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华为USG9500系列下一代防火墙产品虚拟化技术白皮书

虚拟化是一项日久弥新的技术,通过虚拟化,组件或系统可以获得隔离、解耦以及资源的最大化利用。从虚拟操作系统平台、VMM、VLAN、VPN 到当前的Hipervisor、OpenFlow、SDN,虚拟化技术一直没有停止创新和发展。当前蓬勃发展的云计算及其相关产业,最重要的一项基础技术便是虚拟化。虚拟化能够为用户带来节省投入、快速整合、降低运维成本等利益,越发体现其强大的生命力。Gartner《服务器虚拟化的未来》显示“截止2008 年,不能充分利用虚拟化技术的企业将会多支出 40%的采购成本和 20%左右的管理成本”。 由云计算等新技术掀起的信息产业变革已不可阻挡,为适应正在发生的革命性变化与融合,华为做出面向客户的战略调整,华为的创新也从电信运营商网络向企业业务、消费者领域延伸,协同发展“云-管-端”业务。在此业务转型的大背景下,防火墙产品也需要转变传统观念,以全新的视角来实现虚拟化并融合入大平台。

  • 2021-06-15
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2023中国智慧手术室发展与实践白皮书-革故鼎新,百舸争流

医疗领域的数字化转型正迅速席卷全球,这一趋势引起了世界各地医疗领域的广泛关注和讨论,其核心目标是为患者提供更安全、高效和个性化的医疗服务。随着5G、物联网、人工智能等技术的迅猛发展,医院管理者们越来越关注医院内部的信息化建设,以满足不断增长的数字化医疗需求。在这个数字化浪潮中,手术室作为医疗机构中的重要部分,信息化、数字化和智能化的转型显得尤为关键。

  • 2024-01-16
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人工智能AI安全白皮书

《人工智能安全白皮书(2020)》是该实验室成果之一,耗费近一年时间研究撰写完成,该白皮书完整版篇幅将近6万字。该白皮书从学界、业界的共同视角全方位阐述人工智能安全,系统性地归纳和总结AI 模型、AI 数据与AI 承载系统面临的安全威胁;并根据不同的应用场景与攻击者的威胁模型,分析近年来相关研究的优缺点;此外还探讨了AI安全技术的进一步发展趋势,面向未来提出了AI 应用的系统化安全解决方案。

  • 2021-06-29
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H3CWorkspace数字工作空间白皮书

伴随企业数字化创新的脚步,传统的工作模式正经历着思维觉醒、云化转型、体验革新三大变革。白皮书指出,未来的工作模式将围绕理念、组织、工具、空间、体验以及安全六个方面迎来变革。Workspace数字工作空间能够为协同研发、销售和服务、数据安全、生产及专业场景四大业务场景提供个性化解决方案,从而在适用场景上完全覆盖企业价值链的全部环节。

  • 2021-05-06
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2022年中国人工智能投融资分析报告

最近很火的智能问答聊天机器人 ChatGPT 再一次将 AI(人工智能)技术推向了风口浪尖,其背后的开发商 OpenAI 是美国一家知名的人工智能独角兽公司,曾获 10 亿美元投资。GPT-3 的出现表明经过多年的发展,AI 技术在全球范围内已取得了突破性地进步。而最近五六年来,人工智能也一直是国内创投圈里的热门赛道之一。在 2022 年的岁末之际,国内 AI 行业的融资情况如何?我们试图从数据层面,作一些总结和回顾。

  • 2023-02-21
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【智慧城市】城市大脑一网统管云平台建设方案(11页PPT)

【智慧城市】城市大脑一网统管云平台建设方案(11页 PPT),【智慧城市】城市大脑一网统管云平台建设方案(11页 PPT)

  • 2024-02-06
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智慧城市发展报告(架构、核心要素、案例)

新型智慧城市,是新时代贯彻新发展理念,全面推动新一代信息技术与城市发展深度融合,引领和驱动城市创新发展的新路径,是形成智慧高效、充满活力、精准治理、安全有序、人与自然和谐相处的城市发展新形态和新式。不仅 如此,新型智慧城市是建设数字中国、智慧社会的核心载体。现阶段,我国新型智慧城市已经进入以人为本、成效导向、统筹集约、协同创新的新发展阶段。

  • 2022-09-29
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2021建筑智能化应用现状调研白皮书

经过 30 多年的发展,中国智能建筑实现了从无到有,从“新鲜事物”到“标准配置”的蜕变。在新技术快速发展、人民生活需求多元化的推动及国家实现双碳目标的指引下,智能建筑正向智慧建筑升级转变。为了客观了解智能化应用现状,探索智慧建筑发展方向,依托“十三五”国家重点研发计划项目,课题组开展了建筑智能化应用现状的调研研究,基于调研样本,本白皮书分析了中国建筑智能化系统应用现状,梳理了各建设阶段存在的主要问题,挖掘了用户核心需求,从技术、体系和政策等维度,探索建筑智能化未来发展方向。

  • 2021-09-03
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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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2026综合算力全景分析

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