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数据治理系列5:浅谈数据质量管理

“数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。数据质量管理的终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值,并最终为企业赢得经济效益。”——以上内容摘自百度百科。

  • 2021-09-14
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多角度回顾因果推断的模型方法

在国内的时候,向别人介绍自己是研究因果推断(causal inference)的,多半的反应是:什么?统计还能研究因果?这确实是一个问题:统计研究因果,能、还是不能?直接给出回答,比较冒险;如果有可能,我需要花一些篇幅来阐述这个问题。

  • 2021-09-14
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感知算法、规划地图……波士顿动力揭秘Atlas机器人跑酷背后的技术

波士顿动力 Atlas 展示了接近于人类的跑酷能力,能够快速越过具有一定倾斜度的障碍物、执行快速转身、跳跃等动作。这背后进行了哪些技术改进和创新呢?波士顿动力高级机器人工程师、Atlas 感知软件开发负责人 Pat Marion 为大家详尽地解读了 Atlas 跑酷背后的技术。

  • 2021-09-13
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SaaS软件建立平台生态的挑战

企业级SaaS提供PaaS最直接的好处是:为标准化SaaS应用(SaaS自身不能进行功能定制,不能满足用户的太多的个性化要求)提供功能拓展的可能,为用户实施系统提供定制化开发的平台;

  • 2021-09-13
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BIM到底强大在哪里?能给建筑领域带来什么?

1.三维渲染,宣传展示三维渲染动画,给人以真实感和直接的视觉冲击。建好的BIM模型可以作为二次渲染开发的模型基础,大大提高了三维渲染效果的精度与效率,给业主更为直观的宣传介绍,提升中标几率。 2.快速算量,精度提升BIM数据库的创建,通过建立5D关联数据库,可以准确快速计算工程量,提升施工预算的精度与效率。 由于BIM数据库的数据粒度达到构件级,可以快速提供支撑项目各条线管理所需的数据信息,有效提升施工管理效率。BIM技术能自动计算工程实物量,在国内此项应用案例非常多。

  • 2021-09-13
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国内PaaS市场走向解读

PaaS的整体情况: ? 底座支撑、技术赋能、应用开发、集成服务四种类型。 ? 其中技术赋能型PaaS市场份额最高。应用开发型PaaS赛道参与者最多; ? 付费用户中,订阅模式用户数量处于主流地位、应用开发型PaaS用户最多、用户最偏好独立PaaS厂商。 ? 应用开发型PaaS市场竞争激烈,其中行业PaaS将成为争夺焦点

  • 2021-09-13
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SaaS的中国版图,SaaS的中国问题

SaaS的本质是什么? 多租户,还是订阅付费? 什么是SaaS?这个最基本的问题,业界仍然没有很好的共识。 有人说,SaaS的本质是多租户; 有人说,SaaS的本质是服务; 有人说,SaaS的本质是订阅; 有人说,SaaS的本质是互联网化;

  • 2021-09-13
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中国电信云计算PaaS关键技术与应用资料

云计算是指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为 “云”。在云计算的时代,云的开发是至关重要的,而PaaS就是为了开发项目能够更加快捷,运行的产品。平台即服务(PaaS)是一种云计算产品,其中服务提供商向客户端提供平台,使他们能够开发,运行和管理业务应用程序,而无需构建和维护基础架构这样的软件开发过程通常需要的设施。

  • 2021-09-13
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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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