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2020中国数据中台行业发展简析

数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性,是这个企业独有的且能复用的,它是企业业务和数据的沉淀,其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本,也是差异化竞争优势所在。

  • 2021-04-22
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智能家居技术全集

电力线将电能传到家中的各个房间,同时也将家中所有的电灯、电器连成了网络。用电力线做载体传输控制信号,这就是用电力载波实现的网络化控制: 如果需要多个器件响应个信号, 只需将它们设为同一个地址。索博在国际标准的XI0电力载波通讯协议基础上,针对中国的市场特 点,增加了些设计来完 善原来X10协议, 研制开发了适合在中国普 及推广的网络化智能家居控制系统,兼容X10协议 下的所有厂家的产 品,这就是SUPER X10电力载波网络化智能家居控制。

  • 2021-04-21
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2017年度中国生活服务电商市场数据监测报告

2017年中国生活服务电商交易 额达9986亿元,同比上半年4500 亿元增长21.91%。

  • 2021-04-19
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Talkingdata2020中国教育培训移动应用发展研究报告

学研智库联合中国领先的数据服务提供商TalkingData,通过调 取 2020 年 6-8 月 的 全 平 台 教 育 培 训 应 用 数 据(Android+iOS),以期用数据解读中国教育培训移动应用现状,帮助公众认识中国教育培训产业,为行业从业者决策提供数据支持和参考

  • 2021-04-18
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华为发布多域协同使能行业数字化转型白皮书_2021_

华为发布多域协同使能行业数字化转型白皮书_2021_

  • 2021-04-18
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机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择

正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾,并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议,用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法,比如模型评估和选择中的Holdout方法等;介绍了bootstrap技术的不同变体,通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计(performance estimates)的不确定性;在讨论偏差-方差(bias-variance)折中方案时,对比了留一交叉验证法(leave-one-out cross validation)和k-fold交叉验证法,并提供了在k-fold交叉验证中最优k值的选择技巧。

  • 2021-04-18
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TalkingData2018年移动互联网行业报告

随着互联网进入与产业进一步融合发展的新时代,以移动和OTT为代表的智能终端对人们的生活方式产生深远影响,一个全域互联的时代开始降临,挖掘细分人群价值和垂直场景价值逐渐成为行业共识。TalkingData结合数据维度和专家观点,推出《进击全域互联 掘金垂直场景——2018年移动互联网行业报告》(以下简称“报告”)。本报告从人群兴趣变迁、智能终端演进、互联网行业趋势等方面进行综合分析,旨在对移动互联网行业整体进行较为全面细致的解读。

  • 2021-03-29
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电信网络诈骗治理与人工智能应用白皮书2019年

近年来,我国电信网络诈骗活动猖獗,已成为影响人民群众安全感和幸福感的一大社会公害。根据党中央、国务院对防范治理电信网络诈骗工作有关指示要求以及工业和信息化部系列工作部署,信息通信行业相关单位和企业在工信部网安局指导下,紧跟反诈新形势新要求,不断创新思路举措,将人工智能等新技术广泛应用于防范治理技术能力建设中,取得了阶段性的明显效果。以“众智护网”2019年度防范治理电信网络诈骗创新示范项目评选为例,从入选项目情况看,基础电信企业、互联网企业、安全领域专业技术厂商等信息通信行业企业单位均开展了基于人工智能的技术防范体系研究、开发和建设工作,涵盖了网络侧、业务侧、用户侧等多方面的电信网络诈骗治理需求,并取得了良好的治理成效和社会效益。

  • 2021-03-28
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

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