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Kuiper 超轻量级边缘流式数据处理软件

EMQ X Kuiper 是 Golang 实现的轻量级物联?边缘分析、流式处理开源软件,可以运?在各类资源受限的边缘设备 上。Kuiper 设计的?个主要?标就是将在云端运?的实时流式计算框架(?如 Apache Spark,Apache Storm 和 Apache Flink 等)迁移到边缘端。Kuiper 参考了上述云端流式处理项?的架构与实现,结合边缘流式数据处理的特点, 采?了编写基于 源 (Source) , SQL (业务逻辑处理) , ?标 (Sink) 的规则引擎来实现边缘端的流式数据处理。

  • 2021-06-23
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工业互联网标识解析应用解决方案V1.0(北京青藤)

未来工业发展趋势 ◆ 通过机器人、传感器、各类工业软件实现无人化生产,黑灯工厂成为可能。 ◆ 以工业软件控制、工业知识积累、工业数据驱动,正在引发一场工业生产革命

  • 2021-06-22
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大数据应用发展及数据流通安全

九层之台 起于累土 — 融合实体经济和数字世界的基础 网 万智之源 始于连接 — 沟通数字世界的桥梁 数 云网一体 数聚智能 —大数据引领的数字经济新生态 2012 数据整合 2013 数据集中 2014 平台搭建 2015 首款产品 2016 对外元年 2017 成立公司 2018 发展之年 ? 跨域数据整合 ? 覆全国盖移/固 网 ? 全国数据集中 ? 产品化研究 ? 全国移网互联网 数据挖掘 ? 搭建大数据平台 ? 大数据对外合作 试水期 ? 发布“沃指数” ? 对外合作元年 ? 实现产品体系化 ? 成立专业公司 ? 布局行业解决方 案 ? 开展全生态链、 多方位的大数据 合作

  • 2021-06-21
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大数据营销及数据安全

刑法第二百五十三条之一: “ 违反国家有关规定,向他人出售或者提供公民个人信息,情节严重的,处三年以下有期 徒刑或者拘役,并处或者单处罚金;情节特别严重的,处三年以上七年以下有期徒刑, 并处罚金。 “违反国家有关规定,将在履行职责或者提供服务过程中获得的公民个人信息,出售或者 提供给他人的,依照前款的规定从重处罚。

  • 2021-06-21
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顺丰集团.从御建到驭剑.公开版

顺丰科技有限公司是隶属于顺丰速运集团,拥有超过 2000人的 IT专业技术队伍 , 具备 “深圳市重 点软件企业” 、 “国家高新技术企业” 等资质 。 顺丰科技目前致力于支持顺丰内外多项业务的研发 、 运维和内容服务 , 包括智慧物流解决方案 、 大数据产品 、 云计算产品 、 智能穿戴 、 无人机 、 人工 智能等多个方向 。 无论从系统应用规模 、 监管手段、 调度能力 、 研发能力 、 科技含量 、 处理能力 等方面 , 顺丰在国内速运行业都处于领先地位 。 地址识别技术 、 路由规划技术等技术领域已经达到 国际标准水平 。

  • 2021-06-21
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基于随机森林和投票机制的大数据样例选择算法

基于随机森林和投票机制的大数据样例选择算法

  • 2021-06-21
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智慧能源大数据云平台建设方案

为适应文明演进的新趋势和新要求,人类必须从根本上解决文明前行的动力困扰,实现能源的安全、稳定、清洁和永续利用。智慧能源就是充分开发人类的智力和能力,通过不断技术创新和制度变革,在能源开发利用、生产消费的全过程和各环节融汇人类独有的智慧,建立和完善符合生态文明和可持续发展要求的能源技术和能源制度体系,从而呈现出的一种全新能源形式。

  • 2021-06-17
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数字化时代京东物联网技术的思考和实践

京东在零售数字化上有不少积累,可以通过技术服务输出服务实体经济,带动产业数字化转型升级,提升全社会的供应链效率。京东科技作为京东服务实体经济、加速产业数字化的核心主体,在其中发挥主要关键作用。物联网技术作为数字化的基础设施能力,在很早开始就得到了关注。2014年起,从家居领域开始,京东已整合统一了集团内部零售、物流等关键领域的物联网技术栈,并在社区、城市、车联、工业等领域对外输出物联网技术能力,广泛服务于实体经济。建设过程中,京东科技IoT团队积累了一些经验,也进行了一些探索,本文分享其中的思考和实践.

  • 2021-06-13
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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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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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