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- Multi-Mission Optimally Interpolated Sea Surface Salinity Global Dataset V1简介这是一个空间分辨率为 0.25 度、时间分辨率为 4 天的 4 级产品。该产品基于三个卫星任务的 2 级条带数据生成，这三个卫星分别是：Aquarius/SAC-D、土壤湿度主动被动探测卫星（SMAP）和土壤湿度与海洋盐度卫星（SMOS）。... Multi-Mission Optimally Interpolated Sea Surface Salinity Global Dataset V1简介这是一个空间分辨率为 0.25 度、时间分辨率为 4 天的 4 级产品。该产品基于三个卫星任务的 2 级条带数据生成，这三个卫星分别是：Aquarius/SAC-D、土壤湿度主动被动探测卫星（SMAP）和土壤湿度与海洋盐度卫星（SMOS）。...
- 在工业互联网与云原生技术深度融合的今天，构建弹性、高效、可扩展的工业数据平台已成为企业数字化转型的关键命题。作为国产开源时序数据库的标杆，TDengine 推出的 IDMP（Industrial Data Management Platform）工业数据管理平台，凭借其云原生架构设计与华为云等主流云平台的深度适配，正在为工业企业提供从边缘到云端的一体化数据管理解决方案。本文将从技术架构、联合... 在工业互联网与云原生技术深度融合的今天，构建弹性、高效、可扩展的工业数据平台已成为企业数字化转型的关键命题。作为国产开源时序数据库的标杆，TDengine 推出的 IDMP（Industrial Data Management Platform）工业数据管理平台，凭借其云原生架构设计与华为云等主流云平台的深度适配，正在为工业企业提供从边缘到云端的一体化数据管理解决方案。本文将从技术架构、联合...
- Agent的能力边界，很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill，但这条路很快会遇到瓶颈。围绕这些问题，华为云Agent技术体系采用了三段式Skill自进化机制，目标是让有价值的Skill从真实办公行为中被自动发现和沉淀，在隔离环境中持续进化，最终打磨成可靠且精准的Skill。 Agent的能力边界，很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill，但这条路很快会遇到瓶颈。围绕这些问题，华为云Agent技术体系采用了三段式Skill自进化机制，目标是让有价值的Skill从真实办公行为中被自动发现和沉淀，在隔离环境中持续进化，最终打磨成可靠且精准的Skill。
- java工具：《jsonObject转map》 java工具：《jsonObject转map》
- 本文将详细介绍如何通过Kthena控制器，在昇腾NPU上部署DeepSeek-V4-Flash模型，完成P/D分离的实践。我们会深入解析P/D分离的技术原理、Kthena的编排能力，以及ModelRoute如何实现P/D实例的自动发现与KV传输协作。 本文将详细介绍如何通过Kthena控制器，在昇腾NPU上部署DeepSeek-V4-Flash模型，完成P/D分离的实践。我们会深入解析P/D分离的技术原理、Kthena的编排能力，以及ModelRoute如何实现P/D实例的自动发现与KV传输协作。
- 医院北斗NTP网络时钟服务器：智慧医疗的精准时间基石 关键词：网络校时时钟，北斗网络时钟，ntp时钟系统，医院时钟服务器，铷钟服务器在数字化医院建设进程中，时间同步已从“隐性需求”转变为“核心刚需”。从门诊挂号系统的诊疗时间戳，到手术室设备的协同操作，再到重症监护仪的生命体征记录，每一个医疗环节都依赖精准统一的时间基准。北斗NTP网络时钟服务器作为融合北斗卫星授时技术与网络时间协议的专业设备... 医院北斗NTP网络时钟服务器：智慧医疗的精准时间基石 关键词：网络校时时钟，北斗网络时钟，ntp时钟系统，医院时钟服务器，铷钟服务器在数字化医院建设进程中，时间同步已从“隐性需求”转变为“核心刚需”。从门诊挂号系统的诊疗时间戳，到手术室设备的协同操作，再到重症监护仪的生命体征记录，每一个医疗环节都依赖精准统一的时间基准。北斗NTP网络时钟服务器作为融合北斗卫星授时技术与网络时间协议的专业设备...
- 近日，中国科学技术大学在安徽合肥正式发布“灵境造物”智能科研工具。这一面向全球科研主体开放的“智能科学家”云服务平台，标志着“人工智能驱动的科学研究”正走向工程化、平台化和开放共享。 近日，中国科学技术大学在安徽合肥正式发布“灵境造物”智能科研工具。这一面向全球科研主体开放的“智能科学家”云服务平台，标志着“人工智能驱动的科学研究”正走向工程化、平台化和开放共享。
- AI Agent的发展史，是一部工程范式不断解耦与重构的进化史。从最初依赖“咒语”技巧的Prompt Engineering，到聚焦单智能体工具、规划与记忆治理的Harness Engineering，行业刚刚解决了“让一个AI好用”的问题。然而，现实世界的复杂任务——无论是全屋装修设计、多学科医疗会诊，还是长周期的科研探索，都绝非单个Agent能独立完成。 AI Agent的发展史，是一部工程范式不断解耦与重构的进化史。从最初依赖“咒语”技巧的Prompt Engineering，到聚焦单智能体工具、规划与记忆治理的Harness Engineering，行业刚刚解决了“让一个AI好用”的问题。然而，现实世界的复杂任务——无论是全屋装修设计、多学科医疗会诊，还是长周期的科研探索，都绝非单个Agent能独立完成。
- openJiuwen DeepSearch（后续简称为DeepSearch）基于openjiuwen agent-core构建，是融合结构化知识与大模型能力及各种搜索工具的一款深度搜索与研究引擎。他主要提供深度搜索与深度研究两个核心模式。 简单说，深度搜索模式目标是把问题回答准确清楚；深度研究模式更侧重把一个研究主题做成报告。本文后续主要阐述深度研究能力。 openJiuwen DeepSearch（后续简称为DeepSearch）基于openjiuwen agent-core构建，是融合结构化知识与大模型能力及各种搜索工具的一款深度搜索与研究引擎。他主要提供深度搜索与深度研究两个核心模式。 简单说，深度搜索模式目标是把问题回答准确清楚；深度研究模式更侧重把一个研究主题做成报告。本文后续主要阐述深度研究能力。
- 随着大语言模型（LLM）成为现代 AI 应用的核心引擎，支撑其运行的基础设施范式也随之进化。在解决了“智能路由”与“模型编排”等空间维度的请求分发问题后，运维的核心焦点转向了时间维度的资源博弈：如何实时、动态地确定最佳推理实例规模？Kthena Autoscaler 便是针对这一命题的标准答案。本文将深入剖析 Kthena Autoscaler 的架构拓扑、通用策略逻辑以及多样化的绑定形态。 随着大语言模型（LLM）成为现代 AI 应用的核心引擎，支撑其运行的基础设施范式也随之进化。在解决了“智能路由”与“模型编排”等空间维度的请求分发问题后，运维的核心焦点转向了时间维度的资源博弈：如何实时、动态地确定最佳推理实例规模？Kthena Autoscaler 便是针对这一命题的标准答案。本文将深入剖析 Kthena Autoscaler 的架构拓扑、通用策略逻辑以及多样化的绑定形态。
- OCO-3 Level 2 spatially ordered geolocated retrievals screened using the A-band Preprocessor, Retrospective Processing V10r (OCO3_L2_ABand) at GES DISC简介版本 10r 是该数据集的当前版本。旧版本将不再可用，并被版本 10r 取代。轨道... OCO-3 Level 2 spatially ordered geolocated retrievals screened using the A-band Preprocessor, Retrospective Processing V10r (OCO3_L2_ABand) at GES DISC简介版本 10r 是该数据集的当前版本。旧版本将不再可用，并被版本 10r 取代。轨道...
- Karmada 用户组再迎重要新成员，GMI Cloud正式加入。作为云原生计算基金会（CNCF）旗下的项目，Karmada 致力于为用户提供强大的多集群管理和调度能力，帮助企业在复杂的分布式环境中实现高效的应用部署和管理。GMI Cloud 的加入将进一步加强 Karmada 社区，为项目的持续创新带来新的活力，标志着社区发展和 Karmada 在多样化生产环境中采用的又一个重要里程碑。 Karmada 用户组再迎重要新成员，GMI Cloud正式加入。作为云原生计算基金会（CNCF）旗下的项目，Karmada 致力于为用户提供强大的多集群管理和调度能力，帮助企业在复杂的分布式环境中实现高效的应用部署和管理。GMI Cloud 的加入将进一步加强 Karmada 社区，为项目的持续创新带来新的活力，标志着社区发展和 Karmada 在多样化生产环境中采用的又一个重要里程碑。
- 一次典型的 Code Interpreter 调用，往往从一个很小的动作开始：用户点击“运行代码”。但在一个原生 Kubernetes 环境中，这个动作背后通常意味着一整套秒级链路：调度 Pod、分配网络、拉取镜像、启动容器。对于需要多步推理、频繁调用工具、强依赖交互体验的 AI Agent 应用来说，这样的启动路径并不自然。AgentCube 提供了一组可直接落地的核心机制。 一次典型的 Code Interpreter 调用，往往从一个很小的动作开始：用户点击“运行代码”。但在一个原生 Kubernetes 环境中，这个动作背后通常意味着一整套秒级链路：调度 Pod、分配网络、拉取镜像、启动容器。对于需要多步推理、频繁调用工具、强依赖交互体验的 AI Agent 应用来说，这样的启动路径并不自然。AgentCube 提供了一组可直接落地的核心机制。
- 由 Linux Foundation 组织的 LFX Mentorship 计划，从2019年开始为 CNCF 各个开源社区中的开发人员持续提供带薪实习和指导。2026 夏季(Term 2）申请时间为5月5日 – 5月19日（11:00 PDT；18:00 UTC)，远程实习将从 6 月 8 日开始为期三个月。参与到 LFX Mentorship 计划中，为开源项目做贡献、获得开源社区的认可。 由 Linux Foundation 组织的 LFX Mentorship 计划，从2019年开始为 CNCF 各个开源社区中的开发人员持续提供带薪实习和指导。2026 夏季(Term 2）申请时间为5月5日 – 5月19日（11:00 PDT；18:00 UTC)，远程实习将从 6 月 8 日开始为期三个月。参与到 LFX Mentorship 计划中，为开源项目做贡献、获得开源社区的认可。
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