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智能物联与数字化转型 -cloudera

智能物联与数字化转型

  • 2021-10-29
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2021年中国先进制造产业发展地图

2021年3月,工信部通过集群竞赛的方式,围绕新一代信息技术、高端装备、新材料、生物医药等重点领域,在全国遴选出25个先进制造业集群作为重点培育对象。不少省市在“十四五”规划中明确提出“制造业立市”“制造强省”,未来各地凭借产业发展基础及特色,培育发展先进制造业集群,将有效促进产业、创新、人才、资本、数据等资源在一定区域的集聚,增强区域和产业发展的协同性。

  • 2021-10-29
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技术架构的战略和战术原则

括了如何进行纯技术层面的分层、开发框架选择、语言选择(这里以 JAVA 语言为主)、涉及到各自非功能性需求的技术点(安全、性能、大数据)。技术架构是确定组成应用系统实际运行的技术组件、技术组件之间的关系,以及部署到硬件的策略。 技术架构面临最大的挑战是“不确定性”。在技术架构上,很多时候就会面临这种选择。是要选择业界最新的技术?还是选择团队最熟悉的技术?如果选择最新的技术,遇到新技术出了问题怎么解决?如果选择目前熟悉的技术,后续技术演进怎么办?这些都是架构师在做技术架构过程中需要考虑的。

  • 2021-10-29
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5G承载与数据中心光模块白皮书-终版

本次发布的《5G承载与数据中心光模块》白皮书在前面两版白皮书的研究基础上,结合5G承载、数据中心、以及全光接入网络对光模块的核心需求,研究技术方案和产业发展的基础共性问题,对新型光模块及核心光电子芯片的产业化能力进行评估验证并提出后续发展建议,推动5G承载、数据中心和全光接入光模块产业链协同有序发展。

  • 2021-10-29
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基于人工智能技术的区块链虚拟货币交易检测机制

针对虚拟货币操作的异常交易检测,提出了一种规则自学习及环境自适应的检测机制,基于 Louvain社区算法以及人工智能关联图识别技术实现对区块链异常交易行为的实时识别及检测,并通过试验验证WannaCry事件和Crynlocker病毒的交易监测运作,此检测机制的运用将大力增强我国金融监管与反欺诈的关键技术能力,提升监管效能。

  • 2021-10-29
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人工智能技术发展与主要国家技术布局

本文梳理回顾了人工智能历史上存在的三种技术路线——符号主义人工智能、联结主义人工智能、行为主义人工智能的发展现状,并探讨了世界主要国家在人工智能领域的布局,通过对比中、美、日、韩四国在人工智能领域发布的战略性政策文件,分析了四国在人工智能领域技术布局的异同,并着重分析了四国共同关注的知识驱动、类脑智能、可解释性三大技术,同时对我国人工智能发展提出了对策建议。

  • 2021-10-29
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人工智能技术赋能高质量服务探究

传统语音型的客服中心经历了资源整合、标准化确立的发展阶段,面对客户数量指数级的增长这样一个行业普遍现状,客户需求个性化、多元化、效率化这一基本事实,传统客服中心由成本中心向价值创造中心转型面临巨大挑战,增加客服数量的单一粗放式解决方案已经远远不能应对新时代的客户服务需求,甚至会带来更多的运营成本和管理问题。人工智能技术在前端通过识别理解客户意图,对客户进行分类传导,大幅度的提高了问题解决效率。

  • 2021-10-29
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人工智能技术在京东医疗风控领域落地实践

受到新冠肺炎疫情影响,互联网医疗行业的发展进入了加速期。由于在线医药服务便捷、快速,而且能够避免医院拥挤和排队等不愉快体验,公众的接受度在快速提高。越来越多的人选择了线上问诊,不过仍然存在一些顾虑,例如线上问诊是否规范?是否有标准流程对隔着网络的医生进行约束?问诊结果是否有针对性?是否有质量保障?针对这些问题,作为互联网医疗的从业者,同时又是算法工程师的我们能够做些什么工作来消除大众的疑虑呢?

  • 2021-10-29
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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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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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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