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智能化压测-应用稳定性基石

教训: 2009年,交易和商品系统挂了,很多商家的外部图片空间压挂了服务器容量,网络带宽容量,系统保护都是没有的 2010年,零点峰值出现了大量的购买失败,但是服务器没有大面积宕机 2011年,临时通知所有有问题的商家下架商品沟通会,商家对双十一的最大期望:系统稳定 2012年,系统超卖问题,0点系统显示交易成功率不到50%,各种系统报错

  • 2021-06-30
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阿里云视觉计算开发者系列手册-目标检测入门必读指南

本文首先会介绍目标检测的概念,然后介绍一种简化了的目标检测问题——定位 + 分类以及它存在的问题,最后由浅入深逐步进入到目标检测常用的模型及方法,如 Faster R-CNN、SSD 等。这个过程中会涉及很多细节的概念和知识点。本文针对 SSD 算法给出了 PyTorch版的代码,大家也会在这里看到一些细节知识点的实现方法。

  • 2021-06-29
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小米.IoT与隐私保护.崔宝秋

为什么隐私如此重要? IoT与隐私 个人数据的定义 安全无小事,且行且珍惜 隐私五大准则 小米隐私保护进化之路 隐私保护的落实 大数据 vs 隐私 TRUSTe 隐私认证 隐私认证 《南方都市报》发布1000家网页、APP隐私保护排名 深化与TrustArc的合作 欧盟 GDPR 的合规和认证 IoT安全与隐私 小米IoT安全守护计划

  • 2021-06-23
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5G技术能为智能制造赋能哪些

如果说4G技术的主要优势在于数据传输速度快,能够以50倍于3G的速度在网上浏览,那么,作为网速约20倍于4G的5G技术,其价值不仅在于快,更在于能够每平方公里连接100万个以上的物体、通信传输的错误率为10的负9次方、时延可达到毫秒量级。

  • 2021-04-21
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智慧交通综合管控解决方案

智慧交通综合管控平台是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效的集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的、实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。 智慧交通综合管控平台作为智慧交通建设的核心和数据采集、处理、融合、应用的枢纽,将智能交通建设的各个外场子系统的数据进行实时的采集、转换、处理及存储,并在数据集成、融合、分析挖掘的基础上,汇聚于公安交通的智慧应用中,大大推进了交通业务的智能化和智慧化,提高了交警各部门人员的工作效率。

  • 2021-04-23
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中通服设计院理想智慧社区白皮书

数据智能驱动下的理想智慧社区以满足人民美好生活需要、推进社区治理能力现代化为出发点,以人本化、生态化、数字化为价值坐标,以从打造整体社区、打造 15 分钟智慧生活圈、建设弹性社区、推动社区自治为总体目标四大建设理念出发,全面构建社区服务与社区照顾精心便捷、社区安全与综合治理精细敏捷、社区公共卫生与疾病预防井然有序、社区环境及物业管理舒适快捷、社区文化和精神文明建设和谐凝聚、社区社会保障与社区福利公平普惠的未来理想社区智慧化治理体系,形成大数据驱动、多主体协同、智能化运行、内生性治理的智慧社区可持续发展路径。

  • 2021-03-24
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新型城域物联专网建设导则

建设“物联,数联、智联”三位一体的新型城域物联专网是本市做强城市大脑,细化城市神经元的重要组成,为加强对城市管理和社会治理智能化及标准化的指导和规范,特制定《新型城域物联专网建设导则》(简称“导则”)。本导则是对上海市新型城域物联专网的物联感知、数据规范及算法、平台架构、综合应用、安全保护等方面进行规范。其中,总则部分阐述了编制目的、适用范围、符合性说明等,术语和定义部分汇总了主要的专用术语,并进行定义或说明。

  • 2021-03-29
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国内主流开放平台发展状况与盈利模式分析报告.pdf

Facebook的成功展示了开放平台的巨大潜力。从2008年开始,人人网和淘宝推出自己的开放平台计划;到2010年,新浪微博、百度、盛大、开心网、腾讯、360等国内互联网企业相继尝试开放部分自己产品服务与数据的API,展开对第三方开发者的争夺战。 到2011年底,这些开放平台无论从应用数量、开发者数量还是商业模式方面都有了一定的积累,但由于不同企业的策略不同和投入的力度不同,不同平台之间有相当大的差异。越来越多的开发者和站长希望通过开放平台进行自己应用的推广,而面对众多的开放平台,如果要全部进驻,则耗费的时间精力绝对不小。要选择哪些开放平台优先进驻或是否可以放弃一些开放平台,都是开发者们关注的事情。51CTO调研中心本次的报告通过对主流开放平台目前的状态进行分析比较,试图为开发者们提供一些参考意见。 本次调研数据主要收集自互联网,包括各个开放平台公开发布的数据,第三方调研机构公布的数据,以及微博等用户网络对各开放平台的评论内容。

  • 2021-03-19
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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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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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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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能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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