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军长-Flink Python API入门及实践

? 1.读写外部存储。从kafka读取乘车原始数据并写到kafka。 ? 2.数据过滤。筛选特定的打车记录。 ? 3.数据统计。统计纽约市每个区域的乘车记录数。 ? 4.数据关联。对乘车开始记录和终止记录进行关联,并计算乘车时长。 ? 5.Python UDF编写和使用。用Python UDF实现4中计算时长的逻辑

  • 2021-07-08
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2017腾飞视频-企业与创客精确大数据共享的服务生态圈商业计划书【最终版】

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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企业安全擦不净的污垢

基于行业的安全需求 基于需求的安全状况 基于状况的安全痛点 甲方和乙方和黑客 议题简介:议题主要系统化地对甲方安全进行分析,从安全架构反向分析企业安全中常常忽略的地方,从根源指出问题。运维、应用、开发、人性都是企业安全治理中的痛点,为何企业安全总是痛上加痛?本文将从乙方安全从业者的角度来痛定思痛

  • 2021-06-23
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Oracle云计算探讨资料

“云计算在国内三大电信运营商迅速兴起,Oracle作为全球最大的企业软件提供者,也作为云能力构建的核心使能者,希望能够与各位专家共同探讨云计算在电信行业的应用。”

  • 2021-06-23
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数据显断层与数据隐断层的研究与应用

建立能够和谐平衡各个信息系统之间数据断层的机制是实现管理决策变革最关键的 3 大基 础之一,也是智能决策支持系统研究领域的重点内容之一.随着互联网+时代的到来,各式各样的 数据资源不断积累,数据断层现象在多个领域表现得愈加明显.通过对数据断层理论体系的进一步 研究与实践,着重分析微观层面的数据断层现象,一方面用显断层概念描述各系统之间以及系统内 部存在的较为明显的断层现象,另一方面用隐断层概念描述各系统之间以及系统内部存在的非明 显的断层现象,并在数据显断层中引入缝隙的概念来描述主题无关数据对象,采用数据聚合的技术 手段来降低缝隙数据的断层属性,同时在隐断层中引入“有效密度”来形象地描绘数据分布情况,通 过数据熔合来减少无效数据占用的空间.最后以上海“动感 101”音乐电台的移动客户端应用日志 数据为例,分析了电台数据中所存在的数据显断层和数据隐断层现象.

  • 2021-06-23
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大数据环境下国家生物安全情报工作体系构建_王秉

企业创新的过程是多输入、多产出的复杂过程,为准确掌握企业在创新过程中的具体情况,基于创新价值链视角构建我国大数据企业技术创新效率评级体系。以大数据板块境内79家上市公司为研究对象,将企业创新过程划分为技术开发、物料转化、效益产出三个阶段,通过数据包络分析模型测算各阶段创新效率,运用Tobit模型分析影响因素。研究结果表明:我国大数据企业创新效率存在阶段性差异,与效益产出阶段相比,技术开发、物料转化阶段的效率较低;大数据行业的技术研发没有以市场为导向,技术开发制约着整体效率的提升;企业需要根据自身特点合理配置资源,避免投入冗余,以提高创新效率。

  • 2021-06-21
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铁路5G移动通信系统边缘计算安全研究

铁路5G移动通信系统边缘计算安全研究,铁路网络安全。

  • 2021-06-18
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某小学部地下负一层弱电井五月用电安全分析报告

学校安全工作是教育事业发展的根本前提,是全社会安全工作的重要组成部分。它关系到青少年学生能否安全、健康地成长,关系到学校教学秩序的正常进行和社会稳定,关系到千千万万个家庭的幸福安宁,因此,学校安全工作至关重要,不可忽视。 近年来学校作为人口高度密集的场所,事故频频发生。作为消防安全的重点单位电气火灾的防范工作将不能姑息。依据《国务院安委会办公室关于电气火灾综合治理2017年工作情况的通报》以及教育部下发的《教育部办公厅关于开展教育系统电气火灾综合治理自查检查的通知》,着重提出对于电气火灾的综合治理的要求和防范。公安部文件还对加速推进现代科技与消防工作的深度融合,全面提高消防工作科技化、信息化、智能化水平,实现信息化条件下火灾防控和灭火应急救援工作转型升级等工作内容,提出了现代化水平工作部署的要求。

  • 2021-05-28
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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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