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什么是云原生,跟云计算有什么关系?

既然说到了云原生(计算),那么哪些计算方式不是云原生(计算)呢?要回答这个问题,同时辨析云原生的概念,我们需要先回顾云计算的发展历史,以及与之密切相关的分布式计算的复杂性问题。 云计算的概念最先由戴尔公司于1996年提出。2006年,亚马逊公司率先推出了弹性计算云(Elastic Compute Cloud,EC2)服务,随后越来越多的企业开始逐步接受云计算这一概念,并将应用逐步迁移到云端,享受这一新型计算方式带来的技术红利。

  • 2021-09-15
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网络货运平台如何合理化做好运力管理?

网络货运平台的双重身份,决定了其在货源资源整合、运力资源整合两个方面的双向业务开发模式。那么,网络货运平台如何做好运力资源的组织调度,做到有车可用,并且把车用好。前面我们文章也写过关于公路货运为什么收益变低?公路运输从传统模式如何转型升级?有兴趣的朋友可以查阅物流行业内卷下,网络货运平台如何反内卷求发展?。

  • 2021-09-15
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企业物流转型物流企业,究竟要转什么?

制造业企业在过去多年的摸爬滚打中,一方面本身积累了足够多的物流资源,另一方面,由于行业属性的不同,制造业有淡旺季,如果能把资源共享出来,就会给相匹配的细分行业的整体供应链带来优化,同时提高资产的使用效率。

  • 2021-09-15
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2019智慧城市需求分析及总体解决方案_图文.ppt

智慧城市的发展面临着多种挑战,但一旦建设成功则会带来极大的方便性。智慧园区解决方案主要应用于产业园区服务及管理领域,面向入驻企业及园区管理运营单位,主要解决以下用户关注的问题:提供云计算园区服务平台,解决园区入驻企业各自搭建IT及企业公共应用系统,资源浪费、效率低下、建设费用昂贵的问题;提供园区管理应用,实现园区整体运营管理体系的智慧化,提升园区整体的服务水平。

  • 2021-09-15
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智慧城市和智慧园区等-地磁检测解决方案[28页].pptx

“智慧城市”的理念就是把城市本身看成一个生态系统,城市中的市民、交通、能源、商业、通信、水资源构成了一个个的子系统。这鞋子系统形成一个普遍联系、相互促进、彼此影响的整体。在过去的城市发展过程中,由于科技力量的不足,这些子系统之间的关系无法为城市发展提供整合的信息支持。而在未来,借助新一代的物联网、云计算、决策分析优化等信息技术,通过感知化、物联化、智能化的方式。

  • 2021-09-15
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下一代智慧医疗数据中心解决方案

智慧医疗是由医用智能化楼宇、数字化医疗设备、医院信息系统所组成的三位一体的现代医院运行体系。在当前新一轮的医院变革历程中,数字化已被明确定位为变革的重要环节。而信息化技术与楼宇智能化技术的快速发展,也为智慧医疗的建设奠定了坚实的技术基础。越来越多的医院正致力于楼宇智能化与业务数字化的建设,以期改进就医环境、优化流程、提高效率、降低成本、整合资源, 提升患者满意度,向“以病人为中心”的现代化服务型医院转变。智慧医疗建设正越来越成为增强医院竞争力与创新力的关键行为,医院信息化应用与智能楼宇的逐步融合必将成为医院,尤其是大中型医院业务发展前进的新的驱动力。

  • 2021-09-15
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DeepMind研究科学家:NLP基准测试的现在、过去和未来

这篇文章的主要内容是:NLP 基准测试所面临的挑战、机遇和一些改进的建议。我们希望这篇文章可以让读者了解这方面科研的最新进展,也要让初学者全面了解NLP。文中还涉及到最近的论文、ACL 2021 演讲以及ACL 2021 基准测试研讨会的观点,其中许多观点涉及到了过去、现在和未来。

  • 2021-09-14
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MOM:智能工厂的大脑

建设智能工厂必须同时考虑自动化、精益化和信息化,三者缺一不可,只有三者互相支撑、融合提升,必须同时兼顾局部优化和全局优化,避免信息孤岛、自动化孤岛,才能真正实现数字化转型和智能化提升引领,从而成为领先的精益智能工厂。

  • 2021-09-14
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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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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产品介绍

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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