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大数据平台数据治理和挖掘解决方案

有效地进行数据挖掘和分析的前提是要有高质量数据。亿信华辰一站式数据治理平台——睿治是自主研发的由多个产品组成的一整套解决方案,是一款面向实施人员的、智能的、敏捷的数据全生命周期管理应用平台

  • 2021-09-22
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大数据平台建设方案

大数据管理平台是基于大数据分布式的架构以及大规模并行处理系统,支持秒级处理TB乃至PB级别的海量数据;通过高可用的消息队列保障实时数据完整性,同时支持海量事件流和数据流的计算处理,完美支撑IOT数据采集需要;完整支持ANSI标准SQL查询,兼容各种主流BI产品,可满足不同层次分析用户需求;最新的机器学习模型支持,可快速完成数据的分类、预测、推荐等高级数据应用。。

  • 2021-09-13
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李虎.大数据驱动的P2P风险防控

研究背景 ? 解决方案 ? 应用成效 中关村互联网金融风险防控平台 首席专家 公安部全国公安监督管理信息平台 首席专家 北京航空航天大学 计算机学院 博士

  • 2021-06-24
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大数据技术在桥梁管养中的应用案例

截至2018年底,全国共有公路桥梁约85.15万座,其中危桥(四五类桥)总计约为5.67万座,危桥占桥梁总数的6.66%。部分桥梁年久失修,技术等级偏低;低等级公路上尚存部分不适宜桥型;部分桥梁存在设计和施工上的先天不足;多样性环境作用引发大量耐久性病害;超载问题引发的桥梁非正常损伤问题突出;桥梁增长致使愈来愈多的桥梁进入养护关键期。桥梁养护任务日益繁重,社会影响和关注度越来越高。

  • 2021-05-31
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教育大数据采集机制与关键技术研究

数据采集是实现教育大数据应用价值潜能的基础,因此对于教育大数据建设与应用至关重要。阐述了教育大数据的采集内容、采集方式、采集手段及标准与规范,并结合当前教育大数据建设与应用中的实际问题,分别从平衡数据共享与隐私保护、驱动数据治理与人才创新、创新采集机制与相关技术3个方面,对教育大数据采集研究提出对策与建议。

  • 2021-05-31
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谈谈如何以正确的指标驱动有效的进行数据质量控制

希望这篇文章为您提供了保持数据高质量所需的信息和工具。我们也希望您同意,数据质量管理是确保组织在数字时代保持竞争力的关键过程。虽然维护高质量的数据似乎是一件很痛苦的事情,但想想其他公司也觉得DQM是一个巨大的麻烦。所以,如果你的公司煞费苦心地让你的数据变得可信,你就会自然而然地在你的市场上获得竞争优势。俗话说,“如果事情很容易,每个人都会去做。”DQM是创建有效的业务仪表板的先决条件,该仪表板将帮助您进行决策并推动业务发展。

  • 2021-04-05
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大数据平台技术方案及案例

大数据平台是为了计算,现今社会所产生的越来越大的数据量,以存储、运算、展现作为目的的平台。大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,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。

  • 2021-03-27
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辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点

数据仓库平台逐步从 I BI 报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。数据湖(Data Lake)是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库,通常是对象blob或文件。数据中台是指数据采集交换、共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用于一体的综合性数据能力平台。是以Hadoop、Spark等分布式技术和组件为核心的“计算amp;存储混搭”的数据处理架构,能够支持批量和实时的数据加载以及灵活的业务需求。二是数据的预处理流程正在从传统的ETL结构向ELT转变。

  • 2021-02-23
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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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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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