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图像搜索与识别在大规模场景中的研究与实践

●计算和通信改造:混合精度, Pipeline优化等 ●大规模Softmax优化 ●整体吞吐量提升8+倍 ●快速连续衰减 ●收敛速度提升2+倍

  • 2021-06-29
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万物互联时代的虚拟化技术

摩尔定律的推动:半导体技术的发展,性能提升,成本下降,今天的s0C性能超过昨天的服务器; 多核无处不在:多核技术的发展,自然的能够支持多个系统; 节约成本:系统整合,降低硬件系统的复杂度,减少硬件系统的互连,重用已有的软件系统,降低移植工作量

  • 2021-06-29
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云上服务:超越硬件的稳定性

高可用电力架构:双向独立市电引入,机架服务器AB路供电,双路供电,电池后备电源无缝接管25分钟,N+ 1冗余柴油发电机,1分钟内接管。 高可用的网络架构:AZ间低延时高速互联,AZ内双冗余网络架构,IDC 3路由出口光纤冗余。 3+N多线接入BGP:全国领先的BGP弹性容量,平均时延小于40m s,平均丟包率小于1%

  • 2021-06-29
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AnalyticDB-快数据时代的实时数据仓库技术内幕

极致性价比驱动数据价值在线化;兼容 & 超越 MySQL/PostgreSQL;非结构化与结构化融合分析;云原生 实时按需极致弹性;完备的企业级特性

  • 2021-06-29
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Elasticsearch最新特性介绍

阿里云Elasticsearch提供的全托管式的Elasticsearch服务,100%兼容开源,针对性优化内核性能,提供商业功能(原‘X-Pack’),即开即用,高可用服务,弹性伸缩,按需付费。

  • 2021-06-29
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TSDB-云边一体化时序时空数据库技术揭秘

低成本高性能可扩展:基础设施智能化,APM,智能运维,监控诊断,金融; 轻量化高可用:工业数字化转型,电力,交通,物流,IOT, 工业; 高性能计算:时空大数据计算,智慧交通,城市大脑,轨迹分析,路径规划

  • 2021-06-29
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阿里巴巴神龙(X-Dragon)架构演进之路

搭载云计算:SSLC阿里云专有云接入点。丰富强大的统- -IT管理, 涵盖物理机、存储云主机、镜像、网络、备份、告警消息等功能,同时兼具稳定高效的系统架构和快速响应能力。 助力边缘计算:使用位于数据物理源的专用计算机,实时处理业务,做出即时决策,与混合云结合在各个关键市场领域缩短业务等待时间,提供更好的应用程序客制化。 轻量易用:预置常用镜像,可实现从裸物理机环境一键安装,无需过多操作就可完成云平台的搭建,做到-键安装,开箱即用。 弹性扩展:快速响应业务变化,轻松实现自助交付。最小支持一台SSLC阿里私有 云虚拟化- -体机设备, 即通过两个节点进行部署。若业务进行扩张,可支持扩张至二十个物理节点。 高可用部署:双节点结构,保证数据同时存放在两个副本中,当-一个节点发生故障时,可快速切换至另- -节点,保障数据的安全性和业务的连续性。 工业级标准:关键部件平均无故障时间超过10年,服务器部件全冗余, TCO成本更低。

  • 2021-06-29
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研发效能提升 36 计:建立需求探索与持续交付的莫比乌斯环,促进业务成功

围绕用户目标,设计产品及服务 聚焦业务目标,确定产品演进路线 按业务价值,规划产品交付 拉通端到端价值流,提升流动效率 以终为始,高效澄清需求 建立从需求探索到持续交付的莫比乌斯环

  • 2021-06-29
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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