本次分享的主题为搜狐智能媒体数据仓库体系建设实践，会对数据仓库中的基本概念进行简单梳理，明确数据仓库体系建设涵盖的相关流程，主要划分为批量 （ 非实时 ） 数据处理和实时数据处理两大部分：批量数据处理，实时数据处理
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。
供应链物流场景下的业务复杂度高，业务链路长，节点多，实体多，实时数仓建设难度高。菜鸟跨境进口业务场景更是如此，更复杂的场景带来更复杂的实体数据模型，对接的业务系统多导致ETL流程特别复杂，还有海量的日均处理数据量，使得团队在建设进口实时数仓的过程中，面临着诸多挑战：如何保证复杂实体关系下的数据准确性？如何降低多数据源情况下的数据处理复杂度？如何提升实时多流Join的处理效率？如何实现实时超时统计？如何实现异常情况下的数据状态恢复？本文主要分享菜鸟进口实时数仓的升级经验，以及如何利用F的特性解决在开发实践中遇到的问题。
阿里巴巴电商搜索推荐实时数据仓库承载了阿里巴巴集团淘宝、淘宝特价版、饿了么等多个电商业务的实时数仓场景，提供了包括实时大屏、实时报表、实时算法训练、实时A/B实验看板等多种数据应用支持。
计算机视觉是人工智能的“眼睛”，是感知客观世界的核心技术。进入21世纪以来，计算机视觉领域蓬勃发展，各种理论与方法大量涌现，并在多个核心问题上取得了令人瞩目的成果。为了进一步推动计算机视觉领域的发展，CCF-CV组织了RACV 2019，邀请多位计算机视觉领域资深专家对相关主题的发展现状和未来趋势进行研讨。
关于数据架构，包括提出数据架构管理是贯彻和维护数据治理的职能单元，和数据资产互为HOW和WHAT的关系。今天我们再谈数据架构，主要是想谈谈近期工作推进过程的当下，对于数据架构的新的理解和认识。
在钢铁厂的生产和运行过程中，风机设备在其中发挥着极为关键的作用，如炼铁单元工艺段涉及的风机设备便包括除尘风机、主排风机、回热风机、环冷风机、主抽风机、脱硫氧化风机等，而为了保证风机设备更好地服务于钢铁厂生产，正是本文圍绕风机设备综合性维护开展具体研究的原因所在。
通过互联网络,将需要计算的服务,交给服务器去计算。一种按使用量付费的模式,提供快速可用的、便捷的、按需的可配置的计算资源共享池（网络,服务器,存储, IT资源、应用软件,数据、服务） ,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。通过虚拟化技术将资源虚拟成资源池。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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