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大数据+打造数字化产业园

以大数据应用为核心进行了产业布局主营业务聚焦数字化有准影望新患诚度管理、积分交易、.新零售解决方案、企业SAAS服务领域等。

  • 2021-06-24
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Check Point云安全视角

? 过于动态 (快速增加/删除虚拟机、子网等)的环境变化 ,网络安全产品无法及时提供所需要的修改 ? 网络安全解决方案成为单点故障并且不支持高可用配置

  • 2021-06-25
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springcloud微服务全系列实战(超详细)

这个项目是学习SpringCloud的项目,首先您应该先从github上(https://github.com/kzdw/springcloud)拉取此项目导入到自己的idea中。 下面是对每个moudle介绍,如果你是第一次接触SpringCloud,可以先忽略这部分介绍。

  • 2021-06-28
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智能的原理

为什么许多智能产品总是感觉粘性不够呢?许多小孩子玩一会儿就丢到一边去了,更多大人们甚至连两分钟热度都没有,看两眼就会抱着智能手机聊天、看书、追剧、玩游戏去了!有人也许会问,为什么智能手机咋就这般人见人爱呢?究其因,不外乎上可组群,下可单挑,左可得瑟,右可局气,人机环境系统浑然一体,不觉心流悄然实现吧!

  • 2021-07-20
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除了芯片,我们还应关注这六大核心技术!

设备智能化的体现就是典型的软件定义机器,包括机器轻松连接至互联网;将APP和分析结果嵌入机器和云,实现智能化和自我意识;无需更换硬件即可改变和升级机器/设备功能,为用户提供智能,实现持续改进;通过API和生态系统扩大工业互联网平台应用。

  • 2021-07-28
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还在写大量 if 来判断?试试用一个规则执行器来替代它

咱们的主要流程主要是基于and或者or的关系。 如果有一个不匹配的话,其实咱们后续的流程是不用执行的,就是需要具备一个短路的功能。 对于目前的现状来说,我如果在原有的基础上来改,只要稍微注意一下解决需求不是很大的问题,但是说后面可维护性非常差。

  • 2021-06-29
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网络信息安全员(高级)——02网络信息安全技术

经典的密码体制中,加密密钥与解密密钥是相同的,或者可以简单相互推导,也就是说:知道了加密密钥,也就知道了解密密钥;知道了解密密钥,也就知道了加密密钥。所以,加、解密密钥必须同时保密。这种密码体制称为对称(也称单钥)密码体制。最典型的是DES数据加密标准,应该说数据加密标准DES是单钥体制的最成功的例子。

  • 2021-06-30
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数据治理框架技术方案

在我国,各行业的信息化发展和建设水平并不均衡,甚至有的行业是刚刚起步。但是,不论是金融行业、通讯行业、地产行业、传统制造业以及农业,其信息化的发展基本都遵循了“诺兰模型”。笔者认为企业信息化大致经历了初期的烟囱式系统建设、中期的集成式系统建设和后期的数据管理式系统建设三个大的阶段,可以说是一个先建设后治理的过程。

  • 2021-07-12
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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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