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OPPO数仓与数据湖融合架构升级的实践与思考

OPPO数仓与数据湖融合架构升级的实践与思考 数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时,二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构,而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下,2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。

  • 2021-04-20
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大数据发展七大趋势

大数据发展七大趋势 由于深度学习,通用人工智能逐渐成为可能。深度学习是机器学习的一个子领域,灵感来自人类大脑神经网络,其目的是创建可以在大量数据中寻找规律的人造神经网络。由于全球科学家都能访问更强大的计算能力和大数据集,深度学习正变得越来越普及。

  • 2021-04-20
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大数据运维实战,Kudu性能测试

大数据运维实战,Kudu性能测试 日益增长的用户数量导致每日数据量不断增长,当前的集群面临严峻的处理能力和稳定性的挑战,需要调整相应的参数进行优化,需要进行kudu性能测试。

  • 2021-04-20
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谷歌AI新成果:可实现实时视图合成

谷歌AI新成果:可实现实时视图合成 视图合成是一种计算机视觉技术,它利用观察到的图像来恢复 3D 场景表示,并能在新的、未观察到的视点上渲染场景。近年来,神经体积表示技术的应用取得了显著进展

  • 2021-04-20
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含蒸汽蓄热器的工业蒸汽系统发电灵活性量化

城市作为能源消费的主体,聚集了全球50%以上的人口,消耗了80%的一次能源,产生了75%的碳排放。随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,中国能源领域将迎来一次根本性变革。城市能源系统的智慧低碳转型对于中国实现温室气体减排目标,促进经济绿色、高效发展具有重要意义。近年来,在城市能源系统评估分析、优化运行、规划设计、应用实例等领域涌现出大量优秀成果,为加快全球能源互联网建设,推动清洁可再生能源利用提供了理论和技术支撑。

  • 2021-04-20
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互联网+_智能供热系统在集中供热中的研究与应用

在工业物联网时代,“互联网+”技术的引进有助于从系统工程层面提升集中供热系统的生产、运行、管理和服务水平。为集中供热领域提出一套“互联网+”智能供热系统,将集中供热物理系统和信息系统深度融合,形成“数字孪生”新型应用模式。以“热源—热网—热力站—用户热力输送”为主线,采用B/S架构,形成由数据感知层、数据采集层、数据访问层、业务逻辑层、表示层与终端访问层组成的智能供热系统。在某源网一体基层热电企业实现了“互联网+”智能供热平台示范建设应用,建设了全网水力平衡分析、源网一体化协同调度、能耗统计与分析、经营收费管理、客户服务管理等子系统模块,在供热指标能耗降低、经营成本节约、工作效率提高和服务质量提升方面取得了显著成效。

  • 2021-04-20
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基于主动学习的工业互联网入侵检测研究

针对工业互联网结构复杂和已知攻击样本少导致的入侵检测准确率低的问题,文章提出一种基于主动学习的入侵检测系统(Active Learning-based Intrusion Detection System,ALIDS)。该系统将专家标注引入到入侵检测过程中,将主动学习查询策略与 LightGBM 结合,解决了训练样本稀缺情况下入侵检测系统准确率低的问题。首先从工业互联网原始网络流和载荷中提取特征,通过最近邻方法对缺失数据进行填补 ;再通过不确定性采样,选择最有价值的训练样本交由人工专家标注 ;然后将已标注样本加入训练集,同时使用贝叶斯优化对 LightGBM 模型进行超参数优化 ;最后在数据集上进行二分类和多分类实验,验证了 ALIDS 对入侵检测的有效性。

  • 2021-04-20
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一家工业互联网公司的中国式开荒

用互联网思维来做工业,把研发、设计、生产、仓储、市场的整链拆解成若干个闭合的小链,每个小链都可单独外包。这种思路,就像乐高一样,每个零件都可拆取,拼装回去就是一个成品。孙伟杰将这种模式称之为“链条式可截断式服务”,本质上是智力和资源的共享。

  • 2021-04-20
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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石油化工-不同成品油收率下渣油加工方案与碳排放研究

国务院《2030年前碳达峰行动方案》明确将石化化工行业列为重点降碳行业,要求通过“碳达峰十大行动”推动炼化产业结构优化,包括控制汽油消费、开发生物燃料、加快非常规气利用等。

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