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数据簇与缺损数据修复-还原

数据库系统的负载自适应是指数据库系统通过对负载的过滤和控制有效利用系统资源去满足负载性能要求的过 程。自治数据库系统负载管理框架(Autonomic Workload Management Framework,AWMF)是一种负载自适应的总体框 架,给出了负载自适应的基本组件和主要工作过程。研究 AWMF 对交易型负载(Transactional Workload)的有效性,提出 了基于查询成本(Query Cost)的交易型负载的排队网络模型,以该模型作为性能预测部件实现了 AWMF的原型实现—— 查询调度器,通过实验验证了 AWMF对交易型负载的有效性。

  • 2021-06-23
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政府数据开放生态系统构建_以数据安全为视角

为构建安全和谐、可持续的政府数据开放生态系统,提出了政府数据开放的基本指导原则:数据安全 依托于所有利益相关方的良性互动。并且,政府在保障数据安全的同时开放更多数量、更高质量的政府数据; 数据开发者在创新利用的同时承担数据安全利用的责任;公众在积极分享数据开放创新成果的同时保持对个人 数据的绝对掌控权。最后,提出了建立数据管理专门机构,负责数据开放安全审查;对政府数据进行分层分级 分类管理;制定个人数据保护法;加强政府、数据利用者与公众之间的互动与反馈等建议。

  • 2021-06-23
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工业互联网深度研究:智造升级,科技赋能主旋律

工业互联网连续三年写入《政府工作报告》,今年以来政策频发,作为新基建重要组成部分,工业互联网建设成为制造业转型升级、发展智能制造的核心。当前工业互联网建设进度快于顶层政策规划,标识解析已经完成5个国家顶级节点、55个二级节点的上线运营,标识注册量超过37亿个。

  • 2021-06-23
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大数据环境下我国大学生数据素养教育研究综述

本文通过文献调研法,剖析国内数据素养教育的相关理论与实践研究成果,对大数据环境下大学生 数据素养教育的教育内涵、教育模式、教学评价进行归纳与总结,为推动我国高校大学生数据素养教育提供参 考。通过反思已有研究中存在的问题与不足,为今后的研究提供借鉴。

  • 2021-06-23
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RocketMQ Operator-K8s平台自动化部署工具

RocketMQ作为有状态应用,在K8S上实际部署时的诸多需求: ? 新扩容的Name Server 能否自动被所有Broker感知? ? 新扩容的Broker元数据注册? ? 顺序消息Broker如何扩容? ? Topic迁移?

  • 2021-06-23
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Serverless 工作流适用场景及最佳实践

o 模板方式定义控制逻辑和任务依赖:减少重复工作,统 一定义标准 o 控制逻辑和任务逻辑解耦:细化责任,便于管理和维护 o 长时间运行的流程:维护任务持久化,任务调度可靠性 o 流程控制中心化,可视化:增强进度可观测性,方便沟 通交流 o 保证结果一致性,提高容错性要求:对错误重试,捕获, 执行回滚或补偿逻辑

  • 2021-06-23
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英国政府数据开放平台交通数据的建设现状调查与分析

文章以英国政府开放数据平台data.gov.uk交通数据为调查对象,从发布机构、主题、格式、许可协议与开 放级别4个方面调查该平台现有902个已发布的交通数据集的建设情况;从API设置和APP开发两方面掌握其交 通数据的应用情况;从数据请求机构、主题、原因和结果了解公众对交通数据的潜在需求。在调查基础上总结da? ta.gov.uk平台交通数据建设与开放的经验与不足,为我国政府开放交通数据以推进智慧交通建设进程提供一定 的启发。

  • 2021-06-23
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阿里云IoT Studio实战

阿里云针对物联网场景提供的生产力工具,可覆盖各个物联网行业核心应用场景,帮助您高效经济地完成设备、服务及应用开发。物联网开发服务提供了移动可视化开发、Web可视化开发、服务开发与设备开发等一系列便捷的物联网开发工具,解决物联网开发领域开发链路长、技术栈复杂、协同成本高、方案移植困难的问题,重新定义物联网应用开发

  • 2021-06-23
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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