值能效高、适用性、兼容性等优势,进一步降低数据中心的建设和运行成本。

  • 2022-01-18
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发达国家数字充电桩部署策略对我国的启示

当前我国亟需针对行业痛点,借鉴发达国家数字充电桩部署经验,强化顶层设计,明确建设需求,持续推进各级充电数据库的搭建和对接,深入挖掘充电信息服务平台价值,充分发挥地方政府和行业作用,完善全国综合充电网络,为用户提供高质量充电基础设施和智能灵活的充电解决方案。

  • 2022-01-18
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基于GitHub的ICT相关领域发展趋势的分析

一定规模的用户对某类项目的关注度是评价该类项目所属行业发展趋势的重要参数之一,是行业发展趋势研究的数据基础。针对当前研究对象数据源获取的局限性问题,设计并实现了一个数据获取与分析系统。该系统可以根据关键词获取GitHub上指定行业的项目数据,以项目数量、关键项目的星标数量、复刻数量和提问数量为依据对项目数量和关注度的变化进行多维度分析,利用百度ECharts实现数据可视化,为研究行业发展的整体趋势提供参考。

  • 2022-01-18
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基于人工智能的人脸识别技术与评估体系研究

随着人工智能和光学成像器件的迅猛发展,基于先进的硬件基础和不断演进的识别算法,人脸识别功能在移动智能终端上已逐渐普及。根据前瞻产业研究院预测,自2015—2020年,人脸识别技术以166.6%的增幅在众多生物识别技术中脱颖而出,高居首位。在市场应用方面,人脸识别技术已被广泛应用到考勤系统、监视系统、手机、相机等诸多场景,覆盖交通、金融、学校等多个领域[1];在算法方面,人脸识别算法包含了基于人脸特征点、人脸图像、神经网络、模板、支持向量积的识别算法;在技术领域方面,人脸识别技术是模式识别、神经网络、人工智能、计算机视觉等学科的融合[2]。在人脸识别技术应用的早期,黑客可以通过一张照片成功通过人脸识别算法的验证,虽然新一代人脸识别技术更加智能,但其安全性仍存争议并受到用户的广泛关注。

  • 2022-01-18
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标准先行——引领和推动绿色安全的HVDC技术应用

高压直流(High Voltage Direct Current,HVDC)技术是信息通信行业绿色、安全、节能供电的发展趋势。高压直流系列标准的制定引领并推动了该项技术与产品的发展和广泛应用。系统地总结了HVDC技术形成系列标准的过程,分析了HVDC技术的应用优势、应用现状和发展趋势。

  • 2022-01-18
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罗克佳华云链技术

2004年始建于太原高新区,多年发展,北京通州为总部,太原为基地,服务全国的的信息企业集团。 以物联网技术应用为先导,建立“云链”结合的技术体系,开创“物联网+区块链+大数据”的创新模式 开拓创新,打造“物联网云链平台”,率先服务于生态环境大数据和智慧城市应用

  • 2022-01-03
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智能座舱发展现状及未来趋势分析

电动化、智能化、网联化、共享化成为汽车行业未来发展趋势,已经成为行业共识。这些趋势将带来人的生活与出行的极大变革,也会导致汽车座舱形态、座舱功能、交互方式的变化,因而汽车智能座舱的设计成为未来汽车发展和创新的关键因素,也是打造差异化、吸引用户非常重要的方面。

  • 2022-01-17
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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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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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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