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四种存储双活方案对性能影响的比较分析

迫切需要采用像闪存这样的技术来提升系统的性能、降低拥塞,进一步促进了用户对闪存技术及相关解决方案的关注。

  • 2022-04-07
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176条DevOps人员常用的Linux命令速查表

开始有大规模的企业开始使用闪存,特别是证券行业由于股票市场剧烈波动对核心交易系统带来了巨大的压力,

  • 2022-04-07
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二十个AIX系统故障案例

闪存从最初的市场培育阶段转向规模的行业应用推进,在各行各业如银行、证券、电信、制造业、零售业、保险业、政府等都

  • 2022-04-07
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深入剖析三种SVC双数据中心虚拟化存储解决方案的特性(一):SVCStretchCluster

从目前观察看,行业的用户开始了积极的评估,未来的一两年将会开展规模化的应用。进一步促进了用户对闪存技术及相关解决方案的关注。

  • 2022-04-07
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《P5P6P7升级到P9的技术分析手册》

软件定义存储出现了百花齐放百家争鸣的现象,各种技术形态层出不穷,给客户提出了不同解决方案和技术路线,其内容让人眼花缭乱。

  • 2022-04-07
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全球工业软件深度报告-国内外PLM-ERP-CRM-MES-CAX市场分析

工业软件应用于工业领域,是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域, 以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件,其核心作用在于帮助工业企业提质增效降本,并增强企业在高端制造的竞争力。工业软件应用于计算机硬件、工业设备和基础软件或平台之上,支撑企业业务与应用,其内含工业知识与流程,以软件形式赋能工业企业,本质是软件化的工业技术。我 们总结工业软件功能主要有:1)信息流(数据)的采集与管理;2)工艺模型的构建与优化;3)设备的控制与调度。由于不同的行业生产流程与工艺差异明显,企业核心痛点不同,因此工业软件通用性较低,面向不同行业工业软件通常 存在较大差异,不同行业工业软件之间存在明显壁垒。

  • 2022-04-07
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遇到跑批时快时慢、或一直变慢,作为运维DBA或开发的你,如何下手?

信息不可篡改和加密安全性一旦信息经过验证并添加至区块链,就会永久地存储起来,除非能够同时控制住系统中超过51%的节点,

  • 2022-04-07
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单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道

分布式去中心化每个节点都存储着完整数据库的拷贝,不存在中心化的管理机制,交易的双方不需要第三方建立信任关系。分布式去中心化每个节点都存储着完整数据库的拷贝,不存在中心化的管理机制,交易的双方不需要第三方建立信任关系。

  • 2022-04-07
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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