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数据存储类型分析

云计算具有很强的知识性和专业性。对于业外读者来说,云计算可谓“博大精深”业外公众要学习云计算,有必要循序渐进地学习有关云计算的一系列基础知识。本文作为《漫话云计算》系列文稿和笔者学习云计算的笔录之一,供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢!

  • 2024-01-19
  • 阅读201

工业数据中心的场景需求分析及技术应用白皮书

为贯彻落实国家大数据发展战略,促进工业数字化转型,本白皮书聚焦先进制造业、能源业、建筑业等工业行业,通过梳理工业数据中心的现状及场景需求并进行研究分析,探索研究工业数据中心全技术架构体系热点技术推广,凝练工业数据中心赋能我国重点工业行业升级改造的贡献成效,解析工业数据中心未来发展趋势,最终输出针对工业领域数据中心在推动工业互联网高质量发展的场景需求分析及技术应用白皮书

  • 2024-01-18
  • 阅读403
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  • 36页
  • pdf

电力行业智慧供应链白皮书 2023 -智链未来 慧聚生态

能源电??业是建设现代化经济体系的重要基础和?撑,肩负着推进能源?产和消费?命、构建清洁低碳、安全?效的能源体系的历史重任,从电?改?的现状和进程来看,电??业发展过程中仍?临严峻的挑战。传统电??业急需通过数字化技术形成新的核?竞争?,在保障数据安全和流程安全的前提下,实现运营优化,升级电?规模和效能以满??益增?的?电需求,捕捉消费者价值主张以开拓新业态创收。IDC调研显?,运营和管理优化、?持新业务拓展以及提升服务体验是电??业数字化转型的前三?驱动?。

  • 2024-01-18
  • 阅读555
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  • 44页
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大数据平台大数据治理解决方案(27页)

大数据平台大数据治理解决方案(27页),大数据平台大数据治理解决方案(27页),大数据平台大数据治理解决方案(27页)

  • 2024-01-18
  • 阅读314
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  • 27页
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大模型技术深度赋能保险行业白皮书 2023

白皮书系统阐释了大模型技术与保险在底层逻辑上存在的天然契合性。一方面,大模型技术充分利用互联网上的一切数据,从而具备更高的准确性、更强的泛化能力、更低的应用门槛,实现了在传统深度学习基础上的性能飞跃,满足了各行各业在多元场景中的应用需求;另一方面,保险天然就与数据紧密相连,丰富的应用场景使得保险成为大模型技术的绝佳应用领域。

  • 2024-01-17
  • 阅读851
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  • 77页
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大模型安全解决方案白皮书 2023

本白皮书旨在全面探讨大模型安全风险,并为各界提供指导,以确保大模型在广泛应用中的安全性和可信度。通过深入剖析大模型领域的安全挑战,我们可以制定切实可行的措施,确保大模型在为人类创造价值的同时,也能够保障个人隐私、社会稳定和信息安全

  • 2024-01-17
  • 阅读1498
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  • 61页
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电力系统可视化图形开发

ePowerGraph SDK 图形开发包提供了基于 Qt5.x 的若干 C++程序库在程序库中提供了 G 语言、E 语言、SVG 的解析及显示引擎,使得能够简单高效地对电力系统图模进行显示、交互及编辑 在开发之前,请阅读《电力系统图形描述规范》、《基于 SVG 的公共图形交换格式》和《电力系统数据标记语言》,了解 G 语言、SVG和 E 语言的基本概念

  • 2024-01-18
  • 阅读277

2024年数据中心能源十大趋势白皮书-华为-2024.1-25页

数据中心当前处于一个快速发展和技术变革的特殊时期,全新的人工智能应用正在重塑整个世界,为社会带来便捷的同时,也为数据中心的发展带来了新的机遇和挑战。智能算力的爆发式增长,对数据中心提出了大算力、高性能的新需求,并为数据中心的发展提供了强劲的动力和更加广阔的空间。

  • 2024-01-17
  • 阅读349
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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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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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