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5-韩鹏-3-基于Flink构建CEP引擎的挑战和实践-韩鹏-2019-11-27

Flink的痛点:在企业级受限(硬件资源)环境,规则集数量及种类不确定的情况下,Flink程 序运行较难控制,且当前现有库“Flink SQL”和“Flink CEP”均不能满足业务及性能需求。

  • 2021-06-29
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4实时计算在贝壳的实践 - v2.1

资源隔离.Resource isolation 多种任务类型 Job Types 任务托管Job Management 多种开发语言Programming Languages

  • 2021-06-29
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5G+AI 阿里文娱技术实践

阿里巴巴文娱事业群资深算法专家江文斐表示:除了延续前序的转码技术方案的优点,窄带高清 3.0 的核心改进在于将播放渲染环节纳入到其技术体系中。窄带高清3.0 是一套“基于标准编码格式的私有视频传输播放协议”,即窄带高清 3.0 的视频流完全遵循国内外视频编解码标准,在此基础上增加一套加密的私有信令来指导播放器渲染出最佳的画面。这套云 + 端的播放协议,通过对全链路的通盘优化,再一次突破视频传输效率瓶颈,再一次降低超高清观影门槛。

  • 2021-06-29
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Flutter in action闲鱼最佳实践

3 月 5 日,闲鱼宣布在 GitHub 上开源 Fish Redux,Fish Redux 是一个基于 Redux 数据管理的组装式 flutter 应用框架, 特别适用于构建中大型的复杂应用,它最显著的特征是 函数式的编程模型、可预测的状态管理、可插拔的组件体系、最佳的性能表现。下文中,我们将详细介绍 Fish Redux 的特点和使用过程,以下内容来自InfoQ 独家对闲鱼 Flutter 团队的采访和 Fish Redux 的开源文档

  • 2021-06-29
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大数据工程师必读手册-阿里巴巴

飞天大数据平台在阿里巴巴集团内每天有数万名数据和算法开发工程师在使用,承载了阿里 99% 的数据业务构建。同时也已经广泛应用于城市大脑、数字政府、电力、金融、新零售、智能制造、智慧农业等各领域的大数据建设。

  • 2021-06-29
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中国企业2020:人工智能应用实践与趋势

数据智能技术是这些数字经济公司崛起的第一推动力,网络协同效应是这些平台型公司扩张的关键范式。这些公司利用数据和算法,只用了短短十几年的时间就形成的史上最庞大且高频互动的客户群体,为投资者带了未来发展的巨大想象力。

  • 2021-06-29
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人工智能应用实践-新一代数字转型-阿里巴巴

如果对数字化与非数字化的商业业态做出比较,不难发现,在数字化的形态下,万千链接产生的海量数据将商业环境的变化速度和幅度都提升到了一个新的高度。尤其是对于与消费者直接产生联系的行业,媒体社会化与社会媒体化事实上造就了一个连接了亿万人群的“超级数字外场”:一方面,企业的商业决策所产生的影响可以在网络的扁平时空中快速放大;另一方面,所有消费个体的行为和选择,也都可以通过高度连接的网络对商业本身产生巨大的影响。 “数字外场”成为数字化商业业态的重要特征。

  • 2021-06-29
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智慧教育2.0综合解决方案

数字校园。校园环境全态势感知:烟感、消防、陌生人轨迹、教育空气质量等;校园管理全流程闭环:如烟感与视频间联动。 数字教学。超越时空的教学资源:课程资源、图书资源、实验资源;学习的感知和实时效果反馈:物联设备和信息化系统数字的采集、分析与反馈。

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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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