冷轧/镀锌 调度 营销 排产 2· 铁前 3· 炼铁 4· 炼钢 5· 轧钢 6· 销售 物 理 工 序 模 型 导 图 原料 废钢 烧结 球团 焦化 炼铁 炼钢 精炼 连铸 热轧 冷轧 销售 • 料场环境实时监控 • 人员越界安全监测 • 回转窑窑况智能分 析 • 原料无人天车吊装 控制 • 生产现场运输状态 监控 • 现场路线智能调度 • 智能化能源调度 • 料场智能调度 料场智能调度 • 燃料水分视觉分析 • 多角度废钢图像 采集 • 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 多角度废钢图像采集 • 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 皮带胶结头异常检测 • 皮带跑偏检测 • 烧结皮带跑偏检测 • 皮带托辊异常检测 • 分析监测烧结工序物料 成分 • 烧结皮带智能监测 • 烧结设备运行工况检测 • 料场生产计划智能配置 高炉燃料比监测 • 高炉精准出铁预测 • 高炉炉况诊断 • 高炉燎铁能耗预测 • 高炉在含量智能预监 • 铁包动态调度算法(铁包 跟踪) • 烟气余热回收控制 • 部署工艺模型分析诊断 • 能源诊断分析 • 建设质量工艺动态设计 优化 • 堆堵料异常检测 • 炼铁原料混匀过程调度 优化 • 风机风压参数实时捕捉 和分析检验 • ·计算最佳工艺参数 • 炼钢工序物料属性检测 • ·精炼钢水温度连续测量

企业级应用快速开发平台，助力企业提升开发效率降低开发成本。 轻舟低代码 14 生命周期管理 丰富的中间件及统一的管控平台，支持 全生命周期的运维操作。 高可用 支持节点、可用区级故障，灵活调度策 略，有效保障数据安全性与可用性。 故障恢复 支持 Node 级和实例级故障自动恢复， 无需人工值守。 异构网络访问 支 持 异 构 协 议 转 换 为 HTTP 协 议 RESTFUL 接口，具备请求转换能力，有 MPP Arctic 数据传输中心 离线数据传输 实时数据传输 运维中心 离线开发平台 实时计算平台 集群运维 任务运维 文件管理 任务开发 租户管理 自助分析 权限管理 可视化调度 数据开发及管理平台 标签画像 消费者运营平台 机器学习平台 BI 有数优势 有数全链路数据生产力平台2.0能力全景图 易用 覆盖企业数据全链路的大数 据产品，全面降低数据使用门 槛。 一站式数据开发及管理平台，覆盖大数据开发、任务调度、数据质量、数据治理及数据服务等全链路开发及管理流程。 有数数据开发及管理平台 18 数据+AI 依托于数据中台体系，深度融合数据安 全、管控、治理、分析能力，增强 AI 智能 决策分析。 开放、标准化 适配多源异构数据源，兼容 Spark、 TensorFlow 等主流计算框架，支持自 定义镜像、支持模型及服务标准化。 便捷易用 模型开发、训练、调度可视化管控，内置

场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第二阶段：20分钟——用AI批量填充模块（目标：6000字） 针对每个小节单独提问，例如： “写一段‘2.1 功能分区’的内容，要求包含自动化立体仓库、AGV调度中心、冷链专区的技术参数，用数据列表形式 呈现。” 关键技巧： p 数据嫁接：若缺乏具体数据，直接让AI生成合理虚构值（标注“示例”规避风险）： p “假设园区占地500亩，日均处理包裹量5 通过网络搜索行业信息，但信息分散， 难以整合。 场景2：新员工快速熟悉公司情况和行业情况 快速了解行业情况和市场趋势 DeepSeek可以整合行业报告、市场分析、竞争对手信 息等数据，帮助新员工快速掌握行业动态。 操作步骤 上传行业报告、市场分析文档、竞争对手资料等到 DeepSeek。 使用搜索功能查询“电子元器件行业现状”、“未来发 展趋势”等关键词，生成简洁的分析报告。 优势 通过Deep 过自动化的信息检索和分析，新员工可以更快地掌握公 司和行业的关键信息。 效果更好： 信息的准确性和全面性更高，减少了因信息不全而导致 的误解和错误。通过DeepSeek的数据分析功能，新员 工可以更深入地理解行业动态和公司运营，做出更明智 的决策。 成本更低： 减少了对培训资源的依赖，新员工可以通过DeepSeek 自主学习，降低培训成本。通过提高工作效率，减少了 人力资源的浪费，降低了整体运营成本。 场景3：日常客户沟通与问题反馈处理

接口协议、神经网 络模型表达和压缩等标准。 8. 软硬件协同标准。规范智能芯片、计算设备等硬件与系 统软件、开发框架等软件之间的适配要求，包括智能芯片与开发 框架的适配要求、人工智能计算任务调度、分布式计算等软硬件 协同任务的交互协议、执行效率和协同性能等标准。 （三）关键技术标准 关键技术标准主要包括机器学习、知识图谱、大模型、自然 语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、人机混合增 数据协议、设备或系统等技术要求，包括生物特征数据交换格式、 接口协议等标准。 8. 人机混合增强智能标准。规范多通道、多模式和多维度 的交互途径、模式、方法和技术要求，包括脑机接口、在线知识 演化、动态自适应、动态识别、人机协同感知、人机协同决策与 控制等标准。 9. 智能体标准。规范以通用大模型为核心的智能体实例和 10 智能体基本功能、应用架构等技术要求，包括智能体强化学习、 多任务分解、

openEuler捐赠至开放原子基金会 300+企业加入社区 2022.12 成立openEuler项目群 2023.06 管理、孵化创新项目达400个 openEuler社区发展概览 开放透明的数据指标 社区数据动态实时看板 多元活跃的商用角色 商用OSV：22 庞大成熟的社区规模  代码仓：11K+  社区用户：2087K+  特别兴趣小组：103  贡献者：16.7K+ • 是目前操作系统商用发行 云原生中间件开源能降低企业构建更敏捷云原生应用的门槛，但目前开 源项目较分散，需要进一步集中开源力量 来源：根据专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 云原生应用编排及管理 编排与调度 远程调用 服务代理 API网关 服务网格 分布式架构 消息处理 Serverless 自动化配置 数据库 镜像制作 … 边缘计算 人工智能 大数据 区块链 … 云原生底层技术 容器技术 存储技术 中华人民共和国数据 安全法（2021.06.10） 中华人民共和国电子 签名法（2019.04.23） • 这里的安全中间件是 指支持国家标准密码 算法及其他国际算法， 通过参数转换、对象 管理、接口调度等模 块，完成身份认证、 安全邮件、安全传输 等安全业务场景的中 间件 • 安全中间件开源厂商 较少，主要使用国外 OpenSSL ， 或 基 于 OpenSSL的二次开源 中间件，完全自主开 源的安全中间件较为

ZStack 云平台 ZStack CMP 多云管理平台 块储存 文件储存 对象储存 软硬件一体 开箱即用 双节点冗余 容错高可靠 管理运维层(多租户、多区域、计量计费、监控运维) 资源调度层(高可用、热迁移、快照、克隆、弹性伸缩) 计算资源 网络资源 存储资源 容灾备份 大屏监控 多云接入 服务目录 监控告警 第三方应用接入 资源管理 成本分析 …… 阿里云 天翼云 华为 VMware LGPL，企业在引用相关代码的时候需要明确其中的风险。对于已知具备传染性的 开源软件，合理“隔离”是规避其中法律风险的关键：对于以LGPL为代表的“弱传染性”开源协议，使用者可以根据协 议规定，通过动态链接而非静态链接的方式对开源代码进行引用，可以达到衍生软件闭源商用的目的；即便对于GPL协议 下的开源软件代码，企业也可利用例如软件前后端“隔离”的其他方式来达到闭源商用的目的。 LGPL开源协议下开源代码的“隔离”引用 代表的“传染性”开 源协议，后端使用了 开源代码不意味着软 件整体需要开源。 前端 后端 主程序代码 LGPL Library 动态链接：LGPL开源代码和其他部分代码处于“松耦合”的 状态，仅在运行过程中处于连接状态。LGPL协议规定，通过 动态连接引用开源代码形成的新程序可以闭源商用。 主程序代码 LGPL Library 静态链接：LGPL开源代码和其他部分代码处于“紧耦合”的

redis、memcached、mongodb、kafka...的时代即将到来， 直接干掉后端运维测试，统一所有 bug OSCHINA 社区用户评论 Jason909：JavaScript 作为动态类型语言，V8 引擎已经对其做了极致的优化， 但性能跟 C/C++仍有相当大的差距，想要更高的性能需要静态类型的代码和对其 优化的运行环境，于是有了 WASM 的前身 asm.js。AssemblyScript 打造为一款更懂中国开发者的引擎。 由国人主导的大数据调度开源项目，Apache DolphinScheduler GitHub Star 突破 10000， 项目迎来一个重要里程碑。 这表明 Apache DolphinScheduler 已经在全球 的开发者和用户中获得了广泛的认可和使用。 DolphinScheduler 旨在解决公司日常运营中的 大数据处理工作流调度和执行问题，2018 年以 Apache 的深度性能有大约 50-500%的提升，其中 1 to 5 steps 大约有 600%的提升；Match2HOP_count 的性能有 15%幅度的提升。 字节跳动开源 Katalyst：在离线混部调度 成本优化升级 一体化开源发布 字节跳动发布自研 Web 构建工具 Rspack Rspack 是由 ByteDance Web Infra 团队孵化的基于 Rust 语言开发的 Web 构建工具，拥有高性能、兼容

态代码分析工具、直接调用搜索引擎和 API 为编程任务服务，并通过构建代码仓库知识图来帮 助大模型全面理解软件仓库的结构和依赖关系，从而更好地定位问题根源并生成有效的代码补丁。 智能体还可以动态获取代码片段和问题相关的信息，并分析和总结收集到的信息，以便规划 出更好的解决方案。例如从 RAG+GPT 4(1106)的 2.8%提升到 SWE-agent+GPT 4(1106)的 22.4%、从 水线等来保证后续执行的正确性，这降低了 处理器性能，也带来额外的功耗。 BPU 的本质作用就是提炼程序执行过程中的分支行为特征，这是一项很有挑战的任务， 一直以来都属于前沿研究，基于神经网络的动态预测便是一条技术路线。其中一项经典工作是 2001 年德州大学奥斯汀分校的 Daniel Jiménez 和 Calvin Lin 提出的一种可用硬件实现的 使用基于单层感知机的预测器[1]。如 ROB 设计方案；第二阶段为后端 物理设计，即探索不同的布局布线方案，不同的工艺参数提升 PPA；第三阶段是芯片运行过程 中根据软件特征动态调整芯片参数，或者反过来对软件进行优化从而让芯片运行更高效，这是 一种软硬件协同优化思路，例如根据软件负载轻重来动态调整电压频率以降低处理器芯片运行 功耗，也可以优化软件提高处理器运行效率以缩短软件运行时间。 AI 技术在上述三个阶段都能发挥重要作用，

environment: WEB_WORKERS: 32 WEBLATE_SERVICE 定义应在容器内执行哪些服务，使用对象横向扩展。 定义了以下服务: celery-beat Celery 任务调度器，应该只有一个实例在运行。这个容器也负责数据库结构的迁移，它应该在 其他容器之前启动。 celery-backup 用于备份的 Celery worker，应该只有一个实例在运行。 celery-celery Weblate，推荐的设置包括： • 数据库服务器（请参见Weblate 的数据库设置 ） • 缓存服务器（请参见允许缓存 ） • 用于静态文件和终结 SSL 的前端 web 服务器（请参见为静态文件提供服务 ） • 用于动态内容的 WSGI 服务器（请参见NGINX 和 uWSGI 的配置例子 ） • 用于执行后台任务的 Celery （请参见使用 Celery 的后台任务 ） 备注: 这些服务之间由一些依赖项，例如当启动 已 上 传 的 截 屏， 见:ref:`screenshots。 vcs 翻译的版本控制仓库。 backups 每日备份数据，详情请查阅下载的数据用于备份。 celery Celery 调度程序数据，见使用 Celery 的后台任务。 fonts: 用户上传的字体，参见管理字型。 备注: 这个目录必须由 Weblate 写入。运行作为 uWSGI 意味着 www-data 用户应该对它具有写入权限。

需要几个服务来运行Weblate，推荐的设置包括： 数据库服务器（请参见 Weblate 的数据库设置 ） 缓存服务器（请参见 允许缓存 ） 用于静态文件和终结 SSL 的前端 web 服务器（请参见 为静态文件提供服 务 ） 用于动态内容的 WSGI 服务器（请参见 NGINX 和 uWSGI 的配置示例 ） 用于执行后台任务的 Celery （请参见 使用 Celery 的后台任务 ） 备注 这些服务之间由一些依赖项，例如当启动 environment: WEB_WORKERS: 32 WEBLATE_SERVICE 定义应在容器内执行哪些服务，使用对象 横向扩展。 定义了以下服务: celery-beat Celery任务调度器，应该只有一个实例在运行。这个容器也负责数据库 结构的迁移，它应该在其他容器之前启动。 celery-backup 用于备份的 Celery worker，应该只有一个实例在运行。 celery-celery 。包含已上 传的截屏，见 :ref:`screenshots。 vcs 翻译的版本控制仓库。 backups 每日备份数据，详情请查阅 下载的数据用于备份。 celery Celery 调度程序数据，见 使用 Celery 的后台任务。 fonts: 用户上传的字体，参见 管理字型。 备注 这个目录必须由 Weblate 写入。运行作为 uWSGI 意味着 www-data 用户应