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“我们现在外部的环境已经发生了非常大的变化。对于终端产品价格没有增长情况下,我们原材料价格、物流成本、人工成本都在增长,倒逼像福耀玻璃这样的制造业企业不得不去做转型升级。”
近二三十年来,软件开发领域毫无疑问是发展最为迅速的行业之一。 在上个世纪九十年代,世界上市值最高的公司大多是资源类或者重工业类的公司,例如埃克森美孚或者通用汽车,而现在市值最高的公司中,纯粹的软件公司谷歌微软位列前五,而排名第一的苹果公司也有相当部分是软件业务。 现在每个企业机构无一例外地都在利用软件优化自己的业务,因此也造就了软件行业非常多的工作机会,从而也吸引了越来越多的小伙伴进入到软件以及相关的行业中。
“2021年,几乎每个月我们都新增了1500名员工。可见,目前中国软件业的需求是非常旺盛的。”中软国际高级副总裁、CDO熊勇日前在2022全球商业创新大会上介绍说,“中软国际现在有9万多名员工,这次与用友BIP数字人力的合作表明我们非常有信心经过几年的发展,让中软国际成为一家拥有30万名员工的企业。”
“我们认为整个用友BIP就是一个企业服务群——用友所有这些云服务都是打通的,这是未来的企业服务模式,将取代传统系统套件的矩阵式模式。” 用友网络副总裁、用友BIP总应用架构师刘剑锋的话不多,但每一句说的很透:“用友甚至认为价值最大化的生态是服务原生态——我们的客户成功部也提供了社区化服务的选择,集众家之长来缩短提供客户价值的链条。这样的产品模式和生态模式,和以前的软件系统生态有着本质的不同。”
“我们到用友BIP3这个版本,找到了企业级SaaS的运营密码,总结出了一套企业级SaaS的应用和交互模式。” 用友网络副总裁傅毅日前在用友BIP3|YonSuite媒体沟通会上介绍说,面向成长型企业的平台型纯公有云SaaS——用友YonSuite如今具备了技术与架构领先、场景与应用领先、客户化开发领先、用户体验领先、应用模式领先等五大先进性,成为全球领先的成长型企业一体化商业创新平台。
随着5G和物联网技术在各行各业的深度融合,全球物联网应用和设备正处于爆发式增长阶段,或在不久的未来,将真正迎来亿级万物互联的新时代。 “在我们物联网从业者看来,例如汽车、工业领域由于本身就有很多的设备,这些设备会有一个天然的互联需求,形成车联网、工业互联网。”EMQ映云科技(以下简称EMQ)联合创始人兼CPO金发华认为,“物联网一方面可以帮助客户对外把用户体验做得更好,另一方面可以对内实时监控设备的运行状况,提前预警来降低业务中断的风险,从而降低运营成本。因此物联网的需求是一个长远的需求,是一片蓝海市场。”
“我们今年上半年也受到了疫情影响——由于部分项目的进场、交付及验收等工作延迟,导致利润短期承压,传统BSS业务压力有点大。”亚信科技控股有限公司的执行董事及首席执行官高念书日前在亚信科技2022中期业绩发布会上坦言。 众所周知,2022年二季度中国GDP增速仅为0.4%,上半年整体增速也只有2.5%,几乎所有企业都面临了巨大的压力。
阿里巴巴最近又活跃了起来——不是在天猫,也不是在支付宝,而是在技术端。 5月26日,阿里云发布了2022财年财报,营收首次超过千亿达到1001.8亿元,同时首次实现年度盈利(11.46亿元); 6月13日,阿里云智能总裁张建锋在2022年阿里云峰会上发布年度策略“Back to Basic”,发布了云数据中心专用处理器CIPU,提出要在技术长征路上不懈努力赢取新的突破;
我们知道,数字经济在今天已成为世界经济增长重要的动力来源,2020年全球数字经济占GDP的比重就已经超过40%。那么到底什么是数字经济?它能像实体经济一样看得见摸得着吗? 答案是肯定的。日前在SAP与中国信通院云大所《新型中国企业的智慧管理平台研究报告》发布现场,蒙牛集团首席信息官张决直言不讳:尽管快消食品制造业一直竞争激烈,但数字化的来临直接对人货场进行了重构——以前蒙牛是一家B2B的企业,现在不仅要花更多的精力放在私域流量等新生的互联网线上平台上,还要在生产端要给奶牛戴上脖环计步器,以便准确了解并预测奶牛产奶量和产奶品质,把端到端管理起来,全产业链协同上云。
很多人都听说过边缘计算,但不一定知道边缘计算是用来干嘛的?其实“边”是配合“端”一起来使用的。什么是“端”?举个例子,传感器、无人机都是典型的“端”。 如今,无人机已经远远不止用于拍大片了,因为无论是农业喷洒还是防汛抗旱,无论是电力巡检还是国土巡防,无人机经常出现在新闻报道中。只不过,无人机在很多行业应用中扮演了一个上帝视角的视频采集员的角色,而真正的实时视频分析离不开“幕后英雄”——边缘计算。
我们知道,技术的迭代赋予企业数字化转型与变革的新能力——在社会化商业时代,企业可以看作是社会化商业生态系统中一个功能单元,还可以看作是构成产业互联的一个连接器;而云原生技术,则可以最大化利用云的能力,构建和运行可弹性扩展的社会化应用,并通过混合云技术来实现云上云下的数据与系统融合,支撑多云环境下的社会化场景落地。
我们知道,当前随着企业业务的数字化与全球化拓展,数据呈指数级增长。IDC预测显示,到2025年全球数据总量将达到175ZB。爆炸式的数据增长哺育了数字技术的发展和应用,但同时也对数据的智能管理提出了更高的要求。 一个例子,卫健委在2017年4月1日起实施的《电子病历应用管理规范》第19条中,有一个明确的规定:“门/急诊电子病历由医疗机构保管的,保存时间自患者最后一次就诊之日起不少于15年。住院病历保存时间,自患者最后一次出院之日起不少于30年。”
“近几年,云原生是软件市场最炙手可热的技术,然而很多企业被误导,陷入了资源消耗增加、IT管理难度骤增的云原生困境。” 用友网络副总裁罗小江日前针对云原生提出了自己的看法,“实际上,从企业角度,特别是大型企业需要的云原生能力,和以往IaaS厂商和消费级云厂商的云原生是两个完全不同的概念。”
“数字化转型和技术生态的剧变这两者叠加,使得中国企业几乎要更新完整的技术栈,这是一个非常大的挑战也是一个非常大的机遇,需要各个层面的协作。” 日前,神州数码集团CTO李刚在一个小范围的媒体沟通会上解读了中国企业发展近期面临的主要难题,以及神州数码作为中国IT生态网络中的关键节点,是如何应对挑战并转化成机遇的。
时间过得真快,一转眼小区内的白玉兰都已经挂满枝头,散发着春天的气息。要知道,每年四月都是各大IT厂商发布上一年度市场报告的日子,毕竟疫情下的市场状况如何,是每个从业者都关心的问题。 可喜的是,根据IDC报告,2021年全球服务器市场出货量和销售额分别同比增长6.9%和6.4%,达到1353.9万台和992.2亿美元。这说明全球对数据中心基础设施的投资增加,整体经济正在复苏。
“亚信科技2021年在数据库领域的订单价值已经超过了五千万,包括运营商、广电、政府、保险等行业在内客户数超过了20家。” 亚信科技控股有限公司执行董事兼首席执行官高念书日前在亚信科技2021年全年业绩媒体网络直播电话会议上透露,“近年来,亚信科技更加注重各个行业的覆盖,这个过程中,信创数据库产品,以及RPA和边缘一体机等产品将承担起重要的职责。”
“当前,不光是国有企业,现在很多民营企业也深切感受到国产化是迫在眉睫的现实问题。” 用友网络科技股份有限公司高端BG总裁王勇日前在接受采访时表示,“国产替代的本质应该是价值替代。用友通过构建和运行全球领先的商业创新平台——用友BIP,提供流程服务、数据服务和智能服务三位一体,助力企业实现从原来的流程驱动到数据驱动,从传统的巨石型软件到云服务群的升级。这不是一个简单的软件系统替代,更是超越!”
“中资企业出海的时候,包括建筑业、制造业、家电业,也包括最近蓬勃出海电动汽车企业,都面临着海外电信网和互联网弱覆盖的痛点。” 中国电信国际有限公司(CTG)副总经理何岸近日在Aruba与CTG达成MSP(托管服务运营商)战略合作伙伴协议的签约仪式上表示,“如何帮助中资企业解决海外当地办公室包括4S店高效便捷和低成本地接入全球网络,是CTG与Aruba签署MSP战略合作伙伴协议的初衷。”
1 分钟搞定!ChatGPT + XMind 打造最高效的思维导图
前两天在网上看到了一款基于 GPT-4 的新一代辅助编程神器:Cursor,官网介绍说是与 OpenAI 合作的并且基于 GPT-4 模型(存疑)。
详细介绍了 VGGNet 的网络结构,今天我们将使用 PyTorch 来复现VGGNet网络,并用VGGNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。
2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司一起研发了新的卷积神经网络,并命名为VGGNet。VGGNet是比AlexNet更深的深度卷积神经网络,该模型获得了2014年ILSVRC竞赛的第二名,第一名是GoogLeNet(我们之后会介绍)。
详细介绍了 AlexNet 的网络结构,今天我们将使用 PyTorch 来复现AlexNet网络,并用AlexNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。
大家好,我是红色石头! 第一个典型的CNN是LeNet5网络,而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中,AlexNet 横空出世,直接将错误率降低了近 10 个百分点,这是之前所有机器学习模型无法做到的。
详细介绍了卷积神经网络 LeNet-5 的理论部分和使用 PyTorch 复现 LeNet-5 网络来解决 MNIST 数据集和 CIFAR10 数据集。然而大多数实际应用中,我们需要自己构建数据集,进行识别。因此,本文将讲解一下如何使用 LeNet-5 训练自己的数据。
上节课我们主要介绍了SVM的对偶形式,即dual SVM。Dual SVM也是一个二次规划问题,可以用QP来进行求解。之所以要推导SVM的对偶形式是因为:首先,它展示了SVM的几何意义;然后,从计算上,求解过程“好像”与所在维度d^无关,规避了d^很大时难以求解的情况。
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