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智慧能源大数据云平台建设方案

为适应文明演进的新趋势和新要求,人类必须从根本上解决文明前行的动力困扰,实现能源的安全、稳定、清洁和永续利用。智慧能源就是充分开发人类的智力和能力,通过不断技术创新和制度变革,在能源开发利用、生产消费的全过程和各环节融汇人类独有的智慧,建立和完善符合生态文明和可持续发展要求的能源技术和能源制度体系,从而呈现出的一种全新能源形式。

  • 2021-06-17
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基于技术平台实现大数据秒级服务方案

从2004年Google发布MapReduce论文,掀起大数据热潮,同时也得益于互联网数据的井喷发展,大数据体系已经高速发展了14年。消息平台、流式处理、分布式计算及海量数据储存已经发展壮大日趋成熟,使得大数据能力逐步达到工业化量产的规模,然而在数据可视这最后一公里上,大数据体系一直没有一个终极一站式解决方案。

  • 2021-05-31
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数字孪生及其在电力系统的应用

报告阐述了数字孪生的背景、概念和关键技术,分析了数字孪生和仿真、数字建模、人工智能、大数据的关系,总结了数字孪生应用于光伏、储能设备的健康评估、智能运维等研究应用现状,探讨了数字孪生应用于电力系统将面临的挑战和应用前景。

  • 2021-05-31
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阿里云 SAP 云化转型方案与案例分享

? SAP应用 ECS实例灵活地横向扩展,在 1 分钟内即可完成多个 ECS 实例的创建与删除 (ROS & ESS) ? SAP应用 ECS实例灵活升配与降配,在短时间内完成 ECS 实例规格,网络带宽的配置变更 ? SAP HANA ECS实例支持 256GB 到 6TB 规格的灵活升配,支持跨代 & 跨规格族 & 跨形态升配 ? SAP HANA ECS实例数据卷支持在线扩容,无需停应用 & 操作系统

  • 2021-05-06
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佘堃.大数据非对称安全隐私云案例

大数据时代 大数据安全问题 大数据的非对称安全方案 抛砖引玉---隐私云 隐私云的优势 大数据定义 ÷ 大数据 : 无法在一定时间内用传统软件工具对其内容进行 抓取、 管理和处理的数据集合 ÷ 大数据 = “ 海量数据 ” ( ∞0) + “ 复杂类型的对象 ” ( ∞1、

  • 2021-06-23
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教育大数据采集机制与关键技术研究

数据采集是实现教育大数据应用价值潜能的基础,因此对于教育大数据建设与应用至关重要。阐述了教育大数据的采集内容、采集方式、采集手段及标准与规范,并结合当前教育大数据建设与应用中的实际问题,分别从平衡数据共享与隐私保护、驱动数据治理与人才创新、创新采集机制与相关技术3个方面,对教育大数据采集研究提出对策与建议。

  • 2021-05-31
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赛迪发布《6G全球进展与发展展望白皮书》

自上世纪80年代以来,移动通信基本上以十年为周期出现一次迭代升级,随着全球5G网络规模化商用步入快车道,针对6G研发的战略性布局已全面拉开帷幕。目前,全球多个国家和地区、国际组织以及学术界、产业界均开展了6G研究。我们判断,未来3-5年将是6G研发的关键窗口期。 总体而言,全球范围内6G的研究仍处于起步阶段,整体技术路线尚不明确,目前主要在6G愿景目标、应用场景、基本指标、潜在关键技术等方面的研究取得了一定进展。从目前的研究看,6G总体愿景是基于5G愿景的进一步扩展和升级。针对5G在信息交互方面存在的空间范围受限和性能指标难以满足某些垂直行业应用的不足,6G将具有更加泛在的连接、更大的传输带宽、更低的端到端时延、更高的可靠性和确定性以及更智能化的网络特性。 赛迪智库发布的《6G全球进展与发展展望白皮书》,从全球各国6G战略布局、行业龙头企业研究、潜在关键技术、应用场景的最新进展以及面临的形势及挑战等方面展开论述,并提出加快推进我国6G研发的相关建议。

  • 2021-06-04
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基于 Kubernetes 与 OAM 构建统一、标准化的应用管理平台

特征一:通过原生的声明式 API 和插件体系,暴露面向最终用户的上层语义和抽象。 特征二:上层语义和抽象可插拔、可扩展,没有抽象程度锁定和任何能力限制。 一个构建“以应用为中心”的 Kubernetes 的标准规范与框架

  • 2021-05-06
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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算力是人工智能的基础设施

机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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当今世界,低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表,低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命,更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模,其广阔前景吸引全球目光。然而,产业爆发式增长的背后,空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战,正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。

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