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微服务架构的优缺点都有哪些?

微服务架构风格是一类将单一应用程序作为由众多小型服务构成之套件加以开发的方式,其中各项服务都拥有自己的进程并利用轻量化机制(通常为HTTP源API)实现通信。这些服务围绕业务功能建立而成,且凭借自动化部署机制实现独立部署。...

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#微服务#架构#java
NebulaAI(企业数智化智能体)社区版正式上线!免费下载!

NebulaAI(企业数智化智能体)是一款专为企业打造的 AI 智能应用开发平台,融合了大模型、RAG 技术、工作流自动化、插件集成与知识库调用等多项不同领域技术。聚焦于企业业务、私有云部署和企业业务能力拉通,解决企业日常工作、生产中的真问题、难问题、大问题。在这里,无论企业员工是否有编程基础,都可以在平台上快速搭建各类智能应用。同时支持与企业各类业务系统无缝集成,高效满足企业定制化需求,快速赋予

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#人工智能
BizDevOps 是什么?如何建设企业 BizDevOps 体系

本文从概念定义、建设时机、实践路径三个维度,系统解析 BizDevOps 及其体系构建方法。

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#devops#软件工程
基于国产大模型,构建 AI +工业设计/仿真平台

国产大模型赋能工业研发全流程智能化,行云创新平台实现设计-审查-仿真高效协同。该平台以国产大模型为核心,覆盖从智能设计(支持复杂结构体AI生成)、智能审查(自动识别图纸缺陷)到智能仿真(实现CFD/FEA全流程自动化)的完整研发链路。

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#人工智能
工业+ AI 实践:AI 大模型与智能体深度融合工业 CAD/CAE/PLM

AI 大模型与智能体技术在 CAD 设计、CAE 仿真、PLM 知识管理等领域可落地、可验证的技术实践。

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#人工智能
从没想到还可以这样玩?!有了AI大模型的帮助,ansys仿真变得如此容易!

如何用AI智能体技术实现工业图谱+CAD+CAE三件套方案,实现大模型赋能工业研发流程!

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#人工智能
AI大模型+CAD实践方面,我们似乎比老外的Paper走的超前了一点

摘要:乔治亚州立大学研究人员认为AI仅能处理简单到中型的CAD建模任务。针对其研究中第8个失败的齿轮建模案例(120mm外径、24齿渐开线齿轮),我们使用相同英文需求测试,成功生成符合3D打印要求的模型及STL文件。这表明AI在CAD领域的工程化应用进步迅速,5个月内就将"不可能"变为现实。欢迎对AI+工业研发感兴趣者交流探讨。(149字)

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#人工智能
行云创新 AI+CloudOS:AI + 云原生落地新范式

本文介绍了AI+CloudOS创新方案,通过"全栈协同、按需装配、智能驱动"三大核心逻辑,实现AI与云原生的深度融合。该方案构建了覆盖基础设施层、平台核心层、AI能力层和业务应用层的全栈架构,支持异构环境管理、云原生底座搭建、AI全生命周期管理和行业场景化适配。目前已成功应用于制造、零售、医疗等多个行业,有效解决了技术落地门槛高、资源浪费、数据孤岛等行业痛点,推动AI技术向业务

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#人工智能#云原生#系统架构
AI大模型驱动CAD设计:AI“自由笔”,让复杂操作 “指哪打哪”

摘要:本文介绍了一种创新的AI-CAD交互工具"自由笔",通过视觉定位与AI理解相结合,解决了传统语音交互在复杂设计场景中的局限性。该工具允许工程师直接圈选屏幕目标区域并下达简单指令,实现精准操作,具有三大优势:1)消除语言描述模糊性;2)简化操作流程;3)降低使用门槛。典型案例展示了如何快速完成部件修改、参数查询等操作,为工业设计领域提供了更高效的AI辅助解决方案。

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#人工智能
AI大模型 + ANSYS仿真,如果只是打打辅助,那您就想得太简单了~

本文介绍了AI大模型与ANSYS仿真结合的最新进展,展示了AI在工程仿真中的突破性应用。通过构建"YourANSYSAgent"智能体,系统实现了从几何导入、仿真设定到结果分析的全流程自动化,人工干预降至零。文章特别强调了AI不仅能理解技术文档,还能主动进行专业分析并提出优化建议,同时保留完整过程文件供人工核查。作者指出,这标志着从工业知识图谱到AI自主CAD/CAE的全流程智

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#人工智能
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