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大数据可视化分析综述

可视分析是大数据分析的重要方法.大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时,充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势,将人、机的各自强项进行有机融合,借助人机交互式分析方法和交互技术,辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧.主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发,分析了支持大数据可视分析的基础理论,包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论.在此基础上,讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、多维的可视化技术.同时探讨了支持可视分析的人机交互技术,包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向 Post-WIMP 的自然交互技术.最后,指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战.

  • 2021-04-16
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阿里云产品体系

企业级安全保障∶支持存储安全(BYOK存储加密)、访问安全(公网/VPC网络访问控制)、内容安全(镜像安全扫描)、交付安全(镜像加签、内容可信),99.95%服务可用性,提供端到端企业级安全保障。?全球分发加速∶支持全球多地域同步,保障跨海同步成功率99.95%。支持全球统一域名,确保智能就近拉取。?多场景分发提效∶ 支持大镜像按需加载提效 3 倍, 支持 P2P千节点大规模分发,多场景分发加速提效。?云原生应用交付∶ DeVSecOps交付升级,全链路可观察、可追踪、可自主配置,加速云原生应用安全高效交付。

  • 2021-04-15
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NVIDIA加持的5G云部署

NVIDIA加持的5G云部署

  • 2021-04-15
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智能化地铁运维平台

西安地铁(Xi'an Metro),依据《西安市城市轨道交通运营条例》,正式名称为“西安市城市轨道交 通系统”(Xi'an Metropolitan Transit Railway System),于2006年9月29日开工建设,2011年9月16 日投入运营。目前运营2条线路(1号线和2号线)、运营里程52.2千米,共设车站39座。2号线线路北 起位于未央区的西安火车北客站,南至位于长安区的韦曲,将西安市南北中轴线上的龙首原、钟楼、小 寨及航天城等商圈紧密联系起来,1号线西起西大门的后卫寨,东至纺织城,串起了西安市东西中轴线 上的三桥、土门、五路口、康复路、纺织城,目前日均客流量90万人次左右。

  • 2021-04-09
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中国新基建与5G智慧城市建设蓝皮书

本蓝皮书针对新基建落地实施问题,结合5G时代新型智慧城市建设,提出新基建实施方法论,由四个方面组成:一是怎么策划;二是怎么设计;三是怎么管理;四是怎么应用,认为重点要解决四个核心问题:策划、设计、管理、应用。 本蓝皮书的主要内容包括:新基建发展背景与现状;从“数智网”到新基建生命体到新老基建操作系统;“数智网+”城市智慧治理;新基建驱动5G新型智慧城市创新应用;“新基建+”影响分析及发展建议。

  • 2021-03-29
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医疗+区块链:在多领域的应用变革

区块链技术的主要优势是去中心化、基于共识机制的信息传输和共享、信息的不可篡改三个方面,确保各种场景下的信息安全。纵览目前区块链技术的发展和医疗领域的特征,主要可分为如下三个方面:健康医疗数据与资产管理、支付与理赔和供应链管理。区块链作为一种使能技术,能够优化和解决目前医疗领域存在的诸如信息安全、数据孤岛、信任体系不健全和监管溯源复杂等难题。技术层面上,区块链技术本身的性能效率、智能合约的可靠性、系统安全性、跨链融合存在的瓶颈都需要进一步研究。

  • 2021-03-26
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2020全球智慧教育大会5G时代的教学创新

本次论坛采用线上线下融合形式,由中国移动(成都)产业研究院携手互联网教育智能技术及应用国家工程实验室、“移动学习”教育部-中国移动联合实验室联合举办。教育部基础教育司、中央电化教育馆以及行业合作伙伴、专家学者齐聚一堂,共同探索“5G时代”智慧教育的未来发展方向,致力于以“5G ”为手段发展智慧教育、促进教育公平。会上,中国移动(成都)产业研究院发布了中国移动5G智慧校园云平台。

  • 2021-03-24
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国际主流结构分析软件技术现状剖析

“他山之石、可以攻玉”,向一切先进学习,是国产工业软件迈向世界先进的必由之路。国际主流结构分析软件经历了军工驱动(1960S-1980S)、持续支持(1980S-2000S)、市场推进(2000S-2010S)、重组壮大(2010S-今)四个阶段的发展,从技术和市场两个层面近60年的螺旋式上升,才发展成为今天的集大成者。

  • 2021-03-20
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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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试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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