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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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基于大数据技术的数据共享平台方案研究

大数据通常定义为一个企业或组织对其所创造的海量结构化、半结构化与非结构化数据的存储和分析,其目的在于从复杂的数据中找到其关联、规律,并加以利用。大数据正以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。

  • 2021-05-31
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2.5-AI 事件驱动场景 Serverless 实践

消息队列 Kafka 版是阿里云基于 Apache Kafka 构建的高吞吐量、高可扩展性的分布式消息队列服务,广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等,是大数据生态中不可或缺的产品之一,阿里云提供全托管服务,用户无需部署运维,更专业、更可靠、更安全。

  • 2021-05-06
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室外WLAN覆盖解决方案

传统AP可以增加下行功率扩大覆盖范围,但不能解决终端上行信号问题,在部分小区和乡镇,因活跃用户规模较小,用户分散,单纯部署有线宽带或室内AP成本大。对策考虑:大覆盖方案可有效改善上下行链路,扩大覆盖范围,从而减少所需AP数量,降低安装和运维成本

  • 2021-10-25
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大数据可视化平台数据治理综合解决方案

数据可视化平台,是智慧运营管理可视化、场景化、智能化的核心载体。基于数字孪生的虚拟仿真的3D场景,打通各个系统平台及数据端口,深度融合数据资源,使得数据资源可以自由流通及归类,打破数据孤岛,并实现信息的快速搜索。

  • 2021-09-22
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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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1.27-Serverless 游戏场景实践—解构在线游戏行业痛点

游戏厂商与广告商联合投放大量互联网广告,该业务场景无法准确预估运营流量,高并发、高弹性的后台服务对业务结果至关重要。且大量的营销数据和原始日志需要进行离线分析,驱动运营策略升级。

  • 2021-05-06
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移动支付解决方案

国内现今唯一经央行金电公司检测通过并由中国信息安全认证中心颁发“支付系统安全认证证书” (证书编号:ISCCC- 2010-IS-021)的手机支付解决方案中国银联,中国金融认证中心(CFCA)浦发银行,大唐微电子技术有限公司通联支付

  • 2021-10-25
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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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