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朱小燕-大数据给移动医疗带来的契机

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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大型数据中心解决方案

绿色网格全球联盟一直致力于制定标准, 衡量,流程和技术以提升数据中心的性 能 是绿色网格计划的的创始成员及董事 会成员单位 能 ● 美国环境保护局 (EPA) 正在确定数据中心的效率标准 (能源之星评级) ● 欧盟委员会能源研究所 d正在确定数据 ● 欧盟委员会能源研究所 d正在确定数据 中心效率的 “行为准则” ● 大型企业联合会也正在开始确定公共的 ● 大型企业联合会也正在开始确定公共的 碳承诺

  • 2021-06-29
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1-张光辉-3-FFA2019分论坛企业实践-张光辉

分配Container时,尽可能选择CPUMem空闲的机器 When assiging containers, choose the idlest CPUMem machines 89 possible 针对10密集型作业,希望Container尽可能打散 For Vo bound jobs, deatnibute containers 88 discrete as possble Deploy Task时,希望Task在TM中分配均衡 When deploying tasks, distribute tasks among TMs as balenced as possiole

  • 2021-06-29
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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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智慧园区建设规划方案

智慧园区设计理念以及园区一体化的服务要求,充分应用大数据、云服务、物联网、互联网等先进技术,以“园区运营服务”为建设核心,打造基于“一个中心”、“两上门户”、“三个体系”、“四化建设”的科技创新智慧园区。

  • 2021-06-28
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谢丰-工控安全:瓷器店里捉老鼠

– 离散控制系统DCS 可编程逻辑控制器PLC 远程终端单元 – 离散控制系统DCS、可编程逻辑控制器PLC、远程终端单元 RTU、智能电子设备IED、数据采集系统SCADA… – 超过80%的涉及国计民生的关键基础设施依靠工业控制系统来实现自动化作业,是关键基础设施的“大脑”和“中枢神 经”

  • 2021-06-25
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数字化校园云计算

?福建中医药大学数字化校园框架 ?福建中医药大学数字化校园安全威胁 ?福建中医药大学数字化校园安全建设方案 ?全方位防护数字化校园 ?勒索软件专题 ?展望未来移动数字化校园信息安全

  • 2021-06-25
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刘腾红---大数据助力码头设施运维数字化

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)。

  • 2021-06-24
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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信创云国产政务云解决方案

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2026综合算力全景分析

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