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光纤通信系统技术的发展、挑战与机遇

从高锟(Charles K Kao)博士在1966年发表了《Dielectric- fiber surface waveguides for optical frequencies》,首次提出了低损光纤理论,为光通信产业打开了一扇希望之门,到今天光通信系统的大规模应用部署,促进了全社会的发展,给全人类的工作生活带来了便利,光通信产业已经度过了整整50周年的风风雨雨。现如今,光通信不仅仅局限于电信业本身,实际上已经成为影响和促进社会众多其他产业发展的中坚力量,关系到全世界的经济发展和社会进步。站在今天,至少可以说现在取得的成就是辉煌的。展望未来,不禁要思考如何把握光通信系统技术的发展趋势,迎接瞬息万变的社会产业变革带来的挑战,构建光通信产业健康发展的美好未来。

  • 2022-01-20
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网络安全架构:安全架构实践的公理

2020年7月15日,TOG(国际开放组织,The Open Group)联合SABSA研究院,正式发布中文版指南《安全架构实践的公理》(其英文版《Axioms for the Practice of Security Architecture》发布于2019年7月)。指南的受众是安全架构师,或对安全架构感兴趣的人。笔者如获至宝,对20条公理,分别做了极简摘录,可谓字字珠玑、句句经典。

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5G+TSN在工业互联网场景下的应用

TSN(Time Sensitive Network,时间敏感网络)是由IEEE 802.1 TSN任务组制定的一系列IEEE 802以太网子标准集,该任务组成立于2012年,由IEEE 802.1 AVB(audio video bridging,音视频桥接)任务组改名而成。AVB工作组致力于解决音频视频数据在以太网介质上传输时的时延较高、抖动较大、传输不确定等问题。TSN通过无缝冗余等机制扩展了AVB技术的性能,为网络提供有界低时延、低抖动和极低数据丢失率的能力,使得以太网能适用于可靠性和时延要求严苛的时间敏感型应用场景。

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新一代汽车软件和整车电子架构

随着智能互联、自动驾驶、电动汽车及共享出行的发展,软件、计算能力和先进传感器正逐渐取代发动机的统治地位。与此同时,这些电子系统的复杂性也在提高。以当今汽车包含的软件代码行数(SLOC)为例,2010年,主流车型的SLOC约为1000万行;到2016年达到1.5亿行左右。复杂性正如滚雪球般越来越高,不可避免地导致了与软件相关的若干严重质量问题:这在近期若干起大规模车辆召回事件中屡有耳闻。

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业务体验驱动的时间敏感网络架构研究

时间敏感网络(Time-Sensitive Network,TSN)因具有可保证数据确定性传输的能力,被业内认为将作为工业控制、车载网络、5G网络系统等高质量服务的承载技术。这些应用场景要求时间敏感网络可以承载复杂的流量模型,并实现自适应的网络资源调度。同时,也需要凭借以业务认可程度为标准的服务评价方法论,用于从业务体验角度衡量时间敏感网络的性能,一方面可以评价时间敏感网络对于业务承载质量与需求的符合度,另一方面可以作为网络资源调整及性能调优的依据。

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国产数据库技术发展的探索与思考

对于腾讯云未来数据库的整体发展策略,在产品上我们会坚持以云原生为基础的理念来支持开发者,支持新兴业务。随着中国人口红利的逐渐消失,我们认为数据库要做到足够的自治,能够减少DBA的人才缺口量,帮助DBA解决一些业务上的压力。最后随着5G、新基建的到来,多种场景融合也将会到来,所以我们基于传统的布局也会在多模、业务、场景与管理的融合策略上输出相应的产品体系的发展。

  • 2022-01-20
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中国数据库服务生态与体系

大数据时代下,数据作为原生力量已经植根于各行业的科技基础之中,借助智能技术,数据在生产生活中日益发挥出决定性作用。数据库服务作为数据管理的关键形态,也正在形成独有的生态体系。本文对大数据时代背景下的中国数据库服务生态现状进行了分析,从服务定义、服务范围、服务形式、服务品质和市场规模等方面作出了详细阐述,期望对中国数据库服务生态的建设提供有价值的参考。

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数据库产业发展综述

数据库产品主要由关系型数据库、非关系型数据库、混合型数据库及数据库周边工具构成。数据库服务是指围绕数据库的咨询规划、实施部署和运维运营等环节,为数据库系统的正常、高效、持续、安全使用提供信息技术服务工作。数据库支撑体系由从事数据库学术研究、人才培养、开源社区、评测认证等工作的相关主体共同构成。

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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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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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