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图解:消息传输的架构模式

从概念上讲,一条消息是一个发送方与一个或多个接收方之间的一次信息交换。自从大型机问世以来,消息交换一直是计算机编程和架构设计的重要组成部分。

  • 2021-06-29
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微信支付的架构到底有多牛

作为一个重要业务,微信支付在客户端上面临着各种问题。其中最核心问题就是分平台实现导致的问题: 1. iOS 和安卓实现不一致 o 容易出 Bug o 通过沟通保证不了质量 2. 扩展性差,无法快速响应业务需求 o 需求变更迭代周期长 o 数据上报不全面 3. 质量保障体系不完善 o 缺少业务及设计知识沉淀 o 协议管理松散 o 缺少统一的自动化测试

  • 2021-06-29
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后端接口如何提高性能

大多数互联网应用场景都是读多写少,业务逻辑更多分布在写上。对读的要求大概就是要快。那么都有什么原因会导致我们完成一次出色的慢查询呢?

  • 2021-06-29
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基于Spring+SpringMVC+Mybatis的分布式敏捷开发系统架构(附源码)

zheng项目不仅仅是一个开发架构,而是努力打造一套从 前端模板 - 基础框架 - 分布式架构 - 开源项目 - 持续集成 - 自动化部署 - 系统监测 - 无缝升级 的全方位J2EE企业级开发解决方案。

  • 2021-06-29
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深度报告:芯片设计EDA2.0时代,三大路径搞定六大挑战

EDA是Electronic Design Automation的缩写,几十年来成为芯片设计模块、工具、流程的代称。从仿真、综合到版图,从前端到后端,从模拟到数字再到混合设计,以及工艺制造等,EDA工具涵盖了芯片设计、布线、验证和仿真等所有方面。 芯片的制造十分受制于EDA工具和设计流程,EDA的发展速度近十多年来越来越跟不上芯片设计规模和需求的快速增长。如何基于新的技术和平台,参考其它软件行业的发展过程,推动EDA工具和设计流程进入新的时代是当今芯片制造中一个容易被忽视的关键环节。 在2021世界半导体大会暨南京国际半导体博览会的第二天,国产EDA智能软件和系统创企芯华章针对芯片设计难、人才少、设计周期长、设计成本高企的问题,发布了《EDA 2.0白皮书》。芯华章科技董事长兼CEO王礼宾相信,智能化的EDA 2.0时代,会使设计芯片像开发程序那样简单,制造芯片像搭积木那样灵活。 本期的智能内参,我们推荐芯华章的报告《EDA2.0白皮书》, 从EDA1.0的发展历程、现阶段问题与挑战分析,给出芯片EDA2.0未来发展的三大路径。

  • 2021-07-28
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基于深度学习的特征提取和匹配

计算机视觉需要图像预处理,比如特征提取,包括特征点,边缘和轮廓之类。以前做跟踪和3-D重建,首先就得提取特征。特征点以前成功的就是SIFT/SURF/FAST之类,现在完全可以通过CNN模型形成的特征图来定义。

  • 2021-08-17
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基于深度学习的图像重建方法

近日,来自加州大学洛杉矶分校的Aydogan Ozcan团队,报道了基于深度学习的图像重建框架,该框架能够使用欠采样光谱数据重建扫频源光学断层扫描(OCT)图像,并且不会产生任何空间混叠伪影。这种基于深度学习的图像重建方法可广泛用于各种形式OCT 系统,能够在不牺牲图像分辨率和信噪比的情况下显著提高其成像速度,对于光学成像领域的应用有着重要的现实意义。

  • 2021-08-18
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智慧交通的高精度定位技术

中国联通深化聚焦创新合作战略,全面推进“五新”联通建设,坚定不移推进互联网化运营,以混改为契机,深化战略合作,深入推进体制机制改革,加快释放改革红利,全面提升公司综合竞争实力。目前,混改红利已初步显现,发展速度、质量和效益明显提升。

  • 2021-06-25
  • 阅读193
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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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2026AGI时代全球数智医学影像生态产业发展白皮书

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