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传统分析与大数据分析的对比

传统分析对已知的数据范围中好理解的数据进行分析。大多数数据仓库都有一个精致的提取、转换和加载(ETL)的流程和数据库限制,这意味着加载进数据仓库的数据是容易理解的,洗清过的,并符合业务的元数据。传统分析是建立在关系数据模型之上的,主题之间的关系在系统内就已经被创立,而分析也在此基础上进行。

  • 2021-04-27
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F反压剖析

反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率。

  • 2021-04-17
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“5G+智慧公路” 交通运营与安全白皮书

《“5G+智慧公路”交通运营与安全白皮书》系统分析了我国公路的发展现状及主要运营安全问题,并结合5G、物联网、车联网等技术,提出基于物联专网的智慧养护与工程健康监测系统解决方案和基于车路协同的无信号控制平交口实时风险预警系统解决方案,旨在全面提升公路运行状态的实时感知能力、路网协同管理能力以及智慧服务能力,助力交通行业实现应用效能提升,并进一步降低交通事故发生概率。同时,切实提升5G网络技术在交通领域融合发展与应用水平。

  • 2021-07-04
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5g无线工厂网络

在无线工厂网络与无线仪表网络协同运行的情况下,工厂人员很快就意识到它们的诸多优势(图3)。例如,利用现场移动工作人员的应用程序,工厂人员可以访问控制系统数据,通过提高运行人员和工程工作流程的效率,回路调试时间最多可以缩短50%。诸如位置监控之类的其它应用,可以显著改善事故期间的整合,而且无线摄像机可以提供显著的安全性和运行收益。

  • 2021-06-30
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华为行业数字化转型方法论白皮书

数字化转型势在必行,这已成为所有企业CIO的共识。但在现实中,很多数字化转型计划还是陷入重重困难,其原因大多在于企业内部对数字化转型的认知还不够透彻。尤其是对于那些业务正处于发展和上升期的公司,各个部门的负责人往往认为:我的业务很好,为什么要变?直到现在,同样的问题依旧在困扰着不少CIO。

  • 2021-06-23
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2019中国人工智能发展白皮书

随着国家政策的倾斜和5G等相关基础技术的发展,中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段,市场发展潜力巨大。数据显示,2019年中国人工智能核心产业规模就已超过510亿元,预计在2025年将达到4000亿元,未来有望发展为全球最大的人工

  • 2021-06-22
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2019年互联网运营行业生存现状白皮书

运营研究社与运营从业者共荣共存,每到年底,我们都会拿出十足的精力去了解运营人的生存现状。研究他们在过去的一年过得怎么样,如何才能够变得更好。

  • 2021-06-17
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工业互联网安全技术框架

工业互联网是互联网和新一代信息技术与全球工业系统全方位深度融合集成所形成的产业和应用生态,是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。

  • 2021-06-17
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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