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数据治理系列5:浅谈数据质量管理

“数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。数据质量管理的终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值,并最终为企业赢得经济效益。”——以上内容摘自百度百科。

  • 2021-09-14
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企业架构导论

企业架构(Enterprise Architecture),简称EA。是指对企业事业信息管理系统中具有体系的、普遍性的问题而提供的通用解决方案,更确切的说,是基于业务导向和驱动的架构来理解、分析、设计、构建、集成、扩展、运行和管理信息系统。复杂系统集成的关键,是基于架构(或体系)的集成,而不是基于部件(或组件)的集成。有效的企业架构对企业的生存和成功具有决定性的作用,是企业通过IT获得竞争优势的不可缺少的手段。

  • 2021-09-08
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02J503-1常用建筑色

02J503-1常用建筑色

  • 2021-09-06
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光刻机:半导体工业最耀眼的明珠

光刻机是在半导体领域必不可少的设备,无论生产制造什么样的芯片,都脱离不了光刻机,如果说航空发动机代表了人类科技领域发展的顶级水平,那么光刻机则是半导体工业界最为耀眼的明珠,其具有技术难度最高、单台成本最大、决定集成密度等特点。

  • 2021-09-06
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数据架构真的那么重要吗?

数据架构侧重于技术和基础设施设计,而数据治理则包括人员、过程、工作流以及支持治理所需的体系结构。因此,尽管数据架构对数据治理至关重要,但它只是更广泛的整体中的一小部分。数据治理和数据架构之间的区别可以比作关于故事中从不同的视角看大象:“五个老人在看大象。一个人看到大象的尾巴,他认为大象看起来像一根绳子。有人看到树干,就说像蛇;有人看到脚,就说像树干,他们都是对的。”每个人都从自己独特但有限的位置看到整个大象。我认为,在数据治理方面,很多技术人员常常会感到困惑,一些IT人员将数据架构视为数据治理,但其范围远不止于此。一旦你将组织、流程、人员和文化纳入其中,你就更有可能成功。数据治理是数据架构发挥作用的总体框架。我认为数据治理是更广泛的,它包括组织、人员和过程,而且在很大程度上创造了一种数据驱动的文化。

  • 2021-08-31
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人工智能vs人类智能小传

Alphago代表的深度网络人工智能体现了AI逐步进入未知领域的强大能力, 因此有人堪忧有人喜乐, 却极少有人戳中要害。说AI比人牛是因为它下围棋比人厉害? 说AI离真正的智能很遥远是因为它不能创造吗? 是因为它只擅长形式逻辑? 是因为它没有自我意识? 而深度网络代表的这波人工智能风潮代表的是一种局部的演进,还是未来的一扇大门打开?

  • 2021-08-10
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智能制造体系规划(三)-规划原则及实施

智能制造体系规划(三)-规划原则及实施

  • 2021-07-16
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车辆定位智能调度及视频监控管理系统

道路运输是综合运输体系的基础,在现代交通运输业发展中具有举足轻重的作用。改革开放以来,道路运输生产力持续快速增长,但发展形态粗放的问题没有根本解决。面向未来,必须加快转变发展方式,迈向发展现代道路运输业的新阶段。

  • 2021-07-01
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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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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

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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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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