主存储器与寄存器 主存储器简称主存或内存, 用于保存程序运行时的指令和数据. 寄存器是有限存贮容量的高速存贮部件，它们可用来暂存指令、数据和地址. 通常, 处理机从指存中读出数据放入指令寄存器, 这一时间段我们称之为取指周期； 处理机从数存中读取数据放入数据寄存器, 再流入运算器, 这一时间段我们称之为执行周期.
线边物流（Logistics for Assembly Line）是指车间内为生产线加工制造提供的物流服务。空间上从车间入口的物料交接区开始，到车间内的物料缓存区，再至生产线的每个工位，以及上游工位到下游工位之间的物料运转，器具和物料的逆向物流，直至成品下线及车间内暂存区。
随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构。随之而来就必然遇到分布式事务这个难题，这篇文章总结了分布式事务最经典的解决方案，分享给大家。 ◆ 基础理论 在讲解具体方案之前，我们先了解一下分布式事务所涉及到的基础理论知识。 我们拿转账作为例子，A需要转100元给B，那么需要给A的余额-100元，给B的余额+100元，整个转账要保证，A-100和B+100同时成功，或者同时失败。看看在各种场景下，是如何解决这个问题的。
在大数据集上训练的现代神经网络模型在许许多多领域都取得了显著的效果，从语音和图像识别到自然语言处理，再到工业界的应用，比如欺诈检测和推荐系统。但是这些神经网络的训练过程非常耗时。尽管近些年GPU的硬件技术、网络模型结构和训练方法均取得了很大的突破，但是单机训练耗时过久的事实仍无法回避。好在我们并不局限于单机训练：人们投入了大量的工作和研究来提升分布式训练神经网络模型的效率。
近几个月来元宇宙概念的爆火，与近几年来数字孪生的大热，两种现象之间有哪些异同？ 元宇宙究竟是概念炒作的科幻噱头、资本割韭菜的利器，还是代表了互联网的未来，亦或两者都有？ “脱胎于现实世界、又与现实世界相互影响、且始终在线的虚拟世界”的元宇宙，与“虚实映射、实时连接、动态交互”的数字孪生，貌似有很多相同点，但又不太一样，两者之间究竟是什么关系？
企业数字化升级方法论
智能运维（AIOps-Algorithmic IT Operations基于算法的IT运维）是人工智能技术在IT运维领域的运用，引用Gartner 的报告的一段话“到2020年，将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps，远远高于今天的10%”，最近2-3年智能运维的概念随处可见，各大互联网公司、传统IT公司、金融业等都在谈他们的智能运维设想，同时也有人谈AI色变，觉得人工智能只是一个愿景，要落地很难。其实AI已经不是一个新的概念了，百度、微软、谷歌等公司早就在10几年前开始自己的人工智能布局了，到现在均已成为人工智能行业的领跑者了。
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。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。
多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景
2025 年，全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年，人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进，端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时，硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比，泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。
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