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存储与计算分离-京东在Elasticsearch上的实践

2015 年起 Elasticsearch 在京东开始大范围应用,本次分享会介绍 ES 在京东的使用场景,以及随着业务的飞速发展, ES 架构随之进行的升级改造历程;最终借助于 ChubaoFS 的使用,实现读写分离以大幅降低资源使用成本以及运维成本

  • 2021-04-17
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打造金融级智能中台的数据底座-王志勇

蚂蚁金服在 AI(人工智能)方面的技术演进经历了“从无到有”,再“从有到无”的过程,这个“无”是指“无处不在”。目前,AI 已赋能支付宝、财富、保险、消费信贷、安全等几乎所有的业务,同时 AI 团队逐步将重心从业务支撑提升到金融智能中台能力建设,打造了包括搜索、视觉、NLP、知识图谱、智能标注、机器学习算法库等一系列具备金融特色的 AI 中台能力

  • 2021-04-17
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大数据技术沙龙会议报告F在滴滴的应用实践-刘雨飞

滴滴基于 Apache F 做了大量的优化,也增加了更多的功能,比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等,使得 F 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。本文中,滴滴出行实时计算负责人、高级技术专家梁李印分享了 Apache F 在滴滴的应用与实践。

  • 2021-04-17
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Iceberg在腾讯内部的实践

随着大数据存储和处理需求越来越多样化,如何构建一个统一的数据湖存储,并在其上进行多种形式的数据分析,成了企业构建大数据生态的一个重要方向。如何快速、一致、原子性地在数据湖存储上构建起 Data Pipeline,成了亟待解决的问题。为此,Uber 开源了 Apache Hudi,Databricks 提出了 Delta Lake,而 Netflix 则发起了 Apache Iceberg 项目,一时间这种具备 ACID 能力的表格式中间件成为了大数据、数据湖领域炙手可热的方向

  • 2021-04-17
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模拟信号的数字化处理..

通常是在等间隔T上抽样 理论上,抽样过程=周期性单位冲激脉冲x模拟信号实际上,抽样过程=周期性单位窄脉冲 抽样定理:若一个连续模拟信号s(的最高频率小于fyp则以 间隔时间为Ts 1/ 2f的周期性冲激脉冲对其抽样时,s( 司将被这些抽样值所完全确定.

  • 2021-04-17
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基于贝叶斯算法的岸边集装箱起重机有限元模型修正

依据贝叶斯统计方法结合马尔科夫蒙特卡洛模拟(MCMC),提出了一种高效的基于贝叶斯概率分布的智能有限元模型修正方法,主要针对存在不确定性因素的模型修正。结合马尔科夫蒙特卡洛抽样中的 MH 算法解决了贝叶斯模型修正计算效率低下的问题。建立了 HIT101 号岸边集装箱起重机有限元模型,将岸边集装箱起重机结构的约束考虑为大车与轨道支座的刚度系数及码头弹性系数,结合现场实际运行模态测试响应结果对模型的弹性模量、各部件密度、码头弹性系数、轨道处扭转弹簧刚度进行了贝叶斯修正,提高了有限元模型的精度,验证了基于贝叶斯模型修正方法在大型复杂结构上应用的有效性。

  • 2021-04-17
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居民小区数字安防监控系统设计方案

广州莱安智能化系统开发有限公司成立于是2002年,专业从事数字网络视频监控系统、智能视频分析、机房动力环境监控、机房建设、雷达测速、闯红灯电子警察抓拍、电子治安卡口、智能控制等智能化系统开发的大型综合型企业,欢迎来电洽谈业务!

  • 2021-04-17
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旅游城镇路网多目标优化模型及算法设计

为缓解旅游城镇的交通拥堵问题,提出将宏观交通仿真软件与启发式算法相融合进行路网优化设计.基于旅游城镇的交通流特点,将旅游城镇路网优化问题抽象为多目标优化模型进行研究.以路网中各条路段饱和度系统最优及投资成本最低为目标,建立多目标优化模型,寻求交通拥堵治理与道路资源投入博弈中的最优平衡点.运用TransCAD仿真软件,采用用户均衡模型对初始路网进行流量分配,基于遗传算法进行模型算法设计,编写Matlab算法程序求解模型.通过多次算法实验并对比分析实验结果,确定目标函数的最佳权重.算例分析结果表明,路网中所有路段饱和度的总和由16.70下降至11.12,平均值由0.93下降至0.62,且各优化后的路段饱和度稳定在0.5~0.8的合理范围内,路网整体饱和度明显降低且更加均衡,投资成本合理.研究结果对新型旅游城镇的路网规划具有一定指导意义.

  • 2021-04-17
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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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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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