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边缘计算中的算网融合趋势及研究进展

随着边缘计算业务的逐步展开,各类行业用户对于边缘计算性能的需求也日益明确,特别是在多个边缘计算节点可选的情况下,用户希望能够根据其位置到计算节点之间的时延以及用户自身业务需求情况,综合选择计算与网络资源,即将算力资源与网络资源融合后提供给上层业务调用,也就是算网融合服务。为了实现此目标,需要解决算力度量、算力感知、算力路由、算力交易以及算力编排等系列难题,因此算力网络技术应运而生。本文概要性地介绍了边缘计算推动下的算网融合趋势、面临的问题与挑战,以及由此而产生的算力网络等新型技术。

  • 2022-01-17
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数字孪生的关键技术与工具

再现风力涡轮机,需要监控各种数据(振动信号,声信号,电信号)齿轮箱、发电机、叶片、轴承、轴、塔架和功率转换器,以及环境条件(温度,湿度,风速、风向,压力)。 需要建立多种模型:几何模型、物理模型、行为模型、规则模型、有限元分析模型、故障诊断模型、寿命预测模型。

  • 2022-01-17
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算力网络关键技术及发展挑战分析

新一代信息网络正在从以信息传递为核心的网络基础设施,向融合计算、存储、传送资源的智能化云网基础设施发生转变,算力网络是为应对这种转变而提出的新型网络架构。算力网络基于无处不在的网络连接,将动态分布的计算与存储资源互联,通过网络、存储、算力等多维度资源的统一协同调度,使海量的应用能够按需、实时调用泛在分布的计算资源,实现连接和算力在网络的全局优化,提供一致的用户体验。作为一项新兴技术,算力网络的发展趋势、技术特征以及所面临的发展挑战正在逐步显现,算力网络的健康、可持续发展对我国建设网络强国,构建数字基础设施建设体系意义重大。

  • 2022-01-17
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边缘计算的总体思考

边缘计算能够在靠近用户或数据源的位置提供网络、计算、存储服务,不仅能够实现 流量的本地化处理,降低对传输网络和远端数据中心的流量冲击;而且能够提供低时延和高稳定的应用运行环境,有利于计算框架在终端和数据中心间的延展,有助于实 现场景需求、算力分布和部署成本的最佳匹配。边缘计算将满足消费者和产业互联网市场的如下需求。

  • 2022-01-17
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触觉互联网应用场景浅析

随着互联网技术的演进升级与创新发展,触觉互联网迅速成为火热的研究领域。触觉互联网突破了传统人机交互方式,在视觉与听觉信息反馈的基础上,叠加远程触觉体验,并能满足低延迟、高可靠、高连接密度、高安全性的网络通信需求。对触觉互联网进行了概述,探讨了触觉互联网的应用场景,指出触觉互联网当前存在的问题,并对其进行了展望。

  • 2022-01-17
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大数据和人工智能行业研究浅析

大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义,大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求,使数据能够从量变到质变,真正产生价值。随着大数据的发展,其应用已经渗透到农业、工业、商业、服务业、医疗领域等各个方面,成为影响产业发展的一个重要因素。

  • 2022-01-17
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汽车HMI交互体验及设计方法浅析

众多分析指出,触控屏幕的交互是现阶段智能座舱人机自然交互的主流形式,同时语音交互和传统按键交互也是比较重要的交互方式。很多座舱原有的需要通过物理按键来完成人机交互过程的功能,现在智能大屏上都可以实现操作。功能设置更加集中,识别区域更加明确,是触屏交互的两大特点。

  • 2022-01-17
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人工智能技术在火电领域的应用研究

为了应对新一轮的科技革命与产业变革,加快转变我国经济发展方式,国务院在2015年发布了实施制造强国战略的第一个十年行动纲领《中国制造2025》,强调加强信息化与工业化的深度融合,加快智能制造、智慧工厂的建设。电力是驱动工农业生产和社会生活的动力源,人工智能是未来智能电厂的核心部分,将其应用到电力系统中,不仅是电力系统发展的必然选择,也是能源电力转型的重要战略支撑。

  • 2022-01-17
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竞争对手分析

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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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。

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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