浅谈移动边缘计算及其关键技术

随着5G网络的到来以及移动设备的快速普及，移动网络数据呈爆炸式增长的趋势。同时，对应用程序低延迟的追求也已成为用户的普遍需求。传统的云计算通过将数据卸载到云中解决了终端设备面临的资源不足问题，但是它无法满足大数据时代人们对计算效率的需求。因此，移动边缘计算（MEC）应运而生。MEC已被设想为第五代移动通信网络（5G）中最有前途的技术之一。通过将计算密集型和时延敏感型的任务卸载到资源丰富的MEC服务器上，它可以显着提高延迟性能并减少移动设备的能耗。本文首先介绍了MEC的概念及其网络架构；然后从边缘缓存、计算卸载和服务迁移这三个方面对MEC关键技术以及亟待解决的问题进行阐述和总结。

2022-03-30
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中交重庆丰涪高速公路车协同示范项目情况介绍

中交集团致力于智慧交通新技术的研发、投入、推广。项目前期，由中交所属中咨集团开展了数据并行接入、数据结构化分析、一路多方协同调度等测试工作，为项目后续车路协同工作打下一定基础，积累一定经验。截至目前，监控中心部署的机架式服务器12台，用于车路协同云控平台部署，提供车路协同设备可视化、事件可视化、态势可视化等。

2021-06-25
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《蓝天保卫战重点区域强化监督定点帮扶工作方案》

为贯彻落实党中央、国务院决策部署，坚决打赢蓝天保卫战，我部制定了《蓝天保卫战重点区域强化监督定点帮扶工作方案》。现印发给你们，请高度重视，按照方案要求认真组织实施。　　请各相关单位报送一名协调联络员，负责强化监督定点帮扶人员选派、协调联络等事宜。协调联络员信息包括：姓名、单位、职务、座机号码、手机号码、邮箱。

2021-03-23
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美国国家人工智能研究和发展战略规划

国家科学技术委员会（NSTC）是行政机构在构成联邦研发（R&D）企业的各种实体之间协调科学和技术政策的主要手段。NSTC的主要目标之一是为联邦科学和技术投资制定的国家目标。NSTC准备了旨在实现多个国家目标的研发包。NSTC的工作在五个委员会下组建：

2021-03-21
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用友精细管理敏捷经营U8+V11.1全产品营销价值-供应链篇

用友精细管理敏捷经营 U8+，帮助企业建立与原材料供应商、生产厂商、储运商、零售商以及最终消费者串联在一起的供需网络

2022-09-29
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弹性与智能—下一代移动网络系统（RINGS）

RINGS计划旨在加快可能对新兴的下一代（NextG）无线和移动通信，网络，传感和计算系统以及全球范围的服务产生重大影响的领域的研究，重点是极大地提高其弹性。这样的网络系统以及其他性能指标。预计现代通信设备，系统和网络将结合计算，协调和智能决策制定，以支持广泛的关键和基本服务。包含安全性，适应性和自治性的此类系统的弹性将是未来NextG网络系统的关键驱动因素。设计和操作的弹性确保了强大的网络和计算能力，即使在极端的操作场景下，也能表现出适度的性能和服务降级以及快速的适应性。RINGS计划寻求创新，以增强NextG通信，网络和计算系统各个方面的弹性以及性能。该项目旨在超越各个参与机构的当前研究组合，同时强调网络协议和计算堆栈所有层的弹性（通过安全性、适应性和/或自主性），以及吞吐量、延迟和连接密度。

2022-03-01
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基于AI的智能切片管理和协同

5G作为数字化社会的关键基础设施，不仅服务于个人用户，还需要满足各行各业数字化转型的需求。对于5G业务ITU提出三大应用场景：增强型移动宽带、超可靠低时延通信和大规模机器类通信，3GPP协议已经定义通过3种类型的网络切片支持，从而避免每种业务都新建独立网络造成的建网成本巨大和制约业务发展的问题，同时网络切片之间的隔离也保证了网络的安全性。网络切片的引入给网络带来了极大的灵活性，主要体现在切片可按需定制、实时部署、动态保障。为了实现这些功能，需要引入专门的管理网元来实现切片实例的全生命周期管理，因此，又给网络带来管理和运维的复杂性，使得运营商面对的是一个高度复杂的移动通信网络。如果网络切片的智能化程度不够，使得网络切片无法根据用户的特殊需求进行切片定制，运营商通过网络切片进行业务创新就会受限。

2022-03-04
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数字化转型案例对比：阿里VS华为

华为偏系统层，阿里偏应用层。华为过去十几年都专注在CT（通讯）领域，技术层面偏底层，从事系统内核、驱动、编译器系统级的研究，本领域，华为无可争议做到全世界第一。近几年也开始IT应用层的研究，云计算能力迅速攀升。阿里以运营起家，以技术赋能运营服务，因此其技术能力主要体现于服务器后台的统筹管控服务能力，其个人用户量巨大，因此其技术实力典型体现在高性能支撑上。

2021-08-27
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。