本章首先介绍云计算起源、定义和分类等其本概念,接着重点阐述云计算的关键技术,然后分别讨论了谷歌云、亚马逊云和阿里云的技术原理,并给出了一个其于亚马逊云的 大数据分析案例,让读者更深刻地理解如何利用公有云来实现大数据分析应用。

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图论因其在计算机科学、通信网络和组合优化方面的应用而成为一门重要的学科。它与其他数学领域的互动也越来越多。虽然这本书可以很好地作为图表理论中许多最重要的主题的参考,但它甚至正好满足了成为一本有效的教科书的期望。主要关注的是服务于计算机科学、应用数学和运筹学专业的学生,确保满足他们对算法的需求。在材料的选择和介绍方面,已试图在基本的基础上容纳基本概念,以便对那些刚进入这一领域的人提供指导。此外,由于它既强调定理的证明,也强调应用,所以应该先吸收主题,然后对主题的深度和方法有一个印象。本书是一篇关于图论的综合性文章,主题是有组织的、系统的。这本书在理论和应用之间取得了平衡。这本书以这样一种方式组织,主题出现在完美的顺序,以便于学生充分理解主题。这些理论已经用简单明了的数学语言进行了描述。这本书各方面都很完整。它将为主题提供一个完美的开端,对主题的完美理解,以及正确的解决方案的呈现。本书的基本特点是,概念已经用简单的术语提出,并详细解释了解决过程。

这本书有10章。每一章由紧凑但彻底的理论、原则和方法的基本讨论组成,然后通过示例进行应用。本书所介绍的所有理论和算法都通过大量的算例加以说明。这本书在理论和应用之间取得了平衡。第一章介绍图。第一章描述了同构、完全图、二部图和正则图的基本和初等定义。第二章介绍了不同类型的子图和超图。本章包括图形运算。第二章还介绍了步行、小径、路径、循环和连通或不连通图的基本定义。第三章详细讨论了欧拉图和哈密顿图。第四章讨论树、二叉树和生成树。本章深入探讨了基本电路和基本割集的讨论。第五章涉及提出各种重要的算法,在数学和计算机科学中是有用的。第六章的数学前提包括线性代数的第一个基础。矩阵关联、邻接和电路在应用科学和工程中有着广泛的应用。第七章对于讨论割集、割顶点和图的连通性特别重要。第八章介绍了图的着色及其相关定理。第九章着重介绍了平面图的基本思想和有关定理。最后,第十章给出了网络流的基本定义和定理。

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7月27日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的“2021年可信云大会”在京召开。中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏在会上正式发布“2021云计算十大关键词”以及对应的重要发展趋势。

2021云计算十大关键词分别是:云原生、高性能、混沌工程、混合云、边缘计算、零信任、优化治理、数字政府、低碳云、企业数字化转型。

云原生:云计算架构正在以云原生为技术内核加速重构

随着我国在“新基建”领域的布局加速,云计算迎来全新的发展机遇,万千企业数字化转型提速换挡,也对云计算的使用效能提出新的需求。云原生以其独特的技术特点,很好地契合了云计算发展的本质需求,正在成为驱动云计算“质变”的技术内核。

何宝宏判断,在未来的一段时间内,以云原生为技术内核重构IT架构将是大势所趋。

高性能:云端高性能计算驱动数字经济发展

当前,算力推动云计算、大数据、人工智能及智慧应用从概念落地到现实,我国的数字经济也逐步向人工智能、智能芯片、物联网、大数据、云计算等“算力依赖型”产业聚焦。

随着云计算不断发展,云上算力从计算资源、网络资源、存储资源三个维度不断丰富增强,云端高性能算力的大规模调度更为便捷、提供的算力形式更加多样化、运行任务透明、触达更多的应用。在此优势下,云端高性能市场逆势上涨。

混沌工程:为复杂系统稳定性保驾护航

复杂系统的稳定性难以保障正在成为行业发展的痛点,混沌工程的出现和兴起,为复杂系统稳定性保驾护航,保证生产环境的分布式系统,在面对失控条件的时候,仍然具备较强的韧性。

目前,混沌工程虽然已经在互联网、金融、通信、工业等多个行业逐步落地,但仍处于早期探索阶段,亟需标准规范推进行业健康发展。中国信通院已经编制了《混沌工程平台能力要求》《混沌工程成熟度模型》《软件系统稳定性度量模型》等标准,并展开了混沌工程相关评估工作,同时还将成立混沌工程实验室。

混合云:成为企业上云主流模式

随着十四五规划的进一步明确,混合云已成为未来国内云计算发展的重点之一。而近几年混合云技术和方案的快速发展,也使其在各个行业的应用不断深入,已成为企业上云的主流模式。

从市场接受度来看,全球范围内有82%的用户已经应用混合云部署模式;从产业供给来看,公有云服务商、私有云厂商、电信运营商、传统IT服务商、云管理服务商等众多厂商被混合云的广阔前景所吸引,纷纷推出了各自的解决方案;从行业应用来看,混合云的落地实践和应用场景日益丰富。

边缘计算:呈蓄势待发之势

边缘计算正在呈现出蓄势待发之势,产业关注度不断提高、技术体系日臻成熟、应用场景日益丰富、标准制定不断演进。

纵观整个边缘计算产业生态,芯片设备、云服务商、运营商、软件与解决方案商、开源组织等企业和组织纷纷推出相关产品和服务,整个生态日益完善。

中国信通院发布的“2021云边协同十佳案例”显示,边缘计算已经在工业、交通等重点领域得到了应用,未来随着产业生态不断完善,技术体系快速发展,边缘计算将在产业和企业数字化转型扮演重要角色。

零信任:与原生云安全不断融合

随着企业上云进程的不断加快,传统以边界为核心的安全防护体系遭遇瓶颈,零信任、原生云安全等理念兴起,为企业建设新一代安全体系提供了指引。

当前,云原生与云安全呈加速融合趋势。一是在运营阶段,零信任作为云安全产品不断原生化,零信任从私有化部署向SaaS服务演进、SD-WAN通过集成零信任,实现安全访问服务边缘(SASE),云上零信任实现了安全性能的弹性扩展,能够应对海量访问请求,同时微隔离作为零信任关键技术,对云内东西向流量进行访问控制,弥补传统安全防护机制在云环境应用的不足。二是原生云安全强调从研发阶段关注安全,越来越多的企业开始以零信任原则设计应用系统,云服务或云上应用将实现原生零信任,安全能力得到大幅提升。

优化治理:企业上云加速优化治理需求

随着企业用云程度的加深,企业关注点从开始上云的咨询、迁移,逐步地转到上云后的优化,云优化治理体系逐步形成。

云优化治理体系能够给企业上云策略制定、线路规划、采用实施、云上优化进行全生命周期的优化提升,让企业更懂云、更好的用云,为企业数字化转型提供新的动力。

数字政府:数字技术使能政府治理创新

提高数字政府建设水平是“十四五”规划的重要篇章,随着数字政府迎来蓝海市场,企业纷纷加速布局。充分发挥云计算等数字技术的使能作用,推动政府治理流程再造和模式优化,不断提高决策科学性和服务效率是数字政府未来趋势。

未来,数字政府建设水平和运营效果成熟度,将会成为行业关注重点。

低碳云:企业数字化与节能减碳齐头并进的技术引擎

随着数字经济加速发展,企业数据中心成为能耗大户,严重制约企业和全社会的绿色发展。低碳云能够提升资源效能,赋能社会节能减碳。

“低碳云”是指利用云计算实现提高计算、存储、网络等资源利用率,全面提升全社会资源效能,并将云计算与大数据、人工智能等技术融合,赋能企业和全社会节能减碳的目标。

企业数字化转型:从宏观逐渐到微观落地

企业数字化转型是国家推动经济社会发展的重要战略手段。2017年,政府工作报告首次提出“数字经济”概念,至今已累计4次被直接写入政府工作报告。“十四五”规划中明确提出“以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”等一系列重要规划目标,数字化概念,逐渐从宏观向企业各个环节的微观数字化落地。

随着数字经济发展的深入,企业的数字化转型正不断地从宏观整体,向企业价值链中各环节微观模块渗透。

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“21世纪以来,随着人工智能、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的快速发展及应用,“智能制造”概念进一步深化。根据我国工信部2016年出台的《智能制造发展规划(2016-2020年)》中定义,“智能制造是基于新一代信息技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节,具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征,旨在提高制造业质量、效益和核心竞争力的先进生产方式。””

根据上海市人工智能技术协会和商汤智能产业研究院联合发布的《数字化转型白皮书:数智技术驱动智能制造》,如今各国对“智能制造”的理解都不再局限于生产过程或单体智能,而是扩展到产业价值链的各个环节、包含企业活动的方方面面,也不再单方面强调数智技术本身的应用价值,而是更加重视数智技术与先进制造等跨领域技术的深度融合和实践创新。

由数据驱动代替经验驱动已成为产业数字化转型的共识。如果将数据视为智能时代的“新石油”,那么数智技术即是钻取和提炼“石油”价值的“炼油工厂”,使用数智技术广泛获取数据,进行深度学习,将海量原始数据加工为知识,并转化为决策或行动来指导企业运行。

数智技术是推动产业数字化转型不可或缺的关键技术,其应用价值主要体现在三个方面:

决策更及时:实时获取场景/业务数据的自动反馈,结合智能化分析进行动态预测,代替人工经验判断,提升决策的准确性和及时性,例如基于设备状态实时分析的故障预测和健康管理,或基于在线用户数据的需求预测,加速产品创新和迭代周期等。

运营更精细:随着产业数字化进程加速,所获取的数据颗粒度越来越细、数据维度也更加丰富,由数据驱动的企业运营、管理会更加精细,例如基于用户画像的精准营销,或对能源使用的实时监测和控制等。

应用更智能:智能化设备/应用辅助或取代人工岗位,并在应用过程中进行算法的自我迭代和优化,不断提高决策水平,例如基于机器视觉的产品缺陷监测等。

尽管数智技术对产业数字化转型的意义匪浅,但在实际落地过程中仍然存在一定挑战:

数字化程度低,信息闭环难闭合:数据资产的积累是产业数字化转型的重要前提,如何持续获取数据,并将分布在不同系统、组织内的数据打通融合是企业数字化转型的首要命题。目前,多数企业(尤其是中小企业)受限于资金和人才匮乏,对数智技术投入不足,导致企业数字化水平低,缺乏完善的信息网络基础设施;此外,由于缺少统一标准、接口和编码体系,使得企业内外“数据孤岛”丛立,无法实现互通、共享,导致企业使用数据规模、种类有限,信息闭环难闭合,海量数据的资产价值无法得到充分发挥。

跨界融合难度大,复合型人才缺乏:数字化转型实际上是利用数智技术对企业流程再造的过程,需要既具备良好的数智技术素养,又能够了解产业技术和发展规律的复合型人才。据清华大学互联网发展和治理研究中心2020年对全球ICT人才调研统计,当前我国数智技术人才主要集中于科技行业,缺乏产业经验和实践背景,而产业IT人员总体对数智技术的认知不深,难以支撑产业数字化转型需要。根据人力资源与社会保障部数据分析,2025年智能制造领域人才需求为900万人,人才缺口预计达到450万人。

不同产业差异大,规模效应难一朝形成:由于不同产业或产业中不同领域、不同企业之间存在技术、流程等差异巨大,数智技术在产业中的深入渗透须结合具体场景进行定制化开发,尚不存在一套放之四海而皆准的解决方案,这使得数智技术在产业互联网中的应用很难像在消费互联网时代一样,短期建立规模效应、获取巨大收益,而是需要与产业合作共进,在垂直领域中不断积累解决问题的通用能力。

网络安全问题不容忽视:随着数智技术的应用推广,网络安全问题将成为数字化转型过程中面临的重要挑战。一方面,传统网络安全系统跟不上数智技术应用和创新步伐;另一方面,数字化转型带来信息节点和信息总量爆发式增长,使得网络攻击的潜在损失“指数级”放大,对网络安全技术提出更高要求。

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日前,为推动数字经济健康蓬勃发展,赛迪区块链研究院发布了《区块链+数字经济发展白皮书》。该白皮书指出,在数字经济蓬勃发展的当下,区块链在推动数字经济创新发展方面潜力巨大,当前,已在农业、制造业、物流业、金融、民生等领域逐步应用,加速推动经济数字化转型。此外,白皮书对我国数字经济发展现状进行分析,探讨了区块链技术驱动数字经济发展的技术优势和理论依据,从实体经济、政府数字化治理、数字资产等方面详细解析了区块链如何赋能数字经济发展,并针对区块链驱动数字经济发展存在的挑战提出相关建议。

白皮书首先对区块链在数字经济各场景应用方面做了阐述。在区块链应用取得系列进展的同时,其赋能数字经济发展面临的挑战也不可忽视。目前来看,区块链技术安全性仍需提高;大规模落地推广也存诸多困难。

白皮书还提出,加快区块链核心技术创新、建立基于区块链的数字经济监管体系、加速推动应用落地和加强人才培养等建议以促区块链进一步发展迭代。建议加强区块链+数字经济专业人才培养:

一是要加大基础型数字经济、区块链人才培养,加快培育具有扎实技术理论知识和较高应用管理能力的复合型人才;

二是注重高端技术人才培养,与国外著名高校、科研机构、知名企业等联合培养区块链硕士、博士等高层次人才,推进中外合作人才培养和引进项目;

最后,鼓励实力雄厚的区块链企业、互联网企业和金融企业创办“企业大学”,根据市场需求和产业发展导向开展技术与管理培训,构建“企业-市场-产业”三位一体的区块链人才培养模式。

如今,数字经济已成为推动我国经济发展的关键引擎和新优势,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》将建设数字中国作为独立篇章,意味着数字经济转型升级是我国未来10年经济发展的关键机会,数字经济将成为我国经济转型的核心组成。

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当前人工智能已经成为全球最为活跃的创新领域,对经济社会的发展影响深远。白皮书提出,在过去一年中,人工智能的新算法不断涌现,深度学习仍是这一时期发展主线,尝试解决更为复杂的应用任务。人工智能的产业格局与生态体系更为明晰,开源开发框架格局逐步确立,以科技巨头引领的生态系统垂直整合速度不断加快;同时,产业发展重心开始转变,企业比拼重点从单项技术的“理论”准确率转向应用场景白热化的“跑马圈地”;人工智能的技术应用开始全面覆盖日常生活、科学研究、社会治理、商业创新和国家安全等经济社会的关键领域,以空前的广度和深度推动社会发展。基于以上人工智能技术产业发展态势判断,白皮书建议“十四五”期间,我国应通过加快AI基础原创技术创新突破、构建协同发展AI基础核心生态、实现区域差异化发展布局、加快垂直行业深度融合、主动融入全球治理框架等措施,实现我国人工智能产业突破发展。

http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/P020210420614092578238.pdf

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本书全面概述了人工智能(AI)在医疗和放射学领域的应用进展,使读者对人工智能的技术背景以及新技术和新兴技术对医学成像的影响有了更深入的了解。在介绍了深度学习技术等放射学领域的之后,描述了人工智能在计算科学和医学图像计算领域的技术演变,解释了人工智能的基本原理和类型及子类型。后续章节将讨论成像生物标记物的使用、人工智能应用的开发和验证,以及与大数据在放射学中日益重要的作用有关的各个方面和问题。然后,本文概述了人工智能在不同身体部位的多种现实临床应用,展示了它们为日常放射学实践增加价值的能力。最后一节重点介绍人工智能对放射学的影响以及对放射科医生的影响,例如与培训有关的问题。由放射科医师和IT专业人员编写,这本书将对放射科医师、医学/临床物理学家、IT专家和成像信息专业人员具有很高的价值。

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随着第一个去中心化加密货币系统——比特币系统自2009年上线成功运行至今,其背后的区块链技术也受到广泛关注。区块链技术独有的去中心化去信任的特性,为构建价值互联平台提供了可能。在比特币白皮书中,区块链的概念十分模糊,而现有的一些介绍区块链的文章中,也多从抽象层次进行介绍,对于更深入的后续研究提供的帮助十分有限。本文首先将区块链技术中从具体应用场景中抽象出来,提取出其五层核心架构,并就其中数据、网络、共识三层基础架构作详细说明。这三层架构包含了区块链系统中的三大核心技术:密码学、共识算法、网络。文中介绍这三种技术的研究现状,能够使读者迅速了解区块链技术的发展状况,并能根据自己的需要进行深入阅读。最后,介绍了区块链目前的应用现状和技术展望。

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Python中的数据科学和分析是为学术和商业环境中的数据科学和数据分析从业者设计的。其目的是通过使用Python开发的工具(如SciKit-learn、Pandas、Numpy等)向读者介绍数据科学中使用的主要概念。鉴于Python最近在数据科学社区的流行,它的使用特别有趣。有经验的程序员和新手都可以使用这本书。

本书的组织方式是各个章节相互独立,这样读者就可以放心地使用其中的内容作为参考。这本书从过程和获得的结果的角度讨论了什么是数据科学和分析。还介绍了Python的重要特性,包括Python入门。机器学习、模式识别和人工智能的基本元素在书的其余部分使用的算法和实现的基础上也出现在书的第一部分。

本书的第二部分介绍了使用Python、聚类技术和分类算法的回归分析。层次聚类、决策树和集成技术,以及降维技术和推荐系统也被探讨。书的最后一部分讨论了支持向量机算法和内核技巧。

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在中国信息通信研究院主办,中国通信标准化协会、中国通信标准化协会云计算标准与开源推进委员会、混合云产业推进联盟、云原生产业联盟、云服务经营自律委员会、网络风险与保险创新实验室支持的“2019可信云大会”上,中国信通院发布了《云计算发展白皮书(2019)》。这是继《云计算白皮书(2012年)》之后,中国信息通信研究院第5次发布云计算白皮书,内容涵盖云计算的产业特点、技术热点、开源现状、安全发展、行业应用、发展建议等方面。

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