你真的懂卫星导航系统的兼容与互操作？

“兼容”定义为单独或联合使用美国空基定位、导航以及授时系统和国外相应系统提供的服务时，不互相干扰各自的服务或信号，并且没有恶意形成导航冲突。“互操作”定义为联合使用美国民用空基定位、导航和授时系统以及国外相应系统提供的服务，从而在用户层面提供较好的性能服务，而不是依靠单一系统的服务或信号来获得服务。

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基于深度学习的图像匹配技术一览

Simo-Serra 等人提出，该方法采用 Siamese 网络侧重训练难以区分类别的样本，输入图像块对，将 CNN 输出的非线性映射作为描述符，采用欧氏距离计算相似性并最小化其铰链损失。该方法适用于不同的数据集和应用，包括宽基线图像匹配、非刚性变形和极端光照变化的情况，但该方法需要大量的训练数据来保证其鲁棒性。

2022-01-10
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apacherocketmq消息平台入门到实践

Apache RocketMQ 作为一款高吞吐，抗万亿消息堆积的云原生消息平台，目前已经被国内 75% 以上互联网、金融等公司所采用，逐渐成为企业 IT 架构的核心基础设施。

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apacheflink基于流的有状态计算框架：必知必会

Apache Flink 是一个开源的基于流的有状态计算框架。它是分布式地执行的，具备低延迟、高吞吐的优秀性能，并且非常擅长处理有状态的复杂计算逻辑场景。

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Anolis OS的成长之路

Anolis OS 8 是OpenAnolis社区发行的开源Linux发行版，与CentOS 8 100% 兼容，支持多计算架构，提供稳定、高性能、安全、可靠的操作系统。 Anolis OS 8.2 的首个正式发布版本，支持x86_64 和aarch64架构，搭载双内核RHCK （RHEL Compatible Kernel）和ANCK（OpenAnolis Cloud Kernel）。其中ANCK是由社区 Cloud Kernel SIG组基于上游4.19 LTS kernel研发，提供30多项特性和对稳定、性能、隔离能力的增强

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快速开发指南：物联网开发从入门到精通

AliOS Things 致力于搭建云端一体化 IoT 基础设施，具备极致性能、极简开发、云端一体、丰富组件、安全防护等关键能力。AliOS Things 支持多种多样的设备连接到阿里云 IoT 平台，可广泛应用在智能家居、智慧城市、工业，新出行等领域。

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零信任落地路径研究

零信任网络安全已被企事业单位所认可，然而如何进行零信任转型却没有标准的流程可以遵循，基于应用分类和用户角色的零信任落地路径，将零信任转型工作划分为应用隔离、身份认证、统一门户、访问策略、逐步迁移等独立的任务，同时制定连贯的计划来确保各项任务的推进、衡量和评估，确保每个阶段的用户影响最低。这个过程以VPN替换、应用微隔离和构筑统一的安全管理平台为目标，逐渐使远程访问变得更容易、网络管理变得更简单、应用数据变得更安全。基于这个过程，企事业单位可以探索出一条属于自己的零信任成功转型之路。

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基于SD-WAN构建SASE模型思路浅析

介绍了SASE理论体系与特征，提出了使用SD-WAN、SDP、SDS构建SASE模型的设计思路，介绍了SASE的详细架构设计、业务流程设计以及实际业务场景下的部署方案，展望了SASE的技术发展趋势与下一步研究方向。

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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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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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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。