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高德技术2019年刊合辑

回首 2019 年,作为首个日活过亿的国民出行平台,高德地图 to C 和 to B 的用户数都再攀 新高。老业务稳健增长,新业务突飞猛进。 在背后支撑和驱动业务快速发展的,正是数千名日夜奋战的高德技术人。坚持技术高德,通 过有温度的科技,为用户的出行生活带来改变。

  • 2022-02-07
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高德技术2020年刊合辑-765页

过去的一年里,高德业务快速发展,国庆出行节的日活跃用户数 突破1.5亿,又创新高。高德技术人在支撑业务快速发展的同时 也在持续创新:导航个性化、引擎服务化、基建架构升级、全面 上云、共享打车、信息服务、汽车前后装、大云图等方面实现新 的突破,车道级导航、高精地图落地等领域取得行业领先,车载 环境下的手机定位技术获得国际顶赛冠军

  • 2022-02-07
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高校阿里云MVP颁奖仪式

将清华计算机系的国家精品慕课课程《操 作系统》实验教学全部部署到阿里云实验 平台,释放精品线上课程资源红利,让更 多学习者不仅云上看,更能云上练。

  • 2022-02-07
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个性化推荐系统开发指南

首先给大家分享一下什么是推荐系统,为什么要有推荐系统。伴随着互联网应用 的发展,人们可以涉猎到更多的资讯。比如说进入到一个淘宝的平台,有非常多的商 品,如何将适合用户的商品去触达他,是淘宝需要解决的一个问题。

  • 2022-02-07
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给ITer的技术前沿课

疫情按下了社会生活的暂停键,也触发了各行各业的数字化快进键。包括阿里 巴巴在内的各行各业,在疫情期间,都在充分利用科技手段参与抗疫。在这个过程 中,我们清晰的感觉到,数字化一定是未来社会治理的必经之路,数字基础设施建 设就是新基建,也正在成为新的投资和发展方向。

  • 2022-02-07
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给ITer的技术实战进阶课

人类社会的发展离不开技术的革新。一项新技术的成熟需要经历哪些考 验?为什么说对于计算机、AI 的发展而言,算力和数据都是重要的生产资料?如何实 现数据的智能化?通过本文,吴翰清(道哥)将从人类社会的发展讲起,梳理总结技 术革新的规律和脉络,分享他对当前技术发展及机器智能的看法。

  • 2022-02-07
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更清晰更省流文娱音视频核心技术-162页

多媒体音视频技术对文娱行业至关重要。站在优酷的业务视角,视频播放分为点播和直播 两大类。从视频流转顺序看,分为视频生产和视频播放。生产侧具备对源视频剪辑,转码,优 化的能力;生产之后进入存储体系,由不断更新升级的播放器,兼容各类视频格式,通过合理 的调度链路,自适应的码流选择,将视频由媒资存储系统中调出,流经 CDN,进入到播放器中 的解码内码完成播放渲染。

  • 2022-02-07
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工业大脑白皮书

制造业正大踏步地迈入机器智能时代,人类给予机器更多的信任,后者则将 承担更多的决策任务。如此一来,人类可以腾出大量时间做更多需要想象力与创造 力的工作,并将其转化成知识传授给机器,让机器变得更聪明。可以预见,机器智 能时代将出现大规模的人机协同,协同不止停留在物理层面,而更多的是脑力间的 协同。人

  • 2022-02-07
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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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网络安全等级保护(第三级)建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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