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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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IT需求管理知多少

收集并记录日常工作中琐碎想法和需求的管理工具。不是每个需求都要实现,但每个需求可以都放在需求池里,在需求池里,可以统一管理需求,也可以对需求量化,进行科学的优先级排序。遵循宽进严出的规则,真伪需求都能进池,但只有严格分析过的需求才可以出去。一个持续的需求管理流程,不仅能在需求管理的过程中有效控制成本,避免规模失控,还能保证需求完整的可追溯性。好的需求管理系统在需求变化时,能够实现灵活地管理,还能高效地交付功能。

  • 2021-09-08
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物联网云端一体人工智能方案的探索

说到人工智能,大家并不陌生,无论是围棋大战中战胜顶尖段位人类围棋手的Alpha Go,还是弹跳自如的波士顿机器狗。而无数的科幻电影更是为人类展示了一个无比美好的未来,而在科幻电影中的场景,正逐渐融入到我们的日常生活中。

  • 2021-09-08
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刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的

在自动驾驶、医疗以及零售这些领域,计算机视觉让我们完成了一些直到最近都被认为是不可能的事情。今天,自动驾驶汽车和无人商店听起来不再那么梦幻。事实上,我们每天都在使用计算机视觉技术——我们用自己的面孔解锁手机,将图片上传到社交网络之前进行自动修图……卷积神经网络可能是这一巨大成功背后的关键组成模块。这次,我们将要使用卷积神经网络的思想来拓宽我们对神经网络工作原理的理解。打个预防针,本文包含相当复杂的数学方程,但是,你也不必为自己不喜欢线性代数和微积分而沮丧。我的目标并不是让你记住这些公式,而是为你提供一些关于底层原理的直觉认知。

  • 2021-08-31
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NLP≠NLU,机器学习无法理解人类语言

“自然语言处理”(Natural Language Processing,NLP)的目的与此相反,它不是以人类顺应机器的方式学习与它们沟通,而是使机器具备智力,学习人类的交流方式。其意义更为重大,因为技术的目的本来就是让我们生活得更轻松。 自然语言处理,实际上是人工智能和语言学的交叉领域,但多年来,仅在语音转录、语音命令执行、语音关键词提取的工作上兢兢业业,规规矩矩,应用到人机交互,就显得十分吃力。

  • 2021-08-23
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云时代的自主可控

SaaS行业蓬勃发展,中美领跑世界 进入21世纪以来,世界主要经济体都掀起了一轮产业数字化的浪潮,数字化从暗流涌动已变成蓬勃发展的经济主旋律。 数字经济作为打开第四次工业革命的钥匙,在国家发展进程中的作用举足轻重,不难想象,数字经济领域正愈发成为国际竞争中的又一博弈场。

  • 2021-08-17
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人工智能、机器学习和商业智能不可或缺的技术——数据挖掘

在如今的大数据时代,信息的来源日益繁多,包括网站、企业应用程序、社交媒体、移动设备以及日益增加的物联网产生的信息(loT)。对企业来说,如何从这些信息中获得真正的商业价值变得越发重要,而数据挖掘就是数据分析过程中有针对性的一环,优秀的数据分析师会用聪明的挖掘动作,让复杂的数据变得更得心应手。

  • 2021-08-17
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Redis 生产架构选型解决方案

Redis 6.0新特性说明 ? 模块系统新增多个API。 ? 支持SSL/TLS加密。 ? 支持新的Redis协议: RESP3。 ? 服务端支持多模式的客户端缓存。 ? 支持多线程IO。 ? 副本中支持无盘复制(diskless replication)。 ? Redis-benchmark新增了Redis集群模式。 ? 支持重写Systemd。 ? 支持Disque模块。

  • 2021-08-09
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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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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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固态电池产业化的革命性创新

弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。

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