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大数据治理平台解决方案

传统的应用按照业务建设,一个厂商需要负责数据采集、存储、数据应用等全部过程;大数据时代,技术更加专注和专业,系统建设趋势是采用横向切分模式。数据中心集中建设需要解决“应用和平台分离”建设模式带来的新问题。

  • 2021-06-24
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陈鸿斌-云顶云&新概念 DevOps 实践

为保证全国中小学生的学习需求,外研社与云顶云合作推出公益助学活动,免费向社会开放《新概念英语》正版音频。疫情期间助力广大师生“停课不停学”,为广大英语学习者提供完善的英语学习环境。接到需求后,分布在全国各地尚未归津的云顶云研发团队与技术团队积极配合,克服网络差、异地协作、需求急、技术风险高等困难,使公益活动如期上线。

  • 2021-06-24
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云计算视角下的肿瘤大数据平台建设

应用大数据技术对肿瘤治疗过程中产生的海量临床数据进行处理与分析形成以结肠癌、直肠癌、胃癌、食管癌、乳腺癌、肝癌、肺癌、宫颈癌等八大常见肿瘤为主题的数据集。

  • 2021-06-24
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工业物联网整体解决方案

聚能云端,智慧边缘,通过而已工业物联网云平台,借助大数据分析和深度学习前沿技术,构建工业物联网生态圈,打造健康、持续、快速发展的工业物联网。 基于云边缘节点和客户侧节点的弹性计算服务,可满足客户在业务实时响应,数据就近处理,数据智能分析,应用快速部署等方面的关键需求,可灵活配置管理大规模边缘计算应用,加速边缘智能落地。

  • 2021-06-24
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大数据医疗培训资料(PPT28页)

云计算和物联网如今已是IT业界的两大焦点,它们有很大的区别,但同时也有着千丝万缕的联系——物联网通过数量惊人的传感器采集到难以计数的数据量,而云计算可以对这些海量数据进行智能处理。可以说,云计算是物联网发展的基石,而物联网又是云计算最大的用户,二者的融合可谓珠联壁合,相辅相成。在大数据时代,云计算融合物联网将进—步推动数据价值的挖掘,促进产业爆发。

  • 2021-06-24
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2019 5G 如何引发电子行业革命 IBM商业价值研究院

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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2019 5G带来新颠覆 如何赢取新机遇 埃森哲

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)。

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2019 5G车路协同创新应用白皮书 腾讯

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)。

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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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密码应用与安全性评估—解决方案

平台摆脱了传统硬件堆叠模式,实现密码设备算力最优化利用,满足虚机云环境、容器云环境等不同场景下的密码应用需求。平台采用插拔式框架设计,实现通用密码服务、典型密码服务、密钥管理服务、专用密码服务的动态接入、无感扩容提供丰富的密码应用SDK,构建全场景的密码应用体系。

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绿色数据中心行业洞察:对算力行业的一点思考(302页)

液冷、间接蒸发冷却、AI能效优化、模块化预制、高效电源等绿色节能技术成熟;TEE、机密计算、区块链等保障数据可信流通与安全的技术加速应用;智能调度、柔性负荷调节技术支撑绿电高效消纳。

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医疗健康大数据洞察报告:2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

本报告基于对600份有效问卷及申请数据库的深度分析,旨在揭示2026年中国医疗健康领域非全日制博士中请者的核心特征、需求偏好与行为趋势。研究 显示,申请者群体呈现出“资深从业者寻求职业深化”与“高潜力新生代追求学历升级"并存的鲜明特征,其需求高度务实,对交叉学科及数字化方向兴趣浓 厚,但普遍面临政策认知与实践之间的“知行鸿沟”

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下,以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴,以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象,通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响,探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。

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