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云计算+边缘计算

边缘计算是指在数据源头的附近,采用开放平台,就近直接提供最近端的服务。而云计算,则是指通过网络,把众多数据计算处理程序分解,通过服务器组成的系统,把这些分解的小程序再处理分析来得到结果。

  • 2021-09-06
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回归互联网数据科学的本质客户&数据

友盟i数据智能i服务如何帮助移动开发者,更快更低成本的建立数据智能能力?个性化是未来I每一V成功应用的背后都有V性化推荐

  • 2021-06-30
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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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DT时代互联网+教育生态

第一个方面是扫描一下未来十年信息技术产业界主要的技术趋势, 从技术发展趋势和国家产业转型的背景下,来看看创新人才培养的外部产业环境;第二个会讲一下互联网行业的相关技术如何改变我们的教育模式,以及人才培养方面会发生哪些根本性的变化。

  • 2021-06-25
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互联网时代,中大型企业云端文件管理最佳实践

全方位内容访问控制:七级协作权限,内容分享管理,无死角操作日志,DLP 严密数据隐私保护:传输存储全链路加密,四重备份容灾消灾,企业数据隔离 最高级别运维安全:攻击防护,全自动监控报警,三权分立权限控制,99.95可用性

  • 2021-06-25
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2018 面向5G的室内覆盖数字化演进白皮书 华为

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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大数据与人工智能对企业安全带来的挑战与应对

随着信息技术的进步,数字时代的“大数据、云计算、平台化、移动互联、社交应用”蓬勃发展,传统的IT架构防护思路向新的IT架构防护思路转变。演讲者不仅剖析了当前企业面临的安全挑战与危机,并详细罗列了对应的安全策略和方法。 我们面临的安全形势 我们正处在一个数字时代 新技术带来新的安全挑战 几个典型的安全事件 应对-安全防护思路的转变 建立自适应的、自动化的安全架构 关键控制要素 案例分享

  • 2021-06-23
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微数据下的安全与风控

风控是什么? 大数据 大数据下的 风控 大数据下的 风控模式 微数据风控 微数据风控 (数据采集) 微数据风控 (实时计算) 微数据风控 (内存计算) 微数据风控 (变量体系) 微数据风控 (规则引擎) 微数据风控 (溯源)

  • 2021-06-23
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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

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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中服云多模态工业物联网平台介绍

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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中服云工业物联网平台数字孪生版技术原理与功能介绍

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。

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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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新型智慧城市是推动城市高质量发展以及经济发展的重要途径

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