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Flink-网络流控及反压机制剖析

我们需要采用网络流控的方式,来解决上下游速度差的问题。传统的方式可以采取静态限速的方式,例如在Producer端加上一个Rate limiter的静态限流器。如下图所示,纵然producer端是以2MB/s的速率来生产数据的,但是经过rate limiter的限制后,就变成了 1MB/s,因此就跟下游consumer速率保持一致,或者小于consumer的速率,consumer端就不会出现丢弃数据、内存撑满的情况。

  • 2021-03-25
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人工智能应用之道

人工智能是一种经济学家所定义的通用技术。而通用技术的影响通常巨大而且深远,我们不妨回想电力和内燃机的历史意义。通用技术影响不仅体现为对社会的直接贡献,还会通过溢出效应,激发广泛的互补式创新。正是由于电力的出现,工厂电气化、电信联络、以及随之而来的一切方才成为可能。内燃机则催生出了汽车、飞机、乃至现代化的运输和物流网络。如今,人工智能将以类似的规模影响整个社会。

  • 2021-03-16
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大华电动汽车充电站可视化监控系统解决方案[27页 PPT]

为满足无人化的充电管理需求,充电站可视化综合管理系统采用两级组网架构,分为站端设备层和中心设备层。站端设备层由球机、AI摄像机、地锁、可视对讲终端、存储NVR等设备构成。球机主要对充电站现场环境进行实时监控,对充电设施、充电车辆、人员,进行实时监控;可通过呼叫对讲终端,实现与管理中心双向实时对讲,完成远程指导。

  • 2024-07-23
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【A006】抄表-智能电表云集抄解决方案-中移物联网公司

【A006】抄表-智能电表云集抄解决方案-中移物联网公司

  • 2022-01-03
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“新基建”发展白皮书

《“新基建”发展白皮书》,详细梳理并阐述了新基建的内涵、意义、建设内容和带动效应,预测新一轮投资风口,分析提出了“新基建”推进过程中关于投资主体、区域布局、网络安全等需遵循的路径原则,并分别从政府和企业的角度提出若干措施建议,以供决策参考。

  • 2021-03-25
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紫罗兰科技智慧工厂系统解决方案

美国ARC总结:以制造为中心的数字制造、以设计为中心的数字制造、以管理为中心的数字制造,并考虑了原材料、能源供应、产品销售的销售供应,提出用工程技术、生产制造、供应链这三个维度来描述工程师的全部活动。通过建立描述这三个维度的信息模型,利用适当的软件,能够完整表达围绕产品设计、技术支持、生产制造已经原材料供应、销售和市场相关的所有环节的活动。实时数据的支持,实时下达指令制导这些活动,全面的优化,在三个维度之间交互,我们叫数字化工厂或智慧工厂。

  • 2021-02-17
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数字乡村信息化建设方案

2020年7月,中央网信办、农业农村部、国家发展改革委等七部门近日联合印发关于开展国家数字乡村试点工作的通知,要求积极探索数字乡村发展新模式,加快推进农业农村现代化建设,促进农业全面升级、农村全面进步、农民全面发展。 通知指出,试点工作主要包括开展数字乡村整体规划设计、完善乡村新一代信息基础设施、探索乡村数字经济新业态、探索乡村数字治理新模式等七方面内容。同时明确,到2021年底,试点地区数字乡村建设取得明显成效,城乡数字鸿沟明显缩小,乡村数字经济快速发展,农业生产智能化、经营网络化水平大幅提高,依托互联网开展的农村创业创新蓬勃发展,乡村数字治理体系基本完善,乡村公共服务体系基本建立,乡村网络文化繁荣发展。

  • 2021-03-30
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工业互联网创新发展行动计划方案

《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》印发以来,在各方共同努力下,我国工业互联网发展成效显著,2018-2020年起步期的行动计划全部完成,部分重点任务和工程超预期,网络基础、平台中枢、数据要素、安全保障作用进一步显现。2021-2023年是我国工业互联网的快速成长期。为深入实施工业互联网创新发展战略,推动工业化和信息化在更广范围、更深程度、更高水平上融合发展,制定本计划。

  • 2021-03-19
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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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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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