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TiDBHTAP,在金融智能风控领域的实践与挑战

金融需求和生活场景融合,实时风控的复杂度以及实效性要求随场景服务的发展不断增长,通常需要秒级完成业务流程

  • 2022-03-30
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新一代开源云原生数仓Databend架构及展望

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  • 2022-03-30
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金融领域知识中台的建设与应用

面向独立的业务化需求,进行图谱设计与底层数据抽取,依托大数据平台进行分析挖掘,基于图数据库实现业务场景应用的图谱可视化 ? 面向业务知识图谱需求独立建设的业务应用平台,普遍采用竖井式开发,存在重复性建设等现象。

  • 2022-03-30
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智能风控中台设计与落地

以决策引擎和AI技术为核心,以数据共享为基础,构建闭环风控策略管理体系,覆盖全业务、全流程,可应对高频、复杂、多变业务场景下的决策问题,提升风险决策水平。

  • 2022-03-30
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构建智能风控工具体系

数据平台由三个模块组成,分别实现数据接入、管理和校验功能,外部数据接入模块实现外部数据接入流程的标准化

  • 2022-03-30
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工业企业数字化转型方向的深度思考

德国倡导的第四次工业革命、美国主张的“再工业化”、中国推行的《中国制造2025》正是在国家战略层面去推动实现这一目标。根据德国的CPPS技术框架体系和美国的CPS技术框架,在设备层要构建的工业互联网框架要实现“智能感知、网络协同、敏捷响应、高效决策、动态优化”。

  • 2022-03-30
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对企业数字平台建设和发展的思考

近年来,随着数字经济的蓬勃发展,数字经济已成为中国高质量发展的重要推动力。数字经济具有数据化、智能化、平台化、生态化等特征,深度重塑了经济社会形态,引发了数字经济治理的根本性变革。数字经济具有平台化特征,互联网平台模式是数字经济的重要组织形式,数字平台也呈现出与各个行业融合的趋势。数字平台与技术、应用的结合提高了传统企业的精益生产率,降低了创新成本;数字平台降低了新技术研发成本,提高了互联网企业和科技公司软件研发的成功率。数字平台和企业的融合,加速了创新和应用,将开启企业数字化转型新篇章。

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SAP助力企业构建基于工业互联网平台的智慧业务场景

2016年,中国开始将工业互联网作为工业转型升级的重要发展项目。时至今日,在经历了第一波工业互联网热潮和多年的建设与实践以后,各大企业和供应商如今探讨的话题不再仅仅是互联网平台的搭建,而是更多地聚焦——针对企业生产和运营,如何基于实践构建智慧化的工业互联网业务场景。本文将与大家一起分享基于工业互联网平台的SAP智慧业务场景应用实践。

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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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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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