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11G329-3建筑物抗震构造详图(单层工业厂房)

11G329-3建筑物抗震构造详图(单层工业厂房)

  • 2021-09-03
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智能运维AIOps在京东的落地和实践

毫无疑问,运维技术的发展已经进入了深水期。随着 Docker、OpenStack、Puppet 等技术的流行,以及 CI/CD、DevOps 等理念的落地生根,自动化运维的发展迎来了小高潮。整体来看,自动化运维平台帮助提升了运维的效率,并减少了因人工和流程操作而引起的运维故障。

  • 2021-09-08
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企业IT技术架构规划

传统的IT环境构建是比较复杂的过程。从安装硬件,配置网络,安装软件,应用,配置存储等,许多环节都需要一定的技术力量储备。当环境发生改变时,整个过程需要重复进行。

  • 2021-09-08
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企业架构导论

企业架构(Enterprise Architecture),简称EA。是指对企业事业信息管理系统中具有体系的、普遍性的问题而提供的通用解决方案,更确切的说,是基于业务导向和驱动的架构来理解、分析、设计、构建、集成、扩展、运行和管理信息系统。复杂系统集成的关键,是基于架构(或体系)的集成,而不是基于部件(或组件)的集成。有效的企业架构对企业的生存和成功具有决定性的作用,是企业通过IT获得竞争优势的不可缺少的手段。

  • 2021-09-08
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ERP与MES的联系与区别

ERP是一个对企业资源进行有效共享与利用的系统。通过信息系统对信息进行充分整理、有效传递,使企业的资源在购、存、产、销、人、财、物等各个方面能够得到合理地配置与利用,从而实现企业经营效率的提高。广义上讲,MES管理都是在ERP的框架下运行的,都是ERP的子集或交集。MES是对ERP的计划的一种监控和反馈,MES其实是ERP业务管理在生产现场的细化,ERP是业务管理级的系统,而MES是现场作业级的系统。所以,很多MES管理软件都会与工业设备,通过工控技术进行实时数据采集,再上传给ERP系统进行业务状态改变和业务指令处理。

  • 2021-09-08
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CIO-CRM、PLM、SCM、ERP、MES的联系与区别

企业在信息化建设中至少有四种类型的资产:客户资产、知识型资产、营运资产和有形资产,对应的技术分别是CRM、PLM、SCM、ERP、BPM、MES等。而企业竞争力最重要的源泉就是基于创新的知识及其载体,通过不同领域范围内的专业的应用系统进行沉淀与固化,并保证企业各个业务领域的高效运作。

  • 2021-09-08
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SaaS参考架构和关键技术

云计算服务现在已经快成了一个家喻户晓的词了。如果你不知道PaaS, IaaS 和SaaS的区别,那么也没啥,因为很多人确实不知道。 云其实是互联网的一个隐喻,云计算其实就是使用互联网来接入存储或者运行在远程服务器端的应用,数据,或者服务。 任何一个使用基于互联网的方法来计算,存储和开发的公司,都可以从技术上叫做从事云的公司。然而,不是所有的云公司都一样。不是所有人都是CTO,所以有时候看到云技术背后的一些词可能会比较头疼。 云也是分层的任何一个在互联网上提供其服务的公司都可以叫做云计算公司。

  • 2021-09-08
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麦肯锡的工作方法论

有时候,一个商业问题落在案头,要有你来解决它。问题相当清楚,但是当你急于从四面八方展开行动时,请先确定你接到的问题是对的——它或许不是你要解决的那个问题。无论是生活还是工作,我们会经常遇到这种问题,对于发生的现象不假思索的认同,并开始以惯用的手段去解决它。例如当你感到喉咙沙哑、头疼、流鼻涕的时候,你会告诉医生自己得了流感。但医生不会立刻相信你的判断,他会询问一些试探性问题后再做出诊断。你可能得了流行感冒,或者是伤风感冒,或是某种更严重的病。如何才能不被表面现象所迷惑,对问题进行正确的判定呢?回到原点,从问题本质出发。

  • 2021-09-08
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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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