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京东零售供应链数字孪生探索与实践

数字孪生是以计算机图形学和人工智能为基础,将现实中的要素在虚拟世界中动态模拟仿真,针对现实世界中的实体对象,在数字化世界中构建完全一致的对应模型,通过数字化的手段对实体对象进行动态仿真、监测、分析和控制。随着新一代信息技术的发展和广泛应用,数字孪生的应用范围不断扩大。本文将分享京东零售供应链场景下对数字孪生的探索与实践,将以更为直观的实际案例分析带大家深入了解数字孪生目前的运用体系与未来展望。

  • 2024-03-18
  • 阅读837

基于连续语义增强的神经机器翻译技术

神经机器翻译技术目前严重依赖于大规模、高质量的双语平行语料,而在大部分场景中高质量的双语平行语料难以获取。本次分享主要向大家介绍发布于 ACL2022 的基于连续语义增强的机器翻译技术,该技术主要通过构建连续语义分布突破离散空间限制,从而实现更好数据增强的方法,此方法经过验证较回译和对抗样本方法有较好的提升。

  • 2024-03-18
  • 阅读355

GNNs推荐系统及应用

近年来,随着图神经网络的兴起,大量关于在推荐系统中使用 GNNs 的研究被发表。本文并非介绍一种新的 GNNs 推荐系统模型,而是从端云的视角来介绍 GNNs 推荐系统的应用,通过 4 个方面来阐述 GNNs 推荐系统在端侧实现的可行性。

  • 2024-03-18
  • 阅读358

网易有数BI性能保障体系建设与实践

本文将分享有数 BI 性能保障体系的建设与实践。 主要分为以下 4 个部分: 1. 有数 BI 产品的介绍 2. 企业高并发报表访问性能挑战 3. 有数 BI 性能体系建设与实践 4. 未来计划

  • 2024-03-18
  • 阅读261

多任务学习最新进展:基于神经元级共享的CTR、CVR多任务联合预估方法

本文将介绍一种基于神经元级共享的 CTR、CVR 多任务联合预估的方法。分享分为两大部分:第一部分介绍多任务学习相关发展;第二部分具体介绍我们提出的一种多任务联合预估的方法。 全文目录如下: 1. 多任务学习的背景介绍 2. 多任务经典模型结构 3. 一种基于神经元级共享的 CTR、CVR 多任务联合预估的方法

  • 2024-03-18
  • 阅读568

基于知识图谱的根因分析方法与应用

导读 随着大数据与人工智能的发展与潜能的进一步释放,新技术对制造业的赋能已变得尤为重要与普遍。在制造业的质量与可靠性领域,积累了大量的原始资料与数据,为人工智能在该领域的应用创造了条件。基于知识图谱的根因分析方法,将充分利用这些数据,为制造业进一步的赋能。本文将分享达观数据主导的基于知识图谱的根因分析方法的应用。

  • 2024-03-18
  • 阅读674

从ApacheDoris到SelectDB:下一代云原生实时数仓的演进

本次分享的题目是从 Apache Doris 到 SelectDB,从开源数仓走向下一代云原生数仓的演进之路。分享内容首先介绍 Apache Doris,然后分析在云时代下数据分析需求有什么样变化,为何要做 SelectDB,SelectDB 是怎样一个下一代云原生数仓。

  • 2024-03-18
  • 阅读316

基于统一语义层构建的智能化数据分析平台

本次分享的主题是“基于统一语义层构建的智能化数据分析平台”,主要包括以下几大部分: 主要内容包括: 1. 业务场景 2. 系统架构 3. 重要模块 4. 产品介绍

  • 2024-03-18
  • 阅读282
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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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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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