平头哥联合阿里云社区推出了蓝牙电子书及语音电子书:《无需从 0 开发平头哥教 你 1 天上手蓝牙 Mesh 应用方案》,《无需从 0 开发 1 天上手智能语音离在线方案》,受 到了广泛好评。同时有许多用户反馈在开发过程中 SDK 的定义与生成方式的问题,为了解 决用户在剑池 CDK 开发环境中制作自定义 SDK 的问题,我们特别推出本书《平头哥剑池 CDK 快速上手指南》,方便开发者可以自定义自己平台的 SDK。
三菱电机集团是全球领先的技术企业,面向楼宇,工厂,家庭等展开多样化服务,包括空调冷热系统,电力设备,社会公共设施及企业可视化节能系统等。
陶瓷电容器基础知识:陶瓷介质电容器的绝缘体材料主要使用陶瓷,其基本构造是将陶瓷和内部电极交相重叠。陶瓷材料有几个种类。
低代码价值落地目标:为业务一线员工赋能 · 工业时代的商业模式主要依赖资产驱动,移动互联时代的商业模式是数据驱动 · 新时代企业管理趋势要激活一线,员工、客户、合作伙伴实现业务上在线交互服务 · 工业时代单位经济模型的效率和规模天花板远低于数据驱动的新商业模式和组织
NeurlPS2019 大会的「Efficient Processing of Deep Neural Network:fromAlgorithms to Hardware Architectures」的演讲概括性地介绍了目前深度学习加速领域的进展,看后觉得这个演讲的逻辑清晰,于是想结合演讲ppt内容和近期调研的一些加速器相关内容,总括性地理一下深度学习加速领域的内容。首先关于深度学习加速,一般会想到的就是关于深度学习加速器的硬件设计,但其实更宽泛地讲,从算法顶层,到编译器,到体系结构,硬件最底层都有涉及。
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光模块用于实现光电信号的转换,广泛用于5G承载网与数据中心,由光发射组件(含激光器)、光接收组件(含光探测器)、驱动芯片与放大器等组成。在发送端,一定速率的电信号经驱动芯片处理后驱动激光器发射出相应速率的调制光信号。在接收端,一定速率的光信号输入模块后由光探测器(PD)转换为电信号,经前置放大器后输出 相应速率的电信号。
当网络级指标出现波动恶化时,首先确定是多数小区同时波动还是个别TOP小区引起的:若多数小区出现波动,则检查参数变更、网元升级等网络级操作或变化的影响,同时也应考虑季节因素以及用户行为(如资费变更,新机投放,节假日)的影响;若确定为TOP小区引起的指标波动,则按TOPN小区的分析思路处理。
没有账户,需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
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。
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
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。
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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