企业IT技术架构规划

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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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。

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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。

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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。

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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。

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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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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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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。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进