至顶网软件频道消息:7月28日-29日,主题为“科技·洞见未来”的QingCloud Insight 2017大会将在北京国际饭店-建国国际会议中心举行。届时,青云QingCloud将发布IoT解决方案,包含硬件开发平台、云端接入平台,场景化IoT PaaS平台等重要组件。青云QingCloud运营副总裁林源还将在7月28日下午的分论坛出品“物联网(IoT)黑科技及场景落地实践”专题。
物联网本身并不是一个特别新颖的概念,因被视为第四次科技革命而备受关注。在过去十几年里,物联网一直被热炒,很多IT公司都在不断深入物联网技术和应用开发,政府也将物联网上升到国家战略层面。近年来,随着物联网的落地,他自身的轮廓和印记都清晰起来。
在QingCloud Insight物联网IoT专场,你可以了解南京消防如何借助物联网构建智慧消防火灾预警系统、三里屯太古里如何借助物联网整合会员及停车系统等场景落地实践;也可以亲手编程,用三分钟点亮你物联网世界的第一盏灯;还有支持电信级分布式开源物联网MQTT消息服务、物联网统一在线开发平台等黑科技等你探索。
在这些精彩的场景和应用背后,有着为物联网IoT的发展做出各种贡献的技术大咖。
北京升哲科技有限公司(SENSORO)CEO赵武阳,拥有10余年大数据领域创业经验。曾经创立了两家创业公司(其中之一是原维度数据),为中国11万网站提供数据分析,覆盖了7000万网民,实现最高24小时负载超过28亿PV;同时,拥有2项专利——实时鼠标热力图和人口统计学分析。他将在大会上分享《南京消防如何借助物联网保障60万游客安全》。
秦岳,轻停智能CEO,专注于IoT、智能化、信息化领域十余年,组建、带领团队开拓智能电网、智慧城市、绿色数据中心,智能楼宇等新业务板块。他将在大会上分享《基于EdgeOn IoT PaaS构建智慧停车应用》,商业停车场在不替换任何基础设施的情况如何通过IoT PaaS构建自助式服务体验的智慧停车应用,提升用户停车体验和车场运营效率。
罗未作为wrtnode创始人,致力于物联网新硬件的技术孵化和输出,为全球的各类物联网和新硬件创业者提供研发、工程、供应等服务,是多家创新公司背后的支持者。他将在大会上分享《用云计算方法论提供物联网硬件开发与制造交付基础设施服务》,结合wrtnode团队4年来的经历和产品历练,在传统电子产业开发和交付慢的弊病和痛点下,试图为物联网硬件端的开发供应和制造交付提供一个新的商业模式,而这个新的商业模式是贴身学习云计算商业模式的。
EMQ是在全球物联网市场广泛应用的百万级开源MQTT 消息服务器,是构建大型物联网应用平台的核心设备接入与消息路由组件。EMQ项目采用Apache 2.0开源许可协议,最早于2012年由作者李枫在GitHub创建。李枫,EMQ公司创始人兼CEO,他此次将在大会上分享《EMQ X——千万级分布式物联网连接平台设计》。
此次参与物联网IoT专题论坛分享的还有Ruff CEO 厉暘。Ruff是一个支持JavaScript开发应用的物联网操作系统,使得物联网应用开发更简单高效。厉暘此次演讲的主题是《物联网开发系统在智能工业制造领域的应用》。
想了解更多精彩话题和科技大咖的相关信息,请关注青云QingCloud Insight 2017。7月28日-29日,让我们一起乘云而起,跨越未来之门,聚焦技术和商业,洞悉未来世界。
好文章,需要你的鼓励
惠普企业(HPE)发布搭载英伟达Blackwell架构GPU的新服务器,抢占AI技术需求激增市场。IDC预测,搭载GPU的服务器年增长率将达46.7%,占总市场价值近50%。2025年服务器市场预计增长39.9%至2839亿美元。英伟达向微软等大型云服务商大量供应Blackwell GPU,每周部署约7.2万块,可能影响HPE服务器交付时间。HPE在全球服务器市场占13%份额。受美国出口限制影响,国际客户可能面临额外限制。新服务器将于2025年9月2日开始全球发货。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
安全专业协会ISACA面向全球近20万名认证安全专业人员推出AI安全管理高级认证(AAISM)。研究显示61%的安全专业人员担心生成式AI被威胁行为者利用。该认证涵盖AI治理与项目管理、风险管理、技术与控制三个领域,帮助网络安全专业人员掌握AI安全实施、政策制定和风险管控。申请者需持有CISM或CISSP认证。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。