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智能交通大数据平台技术应用解决方案

什么是交通大数据 交通概念很大,所涉及的范围很广,如城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故数据、高架匝道运行数据、以及衍生的相关拥堵、事故、违法信息等都属于交通数据。 我们通常所提的城市公安交通管理大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中,从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的大量数据,并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起(比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等),形成一个有价值数据链,从而知道城市交通信息化建设,为公安交通实战应用服务,为市民出行服务。

  • 2021-05-31
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大数据技术正全面重塑芯片方案

由Amazon、谷歌以及Facebook等网络巨头所收集到的庞大数据集正带来旺盛的处理需求,这也直接推动了新一代芯片的构建。而其中两项最新成果将在今年6月下旬召开的计算机架构大会上得以亮相。 斯坦福大学的研究人员们将在会上介绍Plasticine,这款可重配置处理器能够提供近百倍于FPGA的每瓦处理性能提升,同时更易于编程。另外,由英伟达公司两位资深设计师打造的一款推理处理器则能够实现两倍于现有设备的性能与能源效率。

  • 2021-05-31
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云WAF与大数据实时分析实践

详细介绍了互联网公司常见的web安全层面的痛点,各种应用安全的需求无法防护,0day的应急响应等,并且列举了想要防护时所必须面对的难点,最终技术选型为基于云的Web应用防火墙。 在构建过程中,分别围绕规则源、部署、日志处理等方面进行闭环设计,形成各自的数据落地方式。并通过镜像流量的实时计算、防护日志的机器学习分类,分别来提高该系统的拦截率和降低误报率。 目前该系统已成熟稳定的运行,每天防御十亿级别的请求,每次处理的时延均在单位毫秒级,在每天拦截数十上百万的攻击同时保证误报率低于千万分之一。而且计划将来进一步提高自动化效率,通过机器学习和实时计算,能够做到无人值守,自动识别可疑访问。

  • 2021-06-23
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企业应用迁云的全链路评估方案

高度成熟化:场景通用、安全稳定。适用于大、中型企业的迁移评估需求,支持Linux、Red Hat、Debian、CentOS、Ubuntu等操作系统类型。采用无侵入式采集技术,不影响在线业务的性能,支持数据加密采集和存储。 高度智能化:基于采集的数据,从主机和进程两个维度构建架构拓扑。通过系统内置的智能化算法,自动对进程进行打标和聚类,识别用户使用的三方系统组件,进一步简化系统架构。

  • 2021-06-30
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快手HBase在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践

业务需求及挑战:BitBase 引擎的初衷是什么; BitBase 解决方案:在 HBase 基础上,BitBase 的架构是什么样; 业务效果:在快手的实际应用场景中,效果如何; 未来规划:中短期的规划。

  • 2021-05-06
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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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mPaaS小程序重磅发布,让你的App和支付宝一样,可以快速运行小程序

mPaaS 小程序,基于 Web 技术,学习成本低。 一套小程序代码,同时支持 iOS 和 Android,接近原生体验。 同时提供丰富的组件和 API,如获取用户信息、本地存储、支付功能等。 区别于微信及支付宝小程序,mPaaS 小程序帮助客户将自有的App 改造成小程序

  • 2021-05-06
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2019 《5G承载光模块》白皮书 中国信通院

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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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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信创云国产政务云解决方案

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