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大数据技术应用与案例解析

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(大量Volume,多样Variety,价值Value,高速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

  • 2021-05-31
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生态环境数据中台建设方案

生态环境数据中台建设方案ppt

  • 2021-05-07
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EMC+ScaleIO解决方案简介

利用带本地磁盘的应用程序服务器(物理和虚拟机管理程序服务器) 自动安装极轻量级驱动程序 聚合全部直连服务器容量和 I/O 性能 动态添加、删除存储和计算数据分布

  • 2021-05-06
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1.27-Serverless 游戏场景实践—解构在线游戏行业痛点

游戏厂商与广告商联合投放大量互联网广告,该业务场景无法准确预估运营流量,高并发、高弹性的后台服务对业务结果至关重要。且大量的营销数据和原始日志需要进行离线分析,驱动运营策略升级。

  • 2021-05-06
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Deep X-Ray- 一种机器学习驱动的WAF规则窃取器

人工探测的不足之处:n 依赖攻击者的技术水平;n 重复工作,耗时耗力难以大规模展开;n 细节方面很容易疏漏;n 人工机器学习的优势:经验难以覆盖全量的攻击payload;n 有限的人工介入;n 善于从数据中学习规律;n 可以批量的自动化运行

  • 2021-04-26
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5G技术能为智能制造赋能哪些

如果说4G技术的主要优势在于数据传输速度快,能够以50倍于3G的速度在网上浏览,那么,作为网速约20倍于4G的5G技术,其价值不仅在于快,更在于能够每平方公里连接100万个以上的物体、通信传输的错误率为10的负9次方、时延可达到毫秒量级。

  • 2021-04-21
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物联网综述

物联网被看作信息领域- 次重大的发展变革机遇,欧盟委员会认为,物联网的发展应用 将在未态5-15年中为解决现代社会问题带来极大贡献。2009 年以来,些发达国家纷纷出台物联网发展规划,进行相关技术的研究,我国也将物联网作为战略性的新兴产业予以重点 关注和推进。整体而言,目前,无论是国外还是国内,物联网的研究和开发都还处于起步阶 段,不同领域的专家学者对物联网起点各异。 物联网的概念最初来源于美国麻省理工学院在19999年建立的自动识别中心提出的网络 无限射频识别系统( RFID)把所有的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。

  • 2021-04-21
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2019智慧园区建设指南

智慧园区是建立在园区全面数字化基础之上建立的智能化园区管理和运营,标志着园区整体信息化由中级阶段向高级阶段迈进,是借助新一代的云计算、物联网、分析优化等信息技术,对现有互联网技术、传感器技术、智能信息处理等信息技术高度集成,通过监测、分析、整合以及智慧响应的方式,将园区中分散的、各自为政的物理基础设施、信息基础设施、社会基础设施和商业基础设施连接起来,以提高服务的准确性、高效性、灵活性,降低企业运营成本,建立自主创新服务体系的新型园区,从而实现园区经济可持续发展和产业价值链提升的目标。

  • 2021-04-09
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竞争对手分析

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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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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微模块化数据中心机房建设方案

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