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从ApacheDoris到SelectDB:下一代云原生实时数仓的演进

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。

  • 2024-03-18
  • 阅读216

基于统一语义层构建的智能化数据分析平台

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

  • 2024-03-18
  • 阅读189

华为云实时数据湖查询优化

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

  • 2024-03-18
  • 阅读193

超写实数字人技术探索

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。

  • 2024-03-18
  • 阅读239

数仓Onedata体系建设方法论

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

  • 2024-03-18
  • 阅读226

电力行业知识资源建设及场景化应用

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。

  • 2024-03-18
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Iceberg实时湖仓数据分析性能优化

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

  • 2024-03-18
  • 阅读250

因果推断在腾讯视频增长业务的应用

因果推断概念成为近两年的热点,业务中的落地场景也日益丰富与广泛,与“增长”十分匹配。腾讯视频的增长业务于近几年陆续开展对于因果推断的尝试,本文将分享相关应用案例。今天的介绍将针对业务场景落地与技术创新探索,围绕下面三点展开:

  • 2024-03-18
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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

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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