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半导体EDA产业研究(2):后摩尔时代的EDA发展

全球 EDA 软件行业属于技术、资金、人才密集型行业。由于研发投产周期长,导致行业人才需求以及资金消耗成为行业发展的关键因素,也体现出 EDA 软件行业的主要特征。EDA 三巨头在过去的30多年里,经过了超过200次的并购,形成了现如今行业内的寡头垄断地位,其中 Synopsys 的并购次数更是高达80次。

  • 2022-01-20
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浅析招商银行数据中心基础设施建设

招商银行新一代数据中心参照国内数据中心建设规范中A级以及国外Uptime组织所提出的Tier IV等级进行规划设计。在设计方案中,招商银行对弹性扩容、模块化、标准化、绿色节能、智能管理等进行了初步探索,通过采用高可用的基础设施架构、智能化的基础设施管理系统、多种新技术以及多层次的防护系统,构建了新一代数据中心。

  • 2022-01-21
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国内数据中心制冷系统设计与发展

与传统建筑空间相比,数据中心散热密度大,单位面积散热量可达传统办公区域的40倍以上,且越来越呈现集中化、大型化的趋势;同时,设备的安全性需求提高了对内部空调温湿度和洁净度的要求,数据中心热环境特点需要数据中心设计成全封闭结构,依靠制冷系统的全年运行来达到控温控湿的目的,这使得制冷系统能耗成为数据中心能耗比例不合理的一个重要因素。

  • 2022-01-21
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浙江移动区块链技术研究和落地实践初探

浙江移动坚持践行IT自主可控能力建设,持续走在集团乃至行业创新的前列。目前,浙江移动容器云已承载CRM、BOSS等300余套系统,具备双引擎、多平面等多项技术能力;数据库已完成多型国产数据库选型和技术验证工作,去“O”初见成效;SDN生产落地,网络资源部署和开通效率明显提升。多领域持续创新为IT发展奠定了良好的基础,与此同时,2019年浙江移动率先在运营商体系内开展区块链技术研究与落地。

  • 2022-01-21
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我国数字经济发展综述

数字经济已成为全球经济发展的新动能和我国重大战略部署。“十三五”期间,我国数字经济规模不断扩张、贡献不断增强,数字产业化支撑能力更加坚实、产业数字化步伐加快、数字化治理深入推进,数据价值化试点破局,数字贸易加速发展,数字经济国际合作务实推进,在抗击新冠肺炎疫情冲击中发挥了重要作用。也要看到,与数字经济高质量发展要求相比,与国际先进水平相比,我国数字经济在技术基础、数字化转型程度、数字化治理水平等方面还有不少差距。展望“十四五”,新发展格局将为数字经济发展提供广阔空间。企业数字化转型受新冠肺炎疫情冲击短暂下行后,将进入全面扩张、深度拓展的加速发展新阶段。政府治理的数字化转型将从应用领域、技术能力、数据能力、协同能力、服务能力等方面加速推进。数字经济法治建设将进一步补充和完善,将继续强化重点领域、新兴领域、涉外领域的立法探索。敬请阅读。

  • 2022-01-21
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国内商业数字化发展现状与趋势综述

自2015年国务院出台《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》以来,商业消费领域数字化发展快速推进。商业企业围绕消费者需求的核心重构整体价值链和生态体系,通过数字技术、业务和经营管理的深度融合,加快推进消费者数字化、商品数字化、营销数字化、管理数字化、供应链数字化等业务全流程、应用全场景实现信息化、数据化和智能化跨越。根据《中国数字经济发展白皮书(2020年)》显示,2019年,我国数字经济增加值达到35.8万亿元,占GDP比重达到 36.2%,产业数字化规模占比由2015年的13.9增长至80.2%。其中,“数字新商业”服务市场规模达到39.8亿元,较上年增长75.3%,处于高速增长阶段。

  • 2022-01-21
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数字经济为我国经济社会发展持续注入“新动能”

党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视发展数字经济。“数字经济”已经连续五年被写入政府工作报告,2021年政府工作报告中明确提出:“加快数字化发展,打造数字经济新优势,协同推进数字产业化和产业数字化转型,加快数字社会建设步伐,提高数字政府建设水平,营造良好数字生态,建设数字中国。”

  • 2022-01-20
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面向国土空间规划的“双评价”体系构建及广东省实践

“承载力”(Carrying Capacity)这一概念起源于生态学和人口学,也有部分学者认为该概念真正诞生于工程机械领域,只是较早被应用到人口学和生态学等学科。在人口学领域,早在1789年,英国人口学家马尔萨斯在《人口原理》一书中阐述了食物供应对人口增长的限制作用,并勾勒出了承载力研究的基本框架,即通过限制因子得出某研究对象的极限数量。Verhulst、Pearl 等学者在此基础上提出了著名的Logistic 模型,描述了环境容量对人口增长的限制,成为“承载力”概念最早的数学模型。之后,Hawden、Palmer 将这一概念推广到生态学领域,使承载力成为应用生态学领域的主要研究内容之一。

  • 2022-01-22
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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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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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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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