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大数据研究

不研究,无进步;不应用,无发展。大数据是真正的人类好资源、国家好土壤。大数据的研究和发展,要追求范式的进步。在创建一个数据库的过程中,必须依照一定的准则,这些准则即为范式,从第一范式到第二范式再到第三范式、第四范式……范式的迭代就是创新与进步。

  • 2021-09-30
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大数据导论+8.1.1大数据在云端——云端大数据

大数据是原料,云计算是容器,商业智能是工具。要详细剖析的话,我们可以将这三个概念两两组合起来看它们之间的关系。大数据 和 云计算云计算的进步,是大数据产业扩张的一个重要基础。我们都知道,有一个概念叫“数据重力”,大致是说,所有待分析的数据都要集中到一个地方,然后才能进行分析。但是,传统的本地数据中心能容纳的数据量始终有限。云计算的出现打破了这重局限性。

  • 2021-09-30
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消防物联网

消防物联网是一个综合性火灾防控平台,它利用现代科技手段和信息通信技术,通过资源共享、信息互通和数据互联等手段整合各相关方的力量,实现火灾防控的社会化。运用物联网新技术,搭建起事前预防保护、事中应急处置、事后追溯总结的消防安全一体化工作体系——智慧消防监管平台。该平台立足于火灾防控和灭火救援的根本需求,以线上「全天候实时监测」+线下「即时联动」的服务模式实现了单位主体责任有效落实、消防安全隐患及时消除、应急处理能力大幅提高的管理目标。

  • 2021-09-30
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突破卡脖子技术,研制协作机器人核心零部件的方向与思考

协作机器人,作为一种新型的智能机器人,扫除了人机协作的障碍,让机器人彻底摆脱护栏或围笼的束缚,让机器人与人可以在生产、制造与服务上协同作战,充分发挥机器人的效率及人类的智能,与人真正融合在一起共同协作。这种机器人不仅性价比高,而且安全方便,能够极大地促进制造与服务企业的发展。其开创性的产品性能和广泛的应用领域,为机器人的发展开启了新时代,与工业机器人相比,具有更大的应用场景和想象空间。

  • 2021-08-13
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拥抱开源-小米的经验分享

《2020年开源安全和风险分析报告》(OSSRA)显示,2019年,新思科技审计了1253个商业代码库,有99%的代码库都使用到了开源的组件,其中开源在所有代码中的平均占比为70%。可见,开源对于现代的商业代码的渗透率是非常之高。 然而,凡事都有利有弊,开源也不例外。虽然使用开源组件让软件开发效率得到极大提升。但与此同时,随着开源代码使用的越来越多,风险面也在扩大。报告指出,开源组件面临的风险主要包括法务、安全和运维三个方面

  • 2021-07-30
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物联网发言

工业互联网的高质量发展要求,推动工业智能传感器的技术创新,随着工业互联网快速发展,工业智能传感器更新迭代速度在不断加快,并且推动智能传感器制造、设计、开发以及优化迭代等各个环节的技术创新。

  • 2021-09-30
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11SG534带水平段钢斜梯(45°)

11SG534 带水平段钢斜梯(45°)

  • 2021-09-06
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优秀的智能化弱电施工组织设计方案如何编写?

售前或弱电项目经理有一项重要的职责就是书写投标文件中的技术方案,技术方案又可分为弱电系统方案和弱电施工组织设计方案,编制施工组织设计方案非常消耗时间和精力,一般大部分公司都会准备1-2套施工组织设计方案模板,用来投标用,今天我给大家分享10套施工组织设计方案和2套弱电维保方案,来提高售前或者弱电项目经理的工作效率。

  • 2021-08-31
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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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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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