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开放数据中心委员会:112G高速互连白皮书

在当前信息技术快速发展的背景下,数据中心做为算力承载的物理实体,其需求是反映人类社会信息化、智能化的持续趋势。为了满足这种强大的数据需求,数据中心网络需要更大的带宽,提升物理层单链路的速率成为一个最重要的提升带宽的方法,这也是推动数据中心网络高速发展的原始动力。随着物理层单链路达到 112Gbps ,数据中心网络将会在络系统设计、设备整机设计、关键组件设计多个方面面临巨大的信号完整性的挑战。

  • 2023-03-16
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AIGC算力时代系列报告-ChatGPT研究框架

深度学习框架是人工智能算法的底层开发工具,是人工智能时代的操作系统,当前深度学习框架发展趋势是趋于大模型训练,对深度学习框架的分布式训练能力提出了要求,国产深度学习框架迎来发展机遇。

  • 2023-03-15
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中国新一代人工智能科技产业区域竞争力评价指数(2022)

在人工智能科技产业的发展上,中国走在世界的前列。回顾五年来的发展历程,中国人工智能科技产业的发展是深科技创新驱动的,不仅着眼于自主可控技术体系构建,而且表现出明显的社会价值引领和使命导向特征。

  • 2023-03-15
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2022年智慧社区街区大脑平台解决方案

中共中央、 国务院《关于加强基层治理体系和治理能力现代化 建设的意见》指出: 市、 县级政府要将乡镇 (街道) 、 村 (社区) 纳入信息化建设规划, 统筹推进智慧城市、 智慧社区基础设施、 系 统平台和应用终端建设, 强化系统集成、 数据融合和网络安全保障。健全基层智慧治理标准体系, 推广智能感知等技术。 推进村 (社区) 数据资源建设, 实行村 (社区) 数据综合采集, 实现一次采集、 多 方利用。 提升政策宣传、 民情沟通、 便民服务效能, 让数据多跑路、 群众少跑腿。 充分考虑老年人习惯, 推行适老化和无障碍信息服务, 保留必要的线下办事服务渠道。

  • 2023-03-15
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跨境数据流通合规与技术应用白皮书(2022年)

在信息时代的大背景下,数据作为新兴资源要素得到了各国重视,我国《数据安全法》中,将“数据”定义为任何以电子或者其他方式对信息的记录。全球数据的跨境流通也愈发频繁,国际上对数据跨境概念的界定尚未形成统一的标准。我国在《数据出境安全评估办法》中,将数据处理者向境外提供在中华人民共和国境内运营中收集和产生的重要数据和个人信息视为数据出境活动。

  • 2023-03-15
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-模组龙头持续创新赋能物联网前沿应用

模组龙头地位稳固,产业链拓展延伸。移远通信是全球蜂窝物联网模组龙头,市场份额稳居全球第一。公司以模组业务为核心,积极进行产业链延伸布局,主要包括天线、ODM、云平台、物联网服务等,逐步转型成为物联网解决方案赋能者。2013 年至今,公司收入的营收复合增速达到 65%,归母净利润的复合增速达到 47%,成长性显著。

  • 2023-03-15
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“物联网发展战略规划研究”咨询项目综合报告

物联网(Internet of Things)概念最早于 1999 年由美国麻省理工学院提出,早期的物联网是指依托射频识别(RFID)技术和设备,按约定的通信协议与互联网相结合,使物品信息实现智能化识别和管理,实现物品信息互联、可交换和共享而形成的网络。随着技术和应用发展,物联网内涵不断扩展,本报告认为:物联网是通信网和互联网的拓展应用和网络延伸,它利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别,通过网络传输互联,进行计算、处理和知识挖掘,实现人与物、物与物信息交互和无缝链接,达到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策目的。

  • 2023-03-15
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挚物:无源物联网产业发展白皮书(2022)

无源物联网是指连入网络的终端节点设备不接外部电源、不带电池,而是从环境中获取能量,从而支撑起数据感知、无线传输和分布式计算的物联网技术。无源物联网的兴起是物联网产业寻求发展突破和政府政策引导共同作用的结果。

  • 2023-03-15
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竞争对手分析

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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试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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