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软件测试中的AI技术

根据2019-2020年世界质量报告,基于人工智能的测试正在兴起,为了让测试变得更“聪明”、更高效,企业在软件测试中采用基于AI的工具和过程。通常情况下,软件测试中应用AI会使整个测试过程更快、更清晰、更容易,以及更省钱。 测试自动化用于支持 “持续测试” 过程已经很多年了,但目前需要更有效的工具和技术,比如在软件应用和测试中嵌入AI,这是交付高质量和确保卓越用户体验的需要。

  • 2021-04-17
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滴滴业务中台构建实践-何修峰

中台搭建的时机,如何甄别哪些业务适合放入中台以及中台的边界界定; 在技术层面如何从 0 到 1 落地中台能力; 如何与业务进行协作,让业务从中台受益; 如何保证中台的稳定性。

  • 2021-04-17
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大数据平台的模型思维和用户增长

今天分享的内容分为三个部分,首先介绍下快看漫画发展状况,第二个就是我们在大数据平台和大数据业务发展的过程中总结的模型思维以及平台搭建的一些经验,最后是基于我们的数据平台用数据驱动去增长用户、业务的一些实践经验。

  • 2021-04-17
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电动机设备状态在线监测装置及其监测方法

一种电动机设备状态在线监测装置包括依次连接的数据采集模块(10)、数据处理模块(20)、数据分析模块(30)、数据输出模块(40)以及电源模块(50)。该装置的监测方法包括 :利用数据采集模块采集电动机的参数 ;对所采集的数据进行处理,适应数据分析模块的需要 ;数据分析模块对数据进行全面分析,并把分析结果输出至数据输出模块。本发明改变了传统的电动机检测方式,运用在线监测的方式,更准确、实时的掌握电机在各个状态的健康状况,更有效、早期的解决电机存在的故障隐患,不依赖于工作人员的技能水平,电动机的在线状态监测及故障诊断是未来发展的必然趋势。

  • 2021-04-17
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339页大数据之路阿里巴巴大数据实践

在阿里巴巴集团内,数据人员面临的现实情况是:集团数据存储已经达到 EB 级别,部分单 张表每天的数据记录数高达儿千亿条;在 20 年“双 购物狂欢节”的 24 小时中,支付金额达 到了 亿元人民币,支付峰值高达 万笔/秒,下单峰值达 17.5 万笔/秒,媒体直播大屏处理 的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露 巨大的信息量给数据 采集、存{谐和计算都带来了极大的挑战 《大数据之路一一阿里巴巴大数据实践》就是在此背景下完成的 本书中讲到的阿里巴巴大数 据系统架构,就是为了满足不断变化的业务市求,同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据 展现的高性能而设计的。

  • 2021-04-17
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F在滴滴出行的应用与实践

在滴滴,所有的数据基本上可以分为四个大块: 1、轨迹数据:轨迹数据和订单数据往往是业务方特别关心的。同时因为每一个用户在打车以后,都必须要实时的看到自己的轨迹,所以这些数据有强烈的实时需求。 2、交易数据:滴滴的交易数据, 3、埋点数据:滴滴各个业务方的埋点数据,包括终端以及后端的所有业务数据, 4、日志数据:整个的日志系统都有一些特别强烈的实时需求。

  • 2021-04-17
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菜鸟数据中台技术演进之路-陈飞

通过中台的各技术域能力的建设,技术人员在极少的投入下,就可以支撑数倍的分析人员进行数字化运营工作。3 年里走过了从人力支撑到中台支撑的历程。本次演讲将介绍数据中台技术的实践、过程中的心路历程、以及未来的思考

  • 2021-04-17
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存储与计算分离-京东在Elasticsearch上的实践

2015 年起 Elasticsearch 在京东开始大范围应用,本次分享会介绍 ES 在京东的使用场景,以及随着业务的飞速发展, ES 架构随之进行的升级改造历程;最终借助于 ChubaoFS 的使用,实现读写分离以大幅降低资源使用成本以及运维成本

  • 2021-04-17
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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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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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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

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