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中国擎天软件:积极布局智慧城市与碳排放大数据

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-30
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附件4:农业大数据

农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。当前,大数据正快速发展为发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态,已成为国家基础性战略资源,正成为推动我国经济转型发展的新动力、重塑国家竞争优势的新机遇和提升政府治理能力的新途径。农业农村是大数据产生和应用的重要领域之一,是我国大数据发展的基础和重要组成部分。随着信息化和农业现代化深入推进,农业农村大数据正在与农业产业全面深度融合,逐渐成为农业生产的定位仪、农业市场的导航灯和农业管理的指挥棒,日益成为智慧农业的神经系统和推进农业现代化的核心关键要素。

  • 2021-06-30
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1-吴良波-Apache Flink 在网易的实践

业务场景:用户实时足迹,用户实时特征,商品实时特征,实时CTR CVR样本组建,首页A区轮播, B区活动精选等UV,PV实时统计 简要逻辑:使用Sloth读取应用日志 (曝光,点击,加购物车,购买),进行数据清洗和维度拆分,写入Kafka,再使用Sloth读取Kafka数据,实时统计多维特征5 min,30min,1h的PV和UV,写入Redis,供线上工程计算CTR,CVR,以及优化搜索和推荐结果

  • 2021-06-29
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FFA2019-Apache Flink在滴滴的应用实践v3-1209

高可用流计算服务 High availability stream compute service 实时机器学习 realtime machine leaming 实时数仓 real-time warehouse

  • 2021-06-29
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基于数加的大数据仓库解决方案

? 存储能力受到制约,在数据日益增长的今天,集中式架构已不满足大数据的存储需求。 ? OLTP与OLAP混合,导致平台管理已无法兼顾大数据的特殊要求(任务管理,元数据管理等)。 ? 针对日益增长的大数据业务需求,需要提供大数据算法、组件支持。

  • 2021-06-25
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让数据从PostgreSQL流动到Greenplum

1. 使用 OSS:成本低 跨各数据库产品 跨可用区;冷数据转存到 oss 依然可以当做表访问 2. 并行导入性能高于常规数据导入导出方式:充分利用每个数据节点的硬件资源(CPU 内存 网络);650G 20亿行文本数据导入到 32 segment 的 GP 集群约 35 分钟。 3. 各数据产品间灵活的交换数据

  • 2021-06-25
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国家网络空间威胁情报大数据共享开放平台建设的思考.刘宝旭

出台网络安全信息共享的政策法规 成立专门的网络威胁情报共享机构 开展网络信息共享计划 编制行业规范并推向国际标准 出现提供多样威胁情报服务的厂商

  • 2021-06-23
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2018 中国联通5G服务化网络白皮书

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-23
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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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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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