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大数据与营销案例

半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。互联网、移动互联网、物联网、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融、电信都在疯狂产生着数据。

  • 2021-04-25
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面向AI的数据管理技术综述

工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中.然而,现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战:第一,现有的pd技术使用门槛高,依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序,因此很难被广泛应用到非计算机领域;第二,现有的AI算法训练效率低,造成了大量计算资源的浪费,甚至延误决策时机;第三,现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据,如果数据质量较低,可能带来计算结果的错误.数据库技术可以有效解决这3个难题,因此目前,面向AI的数据管理得到了广泛关注.首先给出舢中数据管理的整体框架,然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面,最后展望未来的研究方向和所面临的挑战.

  • 2021-04-26
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德勤迈向教育十四五

2020年是中国教育市场变革极为关键的一年。疫情凸显了中国教育行业数字化转型的迫切性;多变的地缘政治和国际经济环境加剧了留学教育需求的复杂性,同时加速了中国教育市场的进一步开放;中国产业升级带来了对于劳动力需求的变化,在此职业教育将扮演更重要的角色;义务教育阶段的“公民公招、全民摇号”新政将在公立和民办之间形成新的教育资源的平衡。展望2021年, 教育市场正面临普惠发展的大趋势;职业教育带动就业发展同时培养高精尖的人才;而教育在线化与信息化的发展和投入无疑仍是重要方向

  • 2021-04-19
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城市发展模式变化对地下水补给的影响——以北京市大兴区为例

近年来,城市发展模式由资源消耗型转变为智慧生态型。人类活动对地下水环境不再仅带来“负效应”,更通过管网渗漏、人工补给、节水压采等途径逐渐突显出对地下水资源的“正效应”,因此,需要从“正负效应”综合分析城市化对地下水资源的影响。北京市大兴区具有城市发展模式转变的典型特征,以 1996 年、2006 年、2016 年为时间节点,分析该地区浅层水在城市发展过程中的时空变化特征。分析表明大兴区城市化扩张明显,建设用地的面积占比由 1996 年的 19.80% 增长至 2016 年的 53.61%,而水位变幅小于 0.3 m 的区域面积从 1996 年的 5.17 km2 增长至 2016年 507.99 km2,与建设用地的范围高度重合。不透水面空间的连续性和集中性,更易阻碍雨季降水对地下水的补给,致使水位变幅减弱。随降水量的增加和再生水的推广利用,浅层水位得到控制并回升 , 局部范围甚至改变了原有的地下水流场状态。2006—2016 年浅层地下水储量增加约 0.72 亿 m3,灌溉区和永定河沿岸的增加量占其中的 83.33%。人工补给已经是除自然降水外不可忽视的地下水补给方式,并使人为活动产生的“正效应”在对地下水资源的影响中发挥主导作用。

  • 2021-04-25
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工业互联网“咖”解丨毛旭初:能源行业工业互联网发展的核心是工业智能化

朗坤智慧科技股份有限公司副总裁,工业互联网产业联盟平台组副主席,南京工业互联网产业联盟专家委员会成员。主持了朗坤苏畅工业互联网平台建设,并应用于六大行业,服务一万多用户,平台获得工业互联网产业联盟功能和性能评测的四星认证。参与了《工业云服务模型》、《工业大数据标准》、《时序数据库评测标准》等多项国家、行业标准的制定。

  • 2021-04-09
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GSMA中国5G垂直行业应用案例

5G 智能电网作为中国移动集团的龙头项目,在技术和商业探索上都取得了重大成果,是 5G 赋能行业经典案例。5G 网络大带宽、低时延、高可靠性、安全切片的特点,完美契合电网业务需求。2020 年三方完成了授时终端、切片运营的技术攻关,同时广东移动在向从卖卡向卖切片服务转型上迈出了重要的一步。南方电网的广域切片专网服务模式,是广东移动开拓政企市场实现新业务增长的重要里程碑,更为各行各业提供了 5G 应用的模范示范。

  • 2021-03-19
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2021年最新疫苗接种方案

联合疫苗是世界卫生组织(WHO)积极倡导的未来疫苗免疫发展方向。 因为联合疫苗不仅可以同时预防多种疾病,减少了宝宝的接种次数,还可以有效的避免漏打情况的发生,提高了宝宝的疫苗接种率。同时减少了单一疫苗生产中所含的防腐剂、佐剂剂量,一定程度上降低接种后的不良反应的概率。而且,有临床试验结果证明,联合疫苗接种效果与每一种相应功能的单独疫苗的接种效果相似或者更佳,还能降低多次接种带来的感染风险。

  • 2021-03-20
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“进化”的搜索方式:揭秘微软语义搜索背后的技术

作为一项云搜索服务,Azure 认知搜索集成了强大的 API 和工具,帮助开发人员构建丰富的搜索体验。不止于现状,微软的研究员们为 Azure 认知搜索“加持”了语义搜索功能,可以让搜索引擎拥有语义排序、语义摘要、语义高亮、语义问答以及自动拼写校正等能力。本文将揭晓这些神奇功能背后的核心技术,涉及关键词包括预训练、图网络、多任务等。本文编译自微软研究院博客“The science behindsemantic search: How AI from Bing is powering Azure Cognitive Search”。

  • 2021-04-09
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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