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大数据分析算法

在工业生产过程中,-些分析任务必须实时处理,例如生产线上的产品错误的实时发现和纠正、设备故障的实时监测和修理。获取实时数据这些任务需要使用生产线的实时数据,只有这样,使用的数据才能体现出产品或者设备的当前状态。

  • 2021-04-26
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AQS原理

AQS(队列同步器),是用来构建锁或者其他同步组件的基础框架,它实现了同步状态的管理,线程的排队,等待与唤醒等底层操作。AQS定义两种资源访问方式:Exclusive(独占,只有一个线程能执行,如ReentrantLock)和Share(共享,多个线程可同时执行,如Semaphore/CountDownLatch)。本篇将讲解AQS对独占锁的实现!

  • 2021-04-26
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《大数据实时处理技术以及其应用》(1)

京东拥有覆盖企业全部价值链的稳定系统,通过持续优化打造开放平台,全面提升用户体验。工作进程,负责启动task,以及通过zeromq进行tuple的分发,与接收。

  • 2021-04-26
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宋文欣-硅谷数据中台建设

数据中台的概念如今在国内风靡一时,而人们渐渐开始有这样的疑问:中国的数据中台市场如此火热,而国外的数据中台却没有什么声音。事实并不是这样,硅谷的公司其实已经早于中国建设了所谓的”数据中台“。只不过,在国外,并没有数据中台这个称谓,而是统一以数据平台的名称命名,但是这个数据平台已经具备我们所说的数据中台的全部功能。那么,作为全球技术风向标的硅谷企业的“数据中台“到底什么样,他们的“数据中台”是如何建设的?想必很多人对此多充满着好奇和疑问

  • 2021-04-25
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应急管理部:“工业互联网+危化安全生产”试点建设方案

应急管理部办公厅印发《“工业互联网+危化安全生产”试点建设方案》,要求坚持系统谋划、试点先行,打造一批应用场景、工业APP和工业机理模型,力争通过三年时间的努力,构建“工业互联网+危化安全生产”的初步框架

  • 2021-04-25
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数据中心运维管理方案

某数据中心的基础运维工作主要包含包括四个部分:基础环境、网络、服务器存储和基础软件。 其中第一部分机房基础环境部分,包含机柜位置、空调、消防、安防、弱电、UPS等最基础的机房环境设施。需要对这些基础环境部分进行运维维护,确保整个机房环境正常稳定。

  • 2021-04-25
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工业机器人技术全解析

1920年,捷克剧作家卡里洛·奇别克在其科幻剧本《罗萨姆万能机器人制造公司》(Rossum's Universal Robots)首次使用了ROBOT这个名词,之后便成为机器人的代名词。

  • 2021-04-24
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全国工业废水零排放解决方案及资源化利用

2008年2月28日全国人民代表大会常务委员会修订通过的《中华人民共和国水污染防治法 》规定了水污染防治应当坚持预防为主、防治结合、综合治理的原则,优先保护饮用水水源,严格控制工业污染、城镇生活污染,防治农业面源污染,积极推进生态治理工程建设,预防、控制和减少水环境污染和生态破坏。国家鼓励、支持水污染防治的科学技术研究和先进适用技术的推广应用,加强水环境保护的宣传教育。县级以上人民政府环境保护主管部门对水污染防治实施统一监督管理。

  • 2021-04-24
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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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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