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详解数据仓库数据指标数据治理体系建设方法论

数据仓库概念 英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。 数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。

  • 2021-10-25
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GBT19639.1-2014通用阀控式铅酸蓄电池第1部分:技术条件

GBT 19639.1-2014 通用阀控式铅酸蓄电池 第1部分:技术条件

  • 2021-09-22
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采暖通风与空气调节术语标准GB_T50155-2015

采暖通风与空气调节术语标准GB_T50155-2015

  • 2021-08-16
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基于商户大数据的北京夜间经济消费状况调查分析_黄建

本文通过网络大数据采集的方式,获取北京16个区1222家商户的经营时长、平均消费价格和平均评价得分等相关经营数据,在对北京夜间经济消费的各区分布情况、各种类型的消费业态对夜间经济的贡献以及当前夜间经济消费最主要的消费业态等情况进行分析后,得出北京夜间经济总体不繁荣、缺乏早晚市的支持、24小时营业的商户比例较少以及缺乏支持夜间经济的消费业态等结论。并对北京夜间文化旅游消费的发展提出相应的意见和建议。

  • 2021-06-21
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智慧公路信息化的物联网方案

全球交通问题日趋严重,主要体现在交通事故、交通拥堵、道路健康三个方面。 交通事故:全球每年因公路交通事故造成的经济损失高达5000亿美元,预测今后20年内,全球公路交通事故每年将导致130万人死亡。中国仅2018年交强险赔付即达到1384亿元。 交通拥堵:美国2017年交通拥堵照成的经济损失达到3050亿美元,国内的交通拥堵造成的经济损失也正在日益增长。北京2017年交通拥堵造成的时间成本损失达1049元/月,占月均工资的12.4%。 道路健康:美国在2025年前需要花4.5万亿美金修复美国道路的基础建设。中国每年道路养护费用约一万亿元(2018年收费公路16.81万公里,占比3.5%,收费公路养护支出589.3亿元)。 由此可见,交通安全、交通拥堵、道路养护是交通系统的三大主题,几乎所有的科技创新都以此为中心,而智能网联与智慧公路正是解决上述问题的有效手段。

  • 2021-03-19
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干货来了!物联网未来布局及解决方案

物联网给我们开启了一个充满新鲜可能的世界,在这个世界中,几乎万物互联。那么关于未来,物联网应该在哪些方面布局呢?又该如何去实现这些方面的解决方案呢?今天就带大家具体了解一下。

  • 2021-03-12
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工业互联网发展新重点

人机共同构成决策主体:智能制造中人与“机器”共同构成决策主体,在信息物理系统中实施交互,信息量和种类以及交流的方法更加丰富,从而使人、机器的交互与融合达到前所未有的深度;人与机器协同运行(包括系统)

  • 2021-06-09
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一种面向不规则的无线电传播模型下的节点定位算法_葛文庚

由于信号衰减、阴影以及干扰等原因,节点不具有圆形的无线电传播模型(Radio Propagation Pattern, RPP)。而多数的传统定位算法假定节点的RPP是圆形的。为此,提出面向非圆形无线电传播模型(Radio Propagation Pattern, RPP)的基于人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANNs)的加权质心定位算法 (Artificial Neural Networks-Based Weighted Centroid Localization, ANNs-WCL)。ANNS-WCL定位算法先利用新的测距算法估计未知节点与锚节点间的距离,然后,再利用ANNs修正由非圆形RPP所产生的测距误差。最后,利用加权质心定位算法估计未知节点位置。仿真结果表明,与传统的非测距定位算法相比,ANNS-WCL算法的根均方定位误差得到有效地下降。

  • 2021-04-21
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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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