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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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[软件工程]CH04-概要设计

软件工程是研究和应用如何以系统性的、规范化的、可定量的过程化方法去开发和维护软件,以及如何把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够得到的最好的技术方法结合起来的学科。它涉及到程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。

  • 2021-09-08
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数据结构软件

数据结构(application data structure)是数据结构在很多软件数据库等都是必不可少的一种具有一定逻辑关系,在计算机中应用某种存储结构,并且封装了相应操作的数据元素的集合。它包含三方面的内容,逻辑关系、存储关系以及操作。

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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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物联网视觉技术及应用

物联网技术不断发展,已经从单纯地强调连接,更多地强调多场景的支持。出现了越来越多带有视觉能力的智能硬件,包括智能门锁,智能猫眼,86智能面板,带屏智能中控,网络摄像头等。

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智能电动车无感解锁方案:设备篇

智慧出行方案,用于电动自行车智能化,通过电动自行车安装智能化模块,给电动自行车C端用户带来车辆远程控制,车辆状态获取,车辆异常提醒,车辆无感控制等能力,方便用户的使用。 同时通过云-边-端平台的建设,在提供C端用户车辆维修点以及充电桩等服务的同时,也可以给B端客户提供数据运营以及内容运营等增值服务。

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物联网中升级服务为什么如此重要

随着网络环境越来越好,物联网进入快车道,在快速发展过程中,因没有明确的规范和俗成约定,物联网下操作系统是五花八门,例如freeRTOS、RT Thread、AliOS Things、Linux、Android等等,且有些系统是各厂商使用开源代码各自发展,这就注定了系统的多样性,基于这些系统开发的产品那更是数不胜数,这些都直接注定了物联网设备的一个重要特性那就是碎片化严重。

  • 2021-09-08
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解密IoT物联网平台设备如何快速上云、实现全球就近接入

近年来,物联网技术正以指数级的速度日渐成熟,并潜移默化的改变着人们的生活。根据国际数据公司IDC的预测估计,到2025年,将有416亿台联网的IoT设备或“物”,生成79.4 ZB的数据。同时IDC中国研究数据显示,2020年全球物联网支出达到6904.7亿美元,其中中国市场占比23.6%。IDC预测,到2025年全球物联网市场将达到1.1万亿美元,年均复合增长11.4%,其中中国市场占比将提升到25.9%,物联网市场规模全球第一。

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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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