导读 随着大数据与人工智能的发展与潜能的进一步释放，新技术对制造业的赋能已变得尤为重要与普遍。在制造业的质量与可靠性领域，积累了大量的原始资料与数据，为人工智能在该领域的应用创造了条件。基于知识图谱的根因分析方法，将充分利用这些数据，为制造业进一步的赋能。本文将分享达观数据主导的基于知识图谱的根因分析方法的应用。
本次分享的题目是从 Apache Doris 到 SelectDB，从开源数仓走向下一代云原生数仓的演进之路。分享内容首先介绍 Apache Doris，然后分析在云时代下数据分析需求有什么样变化，为何要做 SelectDB，SelectDB 是怎样一个下一代云原生数仓。
本次分享的主题是“基于统一语义层构建的智能化数据分析平台”，主要包括以下几大部分： 主要内容包括： 1. 业务场景 2. 系统架构 3. 重要模块 4. 产品介绍
本文将介绍华为云在实时数据湖查询方面的优化以及一些建议。主要内容包括四大部分： 1. 华为云数据湖介绍 2. Hudi查询能力介绍 3. 华为云基于Hudi的性能优化 4. 未来规划
在虚拟世界中创造真假难辨的实时3D人类角色，彷佛隔着屏幕真得有一个人可以互动，一直都是图形学界的圣杯性问题之一。在社会大众的朴素理解中，这种超写实品质的渲染，是一种进阶问题，是需要把“赛璐璐”、“次世代”的技术做到极致才能挑战的。但事实上，制作“赛璐璐”、“次世代”，和制作超写实虚拟人，是目的相似但原理和手段截然不同的两种问题，正如用笔写字和用电脑打字一般。
本文分享主题为数仓Onedata体系建设的方法论。主要内容包括： 全文目录： 1. 方法论体系 2. 数据建模流程工艺 3. 实践案例 4. 心得总结
电力大数据时代的来临，使得基于人工智能、云计算、物联网的技术在电力行业之中得到了广泛的应用。而对于各个行业的创新与发展而言，知识图谱技术成为全新动力，针对电力领域知识图谱方面的研究却很少。本文聚焦在电力行业，以整合行业内知识资源为目标构建知识图谱，提供了场景化专业知识搜索、精准知识推送、决策支持等形态的知识应用，服务于该行业内的从业人员、企业机构及行业决策者。本文将分享知识图谱在电力行业应用上的一些探索和实践。
读 本文将分享Iceberg实时数仓数据分析的性能优化，主要内容包括以下4个方面： 1. Iceberg MOR原理介绍 2. Arctic基于Iceberg性能优化 3. 优化效果评估--CH-benchmark 4. 未来规划
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
中国社科院工业经济所研究员朱彤作了题为“我国能源转型与能源体制改革的能源监管问题”的报告。中国社科院工业经济所研究员朱彤作了题为“我国能源转型与能源体制改革的能源监管问题”的报告。
针对负荷趋势性、周期性和日历特征的影响，本文提出一种考虑动态时间锚点和典型特征约束的年日均负荷曲线预测方法。根据实际算例结果得出以下结论。
基于调度系统导出的CIM/XML和CIM/E文档，本文从交直流状态估计数据生成的角度，对含有LCC、MMC的交直流混联系统进行统一迭代法状态估计建模，针对直流系统在网络中的比重逐步增加的发展趋势，对某地区交直流混联子系统进行状态估计和不良数据检测与辨识，
本文针对电力系统振荡风险评估问题，提出了一种基于元启发式算法的振荡最差工况辨识方法。该方法考虑了系统多变的运行方式，通过选择系统中关键的工况变量，对系统振荡稳定裕度指标进行优化，实现系统运行区域内的振荡最差工况搜索。根据最差工况下系统振荡稳定性和各变量的取值，可评估系统振荡风险，为电网公司规划人员与调控运行人员提供振荡防控决策辅助，具有较高的工程应用价值。
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