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OpenStack介绍

初步了解OpenStack

  • 2023-04-28
  • 阅读194

【云原生 | 从零开始学Kubernetes】十二、k8spod的生命周期与容器钩子

k8s的pod生命周期以及两种钩子,下期讲另外的钩子

  • 2023-04-28
  • 阅读216

B2B撮合管理系统优势有哪些?如何助力传统仪器仪表制造业企业数字化转型

以及在线预订下单、各类电子单据自助下载、周期订单在线对账等功能,B2B分销管理系统平台助力企业清晰管理渠道订单、精准掌握渠道库存、实时洞察市场动态、精准推行促销策略等功能,丰富强大、自由灵活的管理体系让B2B分销更高效,终端掌控更有力。B2B分销能够快速地完成搭建品牌商与分销商的桥梁,能够及时有效地实现产品销售,节省产品销售所需的投资和费用,能使分销商获得产品销售的优势和获取大规模分销的经济利益,而且能够提高产品的市场竞争力,促进产品的销售活动。1、拓展销售渠道,为企业搭建只属于自己的B2B分销系统渠道;

  • 2023-04-28
  • 阅读207

浅谈云计算和大数据

云计算和大数据是相辅相成关系,从应用角度来讲,大数据离不开云计算,因为大规模的数据运算需要很多计算资源;大数据是云计算的应用案例之一,云计算是大数据的实现工具之一。大数据大数据技术是一种新一代技术和构架,以快速的采集、处理和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值。大数据涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用,大数据技术庞大复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不...

  • 2023-04-28
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【云原生 ? DevOps】一文掌握持续集成工具 Jenkins

Jenkins 介绍与入门,Jenkins 的安装配置及使用方法详细介绍,一文搞定。

  • 2023-04-28
  • 阅读200

影响广告收益的关键因素及其优化方法

摘要:广告收益是许多企业、网站和应用程序达到一定阶段后,不得不重视的收入来源。然而,广告收益的影响因素却是多种多样的,包括广告受众群体、广告位、广告类型以及广告预算的波动等等。针对这些影响因素,企业和个人可以采取不同的优化方法来提高广告收益。本文将讨论广告收益的关键因素及其优化方法,帮助读者更好地了解和应用广告收益如何优化。

  • 2023-04-28
  • 阅读193

ChatGPT模型API接口1折开放,全球AI格局巨变进行时

在模型API开放之外,OpenAI还创建了新的端点来和ChatGPT模型交互,即采用新的结构化的聊天标记语言(ChatML)。在该生态下,OpenAI既能通过更多的API调用赚取直接收入,也能在开发者授权的情况下,获得更多的来自全球的高质量数据。对开发者来说,能够以更低的成本集成OpenAI的先进技术,开发自己的产品和服务,无疑是喜。就在外界传言马斯克正筹划成立新的研究实验室,以开发ChatGPT替代品的当口,北京时间3月2日,OpenAI在官方博客宣布开放ChatGPT和Whisper的模型 API。

  • 2023-04-28
  • 阅读238

【达摩院OpenVI】AIGC技术在图像超分上的创新应用

随着扩散模型DiffusionModel在理论和实践中的有效性得到越来越多的验证,在大数据、大模型的加持下,多模态学习发展如火如荼,促成了当今AIGC的火爆。同时以此为基础的视觉增强底层任务,也带来了一些突破性成果。今天重点给大家展示下,扩散模型在图像超分辨率这方面的新的应用,展现出其超过GAN的生成多样性和真实性。看完后,你会发现,还在用GAN做图像超分辨率吗?已经OUT了,快来试试DiffusionModel吧!

  • 2023-04-28
  • 阅读223
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竞争对手分析

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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异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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