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大数据模型构建平台介绍v1.0图文.ppt38

借助本次模型重构的契机,依据模型设计的全流程,推出大数据模型构建平台(Big Data Modeling Platform,简称BDMP),旨在利用IT化的手段,沉淀建模经验,提升工作效率,让模型构架更加专业、规范,后期管控及维护更加方便快捷。BDMP将成为我们在模型建设中的一把“利刃“。

  • 2021-06-23
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IDC及云计算知识大全

IDC机房的盈利模式非常简单,就是出租。利润=出租收入-固定资产折旧-运营费用。出租收入与出租率和单个机柜的出租价格有关。

  • 2021-06-23
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大数据分析基础与IBM应用案例【18525】

大数据最早出现在互联网企业,当前在互联网企业应用的也比较成功,较好的解决了他们的问题。社交媒体的总账户数将超过全球人口的总数。从陈述和内容上看,这些数据也有很大的不确定性。

  • 2021-06-23
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大数据处理引擎资料

就大数据集而言,对典型的迭代机器学习、图计算等应用,Spark版本比基于MapReduce、Hive和Pregel的实现快上十倍到百倍。其中内存计算、数据本地性(locality)和传输优化、调度优化等该居首功。

  • 2021-06-23
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数字化变电站继电保护系统的可靠性建模研究

数字化变电站继电保护系统的可靠性建模研究

  • 2021-06-23
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CIR大数据分析系统

从大量数据中快速的发现异常/故障信息对数据进行图形化展示,便于查阅多方位采集信息,还原故障环境,对大量数据进行建模分析,找出规律,进行预警。

  • 2021-06-23
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Google云计算原理与应用

Client与Chunk Server之间直接传输数据流,同时由于文件被分成多个Chunk进行分布式存储Client可以同时访问多个Chunk Server,从而使得整个系统的I/0高度并行,系统整体性能得到提高。

  • 2021-06-23
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HP云计算讲座

云计算这个名词可能是借用了量子物理中的“电子云”(Electron Cloud)强调说明计算的弥漫性、无所不在的分布性和社会性特征。

  • 2021-06-23
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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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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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