当前，Flow也仍在积极拓展生态资源，近日刚刚宣布Meta前高管将入职。本文将从产品技术和运营生态等角度来分析Flow，理解其当下发展。
本章通过在单机上离线部署一条4节点的FISCO BCOS联盟链，帮助用户掌握FISCO BCOS部署流程。
本文将介绍事件抽取的发展脉络，最新的科研算法，以及事件抽取工具包 OmniEvent。 主要内容包括以下四大部分： 1. Event Extraction（什么是事件抽取，事件抽取的重要性） 2. Principal Methods（事件抽取发展过程中的经典算法，最前沿最常用的算法） 3. OmniEvent（工具包的特性，工具包的使用） 4. Future Work（事件抽取领域未来可能的发展方向，OmniEvent 工具包将会增添的功能）
本文将介绍外部数据在信贷风控经营中的应用实践。把数据用好最核心的是把握三个要点，第一点了解数据要用在什么地方、解决什么问题，于风控经营而言就是要用在什么策略/模型上，解决优胜劣汰问题；第二点，需要了解数据自身的特点及适用场景；第三点是如何应用数据，即评估和应用方法。 本次分享主要包含四个部分，首先简要概述消费信贷风控经营的框架及所需数据类型，然后介绍引入外部数据面临的问题，进一步结合度小满信贷金融科技的实践分享应用评估方法，最后介绍如何通过联合建模提升外部数据的效果。
本文主要介绍因果推断在金融用户运营领域的应用，旨在帮助大家快速地将因果模型在各自的业务场景下落地。 本文内容从三个方面展开： 1. 因果推断的典型场景 2. 因果推断面临的挑战 3. 因果推断的业务实践
随着大数据的进一步发展，对数据血缘解析有着很大需求，数据血缘（data lineage）是数据治理（data governance）的重要组成部分，也是元数据管理、数据质量管理的有力工具。通俗地讲，数据血缘就是数据在产生、加工、流转到最终消费过程中形成的有层次的、可溯源的联系。成熟的数据血缘系统可以帮助开发者快速定位问题，以及追踪数据的更改，确定上下游的影响等等。
本文主题为图机器学习在信用风险管理场景的应用。 全文主要围绕下面三个方面展开： 1. 信用风控的背景 2. 蚂蚁现在使用的图学习算法和系统 3. 信用风控应用
本文将分享内容生态中的数据科学。 内容主要分为三部分： 1. 数据是什么样子的？ 2. 我们可以做什么？ 3. 我们是怎么做的？
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
自主ISP优化，提高逆光场景下设备一次识别成功率； ToF检测，精准距离识别，降低误识，提升防干扰能力； 多接口支持，韦根、RS485、继电器等； 高扩展性，支持与第三方平台对接基于人脸鉴权配合功能扩展。
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