这两个星期以来，我把原来用struts开发的一个测试工具改用struts+hibernate来实现，首先从心情上来，整个开发过程中始终保持愉快和平和，“原来开发可以这样愉快？”，再一点就是开发效率上高效了许多。现在sun又加入jdocentral.com开始着手JDO2.0，想想看等它出台以后将是一个怎样激动人心得场面，让我们拭目以待。
FVI将业界标准服务器，以及和它们连接的网络及存储虚拟化，把它们聚合到一个统一资源池。在资源池中可以创建和运行多个和硬件无关的独立虚拟机，虚拟机封装完整的操作系统和应用程序，对用户而言是一个具有标准硬件配置的服务器。
目前,BEA Tuxedo广泛应用于银行、金、电信、文趣、帝自环墙多种多样且系统用户在些用户的共同特点是具有复杂、高端的信息管理系统,应用环境多种多样且系统用户在地域上分布很广,其应用通常建立在主机或大规模客户机/服务器系统之上，且业务处理量极大。
与其他复杂的或者私有的存储解决方案不同，ReadyNAS 存储产品系列专为迎合高速增长的高效率计算环境而设计，使用定制微处理器精心构造基于 Linux 的操作系统，解决了传统网络存储NAS解决方案上普遍存在的复杂的配置、低的访问效率和协助性差的问题，另外ReadyNAS存储系列产品均采用出厂前预置硬盘的设计，省去了用户在初次使用存储系统时繁琐的初始化系统工作，为企业部门、工作组商用网络用户提供了耳目一新的操作和使用体验。
中国目前是全球网络及通讯设备最有潜力的市场之一，随着对世界经济的开放，中国近年来高速成长。D-Link于1996年首先在四川成都成立研发中心，吸收当地充沛的优秀人才，共同研究开发更新更好的产品。1998年在广东东莞、2002年在江苏吴江，友讯设立生产基地以突出本地生产、本地化服务，并将在2002年底再在浙江嘉善设立生产基地，体现出将祖国大陆作为“Home Market”的战略。从在成都设立研发中心、在东莞、吴江设立生产基地，显示出D-Link不断投资发展中国市场的长期经营的战略。
使用資料獲取設備輔助倉庫收料、發料、成品入/出庫作業，採集並追蹤原材料批號，提高倉庫收/發資料的及時性，為實現生產追蹤提供基礎資料；對生產過程的進行批號管理，實現產品—原材料的批號追蹤管理；對產品包裝進行批號管理，實現產品批號（日期碼）--客戶的追蹤管理；建立完善的產品生產追蹤平台，實現原材料-產品-生產通知-訂單的雙向追蹤功能；
目前，在我国各行业中广泛使用的网络监控系统大多为模拟方式，其主要特点是：系统采用矩阵主机控制，通过电视墙监视前端目标，采用长延时模拟录像机进行录像和回放；其主要缺点：当录像资料需要长时间备份时，需要大量的录像磁带，消耗大量的人力和物力，并且在录像回放检索时操作不方便。因此，基于数字存储技术的硬盘录像系统经过几年的发展，至今，技术已经完全成熟，很好地解决了传统图像存储及回放等技术难题。
传统AP可以增加下行功率扩大覆盖范围，但不能解决终端上行信号问题，在部分小区和乡镇，因活跃用户规模较小，用户分散，单纯部署有线宽带或室内AP成本大。对策考虑：大覆盖方案可有效改善上下行链路，扩大覆盖范围，从而减少所需AP数量，降低安装和运维成本
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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。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
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。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
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。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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