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分布计算大数据机器学习系统研究进展

要实现高效的大数据机器学习,需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来,大数据浪潮的兴起,推动了大数据机器学习的迅猛发展,使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统;在此基础上,进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus(大章鱼)。

  • 2021-12-30
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中国云计算产业发展与应用白皮书

《中国云计算产业发展白皮书》提出,持续强化政府推动,以“5G+云+AI”技术融合推动数字经济发展,按不同层级区别划分应用云计算技术,构建开放的云生态等建议,以期进一步推动城市智能升级和企业智能转型,并实现高质量、可持续。

  • 2021-12-15
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中经报智库2021年最受欢迎的数字银行应用体验指数白皮书35页

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  • 2021-12-14
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整理最全智能化弱电行业现行标准和规范

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  • 2021-12-15
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智能交通设计培训资料,可编辑

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  • 2021-12-13
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【机械设计】机械设计培训-第三讲-三相、伺服、步进电机

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  • 2021-12-08
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赛迪智库6G全球进展与发展展望白皮书35页

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  • 2021-11-22
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建筑智慧工地的应用

智慧工地是指运用信息化手段,通过三维设计平台对工程项目进行精确设计和施工模拟,围绕施工过程管理,建立互联协同、智能生产、科学管理的施工项目信息化生态圈,并将此数据在虚拟现实环境下与物联网采集到的工程信息进行数据挖掘分析,提供过程趋势预测及专家预案,实现工程施工可视化智能管理,以提高工程管理信息化水平,从而逐步实现绿色建造和生态建造。

  • 2021-11-08
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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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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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