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58同城大数据实践方案

首先看一下58大数据平台架构。大的方面来说分为三层:数据基础平台层、数据应用平台层、数据应用层,还有两列监控与报警和平台管理。 数据基础平台层又分为四个子层: 接入层,包括了Canal/Sqoop(主要解决数据库数据接入问题)、还有大量的数据采用Flume解决方案; 存储层,典型的系统HDFS(文件存储)、HBase(KV存储)、Kafka(消息缓存); 再往上就是调度层,这个层次上我们采用了Yarn的统一调度以及Kubernetes的基于容器的管理和调度的技术; 再往上是计算层,包含了典型的所有计算模型的计算引擎,包含了MR、HIVE、Storm、Spark、Kylin以及深度学习平台比如Caffe、Tensorflow等等。 数据应用平台主要包括以下功能: 元信息管理,还有针对所有计算引擎、计算引擎job的作业管理,之后就是交互分析、多维分析以及数据可视化的功能。 再往上是支撑58集团的数据业务,比如说流量统计、用户行为分析、用户画像、搜索、广告等等。 针对业务、数据、服务、硬件要有完备的检测与报警体系。 平台管理方面,需要对流程、权限、配额、升级、版本、机器要有很全面的管理平台。

  • 2021-02-26
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智能制造与数字化工厂打造

智能制造,是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

  • 2021-02-26
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基于HDRS平台的太阳能发电设备远程故障诊断及主动运维系统

为保证维护太阳能发电设备安全、可靠、经济和优化运行,华辰智通科技集团自主研发了一款基于HDRS平台的太阳能发电机组在线状态监测、故障远程诊断及设备主动运维系统。HINET智能网关通过与太阳能发电机的核心控制器连接,结合3G、wifi、以太网及GPRS等通信方式并通过华辰智通专有的安全通道实现与服务器连接,实现设备的远程监控及管理控制,并通过HDRS平台强大的数据分析能力,分析来自控制器的各种数据,结合客户自己设定的预警值实现对设备的故障预警及诊断功能。

  • 2021-02-26
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光伏电站远程监控应用方案

光伏监控系统是统筹光伏系统的太阳能光伏阵列和铅酸蓄电池模块(储能单元)的关键,也是整个光伏系统的智能核心。它不仅控制整个系统的工作状态,包括太阳能光伏阵列工作状态和蓄电池充放电的工作状态,还为系统的可靠运行提供保障,同时建立必要的人机通讯,也为多个光伏系统之间的通讯和管理提供接口,控制较为复杂。

  • 2021-02-26
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电梯安全运行监测与远程管理平台系统

近年来各国各地电梯事故频发,从侧面反映出了电梯监管及运维的难度。由于电梯设备分布较分散,每台电梯都是一个信息孤岛,设备运行数据得不到统一汇总,很多有价值的数据流失,给设备管理及维护,以及后期的设备升级换代、大数据应用以及运算模型建立带来了很大的困难。电梯运行的安全性、可靠性及科学化管理,不仅电梯厂家非常关注,政府主管部门、电梯的维保单位、物业单位及电梯使用者都非常关注,电梯的安全运行管理已经成为了一个不容忽视的重要问题。

  • 2021-02-26
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电力系统自动化远程监控方案

随着电力供应商品化、市场化的发展,变配电站数量猛增。由于电站分布范围广,距离远,又多处于野外,现场情况不便于管理,因此无人值守的变电站管理模式得到广泛的推广,通过建立变电站设备运行监控系统,工程师可以通过互联网远程访问,对变电站实现设备远程监控、远程设备故障诊断、远程故障告警接收处理等。华辰智通提供的电力系统自动化远程监控方案可提高变电站运行和维护的安全性以及可靠性。

  • 2021-02-26
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Gary Marcus:AI 可以从人类思维中学习的11个启示

1969 年图灵奖得主、MIT 人工智能实验室创始人马文·明斯基(Marvin Minsky)在其1986年著作《心智社会》(The Society of Mind)一书中曾探讨人类智慧的来源。他认为,“人类的智慧源于人类社会的多样性,而不是某个单一的、完美的准则。”

  • 2021-02-26
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工业互联网平台赋能制造业数字化转型解决方案

2020年3月17日,国务院总理李克强主持召开国务院常务会议,并指出要对“ 互联网+”、平 台经济等加大支持,壮大数字经济新业态,依托工业互联网促进 传统产业加快上线上云,发 展线上线下融合的生活服务业,支持发展共享用工 平台。

  • 2021-02-26
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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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