随着企业加速数字化升级，越来越多的系统架构采用了分布式的架构，主要目的是为了解决集中化 和互联网化所带来的架构扩展性和面对海量用户请求的技术挑战。
OceanBase 数据库是一个原生的分布式关系数据库，它是完全由阿里巴巴和蚂蚁集团自主研发 的项目。OceanBase 数据库构建在通用服务器集群上，基于 Paxos 协议和分布式架构，提供金融 级高可用和线性伸缩能力，不依赖特定硬件架构，具备高可用、线性扩展、高性能、低成本等核心 技术优势。
关于计算机视觉如何通过OCR实现图文结构的理解和探索。同时是图片数据结构化的基础,端到端的低成本标注方案 结合空间和语义的结构理解
像 MySQL、PostgreSQL 都是非常出名的产品，以及像 AWS 的 Aurora，还有阿里 云的 PolarDB、OceanBase 等等，都在这个领域里面占据了比较高的市场影响力。
Quick Analytics Plus 是由阿里巴巴推出的一站式流量日志采集-应用数据分析的数据统 计和分析产品。 企业客户通过使用 Quick Analytics Plus，可以定制专用的日志采集 SDK 并将其集成到企 业自有的应用中，洞察用户在终端应用内的行为，定义/管理日志埋点，验证/监控采集到的 日志。同
在大数据驱动和企业数字化化转型的今天，消费者资产已经成为企业最终重要的资产之一， 可是在消费者资产管理和运营过程中，或多或少的遇到如下的问题和挑战：
Quick BI 是专为云上用户量身打造的智能数据分析和可视化服务产品，帮助企业快速完成从 传统的数据分析到数据云化+分析云化的转变，将企业的业务数据产出后以最快的速度被推 送到各组织侧消费使用。
Quick Stock 覆盖了货品生 命周期，在企划阶段提供品类结构调整和新品研发建议，让企业更有方向性地研发货品，抢 占市场未来先机；在生产阶段提供产销协同建议，让工厂根据市场需求科学生产货品，提升 供给侧和需求侧的协同效率；
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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