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阿里巴巴研发效能提升及业务创新实践

阿里巴巴研发效能提升及业务创新实践,以流动效率为核心,提升团队的持续交付能;以用户价值为核心,规划和探索有效的产品,以长期质量为核心,沉淀优质软件资产和工程能力

  • 2022-01-19
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阿里技术参考图册--算法篇-261页

《阿里技术详解图册》,分为研发篇、算法篇两册,将为你清晰呈现阿里业务生 态的全貌:文化娱乐(优酷、土豆等)、核心电商业务(天猫、淘宝、村淘等)、 本地生活(高德地图、盒马等)、支付 & 金融服务(蚂蚁金服)、智慧物流(菜 鸟)、市场营销(阿里妈妈)、云计算(阿里云)等。

  • 2022-01-19
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阿里技术参考图册--研发篇-353页

《阿里技术详解图册》,分为研发篇、算法篇两册,将为你清晰呈现阿里业务生 态的全貌:文化娱乐(优酷、土豆等)、核心电商业务(天猫、淘宝、村淘等)、 本地生活(高德地图、盒马等)、支付 & 金融服务(蚂蚁金服)、智慧物流(菜 鸟)、市场营销(阿里妈妈)、云计算(阿里云)等。

  • 2022-01-19
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阿里云全新技术及岗位认证体系介绍

阿里云全新技术及岗位认证体系介绍:基于阿里云主流交付场景,结合阿里 云重大项目的实践沉淀与技术方法 论, 为合作伙伴的交付、运维、开发 等岗位的各级技术服务人员提升: ? 掌握一个完整项目产品套件的使 用、配置、基础对接 ? 具备基于基础云产品、大数据产 品、中间件产品,进行应用系统 开发和搭建的能力 ? 掌握基础运维命令,实现自主巡 检、监控、发现和解决常见问题 的能力

  • 2022-01-19
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工业数字孪生技术体系及关键技术研究

近些年,随着全球工业互联网发展战略深入实施,工业领域催生出一批数字化、网络化、智能化的新模式、新业态。其中,工业数字孪生日趋成为学术、产业界研究热点,并有望成为推动工业企业数字化转型的新动能。与此同时,当前产业界对于工业数字孪生定义及内涵尚未形成统一认识,亟需系统梳理相关概念、关键技术、应用场景和实施路径,凝聚和深化产业共识,加速工业数字孪生技术创新和产业实践。

  • 2022-01-19
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流程工业数字孪生关键技术探讨

流程工业是制造业的重要组成部分, 是国民经济发展的重要基础, 主要包括化工、冶金、石化等行业, 其安全高效的生产对国家而言具有重要的战略意义。然而, 流程工业物理化学变化反应复杂、流程间能质流严重耦合、多目标冲突、在线实验风险大, 给生产流程系统建模与高效协同优化带来极大困难, 严重制约了生产质量和资源利用率的进一步提升。随着信息技术与人工智能的发展, 建立虚实结合、协同优化运行的流程工业数字孪生生产线所需技术逐渐成熟, 其在流程工业的应用价值与潜力日益凸显。

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数字孪生技术的关键在于数据

对于数字孪生技术而言,生成数字模型是第一步,而加入更多的数据集才是关键。未来,不会有哪家公司拥有生成现代化数字孪生模型所需的全部数据,OEM、MRO企业、航空公司等各方都将面临数据分享的挑战,而且要想进一步发挥数字孪生技术的潜能,数据存储、计算能力和机载连通性也需取得更大的进步。

  • 2022-01-19
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视觉检测人应该了解的缺陷检测方法

产品缺陷检测技术是指对检测样本的表面斑点、凹坑、划痕、色差、缺损和内部结构等缺陷进行检测, 获得检测样本表面或内部的缺陷深度、大小、 轮廓、缺陷类别等相关信息。主流的缺陷检测法包括:磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、X 射线检测和机器视觉缺陷检测法。

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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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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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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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