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8-1.DataFun峰会-时序数据库现状及核心技术

时间序列数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据,这些工业数据的典型特点是:产生频率快(每一个监测点一秒钟内可产生多条数据)、严重依赖于采集时间(每一条数据均要求对应唯一的时间)、测点多信息量大(常规的实时监测系统均有成千上万的监测点,监测点每秒钟都产生数据,每天产生几十GB的数据量)。

  • 2022-01-18
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新常态下城市交通理论创新与发展对策研究

写在前面: 在新常态与供给侧结构性改革背景下,城市交通面临着新的问题及发展瓶颈。从问题—难点—新要求三个层次论述新常态城市交通理论创新的必要性,总结组织城市可持续运行的城市交通理论和方法演进脉络,剖析城市交通学研究目标的内涵及研究对象特征。通过分析城市交通网络的核心特征,提出支撑城市交通网络构建和运行的理论体系、界定三大科学问题,并给出依托信息化实现城市交通网络构建和运行的技术途径。

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新时代国土空间规划与治理的思考

区域发展与空间治理是人类面临的共同话题。新时代区域发展的主要任务和主要矛盾发生了根本性的变化,对国土空间规划与治理提出了新的要求。国家机构改革成立自然资源部 , 明确以国土空间规划引领国家“多规合一”的空间治理。规划权改革表象是规划体系的重构,而尊重空间治理规律,通过以质量变革、效率变革、动力变革为特点的空间治理转型,推动形成绿色发展方式和生活方式,才是规划权改革的深层本质。

  • 2022-01-18
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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。

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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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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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