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ClickHouse在苏宁用户画像场景的实践

? 苏宁科技集团大数据中心架构师 ? 曾就职亍中兴通讯10+years ,从事大规模分布式系统研发 ? 10+years C++、Java、Go编程经验,熟悉大数据架构、解决方案 ? ClickHouse Contributor

  • 2021-04-16
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公司信息化规划

在企业发展战略目标的指导下,在理解企业发展战略目标与业务规划的基础上,诊断、分析、评估企业管理和IT现状,优化企业业务流程,结合所属行业信息化方面的实践经验和对最新信息技术发展趋势的掌握,提出企业信息化建设的远景、目标和战略。通常企业在进行信息化规划时,会通过三种方式来进行信息化规划工作。聘请专业信息化规划咨询公司;与在信息化规划方面有经验的专家开展微咨询活动;以及依靠企业内部力量完成信息化规划项目。传统的信息化规划公司可以帮助企业建立完备的信息化规划体系;微咨询可以帮助企业提炼信息化规划的焦点问题,让企业借鉴他人的成败经验,避免陷阱。

  • 2021-03-15
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流程分析与效率管理

输入(服务、物料)-产出效益(利润) 为了达成效率所串连的一系列作业活动 集合了所需的人员、设备、材料的活动 使企业动态运营创造效益链的过程控制

  • 2024-09-23
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机器人行业创新发展应用蓝皮书

机器人行业创新发展应用蓝皮书,机器人行业创新发展应用蓝皮书,机器人行业创新发展应用蓝皮书,机器人行业创新发展应用蓝皮书

  • 2024-08-29
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数字化转型架构类构图整理分享(31页 PPT)

该图为在进行产品规划设计时候构图,其核心是基于传统的ESB总线引擎和API引擎,如何整合构建一个统一的SOA治理管控平台和OpenAPI能力开放平台。既底层两个引擎可适配,但是服务治理和能力开放共享。

  • 2024-04-07
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SORA01人工智能openAI视频大模型原理分析

SORA01人工智能openAI视频大模型原理分

  • 2024-02-20
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麦肯锡九大手册之Ⅳ-团队的智慧

本手册及附件包括了McKinsey公司顾问培训所需的全部基本资料。拿到本手册的McKinsey员工必须确保本手册没有被复制、散发或采取任何方式为第三方所用(包括我们的客户)。在您离开McKinsey公司时,有义务归还本手册。文

  • 2023-08-02
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BCNet-CP欧姆龙 CP 系列 PLC 以太网通讯处理器使用手册V1.1

BCNet-CP 是一款经济型的以太网通讯处理器,是为满足日益增多的工厂设备信息化需求(设备网络监控和生产管理)而设计,用于欧姆龙 CP1L/CP1E/CP1H 系列 PLC 的以太网数据采集,非常方便构建生产管理系统。

  • 2022-10-12
  • 阅读217
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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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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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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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