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数据中台-知识图谱平台

随着科技的不断发展,信息化从IT时代迈入DT时代,不管是数据的增量还是增速上都进入了一个全新的阶段,大部分规模企业和政府部门已经在构建发展大数据平台。如何高效利用数据,快速挖掘数据价值,将数据快速转变为业务知识,让数据赋能业务应用是各行业面临的难题。

  • 2024-02-14
  • 阅读279

数据中台-元数据管理

平台元数据具备采集多种数据库类型数据的能力;支持Hadoop生态圈;支持FTP。

  • 2024-02-14
  • 阅读192

数据中台-数据综合治理平台

数据综合治理平台融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、血缘管理、数据安全管理、数据生命周期管理等产品模块,各产品模块可独立或任意组合使用,打通数据治理各个环节,快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。

  • 2024-02-10
  • 阅读252

数据中台-数据分层管理系统

数据通过数据集成,进入到数据中台的数据仓库后,可根据需求进行分层分类管理。数据分层分类是指将数据按照不同的主题、类型、来源等进行分类,形成多个具有逻辑关系的数据存储层级。数据分层管理是一种数据管理和组织,它将数据按照不同的层次进行分类和组织,以便更好地管理和使用数据。

  • 2024-02-14
  • 阅读209

数据中台—数据标签系统

随着互联网,物联网技术的发展,大数据时代来了。大数据时代带来的变革影响着我们生活和工作的方方面面。 越来越多的数据使得在数据中挖掘有价值的信息变得越来越难以以人工的方式进行,然而即使使用计算机技术,在海量的数据中寻找自己想要的数据依然是一件困难的事情,而从数据中不基于人的加工直接产生可用性价值在短期内依然是一个暂时看不到曙光的难题。因此,通过有效的大数据处理技术、手段快速提取使用者关注的数据成为了一个迫切的需求。

  • 2024-02-10
  • 阅读254

数据中台-数据加工处理平台

数据加工处理是实现数据标准化的过程,包括了数据的提取、清洗、关联、比对、标识、对象化等操作,支持实时计算和离线计算,支持批量处理操作。数据传输过程支持分布式数据传输方式。在数据处理过程中,引入人工智能技术,实现结构化和非结构化数据的处理,采用图计算和内存计算技术,实现数据的价值提升。在数据处理过程中,引入模型体系和标签工程和知识图谱技术,进一步提升数据价值密度,为数据智能应用实现数据增值、数据准备、数据抽象。

  • 2024-02-14
  • 阅读661

利用TuGraph图数据库搭建图应用

今天分享的主题是如何使用 TuGraph 图数据库搭建图应用,希望帮助大家快速上手 TuGraph 的使用,并搭建一个满足自己需求的图应用产品。

  • 2024-03-19
  • 阅读188

音乐驱动数字人技术详解

本文主题为音乐驱动数字人的算法和实践。 主要围绕下面四点展开: 1. 音乐驱动体系 Music XR Maker 2. 音乐生成数字人舞蹈 3. 歌声驱动数字人口型 4. 歌声驱动数字人歌唱表情

  • 2024-03-19
  • 阅读434
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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。

  • 阅读408
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2026阿里云AI十大技术进展

模型架构是大语言模型处理和理解信息的“大脑结构”,其创新直接决定了模型的认知上限与应用边界。 2025 年,我们实现了若干核心突破:在注意力机制方面,通过引入门控注意力机制与线性注意力优化, 显著缓解了长序列处理中的注意力沉没与计算效率问题;在稀疏化架构方面,提出全局批次负载平衡 策略,释放了 MoE 模型中专家的深度专业化潜力。这些基于模型底层逻辑的创新,为大模型在长文 档分析、复杂任务处理和多模态交互等业务场景的深度应用奠定了坚实可靠的技术基石。

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2026年AWE中国展前专题报告

展品范围:综合品类消费电子、白色家电、智能电视、3C数码等智能家居科技公园、智能家居系统、智能硬件、物联网、智能汽车、机器人设备、虚拟/增强现实、人工智能、可穿戴设备等厨卫电器、厨房电器、卫浴电器等厨卫电器生活电器厨房电器、卫浴电器、厨房小家电、个人护理电器、美容电器、保健电器等生活电器厨房小家电、个人护理电器、美容电器、清洁电器、保健电器等环境及健康家电空调、空气净化器、饮水电器、家用新风系统等综合品类白色家电、零部件等白色家电及配件白色家电、零部件及配套产品海尔体验馆

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2026年法律服务行业发展趋势报告:AI入局,法律服务行业增长从“偶然”走向“必然”

在法律服务行业,AI的核心目标已不再是简单的降本增效,而是重塑业绩增长曲线。探迹法律服务版致力于加速这一进程,用AI为行业提效、为律师减负,使专业服务回归价值,最终实现“让法律服务增长成为必然"的行业愿景。

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2026年OpenClaw蓝皮书:人人都能拥有的AI常驻助手

2025年,国务院《关于深入实施"人工智能+”行动的意见》明确提出:到2027年,智能体等AI应用的普及率超过 70%。掌握AI Agent,已不再是技术人员的专属议题,而是每位公民和机构都需要面对的时代课题。

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