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大数据分析平台总体架构方案90页

大数据分析平台总体架构,详细的分析了大数据平台的功能、体系结构、分析算法等

  • 2021-04-19
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数字化转型——华为流程信息化实践与架构规划

当今世界正经历百年未有之大变局,新一轮科技革命和产业变革深入发展。在国家“十四五”规划和行业自身需求合力驱动下,产业数字化升级和行业数字化转型变档提速,驱动着数字技术与千行百业的深度融合,也将创造更大的空间和价值。如何更好地加速数字化发展,推进产业数字化,加速千行百业数字化转型?华为的发展经验值得参考。本文推荐华为流程信息化实践与架构规划,供数字化转型从业者参考。

  • 2021-04-19
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明略科技快手家居行业价值研究报告

此次调研向15020个样本推送了问卷链接,最终回 收有效样本650个 被访者条件 20-65岁 符合市场调研的常规条件(相关行业排除、最近一个月内参加过市场调研的排 除) 最近2年内有过家居装修、家具消费的人或计划在未来半年内有家居装修、家 具消费的人 样本量 有效样本总量650个

  • 2021-04-18
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智能楼宇

智能楼宇就是通过通信网络系统将此5个系统进行有机的综合,集结构、系统、服务、管理及它们之间的最优化组合,使建筑物具有了安全、便利、高效、节能的特点。智能楼宇是一个边沿性交叉性的学科,涉及计算机技术、自动控制、通讯技术、建筑技术等,并且有越来越多的新技术在智能楼宇中应用

  • 2021-04-18
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MapGIS 农业信息化解决方案7.13

随着人民物质生活水平的不断提高,大家对美好生活的要求也越来越高,苏丹红、瘦肉精、三聚氰胺等事件将食品安全问题又再一次被摆放在大众的面前,食品安全已成为公众底线。农业是食品的源头,“健康中国2030”规划强调,要加强食品安全监管,全面推行标准化、清洁化农业生产,建立食用农产品全程追溯协作机制,推进食品安全信用体系建设,完善食品安全信息公开制度,健全从源头到消费全过程的监管格局。

  • 2021-04-17
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2019年中国雷达传感器用芯片行业概览

雷达传感器是无人驾驶汽车的“眼睛”,包括超声波雷达、毫米波雷达及激光雷达。芯片是雷 达传感器的核心组件,对雷达传感器的性能起到决定性作用。雷达传感器用芯片由主芯片(MCU、DSP、 FPGA)、雷达芯片(如 MMIC、ASIC)和其他辅助芯片(如 PMI、ADC)构成。中国雷达传感器用芯 片高度依赖进口,其中,超声波雷达的芯片进口依赖程度约为 90%,毫米波雷达和激光雷达用芯片则 100% 为进口产品。但在国家利好政策和自动驾驶发展进程加快等因素推动下,预计 2018 年至 2023 年中国雷 达传感器用芯片年复合增长率将达到 43.0%,2023 年中国雷达传感器用芯片市场规模将达到 100.5 亿元。

  • 2021-04-17
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大数据时代(普及+案例)-演讲稿

个设: 备连接着你手机里的一款大数据的APP, 你打开它就可以看到你昨晚睡觉时翻身次数、心跳和血压状况。根据测量结果,它建议你今天出门之前多喝点橙汁类的饮品来补充维生素。

  • 2021-04-17
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菜鸟进口实时数仓2.0

供应链物流场景下的业务复杂度高,业务链路长,节点多,实体多,实时数仓建设难度高。菜鸟跨境进口业务场景更是如此,更复杂的场景带来更复杂的实体数据模型,对接的业务系统多导致ETL流程特别复杂,还有海量的日均处理数据量,使得团队在建设进口实时数仓的过程中,面临着诸多挑战:如何保证复杂实体关系下的数据准确性?如何降低多数据源情况下的数据处理复杂度?如何提升实时多流Join的处理效率?如何实现实时超时统计?如何实现异常情况下的数据状态恢复?本文主要分享菜鸟进口实时数仓的升级经验,以及如何利用F的特性解决在开发实践中遇到的问题。

  • 2021-04-17
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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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