至顶网CIO与应用频道 01月25日 北京消息:近日,工信部主管主办权威媒体《中国信息化》杂志发布iTech2017榜单,普元云计算生产运维一体化平台——Primeton DevOps荣获“明星产品方案奖”。作为中国市场中为数不多的DevOps落地代表之一,普元DevOps产品致力于在数字化时代帮助企业提升研发运维效率,加速IT精益运营,实现企业业务的快速推出,产品性能极具前瞻性和创新性,受到行业的一致好评。
随着“互联网+”的深入推进,新技术新业态新模式促进传统产业转型升级,数字经济让企业广泛受益。在这一趋势下,《中国信息化》杂志联合华信研究院信息化与信息安全研究所评选“iTech”榜单,以前瞻性、创新性、实用性、安全性和用户口碑五大维度为标准,选出中国信息科技领域最具代表性和影响力的产品、方案、实践、人物等,开创我国数字经济新局面。
“iTech”品牌从2008年诞生至今,在行业积累了很高的关注度和影响力,普元DevOps产品与联想、新华三等知名企业产品同时夺得“明星产品方案奖,再次证实普元在云计算领域突出的技术实力和领先的行业地位。普元云计算&SOA产品线总经理刘相表示,普元云计算生产运维一体化平台——Primeton DevOps,从企业敏捷需求出发,结合既有流程、规范、组织、技术,为企业打造新一代软件生产线,快速提升IT运营质量与效率,支撑业务飞速发展。
为了精准服务企业数字化转型,2017年7月21日,普元正式发布了基于企业敏捷理念的Primeton DevOps 5.0,用五大产品特色为企业打造新一代软件生产线带来多项改变。第一,是全面的开发运营一体化方案,能覆盖产品、项目全生命周期,提供需求管理、架构管理、代码管理等全方位能力。第二,具备大规模的生产能力,为客户提供稳定可靠的IT生产运营支撑,加速企业业务交付。第三,能实现可控下的自动化,基于企业既有软件生产制度,以自动化为辅助手段,降低人为操作风险,提升质量与效率。第四,基于运营数据的持续优化,提供多维度报表,作为运营数据的同时,通过细粒度分析,驱动IT过程优化,支撑业务创新。第五,与微服务、容器无缝结合,除支撑传统应用架构与基础设施外,平台与SpringCloud、Kubernetes无缝结合,支撑微服务全生命周期交付,支撑容器云上的应用运维具备大规模的生产能力等,与微服务以及容器无缝结合。
Primeton DevOps产品功能
目前,普元Primeton DevOps已经过上汽集团、国家开发银行、万达集团、苏州工业园区等多家企业大规模生产历练,获得用户一致好评。不仅如此,Primeton DevOps平台以敏捷过程、持续集成、自动化部署、持续交付、精益度量帮助万达集团研发团队工程效率提高50%。
作为国内领先的软件基础平台与解决方案提供商,普元已经在金融、电信、电力、军工等多个行业的数千关键应用上得到验证,拥有数百家大中型用户。未来一到两年内,普元将通过Primeton DevOps平台,实现部门研发、测试、运维发布工作效率提升50%,力争完成验证测试环境和生产环境部署发布的100%自动化执行等目标,为更多企业打造新一代软件生产线。
好文章,需要你的鼓励
这项研究由新加坡国立大学团队开发的DualParal技术,通过创新的双重并行架构解决了AI视频生成的长度限制问题。该方法同时在时间帧和模型层两个维度实现并行处理,配合分块降噪机制、特征缓存和协调噪声初始化策略,使生成分钟级长视频成为可能。实验表明,在生成1,025帧视频时,DualParal比现有技术减少了高达6.54倍的延迟和1.48倍的内存成本,同时保持了高质量的视频输出,为内容创作者提供了生成更长、更复杂视频叙事的新工具。
SoloSpeech是约翰霍普金斯大学研究团队开发的创新语音处理技术,针对"鸡尾酒会效应"问题提出了全新解决方案。该系统通过级联生成式管道整合压缩、提取、重建和校正过程,实现了高质量目标语音提取。与传统判别式模型相比,SoloSpeech采用无需说话者嵌入的设计,直接利用提示音频的潜在空间信息与混合音频对齐,有效避免特征不匹配问题。在Libri2Mix及多个真实世界数据集上的评测显示,SoloSpeech在清晰度、质量和泛化能力上均达到了领先水平,为语音分离技术开辟了新方向。
这项由北京大学深圳研究生院、伟湾大学、腾讯ARC实验室和兔小贝智能联合研究的Sci-Fi框架,通过创新的对称约束机制,解决了视频帧间插值中的关键问题。研究团队设计了轻量级EF-Net模块,增强结束帧约束力,使其与起始帧形成平衡影响,从而生成更自然流畅的中间过渡帧。实验证明,该方法在各种场景下都优于现有技术,特别适用于电影制作、动画创作和视频编辑领域,显著降低了人力成本。
这项来自西北大学和谷歌的研究突破了传统马尔可夫强化学习的局限,通过贝叶斯自适应RL框架解释了大语言模型中涌现的反思性推理行为。研究团队提出的BARL算法通过维护多个解题策略的后验分布,指导模型何时何地进行反思性探索,在数学推理任务上展现出显著优势,比基线方法减少高达50%的标记使用量,同时提高了准确率。这一研究不仅解释了"为什么反思有用",还提供了实用的指导原则,为AI系统的自适应推理能力开辟了新方向。