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Infrastructure As Code 在阿里巴巴的初步实践 - 许晓斌

1. 使用 PaaS/IaaS 实现更快的业务交付(通常使用云服务)。 2. 更安全地变更基础设施,降低风险。 3. 安全管控、合规管控更方便。 4. 使用各类基础设施有一致的体验(云上,云下,甚至不同的云)。

  • 2021-05-06
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大数据下的RDBMS与nosql0514

越来越多的大型企业也在采取同样的行动,因为它比传统的单体架构有许多好处。例如,由于模块化程度的提高,服务使企业能够更快地开发产品。

  • 2022-02-11
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图计算在斗鱼反作弊中的业务实践

斗鱼作为个人直播平台,长期以来除了普遍存在的灰黑产,虚假流量也是流量风控的重灾区。本文将介绍图算法在斗鱼反作弊中的业务实践,主要内容包括:斗鱼流量风控业务场景、斗鱼图算法体系、图算法风控建模、模型实战。

  • 2022-01-11
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深度|物联网海量时序数据存储有哪些挑战?

随着 IoT 技术的快速发展,物联网设备产生的数据呈爆炸式增长,数据的总量(Volume)、数据类型越来越多(Variety)、访问速度要求越来越快(Velocity)、对数据价值(Value)的挖掘越来越重视。

  • 2021-09-08
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迎来智能数据分析的新时代

最近两星期(7月15日,7月22日),《自然》杂志连续发表两篇DeepMind写的用人工智能的方法预测蛋白质三维结构的文章和NIH Director Francis Collins 写的博客 "Artificial Intelligence Accurately Predicts Protein Folding”, 大大地震动了统计界和生物界。AlphaFold2获得了第十四屆CASP(两年一度的)的蛋白质结构预测竞赛冠军。它的Global distance test(GDT)的中位数是92.4,而它的平均误差仅为1.6埃。

  • 2021-09-03
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阿里云研究中心推出白皮书《supET-打造共生型工业互联网平台生态》

阿里云研究中心推出白皮书《supET - 打造共生型 工业互联网平台生态》

  • 2021-06-21
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科研大数据质量管控模型仿真研究_丰佰恒

目的/意义]大数据时代科研数据激增,与此同时劣质科研数据的传播给中国与世界的科研工作带来巨大的挑战,如何合理有效地管控劣质科研数据是科研工作所面临的难题。[方法/过程]面向科研大数据质量管控的紧迫需求,结合博弈论模型、改进病毒传播SIR模型构建科研大数据质量管控模型(CM-SRBD),并对科研大数据各阶段管控措施效果进行仿真模拟。[结果/结论]研究表明,科研大数据质量管控是一个以控制劣质科研大数据在数据生态链中传播、提升科研大数据质量为目标,以“源头博弈阶段(G)—传播阻隔阶段(D)—修复淘汰阶段(E)”(GDE)为一体化管控阶段,以建立产出质量控制机制、设立数据隔离空间单元、引入劣质状态优选机制为管控策略体系,进而对具有“致命性、隐藏性、专业性、潜伏性”的劣质科研大数据实现有效管控,以减少易劣质科研大数据、快速发掘暗劣质科研大数据、有效优化数据修复流程,从而维护科研大数据生态平衡的动态过程。

  • 2021-06-18
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个人信息侵权法保护的价值与理据新论_基于大数据悖论的分析视角_刘利平

为有效应对信息科技发展引致的个人信息保护和信息产业发展的矛盾冲突,必须创新优化个人信息侵权法保护的制度设计,肯定个人信息受保护权的同时又限制信息主体的排他性控制权,制衡“数据权力”以抑制个人信息处理者的恣意和滥权,谋求信息时代人权保护以及为信息产业内置发展空间的“双赢”。基于大数据透明化悖论、权力悖论、身份悖论的视角,个人信息处理事实上同时存在正负效应双重外部性,这决定了个人信息侵权法保护的价值既要定位于保护公民个人的人格尊严、保证数字时代人权,又要衡平信息有序流动、跨境交易以及信息产业发展中的各方利益。个人信息侵权法保护的理据也因此不仅限于人权保护理论,还应从经济分析理论、危险控制理论、营业收益风险理论、企业社会责任理论等多维视角进行深度审视,籍以考索个人信息侵权责任制度缘何能够担纲大数据时代个人信息私法保护的“压舱石”。事实上,完善的个人信息侵权责任制度应当成为衡量个人信息公法、私法一体化保护制度体系和治理能力现代化的重要标尺。

  • 2021-06-18
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

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安全应急装备产业发展研究报告(2025年)

安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障,其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出,“要巩固壮大实体经济根基,把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重,着力打造世界级先进制造业集群。”当前,全球风险挑战日趋复杂严峻,气候变化引发的极端天气事件频发,城市运行系统日益复杂化,对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战,也对安全应急装备产业提出更高要求。同时,新一代数字信息技术融合应用不断深化,以及全社会日益增长的安全保障需求,也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。

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锚定真实的人——2026人群白皮书

当消费市场迎来“人口结构重塑”与“需求多元裂变”的双重变局,消费者正以更立体的姿态重新定义市场规则,这既是当下的行业底色,更是品牌增长道路上必须直面的核心命题。

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全球业务高速增长DNA分析报告

核心研究发现 1.增长愈发难以实现:尽管许多企业仍在增长,但高增长企业(即员工规模等级提升一级)的比例已从疫情前的7.4%降至疫情后的4.3%,这表明市场环境日益严峻。1 2.AI技能是增长加速器:高增长企业的A技能发展水平比其他企业高出45%。

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