最近，数据湖的概念非常热，许多前线的同学都在讨论数据湖应该怎么建？有没有成熟的数据湖解决方案？各大厂商的数据湖解决方案到底有没有实际落地的案例？怎么理解数据湖？数据湖和大数据平台有什么不同？带着这些问题，我们尝试写了这样一篇文章，希望能抛砖引玉，引起大家一些思考和共鸣。
基于tee的物联网设备安全防护体系研究
把区块链作为核心技术自主创新重要突破口加快推动区块链技术和产业创新发展6大应用场景:拓展区块链在各领域的应用。要利用区块链技术探索数字经济模式创新，为打造便捷高效、公平竞争、稳定透明的营商环境提供动力，为推进供给侧结构性改革、实现各行业供需有效对接提供服务，为加快新旧动能接续转换、推动经济高质量发展提供支撑。
关于数据架构，包括提出数据架构管理是贯彻和维护数据治理的职能单元，和数据资产互为HOW和WHAT的关系。今天我们再谈数据架构，主要是想谈谈近期工作推进过程的当下，对于数据架构的新的理解和认识。
面向2025 年电动汽车发展，乘用车将迎来TCO平价时代，消费者对电动汽车的接受度提高，续航里程和充电便捷度为关键购买要素。 从电动车技术层面看，相同尺寸下，能量密度提升带来的电量增加是解决续航问题的有效举措，电池电压升高带来的快充能力提升是解决充电便捷度的关键要素。
数字能源产业智库是一个由数字能源产业专家联合创立的学术智囊团。通过联名白皮书、学术报告、政策解读等方式，聚合产学研顶尖力量，论道新趋势，解读新技术，分享新实践，共同寻求能源问题最优解；发挥行业影响力，牵引能源产业链合作共赢；推进行业绿色化、数字化转型，合力促进碳中和目标达成。
现有基于计算机架构所开展的安全技术已经远远不能满足扩展到万物互联的网络空间安全挑战。当今所有 组织机构现有安全防护措施应对新型威胁的能力正面临着严重的挑战。新一代安全技术如何与时俱进，以应对 新形势下网络空间安全威胁，是当今企业、厂商乃至全社会关注的焦点。
中国大数据白皮书指出:“虽然大数据已经成为全社会热议的话题,但到目前为止，大数据尚无公认的统一-定义。 大数据白皮书认为,认识大数据,要把握“资源、技术.应用”三个层次。
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
人社一体化大数据体系建设方案人社一体化大数据体系建设方案人社一体化大数据体系建设方案人社一体化大数据体系建设方案人社一体化大数据体系建设方案人社一体化大数据体系建设方案人社一体化大数据体系建设方案
智算中心建设导则智算中心建设导则智算中心建设导则智算中心建设导则智算中心建设导则智算中心建设导则智算中心建设导则智算中心建设导则智算中心建设导则智算中心建设导则
报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题，从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状，深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径，提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。
报告重点聚焦低空产业，提出低空产业的体系架构，探讨低空产业发展现状、路径及挑战，提出低空产业下一步发展思考和建议。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
