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灰度发布系统架构设计

设计满足业务的系统架构、大数据中台、算法平台,并非易事。在这里分享一线大厂线上真实案例的思考和实践,让我们在互联网架构设计、大数据研发、机器学习实践之路上共同成长!

  • 2021-04-29
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工业互联网和智能制造

互联是基础,工业互联网是工业系统的各种元素互联起来,无论是机器、人还是系统。互联解决了通信的基本,更重要的是数据端到端的流动,跨系统的流动,在数据流动技术上充分分析、建模。伯特认为智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸是在互联的基础上,通过数据流动和分析,形成新的模式和新的业态。这是工业互联网的基理,比现在的互联网更强调数据,更强调充分的连接,更强调数据的流动和集成以及分析和建模,这和互联网是有所不同的。工业互联网的本质是要有数据的流动和分析。

  • 2021-04-29
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如何搭建一个拖垮公司的技术架构?

我作为技术Leader中最懂架构的骑手,不仅送得一手好外卖,还搞宕过不少大型系统。下面结合自己的经历谈一谈:如何搭建一个拖垮公司的技术架构?

  • 2021-04-29
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微服务架构中10个常用的设计模式

? 微服务架构 ? 微服务架构的优势 ? 微服务架构的劣势 ? 何时使用微服务架构

  • 2021-04-29
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基于移动机器人的订单拣选系统货位优化模型和算法研究_袁瑞萍

为了提高基于移动机器人的订单拣选系统的拣选效率,文章提出了基于货品相关性和货架中货品总出库频次的货位优化方法.将货位优化分为货品存放到货架及货架布局到仓库中现有位置两个阶段,为避免拥堵采用分散存储策略建立了最小化货架搬运次数以及最小化机器人总拣选路程的数学模型,并设计两阶段启发式算法求解.结合A网上药店的历史订单数据进行了仿真实验,实验结果表明,文章提出的货位优化方法有效提高了订单拣选效率.

  • 2021-04-29
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思科-未来互联工厂

工厂控制网络(PFCN)是通用公司创?出的一项巨大工程成就。工厂网络的标准化降低了成本、改善了机器运行,并提供了一个诸如协作工程式未来应用的弹性平台。”

  • 2021-04-29
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基于新增确诊数据和光滑算子对FU_省略_AN_CCDC模型反演算法的改进_邵年

2019年12月,新型冠状病毒肺炎(Corona-Virus-Disease,COVID-19)的疫情被人们识别认知,全世界都开始重视这个疫情.截至2020年4月21日24时,全球已累计确诊2 568 603例.科学地预测疫情发展趋势对疫情防控至关重要.FUDAN-CCDC模型用于国内疫情的预测产生了很好的效果,但是在用于欧美国家的疫情分析预测时效果不是很理想.本文对FUDAN-CCDC模型的优化目标进行了改进,考虑了新增数据的拟合,并考虑了欧美疫情数据的周末现象,提出对数据进行光滑预处理.新加入的两种可能的反演优化目标的改变,会对零增时间有较大的影响.在此基础上进一步发展的算法,可以得到更好的拟合和预测效果.

  • 2021-04-29
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智能制造:新时代智能产业革命的基石王飞跃

实体经济,特别是以制造业为代表的现代工业,是中华民族的立身之本、发展之道、强国之基。以新的理念和新的技术发展新时期的智能制造科技,创新智能产业革命,将是中国从制造大国到制造强国,进而从世界大国到世界强国的必由之道和开路先锋。

  • 2021-04-29
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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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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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