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余额宝背后的中台架构及落地实践

余额宝业务及架构变迁编年史 余额宝是什么? 余额宝架构的4大演进阶段 余额宝“倒逼”出来的大规模服务化及业务中台建设实践 金融复杂数据资产体系下的数据中台建设实践

  • 2021-03-15
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大型央企数字化转型实践分析

数字化转型(Digital transformation)是建立在数字化转换(Digitization)、数字化升级(Digitalization)基础上, 进一步触及公司核心业务,以新建一种商业模式为目标的高层次转型。

  • 2021-03-15
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全景呈现 技术跃迁 盘点总台春晚的“黑科技”

多样化的交互形式也是2021年总台春晚融媒体创新的亮点,诸多互动新玩法值得关注。今年总台春晚大部分交互活动集中于“央视频”“央视文艺”等官方手机客户端中,主要交互形式包括同框合拍、VR直播、三维声、4K投屏、多主体智能追踪、浮窗互动、语音包间、直播打赏等功能。这些交互形式充分运用新技术,其中VR直播、三维声及4K投屏都属于视听效果类应用,同框合拍、多主体智能追踪、浮窗互动及直播打赏属于娱乐信息类应用,语音包间属于现实互动类,提供新冠肺炎疫情防控条件下的线上人际交往,隐含着总台春晚的人文关怀。

  • 2021-03-15
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技术方案:工业机器人冲压连线系统技术方案

本方案提供为工业机器人浇注搬运系统 浇注产品信息及要求 主要设备布置图及配置清单

  • 2021-03-15
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热点项目参考——数据中台解决方案

互联网公司近年接连实施“大中台”战略,构建符合互联网大数据时代的,具有创新性、灵活性的“大中台、小前台”的 机制,即作为前台的一线业务会更敏捷、更快速的适用瞬息万变的市场,而中台将集合整个集团的运营数据能力,产品技术能 力,对各前台业务形成强有力的支撑。

  • 2021-03-15
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能源企业煤化工业园区展厅设计方案

本展厅在国家战略和企业实力的宏观背景下,以国际化、现代化、科技化的设计思路进行打造,充分考虑展厅在不同使用情况下的展示模式,以期与展厅背后所代表的企业实力和项目背景所匹配。 空间整体采用黑白灰色调,突出本展厅煤化工企业展厅的主题,设计简洁明快,现代时尚。在主色调中以红色作为点缀,象征能源企业所蕴含的巨大能量,以及企业背景实力,在展示中也能起到点睛之笔的醒目作用。

  • 2021-03-15
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智慧旅游景区一体化解决方案(65页 PDF)

全域旅游就是利用景区所在地特定区域作为完整旅游目的地进行整体规划布局、综合统筹管理、一体化营销推广的发展模式。充分利用目的地全部的吸引物要素,为前来旅游的游客提供全过程、全时空的体验产品,从而全面地满足游客的全方位体验需求,提升游客在食、住、行、游、购、娱各个旅游环节中的附加值,促进从门票经济向产业经济转变。

  • 2021-03-15
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5G与车联网的融合方案

自动驾驶实现技术路线分为自主式自动驾驶与车路协同式自动驾驶。自主式自动驾驶存在单车成本高,感知受限,决策准确性低,无法协同等问题,使得车路协同式自动驾驶成为发展趋势。

  • 2021-03-15
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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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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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