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基于阿里云与数加平台的全渠道电商中台搭建

业务中台是企业实现各业务板块之间链接和协同,持续提升业务创新效率,确保关键业务链路的稳定高效和经济性兼顾的思想体系,包含了技术和组织两大部分,通过“方法+工具+业务理解”加以实现

  • 2021-06-25
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基于数加的大数据仓库解决方案

? 存储能力受到制约,在数据日益增长的今天,集中式架构已不满足大数据的存储需求。 ? OLTP与OLAP混合,导致平台管理已无法兼顾大数据的特殊要求(任务管理,元数据管理等)。 ? 针对日益增长的大数据业务需求,需要提供大数据算法、组件支持。

  • 2021-06-25
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基于物流透明的大数据应用

物流透明,是指物流要素及物流过程的信息能够得到真实的、实时的反映。 物流透明需要应用互联网的技术及组织方式来实现。 物流透明是物流互联网化的总趋势。

  • 2021-06-25
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让数据从PostgreSQL流动到Greenplum

1. 使用 OSS:成本低 跨各数据库产品 跨可用区;冷数据转存到 oss 依然可以当做表访问 2. 并行导入性能高于常规数据导入导出方式:充分利用每个数据节点的硬件资源(CPU 内存 网络);650G 20亿行文本数据导入到 32 segment 的 GP 集群约 35 分钟。 3. 各数据产品间灵活的交换数据

  • 2021-06-25
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【精品】大数据时代的智慧矿山

随着科技技术的不断演进,数字化已成为各行业内一个非常重要且极具吸引力的市场,其目标是将IT技术与产品、系统、解决方案和服务进行融合,贯穿于从研发设计到生产到技术维护的整个产业链。乘着数字化这股智慧东风一逐渐吹进了万千行业,矿山就是其中的一个典型领域。从矿山自动化到数字矿山,再到如今的智慧矿山,数字经济时代,有关未来矿山建设与实现方式不断被刷新。当下,智慧矿山利用底层传感器实现数据采集,物联网(IoT)释放数据威力,从生产运营、成本管控、采购销售等系统,整合所有数据通过精准分析,为煤炭企业决策层提供精准、实时的数据支撑,实现降低成本、提高决策效率的目标。 北京君时慧成实时大数据平台,基于Hadoop架构,集成了生态圈中的主流热门组件并不断的进行相关功能的优化。可对矿山生产大数据、销售大数据、物流大数据、设备运行大数据、安全大数据、环保大数据等的进行智慧采集与存储,助其最终落地大数据分析应用。

  • 2021-06-25
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大数据.智慧城市安全之眼

智慧城市安全体系建设背景 ? 智慧城市安全:需求分析 ? 大数据在智慧城市安全体系中的作用 援引 大数据在智慧城市安全体系中的作用

  • 2021-06-25
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AliSQL行业解决方案和上云案例

具体案例以及行业解决方案的精彩内容也不可错过,有电商秒杀解决方案,提出了秒杀场景造成的问题,通用解决方案和AliSQL解决方案,从图表对比可以看出AliSQL解决方案有显著效果。精彩案例之二游戏防闪断解决方案,以客户平时遇到的最厌恶问题之一—游戏闪退入手,从Proxy防闪断架构和Proxy桥接方面解决。精彩案例之三金融数据保护解决方案,从一主多备,数据零丢失和透明加密着手。精彩案例之四大数据量存储解决方案,海量数据压缩凭借TokuDB引擎和支持column压缩两个方式得以解决。

  • 2021-06-25
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2019 5G 如何引发电子行业革命 IBM商业价值研究院

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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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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能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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