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  • pdf文档 湖南大学:2025年智算中心光电协同交换网络全栈技术白皮书

    难题,均对网 络架构设计、协议栈演进与资源编排提出了系统性挑战。 本白皮书面向智算中心光电协同交换网络的全栈技术体系,旨在: • 梳理国家政策、AI 发展趋势与智算中心网络需求,揭示光电 协同兴起的背景; • 分析光交换与电交换的性能差异与技术互补性; • 总结光电协同网络在应用层、传输层、路由层、链路层与物理 层的关键挑战与发展路径; • 提出面向未来的技术演进方向与标准化路线建议。 2. 智算中心光电协同交换网络面临挑战............................................. 20 2.1 应用层:集合通信与网络拓扑的失配挑战...........................21 2.2 传输层:复杂功能的协议设计与流量调度挑战...................21 2.3 网络层:路由收敛滞后挑战................ ................................... 23 2.4 链路层:非对称资源动态分配挑战....................................... 24 2.5 物理层:信号衰减挑战与时延约束挑战...............................25 3. 智算中心光电协同交换网络协议栈技术发展...................
    20 积分 | 53 页 | 1.71 MB | 1 天前
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  • pdf文档 中国联通数字化监控平台稳定性保障工具落地实践

    中国联通数字化监控平台稳定性 保障工具落地实践 曹家豪 联通软件研究院 项目经理 目 录 CONTENTS 稳定性保障工具演进历程 1 稳定性保障工具落地场景 及成效 2 当前面临的挑战及未来展望 3 01 稳定性保障工具演进历程 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 数字化转型中系统安全生产痛点问题 工具职责范围的演进:覆盖广度及深度不断增加 单系统 应用维度根因定位 主动预防 集团+分子公司 整体态势感知 混沌工程 故障自愈 变更追踪 变更管控 体系建设 故障发现 与诊断 故障恢复 与应急 故障预防 故障调度 体系演进 分布式架构挑战 运维生态挑战 数智运维挑战  端到端稳定性保障体系缺失,自动化、智能化故障处理能力不足  故障处理过多依赖专家经验,故障没有沉淀为有效的资产  故障处于被动防御,救火,运维大数据未被合理价值挖掘  云原生时代,多云多集群部署已 经成为常态和趋势,几何增长的云资源、微服务以及复杂化的调用关系与业务场景,传统人肉运维难以为继, 如何保障系统的全面稳定,保证业务流程的高效运转,为系统运营提出了不小的挑战。 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 稳定性保障工具建设历程 • 工具化建设 2019 • 产品化建设 2020-2021 • 体系化建设 2022-2023 稳定性保
    10 积分 | 24 页 | 9.74 MB | 4 月前
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  • ppt文档 中国联通数字化监控平台稳定性保障工具落地实践

    中国联通数字化监控平台稳定性 保障工具落地实践 曹家豪 联通软件研究院 项目经理 稳定性保障工具演进历程 稳定性保障工具落地场景 及成效 当前面临的挑战及未来展望 目 录 CO N T E N T S 1 2 3 01 稳定性保障工具演进历 程 随着云原生技术的不断成熟,企业数字化转型也在不断加速,企业 IT 架构进入云原生时代,多云多集群部署 已 如何保障系统的全面稳定,保证业务流程的高效运转,为系统运营提出了不小的挑战。 工具职责范围的演进:覆盖广度及深度不断增加 GO PS 全 球 运 维 大 会 2 0 2 3 · 上 海 站 几个 核心系统 单系统 应用维度根因定位 故障点人工恢复 系统具备应急预案 被动应急 统一变更入口 故障统一调度 工具建设 数字化转型中系统安全生产痛点 问题 数智运维挑战 n 端到端稳定性保障体系缺失, 自动化、智能化故障处理能力不足 故障处理过多依赖专家经验,故障没有沉淀为有效的资产 n 故障处于被动防御,救火,运维大数据未被合理价值挖掘 分布式架构挑战 n 维护对象: 系统节点、微服务数量几何级数增加 n 调用关系:从简单对应到极其复杂,人力维护无法胜任 n 数据分片、异地存储,传统维护模式难以为继 运维生态挑战 n 工具重复: 工具按烟囱式建设,能力分散 n 能力割裂:运维工具能力割裂不成体系 n 数据孤岛: 应用、数据库、
    20 积分 | 24 页 | 2.00 MB | 4 月前
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  • pdf文档 TDengine:2025电力行业数字化转型白皮书

    示了 TDengine 如何助力电力行业的数字化转型, 并显著提升业务成效。我们整合这些内容,旨在让 读者更全面地了解电力行业的挑战、技术需求以及 TDengine 在其中的作用和价值。 随着智能电网和新能源的快速发展,电力行业正面临数智化转型的挑战。这一转型不仅涉及 到技术层面的革新,也关系到整个行业的运营模式和管理方式。新型电力系统强调的是智能 化、自动化和信息化,旨在通过先进 当前,电力行业正处于关键转型期,面临着从技术升级到经济适应、从供需管理到数据安全 等多方面挑战。这些挑战要求行业不仅要在技术层面进行革新以融入新能源和智能电网,还 要优化电力调度以应对日益复杂的供需关系,最终在经济层面寻求成本效益的平衡。 在这一转型过程中,电力行业需要面对的不仅是宏观层面的技术、经济、供需管理以及数据 安全等挑战,还包括一系列战略性和技术性的挑战。这些挑战直接影响电力系统的运行效率 和可靠性,具体表现为以下业务痛点: 数据管理和分析能力提升 这些挑战和痛点清晰地指出了电力行业在数字化和智能化转型中的关键需求。这些需求不仅 限于技术层面的更新换代,还包括运营策略和管理方式的革新。正是这些需求,引导着电力 行业朝着更高效率和更智能化的未来发展。需求具体如下: 业务需求提炼 随着分布式新能源的大规模并网,电力行业产生的数据量呈井喷式增长。这不仅对数据存储 提出了高要求,也对数据实时处理和分析能力构成挑战。传统电网技术在全面、准确地建模
    20 积分 | 15 页 | 3.22 MB | 4 月前
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  • pdf文档 2025年新一代智能企业:应对快速发展的AI领域报告-Omdia

    论是 否要整合人工智能,而是专注于如何快速实施并扩展人工智能以获得竞争优 势。 尽管近期人工智能领域取得了快速进展,但我们必须清醒地认识到,这仅仅 是发展的开端。在未来几年里,人工智能将在解决复杂挑战方面发挥越来越 重要的作用——从提升供应链的韧性到推动各行业的可持续发展与效率提 升。 未来的人工智能驱动创新将由诸如代理型人工智能(agentic AI)等突破性 技术塑造,这是一种能够自主决策、以目标为导向并仅需极少人类干预的新 的物联网应用场景并带来变革性效益。通过赋能实时决策、提升安全性及强 化运营韧性,边缘人工智能有望释放全新可能性并创造显著价值。 在这本电子书中,Omdia专家将分享可操作的洞察与实证研究,助您应对当 前最关键的人工智能相关挑战: 克服企 克服企业 业人工智能 人工智能扩 扩展障碍 展障碍 通 通过 过人工智能 人工智能协 协调转 调转变 变工作 工作场 场所 所动 动态 态 驾驭 驾驭快速 快速发 发展的AI 展的AI领 涵盖内容生成到自主执行的全方位、全栈式解决方案。 这使供应商能够追求更大规模、更复杂的交易,实现更深入的企业集成并提 升客户依赖度。 然而,代理型人工智能引入了显著的复杂性,既放大现有生成式人工智能的 挑战,又带来了新的难题。 代理型人工智能对基础设施提出更高要求,需要与内部系统、外部环境、工 具及数据源进行集成。 代理型人工智能高度自主的特性也引发了关于可靠性、透明度和安全性的关 键担忧。 为
    20 积分 | 30 页 | 1.80 MB | 13 天前
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  • pdf文档 英特尔工业控制白皮书2026版·负载整合特刊-英特尔

    2026 版 负载整合特刊 软件定义自动化 驱动产业数智转型 前言 智能制造正步入一个全新的发展阶段。传统工业自动化以提升生产效率和质量控制 为核心目标,而今天的制造业正面临着更加复杂和动态的挑战。市场个性化需求的 激增、供应链的不确定性,以及劳动力结构的深刻变化,都在推动制造企业寻求更 加智能和自适应的解决方案。 具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 产业伙伴,通过创新 的计算解决方案加速智能制造的普及和深化,共同开启制造业的智能化新纪元。 — 李岩 英特尔公司边缘计算事业部 行业解决方案中国区高级总监 目录 软件定义自动化发展趋势与挑战 ..............................................................................01 英特尔助力软件定义自动化 — 芯片平台硬件赋能 .......37 优易控 x 卓信创驰:基于 INtime® 的高精度柔性运动控制解决方案 .................................39 软件定义 自动化发展 趋势与挑战 01 02 随着软件定义自动化技术在工业领域的深入应用,以及基于 PC 架构的运动控制器广泛部署,特定的技术需求和行业趋势逐 渐显现: • 多轴协同控制需求激增:生产流程的复杂化和精细化
    20 积分 | 48 页 | 25.02 MB | 13 天前
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  • pdf文档 【蓝皮书】国家能源局:全国统一电力市场发展规划蓝皮书

    结我国电力市 场建设取得的成就,深入分析面临的形势及挑战,研究适合我国 国情和市场建设客观要求的发展规划思路和建设目标,提出下一 步深入推进全国统一电力市场建设的路径和任务。 目 录 前 言 一、发展现状与问题挑战…………………………………… 1 (一)发展现状 ………………………………………………………… 1 (二)问题挑战 ……………………………………………………… 15 二 (七)构建统筹衔接的政策、管理和市场体系 …………………… 46 (八)构建科学高效的市场监管体系 ……………………………… 47 后记…………………………………………………………… 51 一、发展现状与问题挑战 (一)发展现状 近年来,我国电力市场建设成效显著,体制机制不断完善, 改革红利不断释放,资源配置进一步优化,电力市场在提升电 力系统清洁低碳、安全高效水平方面的作用愈发明显。全国统 一电 现了互联互通(除台湾地区外),电网网架结构、配置能力全面 跨越提升,西电东送输电能力超过 3 亿千瓦,为能源资源大范 围配置提供了有力支撑。全国已建立 2 个区域性交易机构和 33 一、发展现状与问题挑战 3 图 1-3 电力交易中心交易大厅 图 1-2 闽粤电力联网工程 全国统一电力市场发展规划蓝皮书 4 ������ ������� ������ �������������� ������������
    10 积分 | 57 页 | 2.98 MB | 5 月前
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  • pdf文档 阿里云:2025年阿里云百炼安全白皮书

    客户数据主权:平台可靠、数据自主可控、链 25 路可信、操作可审计 2.2 负责任的 AI:安全、合规、向善、透明 26 2.3 云原生安全保障:打造可靠 AI 基础设施 27 目录 大模型发展趋势、风险挑战与 解决方案 1 模型商业落地加速,面临多样化的部 16 署与应用环境 2 模型应用安全风险具有系统性与复杂 17 性,全生命周期的安全保障是模型应用 落地的关键 MaaS 是兼顾性能、效率、 20 安全的最佳解决方案 CHAPTER CHAPTER 01 02 通义大模型:全生命周期安全 合规 1 风险现状及能力构建 46 1.1 主要风险挑战 46 1.2 核心能力构建 46 2 全尺寸、全模态的模型供给 48 2.1 全尺寸覆盖的弹性架构 48 2.2 全模态融合的认知能力 48 3 通义大模型全生命周期安全实践 阿里云AI基础设施:原生安全 保障 1AI 基础设施及其关键挑战:兼顾安全、30 能力、效率 1.1 安全挑战:系统软件漏洞、资源滥用、供应链 30 攻击与隐私合规风险 1.2 高可用性挑战:系统稳定性压力增加 31 1.3 高性能瓶颈:算力利用率与异构协同问题凸显 32 1.4 算力经济性失衡:资源碎片化与供需错位下的 33 成本与效率挑战 2 阿里云的企业级 AI 基础设施建设:
    20 积分 | 59 页 | 45.36 MB | 1 天前
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  • pdf文档 2025企业出海数字化白皮书

    .................................................................................... 14 2.3 出海面临的挑战 .................................................................................................. 企业在出海过程中,采用绿色低碳技术不仅有助于降低自身运营对环境的负面影响,还能契合当地环保法规与消费者的 绿色需求,提升企业在国际市场的 ESG 表现。 而在数据安全与合规方面,随着数据成为企业的重要资产,数据安全面临着严峻挑战。出海企业在全球范围内运营,涉 及不同国家和地区的数据法规,数据合规问题错综复杂。例如,欧盟的 NIS 2 在 2025 年已经全面落地其成员国,中国 的很多企业同样需要满足其对网络及信息安全的 力树立良好的企业形象。思科为企业的本土化运营提供全方位的数字化支持。其先进的统一通信解决方案,能够帮助企 业跨越语言和地域障碍,实现与当地员工、合作伙伴及客户的高效沟通。 2025 年,中国企业出海之路的机遇与挑战并存。未来,企业需秉持创新、开放、合作的发展理念,积极应对各种挑 战,不断提升自身核心竞争力。本白皮书 2025 版旨在深入剖析企业出海过程中面临的实际问题,总结并分享数字化出 海的创新模型与实
    20 积分 | 62 页 | 12.38 MB | 13 天前
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  • pdf文档 上海科学智能研究院:2025年科学智能白皮书

    工程科学 1. 通信 2. 遥感 3. 微电子 4. 空间信息 第八章 人文社会科学 1. 社会科学 2. 人文科学 3. AI 伦理治理 第九章 展望与政策 1. 未来挑战与研究方向 2. 政策框架 目录 3 4 5 12 13 14 15 18 18 19 20 21 24 25 26 27 30 31 32 33 34 方法模拟复杂系统,但需要简化模型以及提 高模拟精度,以解决模拟系统精度低且计算 成本高的挑战。随着技术的发展和数据规模 的增长,出现了数据密集型科学的研究范式。 这一范式利用机器学习方法,自动从数据中 发现统计关联,一定程度上避免了提出科学 假设,但无法发现因果关系,且难以分析低 质量数据和发现复杂系统中的规律。当前的 科学研究主要面临系统复杂性的挑战,相互 关联的自然、技术和人类系统受到跨时间和 空间尺度作用力的影响,导致复杂的相互作 空间尺度作用力的影响,导致复杂的相互作 用和涌现行为 1。传统科学研究方法难以应 对这些复杂性挑战,迫切需要新的科学研究 方法。针对复杂数据中的因果关系,发展了 一系列新的因果推断方法。针对高质量科学 数据缺乏问题,如大气数据、天文数据等, 发展了生成式人工智能技术,如扩散模型和 大语言模型。针对处理复杂系统的局限性, 发展了融合先验知识的深度学习,将先验知 识嵌入深度神经网络,在增强模型可解释性
    20 积分 | 29 页 | 2.74 MB | 5 月前
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