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大数据导论2.1.1熟悉大数据的定义

所谓大数据,狭义上可以定义为:用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合。对大量数据进行分析,并从中获得有用观点,这种做法在部分研究机构和大企业中,过去就已经存在了。现在的大数据和过去相比,主要有三点区别:第一,随着社交媒体和传感暴网络等的发展,在我们身边正产生出大量且多样的数据:第二,随着硬件和软件技术的发展,数据的存储、处理成本大幅下降:第三,随着云计算兴起,大数据的存储、处理环境已经没有必要自行搭建。

  • 2021-04-26
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软件工程实验报告总精修订

项目计划的目的是为项目的研发和管理工作制定合理的行动纲领,以便所有相关人员按照计划有条不紊地开展工作,估计项目的总体规模、工作量和成本,制定项目计划,重点放在产品生命周期中的主要关键任务,制定项目时间表和预算。

  • 2021-04-28
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物联网、云计算与大数据融合演变

物联网(The Internet of things)的概念是在1999年提出的,它的定义很简单:把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来,实现智能化识别和管理。国际电信联盟2005年一份报告曾描绘“物联网”时代的图景:当司机出现操作失误时汽车会自动报警;公文包会提醒主人忘带了什么东西;衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。

  • 2021-04-28
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软件工程之软件开发模型(精选)

软件开发模型是软件开发的全部过程、活动、任务和管理的结构框架。软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全过程,明确。规定了要完成的主要活动和任务,用来作为软件项目工作的基础。选择合适的开发模型是十分重要的。

  • 2021-04-28
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重症监护信息系统介绍

实现重症监护全流程无纸化运行,让医护人员将尽可能多的精力投注于患者,提高工作效率。软硬件的充分契合与互动,使数据记录过程精度更高;数据统计结果精度更高;横纵向的比较可促进工作质量的提升。系统操作流程完全遵照临床业务流程,院领导、科室主任等可通过系统进行监督、查询统计, 规范临床科室的管理。

  • 2021-04-26
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国产数据库:机遇和挑战深度分析

全球数据库行业的 4 个趋势: 1)关系型数据库仍然占据主导地位,非关系型数据库逐渐崛起; 2)云厂商自研数据库逐渐崛起; 3)开源数据库的重要性逐渐提升; 4)为适应复杂的应用场景,多模数据库成为重要方向。

  • 2021-04-26
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金蝶云星空 汽配行业典型案例

中国汽车业通过几十年的高速发展,到现在已经进入相对成熟阶段,汽车制造依然是国家经济发展的支柱之一,依然有一个相对长的快速发展期。汽配企业作为汽车生产供应的重要组成,处于产业链中游,受上下游企业影响大,管理要求高,汽配企业的信息化建设逐渐深入和复杂。比如主机厂提出的QCA要求、MMOG认证对信息化的要求。还有整车厂的EDI计划接口,要求汽配厂家提供信息系统对接和反馈。针对汽配企业自己的供应商,要求能提升与供应商的业务协同能力,及时高效的处理与供应商的协同事宜。

  • 2021-04-27
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金蝶云星空+众智云APS产品解决方案及案例介绍V3.3

主要特性: 根据业务规模可以将APS部署在1台或N台服务器上支持Linux、windows 通过Ngnix做负载均衡,可以将接口、算法分解到多台服务器上进行执行 采用分布式异步队列机制解决接口并发反写、运算并发等问题 基于内存的运算,有效解决MRP、APS等大数据量复杂算法的性能问题

  • 2021-04-27
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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