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美国服务机器人技术路线图

服务机器人是一类用以辅助人们日常工作、生活、休闲,以及帮助残疾人与老年人的机器人系统。在工业机器人系统中,机器人的任务是完成高质量、高一致性的生产任务。服务机器人与之不同的是,工业机器人通常工作在有人的空间或者会直接同人类协作工作,服务机器人通常从事专业服务和个人服务两种工作。

  • 2021-06-12
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大跨度悬索桥的多阶模态涡振与半主动控制技术

众所周知,当气流流经钝体断面时,在断面两侧就会出现交替脱落的漩涡,引起表面压力周期性的变化,从而在结构上产生周期性变化的竖向脉动力(压力差),也称为升力。当升力的频率接近于结构的某一阶频率时,就会发生涡激共振。涡振一般是单个模态的共振响应。进一步分析可知,桥梁的跨度越小,频率就越高,越不容易发生涡振。

  • 2021-06-02
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OpenYurt-让云原生和边缘计算无缝融合的奥秘-何淋波

边缘云计算是基于云计算技术的核心和边缘计算的能力,构筑在边缘基础设施之上的云计算平台。形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台,并与中心云和物联网 终端形成“云边端三体协同” 的端到端的技术架构,通过将网络转发、存储、 计算,智能化数据分析等工作放在边缘处理,降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本,并提供全网调度、算力分发等云服务。

  • 2021-05-06
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Serverless Kubernetes - 理想,现实和未来-张维

? Nodeless:最佳弹性和扩展性,无传统调度器的复杂调度逻辑,最优的调度效率。 ? 支持多可用区、多规格调度。? 支持批量调度。? AZ亲和性和反亲和性。 ? ECI Pod生命周期管理:直通ECI Pod(Pod状态查询、logs、exec、metrics链路),降低ECI管控压力。

  • 2021-05-06
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DDD分层架构的三种模式

DDD(Domain Driven Design,领域驱动设计)作为一种软件开发方法,它可以帮助我们设计高质量的软件模型。在正确实现的情况下,我们通过DDD完成的设计恰恰就是软件的工作方式。UL(Ubiquitous Language,通用语言)是团队共享的语言,是DDD中最具威力的特性之一。不管你在团队中的角色如何,只要你是团队的一员,你都将使用UL。由于UL的重要性,所以需要让每个概念在各自的上下文中是清晰无歧义的,于是DDD在战略设计上提出了模式BC

  • 2021-04-29
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产业互联网安全,我们只是在探索

攻守同盟:实战是检验防护能力的唯一标准 ;关注安全风险,更要关注安全防御体系的缺陷;不止是渗透,红蓝对抗应该是全方位的;内外部的 Red Team 很重要

  • 2021-04-27
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智能制造系统全景图:机械、计算机、电新、通信

随着我国人力成本不断上升、制造业增长动力持续放缓, 且面临着日益缩短的产品创新周期,以智能制造推动制造业升级已经刻不容缓。

  • 2021-04-25
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工业区块链应用指南

作为工业全要素、全产业链、全价值链连接的枢纽,工业互联网目的在于实现设备、企业、人、机构之间的可信互联。因此,对工业互联网中数据要素的有效管理至关重要,这直接制约工业互联网中不同参与方之间的可信协作。区块链,作为数字加密技术、网络技术、计算技术、可信共享等多种信息技术交织融合的产物,正是面向数据要素管理的新一代信息基础设施类技术。工业区块链即是将区块链技术运用工业互联网领域,为工业互联网上数据交换共享、确权、确责以及海量设夆接入认证与安全管控等方面注入新的安全能力

  • 2021-04-25
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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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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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