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大数据江湖十年:腾讯底层技术的进化往事

数据的疯狂增长带来的第一个问题,就是原有的IOE中心化架构变得难以为继,且不论支撑如此高并发的IOE系统(IBM的小型机、Oracle的数据库和EMC的存储)成本会有多惊人,即使是当时最强大的科技公司,也没有经历过如此海量数据的洗礼。 一场技术领域的巨大变革正在酝酿。互联网技术人希望寻找到一种“普世”的技术架构来解决海量数据带来的高并发、高性能等问题。

  • 2021-04-23
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大数据时代的数据价值与发展趋势

大数据是信息技术高速发展催生的产物,其实大数据的出现无非就是人类保存数据的能力和使用数据的能力得到提高的结果。大数据之所以能称之为大除了数据量的庞大,还有就是数据价值的放大,即大数据要有大价值。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。未来我们的生活能否达到更高的层面,关键就在于对这些大数据的利用,准确的说就是数据分析。

  • 2021-04-21
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大数据分析你不能不懂的6个核心技术

大数据分析你不能不懂的6个核心技术

  • 2021-04-19
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2020年趋势报告

近年来,女性社会地位提高、独立自主实现成功与消费行为勾连。“ 她经济”时代的到来,使得女性消费主义概念渗透到了生活和娱乐的各个方面,女性在追求高生活品质的同时,生活习惯、消费观、恋爱观等都发生着潜在的变化。

  • 2021-04-17
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煤炭工业互联网及其关键技术

煤炭工业互联网( Coal Industry Internet,CII) 拥有快速、安全、绿色等优点,是煤炭行业向智能 化转型的重要支撑。我国煤炭工业互联网尚处在初级阶段,存在技术体系不明晰、信息交互时延高、 信息安全保障难等问题。针对以上问题,首先分析了煤炭工业互联网对煤炭行业及保障国民经济发 展的重要意义; 总结了煤炭工业互联网的国内外研究现状,归纳出国内外研究人员在煤炭工业互联网 领域进行的探索及取得的研究成果。根据我国智慧矿山建设实际需求,构建了煤炭工业互联网体系 架构,分为设备感知层、IaaS 层、PaaS 层、SaaS 层和云边端协同 5 个层次,推动形成涵盖煤炭生产、物 流、消费等领域的工业生产制造和服务体系; 进一步明确煤炭工业互联网信息安全、技术体系、信息传 输、生态环境等重点发展领域,指出了我国煤炭工业互联网在上述领域中存在的问题,并总结分析了 解决上述问题的发展方向。最后,提出了煤炭工业互联网安全防护、数字矿山基础信息平台、煤炭工 业互联网数据中台、矿山中央控制系统、5G+煤炭工业互联网等关键技术及其发展思路,以推动矿山 智能化建设,促进煤炭行业高质量发展。

  • 2021-04-17
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最新石油化工技术进展与趋势

受新冠肺炎疫情大流行的影响, 2020 年全球石油化工行业盈利水平有所下降,但整体仍在高位运行。乙烯产能持续稳步增长,石化原料更趋于多元化和轻质化。低成本石化生产技术、合成树脂催化剂、塑料回收、绿色化工与环保等技术取得了较大的进展,预计未来石化行业仍将在绿色环保、化工智能化、大数据融合等方面深度发展。

  • 2021-04-16
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IBM-工业企业的数字化转型:决策模型是转型核心,响应时间是衡量标准,用户体验是终极目标-2020.6-10页

作为工业制造的最佳参照,军事上的数字化变革为企业转型带来深刻启示,决策模型是转型核心,响应时间是衡量标准,用户体验是终极目标

  • 2022-08-26
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基于5G的智慧驾驶

未来5年智能网联用户年均30%左右的增速,届时,用户规模将突破5000万辆,渗透率将达到20%以上,车联网市场规模达到200亿美元

  • 2022-07-22
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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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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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