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大数据技术沙龙会议报告F在滴滴的应用实践-刘雨飞

滴滴基于 Apache F 做了大量的优化,也增加了更多的功能,比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等,使得 F 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。本文中,滴滴出行实时计算负责人、高级技术专家梁李印分享了 Apache F 在滴滴的应用与实践。

  • 2021-04-17
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云计算大数据及人工智能知识

通过互联网络,将需要计算的服务,交给服务器去计算。一种按使用量付费的模式,提供快速可用的、便捷的、按需的可配置的计算资源共享池(网络,服务器,存储, IT资源、应用软件,数据、服务) ,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。通过虚拟化技术将资源虚拟成资源池。

  • 2021-04-16
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NLP技术在短视频场景中的应用实践

原则 ? 尽量标注模型识别不够好的句子 ? 利用更多信息辅助文本标注 ? 方法 ? 基于搜索用户点击行为的实体标注 ? 基于短视频内容理解的实体标注 ? 借助知识图谱信息辅助标注

  • 2021-04-16
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前沿技术-极具发展潜力的20项油气勘探开发新技术

为增储上产和降本增效,未来油气勘探开发领域在向智能化方向迈进 的同时,将陆续推出或应用一些新技术、新装备、新材料。跟踪分析 世界石油科技最近进展,筛选出 20 项在未来 10 年极具发展潜力的油气勘探开发新技术,具体包括:智慧地质、勘探开发一体化智能化协同平台、智能油田、纳米智能驱油技术、井下油水分离技术、地下原位改质技术、高精准智能压裂、智能化海底工厂、浮式 LNG 装置、海域天然气水合物安全高效低成本开发技术、压缩感知地震勘探技术、人工智能地震解释技术、弹性波成像技术、随钻前探与随钻远探技术、光纤测井技术、“一趟测”测井技术、耐超高温井下仪器及工具、智能钻井、连续运动智能钻机、双壁管反循环钻井。

  • 2021-04-08
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变电运行巡检标准

1.变电站巡回检查,是巡检人员积累变配电设备第一手资料,及时发现电气设备异常防止设备事故、确保电气设备安全经济稳定运行的一项重要任务。2.巡回检查分为定时巡回检查和重点巡回检查。定时巡回检查:指设备承包人员按规定的时间进行周期性的巡回检查。重点巡回检查:指针对设备特点和运行方式、负荷情况、自然条件的变化等,增加次数、项目和内容的巡回检查。3.巡检电气设备必须由两人或两人以上进行巡检,严禁单人巡检。巡检时,不准进行其他工作,不准移开或越过遮拦。

  • 2024-11-25
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工业大数据技术方案(26页 PPT)

神经网络是一组模拟人脑进行模式识别的算法组合,通过聚类或者标记原始数据进行数据感知,它可以识别真实世界包含在向量中的数据,如图片、声音、文本等。

  • 2024-11-18
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从能耗大户到低碳先锋——智能互联照明赋能建筑节能降碳

气候 变 化 的 影 响 不仅仅 意味 着 地 球 表 面温 度 升高,还会造成冰川融化、海平面上升和极端干旱等问题,进而造成粮食短缺、温室气体排放增加等问题加剧。气 候 变 化 和 各 个 年 龄 段 人们 的 生 命、 生 计、 心 理 健康和福祉息息相关

  • 2024-11-16
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4、全球CCUS项目现状及经验教训-24页

4、全球CCUS项目现状及经验教训-24页.4、全球CCUS项目现状及经验教训-24页.4、全球CCUS项目现状及经验教训-24页

  • 2024-10-12
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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微模块化数据中心机房建设方案

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重大网络安全攻防演练防守解决方案

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