会员中心
搜索
登录
注册

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文

2017腾飞视频-企业与创客精确大数据共享的服务生态圈商业计划书【最终版】

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
  • 阅读174
  • 下载0
  • 15页
  • pdf

2018 5G承载网络构架与技术方案 中国信通院

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
  • 阅读171
  • 下载0
  • 39页
  • pdf

2018 5G承载需求白皮书 中国信通院

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
  • 阅读150
  • 下载0
  • 25页
  • pdf

2018 大数据+AI重塑移动互联 国泰君安证券

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
  • 阅读179
  • 下载0
  • 38页
  • pdf

2018 黄山风景区旅游全景大数据 MobData

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
  • 阅读174
  • 下载0
  • 33页
  • pdf

基于工业互联网模型的智能制造

智能制造的实现主要依托两方面的基础能力：一个是工业制造技术，包括先进装备、先进材料和先进工艺等，是决定制造边界与制造能力的根本；另一个就是工业互联网，即基于物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，充分发挥工业装备、工艺和材料潜能，提高生产效率、优化资源配置效率、创造差异化产品和实现服务增值。工业互联网是实现智能制造的关键使能技术，为智能制造提供了关键的共性基础设施，为其他产业的智能化发展提供了重要支撑。

  • 2021-06-24
  • 阅读174
  • 下载0
  • 8页
  • docx

政务数据资源平台总体架构方案（ppt）

政务数据资源平台总体架构方案（ppt）

  • 2021-06-24
  • 阅读171
  • 下载0
  • 11页
  • docx

DevOps理念与落地实践

Development和Operations的组合可以把DevOps看作开发（软件工程）、技术运营和质量保障（QA）三者的交集。传统的软件组织将开发、IT运营和质量保障设为各自分离的部门。在这种环境下如何采用新的开发方法（如敏捷软件开发）是一个重要的课题。按照从前的工作方式，开发和部署不需要IT支持或者QA深入的、跨部门的支持，却需要极其紧密的多部门协作。然而DevOps考虑的不止是软件部署，它是一套针对这几个部门间沟通与协作问题的流程和方法。对于运维来说，稳定压倒一切，新 Feature 越少越好。而对于研发来说，却希望能开发更多的功能。这种矛盾会导致大量的资源和时间的浪费。就像两匹马拉一辆车，如果马头向着的方向不一致，肯定是没法全速前进的。

  • 2021-06-24
  • 阅读176
  • 下载0
  • 19页
  • docx