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常识论

类脑计算技术的智能计算系统简介

基于Loihi的智能计算系统英特尔于2017年9月推出了自学习神经形态芯片Loihi，该芯片采用14nm工艺制造，面积为60平方毫米，集成了21亿个晶体管、13...

大规模AI智能计算的算力背景和挑战

深度神经网络在机器学习领域的突破性进展，推动社会经济生活步入了智能的大计算时代，算力需求呈现了爆炸式增长。然而，智能计算业务的计算模型和通信模型，与大数据处理/...

阿里巴巴EFLOPS的AI计算集群设计概述

阿里巴巴EFLOPS系统在集群尺度开展计算、通信和存储的软硬件一体优化，其硬件架构优势均通过系统软件得到了充分发挥，其中通信优化偏重于硬件适配软件，计算和存储的...

云计算的下半场：云原生计算

随着云计算的日益普及，企业上云已经成为必然的趋势。Gartner曾做出一个预测：在2020年前，50%的企业将业务工作流放到本地需要作为异常事件进行审批，公司“...

云原生安全：基于云原生、无处不在的安全

如果说云安全的未来等价于纯安全，而云计算的下半场是云原生，那不妨也做个推论：云原生的未来也会等价于原生安全。那么，什么样的安全才是原生安全呢？在云计算行业中，云...

计算机操作系统发展历程

计算机最早没有操作系统，后来引入帮助程序，成为现代操作系统的起源和雏形。大型机时代的初期是一机一系统；60年代，IBM有了统一的操作系统OS/360。随着小型机...

城市操纵系统的现实应用案例

城市中危化品的管理涵盖生产、经营、存储、运输、使用和处置六大环节，关联企业、设备、人员、车辆、船舶、品类、事件七大要素，涉及到应急办、运输局、环卫、公安等9个政...

多样性计算时代下的算力与计算协同创新

在智能化时代，算力成为生产力，推动了社会和经济的高速发展。以制造业为例，对算力投资1块钱，产业链端到端可获得10块钱的收益，算力投资的撬动比例高达10倍，乘数效...

智慧城市建设面临的挑战概述

智慧城市经过多年的建设取得了阶段性的成果，解决了一部分城市中存在的问题，但在技术创新、商业模式和体制改革等方面仍然有很多难点需 要攻克。其中，在技术相关领域的智...

基础软件平台的发展趋势和挑战

基础软件平台的发展趋势基础软件平台是整个信息技术共性支撑的沉淀。信息技术的未来发展将呈现出如下四个发展趋势：无处不在的感知、跨域多维的关联、超越人脑的智能、虚拟...

智能技术趋势：数字化3.0

数字化3.0是信息、物理和生物世界的融合过去30余年，IT行业最大的发展就是数字化。第一波数字化1.0从20世纪80年代中期开始，主要是内容数字化。数字化的主要...

多模态信息融合下的自然语言处理简介

几十年来的自然语言处理研究几乎都是以文本为处理对象，而文本只是语义表达的一种方式，也是不完备的。很多自然语言的语义理解需要结合语音和图像等其他模态的信息，例如英...

浅谈基础软件在软件定义时代下的演进发展

什么是软件定义时代？当今的时代被信息产业的人士称之为“互联网+”的时代，制造业的人士称之为“+互联网”时代，而从事软件研究的人士将其称为“软件定义”的时代。软件...

人工智能安全运营的技术发展趋势

人工智能安全运营（AISecOps）技术能力的构建不是简单复制其他业务经验就能一蹴而就。人工智能技术应用场景虽然铺得非常广，但是应用深度却明显不足。智能语音服务...

智能安全运营的技术现状概览

安全运营是一项复杂的系统化工程，人工智能技术的应用不是一蹴而就的。中心化的安全运营平台吸纳的流量、日志、标签、指标、事件、规则等多源数据规模如今已膨胀百倍千倍不...

安全可信人工智能的边界性问题之探讨

人工智能要达到安全可信的要求是需要解决边界性问题的。边界问题的含义是智能模型可以自主判断自身对问题可解的范围与不可解范围。在明确了智能模型的边界的情况下，设计者...

可信人工智能的可回溯问题之讨论

什么是安全可信的人工智能系统的可回溯问题？当人工智能模型在运行中出现错误和故障的时候，设计者可以通过可回溯机制定位错误的产生局部和成因。可回溯是一种追责的机制，...

人工智能安全可信的可验证问题之探讨

人工智能要达到安全可信的要求就需要考虑可验证问题。所谓可验证问题即第三方保障和背书问题。第三方需要评估智能模型安全可信性的衡量指标和评测标准，尤其是对边界性和可...

可信人工智能的解释性问题之探讨

当今，人工智能技术已经逐渐渗透于人们日常生活的各个环节中。从清晨唤醒的智能音箱，到智能导航等出行软件，到信息搜索和远程会议等工作系统，再到餐馆、视频推荐等休闲平...