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大数据应用思路与实践

大数据时代的到来,为数据在企业运营中打破时空局限提供了新思路,为"解放数据生产力"提供了新办法.海量的用户访问行为数据信息看似零散,但背后隐藏着必然的消费行为逻辑,哪些产品吸引特定客户群体,哪些手段最具营销感召力,哪些网络广告带来的受众是高质量的,哪些影响因素才最重要?这些答案往往隐藏在看似孤岛的碎片信息中,需要一个链条把碎片信息串联起来,从软件技术,数据收集,数据挖掘和分析纬度等方面,更好地实现价值数据输出,让营销变得更智能,更快捷,更精准,更高效,其意义尤其重大。

  • 2021-09-29
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2017中国人工智能大会-当人工智能“科学遇到艺术”的一点杂谈

艺术创作被称为人类特有的高级的、复杂的、极富创造性的精神活动和实践活动,但在人工智能发展迅速的今天,工程师们能够通过算法创造出令人震撼的视觉作品,并且,用 AI 系统撰文写歌已有不少例子。艺术的选择非常广泛,人工智能也让艺术看到了更多的可能性,在未来的发展中,它们将碰撞出怎样强烈的火花?

  • 2021-09-29
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2017中国人工智能大会-人机对话技术初探

近年来,人机对话受到了学术界和工业界的广泛重视。在研究上,自然语言理解技术逐渐从序列标注向深度学习的方向发展,对话管理经历了由规则到有指导学习再到强化学习的发展过程,自然语言生成则从模板生成、句子规划,发展到端到端的深度学习模型。

  • 2021-09-29
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保护信息安全

今年以来,用户隐私泄露事件时有发生。从支付宝年度账单事件、Facebook(脸书)用户数据泄露,到携程大数据“杀熟”、华住酒店集团信息泄露案,每一次都引发各界持续热议。“电子商务迅速发展,增加了个人信息泄露风险;互联网金融新业态涌现,带来了许多网络诈骗新形式;中国移动支付全球领先,伴随的风险不容忽视;共享单车、网约车等也易引发信息泄露。”中国工程院院士邬贺铨说。

  • 2021-09-29
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大数据基础概论与应用实践

大数据技术是开发利用大数据,实现数据的价值化,分析的数据越多,得到的结果将会越准确,企业通过大数据的分析,获取洞察力,将分析的结果,应用到业务的各个环节,改善业务的流程,提升工作的效率.在成本可控的范围内,大数据技术快速的进行数据收集,数据检索,数据分析,从海量的数据中提取最有价值的数据信息,为人们提供高质量的数据信息服务.

  • 2021-09-29
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大数据BI项目实践

BI(BusinessIntelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。

  • 2021-09-29
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《信息安全技术 网络安全等级保护基本要求 第1部分: 安全通用要求》标准征求意见稿(1)

《信息安全技术—信息系统安全等级保护基本要求》(GB/T22239-2008)在中国推行信息安全等级保护制度的过程中起到了非常重要的作用,被广泛应用于各个行业或领域指导用户开展信息系统安全等级保护的建设整改、等级测评等工作。但是随着信息技术的发展,采用新技术、新应用构建的云计算平台、移动互联接入、物联网、工业控制系统和大数据应用等系统的大量出现,已有10年历史的这三项标准在时效性、易用性、可操作性上需要进一步修订完善。同时,2017年6月1日,《网络安全法》正式实施,进一步明确了网络安全等级保护制度的法律地位,网络安全等级保护对象、保护措施要求、范围等都发生了很大的变化,需要修订原来的标准,以适应网络安全等级保护制度要求。

  • 2021-09-29
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一个搜索需求搞垮微服务

微服务作为近几年新兴的技术概念,其实也并不是一蹴而就,它也是随着技术不断发展衍生出来的,就像前几年的SOA概念一样,虽然解决了很多技术性或者架构性的问题,但是随之而来的也伴随着一些技术或者架构难题,无论是SOA还是微服务,在部署的维度来看都是分布式的,分布式在解决系统的性能和可用性上很有优势,这毋庸置疑。 说到分布式系统,分布式有它自己独有的缺陷,比如最常见,也是技术面试官最常问的装逼话题:分布式事务,这是一个很沉重的话题,并非今天的重点。今天的主角是另外一个分布式问题:业务的搜索问题。

  • 2021-09-29
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

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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中服设备健康管理系统产品介绍

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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