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本文从可扩展的本质出发来讨论,再通过平时常用的框架来印证,最后通过实际案例来说明如何设计高扩展性系统。
本文以招聘管理系统为例,从数据建模、流程引擎、权限隔离、系统集成、部署模式五个维度,解析企业级低代码平台的技术架构与工程化实现路径,结合四层架构设计与落地实践,说明低代码可支撑复杂招聘业务闭环,并显著提升开发效率、降低实施成本

中航机载系统共性技术有限公司*IoTDB | 端边云架构预计节省百万存储成本,实现基于工业物联网的复杂机载制造系统协同

本文主要介绍了百度公共IM系统的Andriod端IM SDK的建设背景、IM SDK主要结构和工作流程以及建设过程遇到的问题和解决方案。

如何在企业团队中落地Agent记忆系统

本文以代码驱动的方式,详细拆解企业私有化AI知识库的核心技术实现,涵盖数据处理管线、混合云挂载存储、向量化索引与混合检索、RAG引擎、本地LLM推理优化以及物理级数据隔离的完整技术方案。

当确定性系统与非确定性AI行为相遇,软件架构正面临如同“油水混合”般的挑战。架构师需用意图、治理与系统思维锚定智能系统,本文介绍的V型影响画布正是以人类信任为核心、应对这一变革的架构框架。

Agent 并非简单的功能模块,而是一种全新的计算实体

通过统一架构实现事务处理与分析查询的深度融合,打破传统 TP 与 AP 系统间的数据壁垒。

规范驱动开发将 AI 增强的软件交付从战术层面的提示词工程转变为协作式的意图表达。当前企业在工具链、工作流集成、多仓库协调及跨职能协作等方面仍存在明显缺口。

数字主权旨在通过限制单一厂商依赖、掌控核心系统;依托开放标准与可移植架构破除锁定、保留迁移能力,应对厂商经营与政策变动。虽无法实现完全独立,但规范设计与治理约束可显著提升系统韧性。

本次分享将介绍飞猪用户技术面需要解决核心问题,兼容并包解决性能体验,动态化效率两大重点目标

NVIDIA 通过 DGX Spark 与 DGX Station 将数据中心级 AI 算力下沉至桌面环境,配合 NemoClaw 开源栈提供的安全运行时,为企业构建自主 AI 智能体提供了合规、可控、可扩展的技术底座。

这一方案的核心思路是将安全策略执行从主机系统中剥离,直接下沉到基础设施硬件层,从而在不影响业务运行的情况下保护关键系统。

在多瑙河发布的Gaia-X信任框架提供了自动化合规机制,并支持跨部门和跨区域的互操作性,以确保可信的数据交易和服务交互。2025年举办的Gaia-X峰会促进了关于人工智能和数据主权的讨论,并提出了支持整个欧洲和其他地区创新的数据空间解决方案。

本文结合地缘政治风险重构分布式系统故障模型,建议跨管辖系统以多区域部署替代多可用区作为高可用底线,同时给出落地架构方案、混沌测试手段与 ALE 量化评估模型,为主权弹性建设的成本投入提供决策支撑。

支付宝 xUI 是面向 AI 应用场景构建的端云协同 Agentic 智能化框架与运行时

是否实现全域内存统一编址和内存语义?

今年WAIC上,大模型依然是绝对主角。但相比去年,今年还有一个变化开始变得越来越明显。越来越多企业,不再讨论“模型有多大”,而开始讨论“算力还能不能继续这样堆下去”。GPU、HBM、Chiplet、3D封装、近存计算……

但值得注意的是 DualPath 仍然基于 CUDA 实现,底层依然围绕 GPU 生态展开。