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携程持续交付之路-吴毅挺

众所周知,OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实,但一些人估计,它可能包含多达100万亿个参数(与人脑的突触一样多)。

  • 2022-03-10
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知名互联网公司的管理方法-乔梁-《腾讯方法,你能学到什么》

以AI决策为主,应用矩阵已服务众多行业头部企业,积累了大量的复杂决策经验和实践,通过对业务的深度理解,以及与服务企业的合作共创,沉淀并形成可针对不同行业业务场景的产品框架,

  • 2022-03-10
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移动端IM开发如何拥有SaaS级体验-杨威

软件开发的未来将是事件驱动架构(EDA),因为到2022年至少有三分之一的企业将实施该架构。 几乎所有的开发工具中都将存在AI机器人 AI机器人是使用人工智能的聊天机器人,可以帮助你安排会议、订购食物和预订旅行。

  • 2022-03-12
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后SOA主义,微服务架构演化之道-欧阳辰

长期专注AI决策智能,继获得“专精特新”、“卓越科技创新企业大奖”等奖项后,此次萨摩耶云入选“2021全球人工智能创新应用企业TOP30”,

  • 2022-03-10
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OpenStack?Nova?变革及Mitaka?更新

OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目,是一系列软件开源项目的组合。由NASA(美国国家航空航天局)和Rackspace合作研发并发起,以Apache许可证(Apache软件基金会发布的一个自由软件许可证)授权的开源代码项目。

  • 2022-03-09
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预测从未如此简单_SAP助力电力行业实现大数据

在互联网+的发展背景下,随着信息技术的飞速发展,现在已经进入大数据时代。同样,大数据技术在电力行业也得到了重点应用,为创新电力发展模式、节约资源发挥着重要作用

  • 2022-03-09
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中国企业“一带一路”上全球化风险管控与合规管理

四年来的实践证明,推动工业互联网创新发展,需要工业企业、基础电信企业、通信设备制造企业、软件企业、金融企业、科研院所、高校等主体共同参与,构建多方参与、合作共赢的发展模式。多家工业企业成立工业互联网科研机构,部分工业企业孵化出堪比母公司市值的工业互联网企业。

  • 2022-03-09
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业务引领持续交付的DevOps

《持续交付2.0 业务引领的DevOps精要》乔梁 持续集成不是一个新事物,实践证明,进行持续集成能够极大程度的提供效率减少问题。

  • 2022-03-05
  • 阅读139
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工业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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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