| 2025 | No.10 | No.9 | No.8 | No.7 | No.6 | No.5 |
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| 2024 | No.12 | No.11 | No.10 | No.9 | No.8 | No.7 |
| No.6 | No.5 | No.4 | No.3 | No.2 | No.1 | |
| 2023 | No.12 | No.11 | No.10 | No.9 | No.8 | No.7 |
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| 2022 | No.12 | No.11 | No.10 | No.9 | No.8 | No.7 |
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| 2021 | No.12 | No.11 | No.10 | No.9 | No.8 | No.7 |
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| 2020 | No.12 | No.11 | No.10 | No.9 | No.8 | No.7 |
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| 2019 | No.12 | No.11 | No.10 | No.9 | No.8 | No.7 |
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算力产业用能的快速增长和新型电力系统的转型需求使得算力电力协同成为关键发展趋势。基于算力和电力行业的发展特点与需求分析,提出了算力电力协同的内涵,针对算力电力协同发展面临的挑战展开分析,探讨了算电协同发展的关键举措,为相关研究和实践应用提供参考,为数字经济和能源经济的高质量发展提供理论基础。
人工智能原生网络是通信网络发展的新阶段,它以人工智能为核心,深度融合到网络架构中,具有全新的技术特征和应用潜力。首先,从大模型的发展与网络的关系入手,探讨了人工智能原生网络的概念、发展、标准化进展及其应用场景;然后,对人工智能原生网络未来的发展趋势、面临的挑战与机遇进行了分析;最后,提出了人工智能原生网络未来的研究方向与建议。
围绕人工智能时代的算力发展需要,从计算器件、计算单元和基础设施3个维度出发,分析了算力的发展现状和遇到的技术挑战。为了应对人工智能发展给算力带来的性能、效率和能耗等挑战,提出高质量算力概念,并展望高质量算力技术发展方向。
聚焦我国算力产业的优势条件,深入剖析了我国出海新兴市场面临的机遇和挑战,并从六大关键维度出发,为我国算力产业在新兴市场区域稳步前行提出了一套全面而细致的对策建议,以期为算力企业把握新兴市场机遇、提升国际竞争力提供行动指南,共同推动全球数字经济的繁荣与发展。
算力中心包含大规模的服务器、存储设备等硬件设施,为处理复杂的计算任务提供了统一的运算平台。如何设计并实现兼容通用算力、超级算力和智能算力的算力中心云架构是当前研究的一个热点方向。重点分析了教育云驱动的科研范式发展与演进趋势,以及不同代表性学科对算力需求的分析,同时给出业界在算力网络、超算中心、智算平台以及数据治理方面的研究进展。在此基础上,提出一种算力中心云总体网络架构,阐述了该架构的基本结构、安全防护以及开放服务设计,并给出跨域场景下算力并网的典型对接方案。该架构能够满足科学计算在异构算力纳管、数据模型并发训练、分布式推理、高性能计算机仿真科研应用服务等多场景的需求。基于Spine-Leaf两层设备的扁平化网络设计,整合通用算力、超级算力、智能算力等平台能力,以能够形成异构融合、高性能计算和存储、能力开放的新型云服务网络架构。
信息技术的快速发展使得数据中心对高效散热的需求愈加迫切,液冷技术逐渐成为解决该问题的方案,其中冷板式液冷技术由于可靠性高、易维护、改造成本低等优势成为当前主流的液冷散热方式。盲插快接头是冷板式液冷系统中的重要零部件,在操作效率、可靠性、安全性等方面具有显著优势,是保障液冷系统高效运作的核心元件之一。通过分析冷板式液冷系统中盲插快接头的重要性及关键特征,指出当前盲插快接头的解耦困境,并进一步提出冷板式液冷系统中盲插快接头的发展路径及建议。
算力是数字经济时代新的生产力,不断为千行百业的数字化转型注入新动能。致力于探讨算力驱动的教学模式创新及其价值评估体系,细致分析了算力如何助力构建个性化学习生态系统、提升智慧课堂的教学体验以及开拓沉浸式学习的新范畴。通过构建一套教育智能化转型的价值评估框架,从价值导向、成本效益分析以及可持续性考量等多个维度,为教育领域的理论研究与实践应用提供了指导策略与建议。
“资产”概念在实际使用中常有三层含义,限定条件逐层叠加。“数据资产”概念起源于对数据潜在价值的强调,在我国逐渐演变成专门的术语,并成为推进数据要素市场化配置改革的关键环节。推进数据资产化的过程可相应分为三个阶段,不同阶段实现难度不同。当前我国大部分主体尚未满足数据资产化第一阶段、第二阶段的条件要求,仍需夯实基础、稳定预期,持续深化数据资产化探索。
伴随数字化技术的快速发展与应用,我国城市数实融合水平不断提升,城市数据得以沉淀并初步发挥赋能作用,驱动智慧城市建设迈向全域数字化转型新阶段。在对我国智慧城市建设历程全面回顾的基础上,对比2024年新指导意见与2014年老指导意见的差异点,总结梳理新时期对地方深化智慧城市建设的新要求,并提出落地对策建议。
推动数据安全产业健康有序发展可以有效促进重点行业领域数据安全能力建设,充分释放数据要素价值和加速数字经济发展。深入剖析数据安全产业发展的动因可以更好地理清数据安全产业发展脉络,为把握数据安全产业发展定位、预测产业未来发展趋势提供参考。从外部因素和内部因素两大角度出发,具体分析释放数据要素价值、落实数据安全顶层设计、应对数据安全新形势、发展产业数字化和提升数据安全国际影响力等外部因素以及技术产品进步、资本赋能和高素质高技能劳动力等内部因素对数据安全产业发展的影响,并为数据安全产业下一步发展提出建议和思考。
电力行业新业务的广泛部署对电力通信网的时延、安全隔离等关键性能提出了更高的要求。首先,阐述切片分组网(Slicing Packet Network, SPN)分层模型和小颗粒复用过程;其次,说明面向电力应用的SPN新技术,包括GE接口细粒度、固定速率业务、智能运维等;最后,介绍新技术在SPN现网中的应用。
随着数字经济的发展,工业数据量呈现指数级增长,通用搜索已经难以满足工业场景下对海量多源异构数据的搜索需求。工业标识资源搜索能够对接标识解析各级节点,利用工业标识高效解析搜索对象以及用户信息,能够使用更加丰富的工业价值数据资源,对工业场景展开更加深入和专业的信息挖掘,是将工业数据转化为生产力的有效途径。首先,详细分析了发展工业标识资源搜索的必要性;然后,在此基础上介绍了数据采集、知识构建、数据搜索和标识解析预处理等关键技术;最后,从工业标识资源搜索的应用场景及发展趋势等方面进行了总结和展望。
分析量子密钥分发网络(Quantum Key Distribution Network,QKDN)管理系统建设现状和标准研究情况,结合量子网络情况给出了两种QKDN网络管理系统部署架构。提出了QKDN网络管理系统配置管理、性能管理、故障管理、安全管理等功能建设要点,密钥生成、密钥管理、密钥应用等接口建设要点,并着重指出与经典网络管理对比QKDN网络管理在功能和接口建设上存在的主要差异,以指导相关标准化工作和工程实践中的应用。
首先,基于多算法融合的标准文本关键词提取与歧义处理方法基于TF-IDF和TextRank相结合,同时在考虑词语位置、词性、词长与词频的基础上完成标准文本的关键词提取;然后,利用Hanlp对相同文本进行处理,并完成对比歧义处理。通过试验结果分析,该方法对于标准文本的关键词提取与歧义处理的效率提升、处理质量有显著效果,也为大模型结合知识库与智能体开展标准知识挖掘提供一种创新方法。