Top 1    为什么需要移除LPO光模块链路中的DSP芯片？

LPO技术的普及，标志着光模块从"哑管道"向"协同计算节点"的转变，也预示着数据中心网络架构向更高密度、更低能耗、更低延迟的持续演进。在通往1.6T乃至3.2T的道路上，DSP与LPO将长期共存，服务于不同距离与性能需求的场景，共同支撑起AI时代的海量数据流动。

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Top 2    人工智能如何革新材料科学与创新

随着全球对清洁能源、先进电子设备与可持续制造的需求不断提升，加速材料创新已成为各行业共同的迫切任务。基于数据驱动的人工智能方法为材料研究打开了全新的可能性，使研发过程更快速、更精准、更可持续。

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Top 3    远程物联网在2026年的发展方向：从万物互联到万物智联的跨越

2026年，正是把"卫星IoT"与"边缘AI"写进商业计划书的最佳窗口——因为，天上不会掉馅饼，但会掉数据，而且掉得比想象中更快。当每一台远在沙漠深处的传感器都具备自主决策能力，当每一颗低轨卫星都成为智能计算节点，"万物智联"的愿景将不再遥远。这不仅是技术的胜利，更是人类将智能延伸至地球每一个角落、构建真正"智慧星球"的勇敢尝试。

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Top 4    保障移动物联网员工安全：企业移动安全为何至关重要

保障移动物联网员工安全，不仅是技术问题，更是企业数字化转型的战略基石。当越来越多的核心业务通过移动设备开展，当现场工作人员成为企业的前线数字触角，任何一次设备失陷都可能导致业务中断、品牌受损甚至法律责任。

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Top 5    弥合人工智能准备差距：为什么安全性、生态系统协调和多云至关重要

安全不是成本中心，而是信任基础。在AI时代，一次安全事件可能摧毁数年积累的声誉，合规缺失可能关闭关键市场。投资于AI安全，就是投资于可持续的AI应用。

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Top 6   人工智能与网络安全：机器学习如何应对数字威胁

本文将全面探讨人工智能和机器学习在网络安全领域的作用，从威胁检测的重要性、典型应用案例到技术挑战与发展趋势进行系统阐述。

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Top 7   人工智能、液冷技术和能源自主性将推动数据中心创新

Vertiv 首席产品和技术官 Scott Armul 指出：“数据中心行业正在不断发展，以满足人工智能工作负载的速度和密度需求，这体现在数据中心的设计、建造、运营和服务方式上。”

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Top 8    改变建筑业未来的八大AI应用

人工智能（AI）在建筑领域的应用正由探索性试点迈向全面落地，预计到2030年其市场规模将大幅增长，成为工程建设企业的关键竞争力来源。

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Top 9   2026及未来边缘计算的十大趋势

进入2026年后，人工智能、设备级算力升级、分布式基础设施建设以及行业监管环境变化，正共同塑造下一阶段的边缘计算生态。

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Top 10   确保未来：人工智能时代的数据中心防御——从被动响应到自主免疫的架构革命

本文将系统剖析AI时代数据中心防御架构的三重革新路径：智能检测层（AIOps驱动的认知防御）、零信任架构（从网络边界到微隔离的范式转移）、以及后量子密码学（面向算力奇点的 preemptive 防御），揭示如何构建具备自主免疫能力的下一代数据中心防护体系。

更多详情：https://www.qianjia.com/html/2026-01/29_422785.html

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