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人脸检测技术演进史

本次分享题目为人脸检测技术演进史,包括近期的论文分享、人脸检测主要的研究方向及未来的发展方向。主要分为以下四大部分: 全文目录: 1. 人脸检测任务介绍 2. 论文分享 3. ModelScope应用 4. 未来工作展望

  • 2024-03-17
  • 阅读235

基于知识图谱的根因分析方法与应用

导读 随着大数据与人工智能的发展与潜能的进一步释放,新技术对制造业的赋能已变得尤为重要与普遍。在制造业的质量与可靠性领域,积累了大量的原始资料与数据,为人工智能在该领域的应用创造了条件。基于知识图谱的根因分析方法,将充分利用这些数据,为制造业进一步的赋能。本文将分享达观数据主导的基于知识图谱的根因分析方法的应用。

  • 2024-03-18
  • 阅读517

从ApacheDoris到SelectDB:下一代云原生实时数仓的演进

本次分享的题目是从 Apache Doris 到 SelectDB,从开源数仓走向下一代云原生数仓的演进之路。分享内容首先介绍 Apache Doris,然后分析在云时代下数据分析需求有什么样变化,为何要做 SelectDB,SelectDB 是怎样一个下一代云原生数仓。

  • 2024-03-18
  • 阅读216

基于统一语义层构建的智能化数据分析平台

本次分享的主题是“基于统一语义层构建的智能化数据分析平台”,主要包括以下几大部分: 主要内容包括: 1. 业务场景 2. 系统架构 3. 重要模块 4. 产品介绍

  • 2024-03-18
  • 阅读189

华为云实时数据湖查询优化

本文将介绍华为云在实时数据湖查询方面的优化以及一些建议。主要内容包括四大部分: 1. 华为云数据湖介绍 2. Hudi查询能力介绍 3. 华为云基于Hudi的性能优化 4. 未来规划

  • 2024-03-18
  • 阅读193

超写实数字人技术探索

在虚拟世界中创造真假难辨的实时3D人类角色,彷佛隔着屏幕真得有一个人可以互动,一直都是图形学界的圣杯性问题之一。在社会大众的朴素理解中,这种超写实品质的渲染,是一种进阶问题,是需要把“赛璐璐”、“次世代”的技术做到极致才能挑战的。但事实上,制作“赛璐璐”、“次世代”,和制作超写实虚拟人,是目的相似但原理和手段截然不同的两种问题,正如用笔写字和用电脑打字一般。

  • 2024-03-18
  • 阅读239

数仓Onedata体系建设方法论

本文分享主题为数仓Onedata体系建设的方法论。主要内容包括: 全文目录: 1. 方法论体系 2. 数据建模流程工艺 3. 实践案例 4. 心得总结

  • 2024-03-18
  • 阅读226

电力行业知识资源建设及场景化应用

电力大数据时代的来临,使得基于人工智能、云计算、物联网的技术在电力行业之中得到了广泛的应用。而对于各个行业的创新与发展而言,知识图谱技术成为全新动力,针对电力领域知识图谱方面的研究却很少。本文聚焦在电力行业,以整合行业内知识资源为目标构建知识图谱,提供了场景化专业知识搜索、精准知识推送、决策支持等形态的知识应用,服务于该行业内的从业人员、企业机构及行业决策者。本文将分享知识图谱在电力行业应用上的一些探索和实践。

  • 2024-03-18
  • 阅读565
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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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