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三大挑战将扼杀你的物联网解决方案

我们都必须面对挑战,尤其是来自物联网的挑战!本文旨在剖析物联网项目中需要关注的三大挑战:回归,测试和模拟。当今,物联网面临的最大难题是如下的三大技术挑战: ? 规模大; ? 功耗低; ? 难以控制的无线通信。 在本文中,我们将详细介绍所有物联网平台都必须面对的三大基本问题。作为如何在现实环境中解决这些问题的一个实例,让我们看看Thingsquare物联网平台是如何解决这些问题的。

  • 2021-03-19
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智能工厂建设方案

随着新一轮工业革命的发展,工业转型的呼声日渐高涨。面对信息技术和工业技术的革新浪潮,美国人出台了先进制造业回流计划,德国人提出了工业4.0战略,中国加紧推进两化深度融合,并发布了中国制造2025战略。如何实现智能化?如何建设智能工厂?是当前很多企业面临的问题。就这个问题,在对多家优秀制造企业参观学习后,做如下汇报

  • 2021-02-16
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如何解决多机房、多网络下的物联网部署方案?

随着物联网的迅速发展,场景联动越来越普遍,那么敲门砖的连接服务该如何实现呢?本文作者作为360 IoT 云连接服务技术负责人,他从结合自身的实际开发经验,详解连接服务的设计方案,以及连接服务里多机房多网络的落地实践。

  • 2021-03-19
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工商业储能商业模式探索

储能项目资源 工商业储能项目将结合分布式光伏及可控负荷形成虚拟电厂, 因此建议储能项目资源应偏向经济发达城市负荷聚集区,可 考虑在储能项目集中区储备一定规模的分布式光伏及充换电 站项目资源

  • 2024-09-18
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2024年为AI助力的应用程序建立治理框架白皮书

人工智能 (AI) 的发展日新月异,各行各业的企业都在以前所未有的速度部署 AI 助力的应用程 序。例如,在 Prisma Cloud 的 2024 年云原生安全现状报告1 中,100% 的受访者都表示自己欣 然接受 AI 辅助的应用程序开发——对于这个几年前还被许多人视为科幻的技术来说,这确实是 一个让人惊讶的结果。

  • 2025-04-01
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日本韧性社区营造经验及启示

20 世纪 70 年代韧性理念开始出现在材料科学领域;20 世纪 80 年代韧性理念被应用到灾害管理中,以探讨灾害的成因,部分研究将其译为“脆弱度”;20世纪 90年代韧性理念首次被引入到城市规划领域,以应对灾害及灾后的重建问题;21世纪关于韧性理论的研究出现了生态韧性、社会韧性、韧性城市和韧性社区等课题。目前关于韧性理论的研究多数偏重于对韧性的评价和灾害的预防,而关于韧性社区建设的策略和如何在社区建设中提升社区韧性的研究尚少。

  • 2022-01-27
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人脸产品及方案详细介绍-53页

捕捉视频、图片中的人脸,进行脸部特征编码;再比对样本库脸部特征编码,实时输出比对结果。 2012年,汉柏科技、天津大学应用数学中心、南开大学组合数学中心三方共29名研究人员成立联合实验室.

  • 2021-10-13
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强化安全创新 助力数字化转型

从支付到企业安全和万物互联,飞天诚信的创新专注于数字安全的两个核心领域:身份安全和交易安全。

  • 2021-04-24
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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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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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2026跨国公司在中国创新协同筑生态产业融合向未来研究报告

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