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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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微博在线机器学习平台的K8S实践

? 通信优化:数据请求(PULL&PUSH)聚合,同模型多矩阵并发,锁粒度优化,性能提升5-10倍 ? 缓存优化:使用堆外内存与LRU过期机制,解决GC引起的性能损耗,性能提升3-5倍 ? 分区优化:支持多种分区策略(RANGE/HASH/MOD),解决数据倾斜导致的流量热点瓶颈问 题,性能提升2-5倍 ? 存储优化:自定义存储方式(ByRow&ByKey),基于row进行矩阵压缩存储,参数内存占用减少 90%

  • 2021-06-30
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云上应用生态全栈IPv6演进

在未来1~2年内,阿里生态全面支持IPv6,力求在2020年完成阿里IPv6生态建设;未来3~5年内,带动客户、供应商及合作伙伴全面支持IPv6'

  • 2021-06-29
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云网络开放生态

网络应用开放:PrivateLink让生态合作伙伴通过私网提供应用服务; UIS让生态伙伴的应用网络加速:基于阿里全球网络构建加速PAAS平台,帮助用户构建全球范围的优质网络通道,解决抖动,拥塞,延迟大等网络问题

  • 2021-06-29
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低成本自动三维室内重建系统

● 全景图深度估计模型:编码-解码模型 ● 多任务学习提高精度 ●可以重建真实3D模型 ●支持四种显示模式:全景图,透视图,3D,2D结构图 ●用户可以在全景图和透视图中同时标注房屋结构.

  • 2021-06-29
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计算机视觉新探索

低成本自动三维室内重建系统;多媒体AI:视频内容理解的研究及实践;深度学习在线下场景的探索与实践;AI赋能升级线下零售;5G环境下视频应用的挑战和机会。

  • 2021-06-29
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开放搜索最新特性介绍

支持多场景多分组下流量划分进行实验,充分满足单- -应用但覆盖多样业务场景的实验需求。 实验配置和上下线状态灵活可调整,即操作即生效。报表天级产出。 全流程可视化界面操作,快速接入,简单无门槛,产品和运营人员可自行使用,解放技术精力。

  • 2021-06-29
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深度学习在线下场景的探索与实践-云栖大会

●深度学习模型越来越复杂.不断增长的计算量: 20 GFLOPS+;不断增加的连接: DenseNet ●对计算和存储带来挑战:ResNet152: 230M,GPU(M40): 100 qps, ARM(A53): 7.3S ●高效计算成为核心竞争力-深度学习模型压缩与加速

  • 2021-06-29
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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市场研究:专项债助力土地收储落地观察

2024年11月,自然资源部正式发文,明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地,优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地,为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。

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