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HBase中面向多源异构时序数据的高效能存储策略研究

随着物联网、5G 和人工智能等技术的发展,在类似于网络安全态势感知、智能制造、智慧城市这样的综合性信息应用系统中,对不同来源的异构时序性日志数据的需求呈现爆炸式增长。传统数据库系统无法应对这些海量异构数据的统一存储要求,HBase 作为一种分布式列族数据库,因其具有良好的可扩展性,可以解决该类应用场景中的海量数据存储问题。目前 HBase 所采用的分区存储机制以及相关负载均衡策略,能让各 RegionServer 上 Region 数目大致相同,但各 Region上数据访问请求不均等,容易引发数据负载倾斜问题,从而极大地影响其读写性能,无法有效的应用到上述应用场景中。

  • 2021-07-01
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基于智能计算与GIS的中小...展环境评价及其时空规律研究

基于智能计算与GIS的中小...展环境评价及其时空规律研究

  • 2022-05-12
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从弱人工智能到超人工智能+ai的道路有多长

从弱人工智能到超人工智能+ai的道路有多长

  • 2021-09-28
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基于用电特征和数据分析的窃电行为识别方法

基于用电特征和数据分析的窃电行为识别方法基于用电特征和数据分析的窃电行为识别方法

  • 2021-09-28
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含蒸汽蓄热器的工业蒸汽系统发电灵活性量化

城市作为能源消费的主体,聚集了全球50%以上的人口,消耗了80%的一次能源,产生了75%的碳排放。随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,中国能源领域将迎来一次根本性变革。城市能源系统的智慧低碳转型对于中国实现温室气体减排目标,促进经济绿色、高效发展具有重要意义。近年来,在城市能源系统评估分析、优化运行、规划设计、应用实例等领域涌现出大量优秀成果,为加快全球能源互联网建设,推动清洁可再生能源利用提供了理论和技术支撑。

  • 2021-04-20
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基于状态估计的智能车辆碰撞避免研究

基于状态估计的智能车辆碰撞避免研究成果。

  • 2022-04-22
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智能制造装备机器视觉检测识别关键技术及应用研究

随着工业4.0时代的到来,发展智能工厂和智能制造产业已经成为各国的共识。智能制造过程十分复杂,通常由多个环节构成,每一个环节都采用一到多种智能制造装备完成。智能制造装备的环境感知和智能控制技术是高适应性、高精度、智能化作业的根本保障,也是研制智能制造装备必须首先解决的技术难题。传统的感知控制方法无法满足智能制造装备实时、高精度、模块化、无损感知等需求,而机器视觉检测控制技术则为该技术难题的解决提供了一种最优方案,因此机器视觉检测控制技术成为国内外研究的热点。为了提高智能制造装备的适应性和智能化程度,本文研究了一种采用工业机器人上下料+视觉检测识别+机器人分拣码垛组成的机器视觉检测控制系统,并围绕该系统精密自动化上下料、表面缺陷检测、码垛计数三个技术难题开展研究。

  • 2021-06-25
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科技冬奥助推视听产业智慧冬奥传递情感交融_——论5G+8K视听新技术在奥运转播中的应用前景

据不完全统计,现在有超过 550 个高清频道在全国范围内播出,2022 年北京冬奥会必将给 8K 超高清电视发展和 5G 转播应用带来难得的机遇,向世界呈现出更高清晰度、更好体验感、更具创新能力的 5G+8K 赛事转播服务,并极大地推动视听科技的发展。

  • 2021-04-26
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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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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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