面对如此迅猛的步伐，浪潮信息在本届大会上正式提出，发展人工智能+，要坚持“以应用为导向，以系统为核心”，着重激发创新活力、拓展创新路径、加速创新落地，推动人工智能成为百行千业的生产力。

最近闲来没事，摸鱼看了不少高并发相关的文章，突然有感而发，想到了几年前做的一个项目，也多少和高并发有点关系。这里我一边回忆落地细节一边和大家分享下，兴许能给大家带来点灵感。

重复工作，代码规范：B端前端代码开发过程中开发者总会面临重复开发的痛点，很多CRUD页面的元素模块基本相似，但仍需手动开发，将时间花在简单的元素搭建上，降低了业务需求的开发效率，同时因为不同开发者的代码风格不一致，使得敏捷迭代时其他人上手成本较高。

转转业财系统于2021年开始构建，前期为了满足需求短时间内上线，选择了主动接收上游业务系统的数据。然而随着时间的推移，数据量在不断增长，系统已经达到无法承载的边缘，引发了许多问题。因此，我们需要对数据存储进行优化。

广告投放是深度模型应用较为普遍的场景之一，虽然深度模型能够提升业务效果，但往往也会付出更加高额的耗时开销。滴滴现今 DSP（Demand-Side Platform） 业务场景中，耗时问题已然成为限制模型发挥的魔咒，为了打破魔咒，我们探索了一套解决方案，可以让深度模型极大限度摆脱耗时困扰。

支付是指为清偿商品交换和劳务活动所引起的债权债务，货币债权从付款人向收付人的转移的过程。支付能力是电商产品的核心能力之一，本文将从支付系统的历史、基本概念、系统设计、资损防控与订单与支付交互等方面予以介绍。

本文介绍了增长前端团队自研的Webview框架下透明视频视觉增强方案，该方案在保证对视觉进行高度还原的同时可投入更少的开发成本，还能获得更优的前端性能表现。

本文将深入剖析商业智能（BI）与生成式模型结合带来的业务价值和技术实践经验。重点从三个视角和大家进行了交流分享。第一，从技术趋势和业务需求视角，论证了生成式智能 BI 必然技术趋势和带来的巨大业务价值；第二，从系统设计视角，介绍了百度数据中台 ChatBI 设计思路和关键点。第三，从新技术实践实践视角，介绍了 Chat BI 在百度落地过程中遇到的问题和解决思路。

ToB业务没有太多高并发的挑战，但同一套流程往往可能需要承载各种差异化的复杂业务需求，所以如何让系统具备良好的扩展性成为ToB业务系统最大的挑战。本文将详细讲述如何用一套流程接入所有业务线？

上云必须推到重来，原有IT资产必须舍弃吗？多品牌多架构容灾常常束手无策吗？上云必须委曲求全，IaaS和PaaS必须一体化吗？针对上述问题，浪潮云海“可演进的私有云”给您的上云多了一种选择。

爱奇艺APP拥有庞大的用户基群，其中低端机型用户也占据了相当一部分。低端机优化能给这部分用户带来稳定、流畅、高效的使用体验。下面将从冷启动、流畅性、加载速度三个维度介绍爱奇艺APP对低端机的优化策略。

到家搜索业务具有数据量大、过滤比高等特点，为了在保证高召回率的同时进一步提高检索性能，到家搜索技术团队与美团基础研发机器学习平台团队基于GPU实现了支持向量+标量混合检索的通用检索系统，召回率与检索性能均有较大提升。本文将介绍我们在GPU向量检索系统建设中遇到的挑战及解决思路，希望对大家有所帮助或启发。

这些感悟并非来自于具体的技术实现，而是关于我在架构设计和实施过程中所体会到的一些软性经验和领悟。我希望通过这些分享，能够激发大家对于架构设计和技术实践的思考，帮助大家更好地理解和应用架构原则和方法。

本文主要介绍了商业智能(BI)以及Turing Data Analysis(TDA)的概念和应用。BI通过收集、整理、分析和呈现数据，帮助企业做出更好的决策和战略规划。然而，传统的BI建设思路存在问题，如业务变更数据需求时需要重新开发，以及分析底层数据的效率低等。

在刚刚落下帷幕的全国两会中，“新质生产力”、“科技创新”、“人工智能”和“数据安全”成为重点讨论议题，这不仅彰显了国家层面对AI和数据技术发展的重视，也反映了全社会对未来科技趋势的期待和探索。

最近科技圈的两个热点，一个是微软的AI搞崩了电网，让大家担心未来电不够用；另一个是小米发布了纯电SU7，再一次掀起了人们对电动汽车的兴趣。这两件事的共同点是，都与人工智能和电密切相关，而从更深层次去探讨，后者可能还真是前者的解药。

本文将从零开始，详细介绍如何使用FreeSwitch搭建一个简单的云呼叫中心。将一步步探讨FreeSwitch的安装、配置、以及如何利用其提供的丰富特性来实现一个云呼叫中心的核心功能。

Flink SQL在业务使用中有较多的双流join场景，当左右流的流量都较大，Join的等待时间即使为1小时，Flink Keyed State（Flink State分Operator State和Keyed State，后文所有State均代表后者）的存储大小也很容易达到TB级（内部默认使用的是RocksDBStateBackend）。

离业务决策越近，高时效性数据带来的业务价值越大。实时计算过去面临最大的瓶颈是易用性问题，业务常常迫于迭代运维复杂度放弃实时化。我们基于多年深耕商业实时化场景的思考，提出RTS-场景化端到端全托管，彻底释放实时化的潜能。

本文介绍了基于模式挖掘的可靠性治理探索，为通过技术手段解决该领域代表性问题开启了新的思路。文章第一部分介绍可靠性治理的痛点；第二部分引入模式的概念；第三部分讨论新基建下的新尝试；第四部分分享三个典型的实践案例。