传统的并行计算方法主要从体系结构和编 程语言的层面定义了一些较为底层的并行 计算抽象和模型，但由于大数据处理问题 具有很多高层的数据特征和计算特征，因 此大数据处理需要更多地结合这些高层特 征考虑更为高层的计算模式。
海量存储技术已经不是单台的存储设 备。因此，要求统一平台的数据管理产品能够整 合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上， 结合虚拟化软件对存储资源进行管理。
数据集成（Data Integration）是把不同来源、 格式的数据有 机地集中起来， 通过一致的、 精确的表示法， 对同一种实体 对象的不同数据做整合的过程。
数据采集：是指从真实世界中获得原始数据的过程。 ？它是大数据分析的入口，所以是相当重要的一个环节。 ？大数据采集与预处理是获取有效数据的重要途径，也是大 数据应用的重要支撑
数据最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位： bit（位）、Byte（字节）、KB（千字节）、MB（兆）、GB、TB、 PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
数据预处理：通过数据预处理工作，可以 使残缺的数据完整，并将错误的数据纠正、多余 的数据去除，进而将所需的数据挑选出来，并且 进行数据集成。
大数据处理需要拥有大规模物理资源的云数据 中心和具备高效的调度管理功能的云计算平台的 支撑。 从某种观点上看，没有计算机的云计算技术，就 不会有大数据的被分析和利用。
在大数据时代，建立在相关关系分析法上面的预测是大数据 的核心。如果A和B经常一起发生，那么当B发生时，我们就 可以预测A也发生了，至于为什么会这样，在某些应用上， 已经没那么重要了。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测，但实际应用中可能存在的复杂工况条件，如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论，未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。
电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位，为了研究这一问题，本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证，可以得到以下结论。
国内智能化安全运营正处在一个充满机遇和挑战的关键发展阶段。A 技术的深度赋能、自动化水平的持续提升、数据驱动理念的深化、应用场景的不断扩展、人机协同模式的探索、云化与 Saas 化的加速、量化管理的普及以及生态合作的深化，共同勾勒出IS0C未来的发展蓝图。企业应积极拥抱这些趋势，克服挑战，构建面向未来的智能化安全运营体系，以应对日益复杂的网络安全威胁，保障数字化转型的顺利进行。
英伟达（NVIDIA）自1993年创立以来，以技术前瞻性和生态构建能力重塑计算产业格局。经历1999年纳斯达克上市奠定资本基础后，公司在2006年推出革命性的CUDA并行计算架构，突破性地将GPU应用边界从图形渲染拓展至高性能计算领域，为后续人工智能革命埋下关键伏笔
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