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HStreamDatabase为流数据处理??的数据库

流数据是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列,一般情况下,数据流可被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合。应用于网络监控、传感器网络、航空航天、气象测控和金融服务等领域。

  • 2022-01-18
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“互联网+教育”的创新本质与变革趋势

“互联网+教育”是当前教育改革与实践中的热点与热词。在教育信息化领域,几乎所有的规划和讲话言必谈之,尤为重视。但是,若深究其内涵,又容易简单理解为“教育+互联网”。“互联网+教育”不是现有教育的网络化,它是教育信息化发展的新阶段,是技术推动教育产生革命性变革的基础。“互联网+教育”虽初露端倪,但势不可挡。为此,通过剖析近几年出现的“互联网+教育”几个典型实践案例,提炼和归纳了“互联网+教育”的内涵和本质特征,预测“互联网+教育”的变革趋势,呼吁人们关注教育变革对现有教育组织模式和管理模式所提出的挑战,从而准确地理解“互联网+教育”的创新本质,正确把握未来教育信息化与教育改革的方向和工作重点。

  • 2022-01-18
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时序数据库的四个误区

时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据,带时间标签的数据也称为时间序列数据。

  • 2022-01-18
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“互联网+农业“深度融合的对策思考

“互联网+农业”即指将互联网思维渗入现代农业发展理念,充分利用信息通信技术以及互联网平台助推农业现代化,从生产、组织、营销、管理、金融、服务等各环节彻底改造提升传统农业产业链,以提高农业组织化程度、降低农产品交易成本、优化农业资源配置,实现“互联网+农业”的深度融合创新,形成更广泛的以互联网思维为导向的农业经济新业态,并助力打破传统农业发展的局限性,做好现代农业的“接二连三”,挖掘更大的创新创业空间,促成政府、企业、社会组织与农户多赢格局。

  • 2022-01-18
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图技术在企业系统层级里面的应用

用计算机生成、显示、绘制图形的技术被称为计算机图形技术。计算机中的图形也是以数据的形式表示的,要把图形显示出来或绘制打印,就必须把数据转换成线条。计算机图形技术不仅能快速、准确、规范地制作大量的机械图、建筑图、电路图和地理图等,成为计算机辅助设计的重要内容,而且可以制作运动图形和三维图形,使原来绘图做不到的事得以实现。

  • 2022-01-18
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全面落实司法责任制综合配套改革的若干思考

新时代人民法院全面深化司法体制改革已经从夯基垒台、立柱架梁、试点探索进入全面落实、综合配套、纵深推进的阶段。党的十九大报告提出,“深化司法体制综合配套改革,全面落实司法责任制,努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义”。这是人民法院进一步深化司法体制改革、推进法治中国建设的根本遵循和行动指南。全面落实司法责任制离不开综合配套改革,如何认识和把握司法责任制综合配套改革的重要意义、基本内涵、科学方法与实现路径,这既需要通过实践探索,也有必要加强理论研究。

  • 2022-01-18
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“多规合一”与城市交通规划变革

“多规合一”是贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想,推进生态文明建设的战略举措,是推进城市治理体系及治理能力现代化的重要手段。首先,阐述了“多规合一”的基本内涵及认识,指出“多规合一”是指划定“三区三线”、建立空间开发管制界限,实现各类空间规划编制在同一底图开展。其次,论述了城镇开发边界与《城乡规划法》要求划定规划区的规定,划定禁止、限制和适宜建设的地域范围的规定,以及规划区内“绿线”等四线制度要求的相互关系。最后着重结合国家“多规合一”建立新的空间规划体系和行政体制改革实施的契机,阐述在生态环境保护下的城市交通规划改革的必要性及方向。围绕当前各界关注的城市交通规划诸方面,包括城市交通规划理念转变的必要性,对既有城市交通规划理论的反思,城市交通规划理论的改进方向,城市交通规划引领改善城市交通服务等方面,阐述了基本观点。

  • 2022-01-18
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9-2.图数据库datafun

图数据库(graph database)不同于图引擎(graph engine)。图数据库主要应用为联机事务处理OLTP(on-line transaction processing),针对数据做事务(ACID)处理。图引擎用于联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing),进行数据的批量分析。

  • 2022-01-19
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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