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腾讯许振文-腾讯游戏数据分析平台

开发人员不仅需要保证为客户带来动态性和预期性的体验,还需要新技术来开发数字化转型所需的新功能。那么,软件开发者将如何在 2022 年满足这些日益增长的需求?接下来为大家梳理了 2022 年需要关注的基本软件开发趋势。

  • 2022-03-12
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新技术浪潮下的数据团队二次创业-田兰

即使一开始看起来不是这样,但好的文档是软件工程中最关键的方面之一。由于文档不全或不足,许多本来功能很强的技术被忽视了。

  • 2022-03-10
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大数据构建智慧税务-刘诚忠

现在,大部分的软件开发生命周期时间都是在开发者的电脑上完成的,只有一些次要的部分是在远程完成的。云已经在很大程度上取代了临时环境、自动构建和实时生产应用程序。

  • 2022-03-10
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Mobvista海外移动变现系统核心技术-李海波

人工智能的落地对行业针对性以及实际运用成本提出更高要求,因此除了要有强大的技术支撑,对于行业和产业的深刻认知也同样重要

  • 2022-03-10
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facebook的项目开发流程和工程师的绩效管理机制-覃超

帮助客户重构业务流程、共筑反欺诈防线,“欧拉”、“猎户座”标杆产品,助力机构实现精准获客,赋能企业转型升级,为各行业提供了从产品设计、智能风控、营销获客、产品运营、产品流程优化的全套决策智能解决方案。

  • 2022-03-10
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腾讯神盾开放通用推荐系统-雷小平

软件开发服务的未来取决于在竞争激烈的市场中吸引和留住人才。这对于那些没有能力为员工提供全包式福利待遇,而愿意让员工在自己最快乐的地方工作的小企业来说非常重要。

  • 2022-03-12
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Golang在Baidu-FrontEnd的应用-陶春华

截至目前,已为金融、零售、物流、制造、互联网、媒体、政府、运营商等行业头部企业形成了众多标杆级AI应用,加速企业智能化转型进程。

  • 2022-03-12
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中国信通院_中国信通院-2018上半年中国网络直播行业景气指数及短视频报告pdf

如何打通行业数据,构建生态圈,将产业链供应链的“点状”企业“编织”成网?郑忠斌认为,首先,合理的数据确权、数据隐私保护和数据价值评估等“护航”机制亟待建立。

  • 2022-03-07
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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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