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企业如何做好大数据项目的选型

数字化主要是从数据的角度驱动,即从业务数据化再反过来实现数据业务化,通过数据来驱动整个企业的信息化转型目标。那么落地数字化转型目标上,数字化转型的范围数字化转型的范围可大可小,小到一个项目,大到生态链和供应链。聚焦当下,企业数字化的重点任务主要为项目精细化管理:要素和活动数字化、生产要素管理一体化。和企业管理集约:管理和协作在线化、项目和企业一体化。

  • 2022-05-09
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10days完成传统用户运营的数字化蜕变【演讲版】-我行我数-张续v12.13

10days完成传统用户运营的数字化蜕变,10days完成传统用户运营的数字化蜕变,10days完成传统用户运营的数字化蜕变

  • 2021-12-31
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银文杰-垂直行业企业级中台构建-IAS2019演讲

从10年前计算,企业数字化转型已经历过两轮:数字化运动和服务模式创新运动,现在正在进行的第三轮企业数字化转型以中台化、容器化、低代码化为典型技术代表特征

  • 2021-12-31
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智慧管廊大数据一体化云平台建设和运营综合解决方案

智慧管廊管理系统便是“城市市政地下管线综合体”,即在城市沿道路或管线走廊带修建一个地下连续结构物,将过往直埋的市政管线,例如给水、雨水、污水、供热、电力、通信、燃气、工业等各类管线集中放入这其中,并设置专门针对的配套系统,根据具体需求组织的规划、设计、建设和后期运营管理,是确保城市运行的重要基础设施和“生命线”。智慧管廊设施主体坐落于地下、空间相对比较狭小、线性分布、距离较长,存在照度、氧气、湿度、粉尘、可吸入颗粒物、微生物、动植物干扰等因素。其潜在性的运营风险主要包括灾害类风险,环境类风险,设备类风险,人员类风险。

  • 2021-09-22
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TSDB-云边一体化时序时空数据库技术揭秘

低成本高性能可扩展:基础设施智能化,APM,智能运维,监控诊断,金融; 轻量化高可用:工业数字化转型,电力,交通,物流,IOT, 工业; 高性能计算:时空大数据计算,智慧交通,城市大脑,轨迹分析,路径规划

  • 2021-06-29
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大数据技术助力金融业务安全

01-金融业大数据技术应用情况 02-大数据风险管控的机遇和挑战 03-大数据风险管控能力建设 04-智能风控体系建设

  • 2021-06-23
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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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数字文创专场-短视频助力非遗可持续发展新生态-张帆

快手企业社会责任总监张帆进行了主题为“短视频助力非遗可持续发展新生态”的演讲,从平等普惠的算法机制谈到流量赋能普通用户,从平台上丰富活跃的非遗生态谈到快手打造行业首部“非遗加速器”

  • 2021-04-18
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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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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

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”。

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算力是人工智能的基础设施

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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2026六大未来产业发展趋势与人工智能八大落地场景洞察

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

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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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