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智能数据采集系统的构建
标题：智能数据采集系统的构建与应用探索随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会的重要资源之一，其价值在于被有效地采集、处理和分析。智能数据采集系统作为数据挖掘与分析的前提和基础，对于提升企业运营效率、优化决策过程、推动科学研究等方面具有不可替代的作用。本...
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数据如何推动数字化转型
标题：数据：数字化转型的强大驱动力在21世纪的今天，数字化转型已成为各行各业不可逆转的趋势。这一转型不仅关乎企业的生存与发展，更是整个社会经济结构优化的关键。在这场深刻的变革中，数据作为核心要素，正以前所未有的力量推动着转型的深入进行。本文将探讨数据如何成...
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数据驱动的智能制造转型
标题：数据驱动的智能制造转型：重塑工业未来的力量在21世纪的科技浪潮中，智能制造已成为推动全球工业转型升级的关键力量。这一转型不仅深刻改变了生产方式，还极大地提升了效率、灵活性和可持续性，而这一切的核心驱动力正是数据。数据驱动的智能制造转型，正以前所未有的...
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数据采集在智能运维中的应用
标题：数据采集在智能运维中的应用探索随着信息技术的飞速发展，企业IT系统日益复杂，运维管理面临着前所未有的挑战。传统的人工运维模式已难以满足高效、精准、实时的需求，智能运维（AIOps，Artificial Intelligence for IT Oper...
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数据标注平台性能优化建议：提升标注效率
标题：数据标注平台性能优化策略：提升标注效率的深度探讨在人工智能日益渗透各行各业的今天，高质量的数据标注成为了机器学习模型性能提升的关键。数据标注平台作为连接原始数据与AI模型之间的桥梁，其性能直接影响到标注效率与数据质量，进而影响最终模型的准确性和泛化能...
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可穿戴设备如何实现高效数据采集？
标题：可穿戴设备如何实现高效数据采集随着科技的飞速发展，可穿戴设备已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，从智能手环到健康监测贴片，它们无处不在地融入我们的生活方式。这些小巧的设备不仅能够追踪我们的运动数据、睡眠质量，还能监测心率、血压等生理指标，为用户提供...
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数据驱动的供应链优化趋势：智能化与协同化
标题：数据驱动的供应链优化趋势：智能化与协同化的深度融合在全球化竞争日益激烈的今天，供应链作为企业运营的核心环节，其效率与灵活性直接关系到企业的市场竞争力。随着大数据、云计算、人工智能等先进技术的迅猛发展，数据驱动的供应链优化已成为行业转型升级的关键路径。...
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爬虫技术与其他技术的融合创新
标题：爬虫技术与其他技术的融合创新：开启数据驱动的新纪元在信息技术日新月异的今天，爬虫技术作为数据获取的重要手段，正逐步与其他前沿技术深度融合，共同推动着数据科学、人工智能、大数据分析等领域的发展。这种跨领域的融合不仅拓宽了爬虫技术的应用边界，也为解决复杂...
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数据采集在自动驾驶技术中的应用
标题：数据采集在自动驾驶技术中的核心作用与未来展望随着科技的飞速发展，自动驾驶技术正逐步从科幻概念走向现实生活，成为汽车行业乃至整个交通领域的一场深刻变革。在这场变革中，数据采集扮演着至关重要的角色，它不仅是自动驾驶技术发展的基石，也是推动其不断迈向成熟与...
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智慧农业：数据如何优化作物产量
标题：智慧农业：数据如何优化作物产量在21世纪的科技浪潮中，智慧农业作为现代农业发展的新趋势，正以前所未有的速度改变着传统的耕作方式。其核心在于利用物联网、大数据、人工智能等现代信息技术，实现对农业生产环境的精准监测与管理，从而优化作物生长条件，提高作物产...
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可信空间技术助力智慧能源管理升级
标题：可信空间技术：智慧能源管理的革新驱动力在21世纪的科技浪潮中，智慧能源管理已成为推动社会可持续发展、实现能源高效利用的关键一环。随着物联网、大数据、人工智能等先进技术的融合应用，能源系统正逐步向智能化、网络化转型。而在这场转型中，可信空间技术以其独特...
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数据仓库架构发展趋势分析：分布式与实时化
标题：数据仓库架构发展趋势分析：分布式与实时化随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业最宝贵的资产之一。数据仓库作为数据存储、管理和分析的核心组件，其架构的演变直接关系到企业数据处理的效率与决策制定的速度。近年来，分布式与实时化成为数据仓库架构发展的两大显著...
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数据驱动的客户服务体验趋势分析：智能化与个性化
标题：数据驱动的客户服务体验趋势分析：智能化与个性化在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的核心驱动力。特别是在客户服务领域，数据的应用正引领着一场深刻的变革，其中智能化与个性化成为最为显著的趋势。随着人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展，企业不...
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数据驱动的客户服务创新：打造个性化体验
标题：数据驱动的客户服务创新：打造个性化体验在数字化时代，客户体验已成为企业竞争的核心要素之一。随着大数据、人工智能等技术的飞速发展，数据驱动的客户服务创新正逐步成为企业转型升级的关键路径。通过深入挖掘和分析客户数据，企业能够更精准地理解客户需求，从而提供...
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可信空间助力智慧物流系统优化
标题：可信空间：智慧物流系统的优化引擎在数字化转型的浪潮中，智慧物流作为连接生产与消费的关键纽带，正经历着前所未有的变革。随着大数据、云计算、物联网、人工智能等先进技术的融合应用，物流行业正逐步构建起一个高效、智能、透明的物流生态系统。然而，这一生态系统的...
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数据预测分析：预见未来趋势
标题：数据预测分析：预见未来趋势的钥匙在信息爆炸的时代，数据已成为新的石油，驱动着各行各业的发展引擎。数据预测分析，作为数据挖掘与机器学习的重要分支，正以其独特的魅力，引领我们穿越时空的迷雾，预见未来的趋势。它不仅能够揭示数据背后的隐藏规律，还能基于这些规...
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数据备份与恢复策略性能评估报告：确保数据安全
数据备份与恢复策略性能评估报告：确保数据安全一、引言在信息化高速发展的今天，数据已成为企业最宝贵的资产之一。无论是金融、医疗、教育还是其他行业，数据的完整性和安全性直接关系到企业的运营稳定和客户信任。因此，制定并实施高效的数据备份与恢复策略，对于确保数据安...
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数据备份与恢复策略创新案例：确保数据安全
在当今这个数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，它不仅记录了企业的运营历史，还蕴含着未来发展的无限可能。然而，随着数据量的爆炸性增长和数据类型的多样化，如何确保数据的安全、完整与可访问性成为了每个企业必须面对的重大挑战。数据备份与恢复策略作为企业数据...
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数据生命周期管理自动化工具：提升管理效率
标题：数据生命周期管理自动化工具：提升管理效率的新篇章在信息化高速发展的今天，数据已成为企业最宝贵的资产之一。从数据的产生、存储、处理到最终废弃，这一整个生命周期内的有效管理直接关系到企业的运营效率、决策准确性乃至市场竞争力。然而，随着数据量的爆炸性增长和...
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实时数据分析：把握市场动态的利器
标题：实时数据分析：把握市场动态的利器在当今这个信息爆炸的时代，市场环境的瞬息万变对企业的决策速度和精准度提出了前所未有的挑战。为了在激烈的市场竞争中立于不败之地，企业迫切需要一种能够迅速捕捉市场动态、深入挖掘数据价值的方法——实时数据分析应运而生，成为企...
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数据科学家职业规划应用技巧：明确发展方向
标题：数据科学家职业规划的应用技巧：明确发展方向在当今这个数据驱动的时代，数据科学家作为连接技术与商业的桥梁，正逐渐成为各行各业不可或缺的角色。然而，面对快速变化的行业需求和技术的日新月异，如何规划一条清晰、高效的职业发展路径，对于每一位数据科学家而言都是...
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数据仓库架构发展趋势分析更新：分布式与实时化
标题：数据仓库架构的发展趋势：分布式与实时化的深度剖析随着大数据时代的到来，数据仓库作为企业数据管理与分析的核心组件，正经历着前所未有的变革。传统的集中式数据仓库架构已难以满足海量数据处理、高并发访问及实时分析的需求，因此，分布式与实时化成为数据仓库架构发...
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大数据与物联网：实现设备智能互联
标题：大数据与物联网：携手共创设备智能互联的新纪元在当今这个信息技术日新月异的时代，大数据与物联网（IoT）作为两大核心驱动力，正以前所未有的速度推动着社会生产、生活方式的深刻变革。它们相互交织、相互赋能，共同绘制出一幅设备智能互联的宏伟蓝图，引领我们步入...
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数据备份与恢复技术发展趋势
标题：数据备份与恢复技术：探索未来的发展趋势在数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最宝贵的资产之一，其重要性不言而喻。随着大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展，数据备份与恢复技术作为确保数据安全、业务连续性的关键手段，正经历着前所未有的变革。本文将深入探...
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数据生命周期管理工具创新应用：自动化管理
标题：数据生命周期管理工具的创新应用：迈向自动化管理的新纪元在当今这个数据驱动的时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。随着大数据、云计算、人工智能等技术的迅猛发展，数据的生成速度、复杂度以及价值密度均呈现出爆炸式增长。如何高效、安全地管理这些数据，确保其从...
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数据科学家学习路径趋势预测更新：在线学习与实战演练
标题：数据科学家学习路径的趋势预测：强化在线学习与实战演练在数字化时代，数据科学已成为推动各行各业创新与发展的关键力量。随着大数据、人工智能、机器学习等技术的迅猛发展，数据科学家的需求与日俱增。为了培养更多符合市场需求的数据科学家，学习路径不断进化，其中在...
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爬虫与边缘计算的结合
标题：爬虫与边缘计算的结合：加速数据获取与处理的新范式在数字化时代，数据的价值不言而喻。从商业分析到科学研究，各行各业都对数据有着迫切的需求。而数据的获取，往往依赖于网络爬虫技术。与此同时，随着物联网、5G等技术的快速发展，边缘计算作为一种分布式数据处理架...
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数据备份与恢复策略创新案例更新：确保数据安全
标题：数据备份与恢复策略的创新案例更新：确保数据安全的新路径在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，随着数据量的爆炸式增长和数据泄露风险的日益严峻，如何有效实施数据备份与恢复策略，确保数据安全，成为企业面临的一大挑战。本文将探讨几个创新的数据备...
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可信空间中的边缘计算与分布式存储
标题：可信空间中的边缘计算与分布式存储：塑造未来数字生态的基石随着信息技术的飞速发展，我们正逐步迈入一个高度互联、数据密集的智能时代。在这个时代背景下，边缘计算与分布式存储作为支撑大规模物联网、5G通信、云计算等前沿技术的重要基石，其在可信空间构建中的角色...
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数据科学家职业前景：未来趋势分析
标题：数据科学家职业前景：未来趋势的深度分析在21世纪的数字时代，数据已成为驱动各行各业发展的核心动力。随着大数据、人工智能、机器学习等技术的迅猛发展，数据科学家的角色日益凸显其重要性，成为连接技术与业务决策的桥梁。本文将对数据科学家这一职业的未来趋势进行...
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数据仓库架构发展趋势预测：分布式与实时化
标题：数据仓库架构的发展趋势：分布式与实时化的未来展望随着大数据时代的到来，企业对于数据处理和分析的需求日益增长，数据仓库作为数据存储与分析的核心组件，其架构设计与优化成为了信息技术领域的重要议题。近年来，分布式与实时化两大趋势正引领数据仓库架构的深刻变革...
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数据备份与恢复策略趋势：云备份与灾备一体化
标题：数据备份与恢复策略趋势：云备份与灾备一体化的深度探索在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，其安全性、可用性和完整性直接关系到企业的运营连续性和竞争力。随着技术的飞速发展，数据备份与恢复策略也在不断演进，其中，云备份与灾备一体化正成为行业内的主...
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Meta推出Llama 3.2 AI模型，支持多模态和边缘计算；OpenAI首席技术官穆拉蒂宣布离职
? AI新闻 ? Meta推出Llama 3.2 AI模型，支持多模态和边缘计算 摘要：Meta于9月25日发布Llama 3.2 AI模型，具备开放性和可定制性，支持开发者实现边缘人工智能和视觉应用。该系列包含多模态视觉模型（11B和90B）及轻...
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[240929] 12 款最佳免费开源隐写工具 | Llama 3.2: 开源、可定制模型，革新边缘人工智能和视觉体验
目录 12 款最佳免费开源隐写工具 Llama 3.2: 开源、可定制模型，革新边缘人工智能和视觉体验 12 款最佳免费开源隐写工具 什么是隐写术？ 隐写术是一种将信息隐藏在其他信息中的艺术和科学，除了发送者和预期的接收者之外，...
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AI时代，服务器厂商能否打破薄利的命运？
AI大模型正在引发新一轮的“算力焦渴”。 近日，OpenAI刚发布的o1大模型再次刷新了大模型能力的上限。对比上一次迭代的版本，o1的推理能力全方位“吊打”了GPT-4o。更优秀的能力，来自与o1将思维链引入进了推理过程。在o1对问题“一边拆解一边回答”的...
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AIGC的算力与云边协同及应用创新
1）AI的新时代，生成式AI技术重新塑造AI技术的开发及应用 AI的新时代：更关注如何利用生成式AI技术在涉及数字内容的诸多领域实现改变及突破，生成式AI实际上扩大了“内容”的含义，凡是可以数字化的内容形式均为生成对象，而非传统意义下媒体环境的内容。...
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探索 Stable Diffusion Portable：轻量级的扩散模型实现
探索 Stable Diffusion Portable：轻量级的扩散模型实现 在AI领域，生成对抗网络（GANs）和扩散模型逐渐成为创造逼真图像的重要工具。其中， 是一个值得我们关注的开源项目，它提供了一个轻量化且易于部署的扩散模型实现。本文将深入解析...
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BitNet B1.58——模型参数用三个值表示，精度优于 Llama
介绍 论文地址：https://github.com/microsoft/bitblas 源码地址：https://github.com/microsoft/bitblas 与大型语言模型（LLMs）相比，小型语言模型（SLMs）正逐渐成为人们关注的焦...
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如何在家用设备上运行 Llama 3.1 405B？搭建 AI 集群
在开放式 LLM 模型和封闭式 LLM 模型之间的竞争中，开放式模型的最大优势是您可以在本地运行它们。除了电力和硬件成本外，您无需依赖外部提供商或支付任何额外费用。但是，随着模型大小的增加，这种优势开始减弱。运行需要大量内存的大型模型并不容易。幸运的是，张...
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橙芯创想：香橙派AIPRO解锁升腾LLM与Stable Diffusion的创意密码
文章目录 引言 一. 香橙派AI PRO配置以及展示 优秀的扩展能力 实物展示 二、Ascend-LLM模型部署 开机 xshell连接香橙派 实战运行部署 运行结果分析 开发版表现 三、Stable Diffusion 文生图 性能...
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西门子物联网网关 IOT2050 杭州乐芯生态合作版 LX-IOT2050
西门子物联网网关 IOT2050 乐芯生态合作版 LX-IOT2050 •基于 IOT2050 硬件基础上安装了乐芯科技数据采集引擎， 提供开箱即用的物联网解决方案。 •硬件：基于西门子工业的高品质硬件，完善的国际认证资质 ， 欧盟CE、UL、CCC认...
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【OrangePi AIpro】香橙派 AIpro运行大模型之Stable diffusion与 llama2
前言：在学生年代，小编用过香橙派4B、树莓派3B、树莓派4B、ROCK Pi4等开发板，每次拿到新开发板的时候，总会迫不及待地装上系统，当做一个小型电脑玩上一波，然后再将一些功能在上面实现或者将算法部署到上面，体验下性能的提升，相信每一个技术爱好者都如此，...
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【AIGC】《AI-Generated Content (AIGC): A Survey》
文章目录 相关概念 What is AI-generated content? Necessary conditions of AIGC How can AI make the content better? The industrial c...
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嵌入式期末复习--补充（答案来自文心一言）
一、第一章 1、常见的RTOS，嵌入式操作系统的特点 RTOS就是实时操作系统。根据响应时间的不同，可分为以下3类： （1）强实时嵌入式操作系统 响应时间：微妙或毫秒 （2）一般实时嵌入式操作系统 响应时间：毫秒...
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Llama.cpp大模型量化简明手册
大型语言模型 (LLM ，尤其是像 Mixtral 8x7b（467 亿个参数）这样的大型模型，对内存的要求非常高。当你尝试降低推理成本、提高推理速度或在边缘设备上进行推理时，这种内存需求就会变得明显。解决此问题的一个潜在方法是量化。在本文中，我们将使用易...
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大模型“分区”部署在云和边缘更合适？
作者 | David Linthicum 出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto） 众所周知，大型语言模型（LLMs）需要大量的计算资源。这意味着开发和部署主要集中在强大的集中式系统上，如公共云提供商。然而，尽管许多人认为我们需要大量的...
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目标检测新SOTA，端侧实时识别，沈向洋罕见转发点赞
目标检测领域，迎来了新进展—— Grounding DINO 1.5，IDEA研究院团队出品，在端侧就可实现实时识别。 这一进展获得AI大佬沈向洋转发，他一般都是一年一转的节奏。 此次发布主要有两个版本：Pro和Edge。Pro版更强，Edge版更快。...
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深入解析采集程序：原理、应用与未来趋势
在数字化信息时代，数据已经成为了一种重要的资源，而采集程序则是获取这种资源的重要工具。采集程序，顾名思义，是指用于从各种数据源中自动采集信息的程序。它凭借强大的功能和高效的工作方式，已经成为了许多行业不可或缺的助手。本文将从采集程序的原理、应用场景以及未来...
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为何说小语言模型是AI界的下一大热门？
译者 | 布加迪 审校 | 重楼 在AI领域，科技巨头们一直在竞相构建越来越庞大的语言模型，如今出现了一个令人惊讶的新趋势：小就是大。随着大语言模型（LLM）方面的进展出现了停滞的迹象，研究人员和开发人员日益开始将注意力转向小语言模型（SLM）。这种紧凑...
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Shortened LLaMA：针对大语言模型的简单深度剪枝法
? CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 论文标题 & 发表会议：Shortened LLaMA: A Simple Depth Pruning for Large Language Model...