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大数据分析与挖掘

2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币,同比增长30%;预计2018-2020年增速将保持在30%以上。大部分企业均已意识到数据分析对企业发展的重要性。近四成的企业已经应用了大数据。与2016年相比上升4.5%√金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。企业应用大数据所带来的主要效果包括实现智能决策、提升运营效率和改善风险管理。

  • 2021-04-20
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5G行业虚拟专网网络架构白皮书2020年

随着行业数字化变革席卷全球,包括制造业、交通、能源、医疗卫生、媒体、金融等在内的各行各业都在积极探索其数字化转型道路,在数据采集、数据传输、数据应用三个方面寻求新技术的突破。当前,蜂窝移动通信技术演进到5G时代,网络带宽、时延及可靠性、连接数等技术能力指标大幅提升,面对行业领域供给侧技术的发展与需求的旺盛,5G将有效使能行业数字化建设,并逐渐成为热点。

  • 2021-04-19
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中国大数据及人工智能领域人才发展报告

人才需求和人才供给一样,也是现代经济学中"供给和需求"范畴引入人才学后产生的新概念。

  • 2021-04-19
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赛迪2021年5G发展展望白皮书

赛迪2021年5G发展展望白皮书

  • 2021-04-19
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我国大数据产业前景趋势与投资规划分析简报

目前,IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布,有做服务器和底层系统的,有做软件的,有做应用的,大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业,如联想、华为,也要向大数据转型,提供低成本、低能耗的大型存储器,这是大数据产业的基础。

  • 2021-04-17
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低秩稀疏矩阵优化问题的模型与算法

低秩稀疏矩阵优化问题是一类带有组合性质的非凸非光滑优化问题. 由于零模与秩函数 的重要性和特殊性, 这类 NP-难矩阵优化问题的模型与算法研究在过去?几年里取得了长足发 展. 本文从稀疏矩阵优化问题、低秩矩阵优化问题、低秩加稀疏矩阵优化问题、以及低秩张量 优化问题四个方面来综述其研究现状; 其中, 对稀疏矩阵优化问题, 主要以稀疏逆协方差矩阵估 计和列稀疏矩阵优化问题为典例进行概述, 而对低秩矩阵优化问题, 主要从凸松弛和因子分解 法两个角度来概述秩约束优化和秩 (正则) 极小化问题的模型与算法研究. 最后,总结了低秩 稀疏矩阵优化研究中的一些关键与挑战问题, 并提出了一些可以探讨的问题。

  • 2021-04-17
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58商业数据应用实践

介绍商业数据仓库从0-1以及1-N的建设和演进过程,分享技术架构不断迭代升级带来的技术满足感,解惑商业业务理解上的迷茫。在商业数仓第一阶段主要建设数据稳定性、准确性和及时性;第二阶段主要围绕数据丰富度进行建设;第三阶段主要是围数仓的体系化、产品化的建设

  • 2021-04-17
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网易实时数仓实践与展望

随着大数据技术的进步,各种计算框架的涌现,数据仓库相关技术难题已经从离线数仓逐渐过渡到实时数仓,越来越多的企业对数据的实时性提出了严格的要求,如何满足企业的低延时的数据需求,如何看待批量处理和实时处理的关系,实时数仓应该如何分级,各家可能都有自己的理解,本文主要介绍网易的实时计算平台的建设实践以及网易对于实时数仓方面的一些规划及展望,希望能够起到抛砖引玉的作用。

  • 2021-04-17
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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