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Alluxio On Kubernetes_车漾 范斌

数据访问的新挑战:1.强大的算力需要匹配的I/O吞吐;2.计算存储分离导致I/O延迟;3.单机缓存无法满足海量数据加速。 Alluxio - 分布式缓存的领导者:面向大数据和AI应用的内存级数据编排系统。

  • 2021-05-06
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Dubbo3.0的演进及多语言解决方案的实践-展图

Dubbo 3 背景:? 内部Rpc框架(HSF) 使用Dubbo3.0作为基础,开始在内部落地 ? 云原生时代到来? 互通的价值:Dubbo/Spring Cloud/gRpc? 技术先进性:多语言,协议的开放性,多端的支持,流量控制等

  • 2021-05-06
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EMR弹性低成本离线大数据分析最佳实践

EMR的所有云盘和本地盘都会在节点释放的时候清除数据,磁盘无法独立保存下来并再次使用。Hadoop HDFS会使用所有的数据盘作为数据存储;Hadoop YARN也会使用所有的数据盘作为计算的临时存储。当业务数据量并不太大(TB级别以下)的时候可以使用云盘,IOPS和吞吐相比本地盘都会小些;数据量大的时候,推荐使用本地盘,EMR会维护本地盘的数据可靠性。如果发现在使用中明显的吞吐量不够用,可以切到本地盘的存储上。

  • 2021-05-06
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制造企业如何应用大数据技术?

制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。IT行业在制造业的革命过程中发挥了巨大的作用。自动化和机械化的流程产生了大量数据,但大多数制造业者并不能很好的使用这些海量数据。如何充分挖掘海量数据的价值,利用大数据分析技术指导企业经营决策,已成为制造企业最为关注的问题。大数据作为新一代信息技术的关键,逐渐成为新一轮产业革命的核心。

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大数据技术在石油工程中具体业务场景的应用现状

大数据技术在石油工程行业具有广阔的应用前景,加快石油工程大数据技术的研究和应用,对于促进我国油气资源的经济高效开发具有重要意义。本文从大数据平台和钻井、压裂、开发等具体应用场景2个方面分析了大数据在石油工程中的应用现状,指出大数据技术在石油工程中的发展需要建立统一的大数据分析平台,与数字化巨头合作研发,完善石油工程大数据管理机制和技术标准,强化基础、前瞻技术研究,并针对具体应用场景部署实施相关项目,逐步建立石油工程大数据生态系统。

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窥探“大数据”全貌—技术篇、产业篇、企业转型篇

在企业非结构化大数据管理方面,鸿翼股份即将发布新产品InWise易慧。基于Hadoop、自然语言分析(NLP)、机器统计、爬虫技术等,InWise易慧可帮助用户智能化管理企业内部、外部的非结构化大数据,可识别文档内容,实现文件智能分类、监控敏感数据、建立企业舆情系统等。借此契机,让我们一起“窥探‘大数据’全貌”。

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大数据技术在石油工程中的特点及应用现状

大数据技术逐渐成为石油公司与油服公司实现石油工程智能化和降本增效的重要手段之一,目前已成为国内外研究的热点。为了促进大数据技术在油气行业的快速发展和广泛应用,加快石油工程的数字化智能化转型,本文阐述了大数据技术定义和特点,并总结了国内外大数据技术应用现状。

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Knative Serverless 架构剖析-牛秋霖

? Gartner 认为 Serverless 将在 2019-2022 年成熟,预计到2020 将超过 20% 企业使用 Serverless 计算服务 ? Forrester 报告显示 49% 的公司正在使用或在未来1年内将使用 Serverless 计算 ? O’Reilly Serverless Survey 2019 1500 名受访者的调研结果显示 40% 的受访者所在公司已经在使用 Serverless 技术 ,超过三分之二的受访者认为他们的组织对 Serverless 的采用至少大部分是成功的 ? Serverless 已经是万众期待,未来可期的状态

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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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市场研究:专项债助力土地收储落地观察

2024年11月,自然资源部正式发文,明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地,优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地,为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。

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