马云说：我们正从IT时代进入DT时代。随着云计算、物联网、大数据、人工智能、区块链、5G等技术的飞速发展，数字化的浪潮正在席卷世界的每一个角落。数字化时代，数据成为企业最核心的资产之一。对于任何企业和组织而言，如何建立适应快速高速发展业务的灵活数字资产体系，都将成为管理层要考虑的一个核心问题。在未来，高效率的数字资产体系，就会像工业时代的石油一样，成为企业发展的源动力。
大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量，以存储、运算、展现作为目的的平台。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
数据治理_统一数据源展示,数据治理,数据管理,api治理,支持多种数据源接入,实时数据分析,实现数据可视化,数据统计,风险监控,企业管理,降低企业成本,提高企业的数据价值.,隔离外部风险免开发快速接..
如何在数据应用过程中保护用户隐私，一直是近年来工业界和学术界的热点。本次讲座将为大家介绍，如何通过 Analytics-Zoo 和 Flink，在 Intel SGX 上实现隐私保护的 Cluster Serving，从而在 Model Serving 过程中保护用户数据、模型和预测结果。
趣头条查询的页面分为离线查询页面和实时查询页面。趣头条今年所实现的改造是在实时查询中接入了 ClickHouse 计算引擎。根据不同的业务场景，实时数据报表中会展现数据指标曲线图和详细的数据指标表。目前数据指标的采集和计算为每五分钟一个时间窗口，当然也存在三分钟或一分钟的特殊情况。数据指标数据全部从 Kafka 实时数据中导出，并导入 ClickHouse 进行计算。
当我们统计产品DAU 按设备统计，还是按账户统计？ 要求用户在产品内产生操作吗？ 要求一定的停留时长吗？ 包括网页端的用户吗？ 按前台上报还是后台上报？ 包括黑产用户、作弊用户吗？
本文的问题域 ？ 内容信息流app用户增长问题 ？ 内容信息流：图文信息流，短视频信息流、内容+电商信息流 旨在解决的问题 ？ 基于推荐算法视角的信息流产品用户增长问题 ？ 留存问题 ？ 幸存者偏差 本文受众 ？ 信息流产品的 ？ 推荐算法专家 ？ 数据科学家 ？ 产品专家
自动化投放：基于投放策略模型和投放效果数据，建立工业化自动化投放链路，搭建自动投放引擎和效果规则引擎，双重引擎中台助力客户高效高质增长。 拉承一体：通过剪切板+设备指纹+动态打包能力，集成SDK，提供拉承接一体的方案,。具备拉新、拉活等场景有效数据追踪能力，提升推广的转化率。 DPA策略：构造了一整套的自动化、千人千面的广告投放链路，支持每天千万级别的用户实时更新、千级素材自动化筛选、审核与上线机制
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
当今世界，低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表，低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命，更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模，其广阔前景吸引全球目光。然而，产业爆发式增长的背后，空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战，正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。
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