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大数据、云计算支撑下的智慧安监_20150818 江苏省安监局

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)。

  • 2021-06-30
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TechExcelDevSuiteALM解决方案

全球领先的应用程序生命周期管理(ALM)解决方案提供商公司总部位于美国加州硅谷,在中国北京、美国东海岸、英国伦敦,中国上海分别设有研发中心以及销售与客户支持中心全球40多个国家中拥有超过1500家客户,其中包括世界500强中的20%的公司

  • 2021-10-25
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大数据平台数据治理与建设方案

企业进行数据治理的最大驱动力来自数据质量,通过提高数据质量实现更多的业务价值。 将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力,优化数据架构,提升数据仓库/信息化管理系统建设,支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性。

  • 2021-10-13
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存储服务、网络应用引擎与云计算-移动信息化的核心平台

存储区域网络(SAN,Storage attached Network)在业界已经有几十年的历史,它经典、成熟而又在不断地发展。简单来说,SAN是一种高速存储网络,它负责提供服务器和存储系统之间的串行SCSI数据传输。从SAN的系统构成来看,它主要分为存储端,网络和服务器端三个部分。

  • 2021-09-06
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智慧医疗大数据平台解决方案

医疗行业的发展面临着各种挑战,例如,运营低效、不能协同医疗、数据孤岛太多、数据不统一等。大数据的出现,助力医疗行业高效地解决当前面临的难题,有力地推动了卫生部强调的医疗、医改、医保三轮驱动,依靠数据作为链条,预防为主、防治结合,建成一体化的医疗服务体系。

  • 2021-03-20
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行业大数据治理平台

发现规律:通过多源多维海量数据发现规律 现状研判:通过数据统计和比对对现状进行描述 科学预测:基于规律和现状,预测预警发展趋势 综合服务:为社会各个方面提供知识成果与服务 大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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、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。

  • 2021-07-01
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大数据、智慧城市与智慧交通方案介绍

物联网已经渗透到各行各业的每一个方面,物联网不仅是大数据来源的重要组成部分,也是发展智慧城市和智慧交通的基础设施。智慧城市更多地强调数据的智慧分析和智慧计算,智慧交通是智慧城市的一个组成部分,又是一个能够独立运行的子系统。

  • 2021-09-22
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大数据技术架构规划方案

大数据管理的技术层出不穷。在众多技术中,有6种数据管理技术普遍被关注,即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。在此篇方案里面都有涉及

  • 2021-02-17
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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。

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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。

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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。

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城市低空经济创新发展白皮书

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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