- 2024-11-21以数据为中心的大模型落地方法论与实践
引言大模型落地到当前这个阶段,核心关注点还是领域大模型,而领域大模型落地的前提在于两点:需求端,对当前应用的降本增效以及新应用的探索;供给端,训练技术已经有较高的成熟度。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!降本增效方面,以机器学习团队的构成为例,滴普科技Deepexi
- 2024-11-20实景三维技术在基层社会治理中的数智化应用
在推进国家治理体系和治理能力现代化的进程中,基层社会治理的数字化转型尤为关键。实景三维技术,以其直观、精准的空间信息表达能力,正在成为基层社会治理的有力工具。本文将探讨实景三维技术如何在“地、房、人、用、管”五个维度赋能基层社会治理。一、实景三维技术简介
- 2024-11-19质量视角下的系统稳定性保障--稳定性保障常态化自动化实践
作者:京东物流翁美婷一、前言随着系统数量增多,复杂度提高,线上应急问题时有发生;加之需投入大量人力进行服务治理和验证,为了减少日常应急问题及提前排除风险,发起对生产系统的持续综合性治理,实现常态化稳定性治理。在常态化治理过程中我们将识别问题等重复性有规律的工作实现自动化
- 2024-11-17node.js毕设小卡公司河涌治理管理系统(程序+论文)
本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带文档lw万字以上,文末可获取源码系统程序文件列表开题报告内容一、选题背景关于河涌治理管理系统的研究,现有研究主要集中在大型河流的水质监测与治理方面,专门针对小型河涌治理的研究较少。在国内外,河涌治理的研究成果主要体现在
- 2024-11-14深度学习平台术语
以下是开源深度学习平台kubeflow需要了解的相关术语。掌握它们,会更加理解搭建一个深度学习平台所需要的概念或框架。1.RPC提供远程调用对方的函数的框架。远程过程调用带来的新问题:CallID映射。序列化和反序列化。网络传输https://www.zhihu.com/question/255366952.
- 2024-11-14微服务中雪崩问题的预防与治理
微服务中雪崩问题的预防与治理1.初识Sentinel1.1.雪崩问题及解决方案1.1.1.雪崩问题微服务中,服务间调用关系错综复杂,一个微服务往往依赖于多个其它微服务。如图,如果服务提供者I发生了故障,当前的应用的部分业务因为依赖于服务I,因此也会被阻塞。此时,其它不依赖于服务I的
- 2024-11-13【数据运营】数据治理与运营新纪元:全面解析数据治理平台与运营体系建设方案
踏入数据治理与运营的新纪元,我们迎来了一场深刻变革。本篇文章将带您全面解析数据治理平台与数据运营体系的建设方案,为您揭示数据治理的总体解决策略,探索数据治理平台构建的奥秘,以及数据治理运营实施的具体路径。 数据治理总体解决方案是数据治理与运营体
- 2024-11-07大数据治理----初步理解与实践
目录前言一.什么是大数据治理?二.大数据治理的挑战1.数据标准化与规范化2.数据质量监控与清洗 3.数据隐私与安全管理4.元数据管理5.数据访问控制与共享三.前瞻与未来1.人工智能与机器学习驱动的数据治理2.区块链技术与数据治理3.多云与边缘计算环境下的数
- 2024-11-07【热门主题】000032 大数据治理:开启数据驱动新时代
前言:哈喽,大家好,今天给大家分享一篇文章!并提供具体代码帮助大家深入理解,彻底掌握!创作不易,如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发,欢迎收藏+关注哦
- 2024-11-07大数据治理:确保数据的可持续性和价值
在数字化时代,数据已成为企业最宝贵的资产之一。随着大数据技术的快速发展,如何有效治理这些数据,确保其安全性、合规性和价值最大化,已成为企业和组织面临的重大挑战。大数据治理是指对数据的获取、存储、处理、分析和共享等环节进行系统化管理的过程,以确保数据的
- 2024-11-06CDGP|数据治理如何落地?多角度详细探讨
数据治理是一个长期且复杂的体系化工程,它通过一系列流程规范、制度、IT能力以及持续运营等机制来保障治理工作的持续推进。落地数据治理需要从多个方面入手,本文将从组织建设、流程规范、IT平台以及持续运营等角度详细探讨。一、建立数据治理组织数据治理需要打破企业内部壁
- 2024-11-01电能质量治理产品在分布式光伏电站的应用
1.概述随着全球对可再生能源需求的不断增长,分布式光伏电站的建设与扩张正迅速发展。然而,在其运行过程中,分布式光伏电站遭遇了一系列挑战,包括企业关口计量点功率因数降低和谐波污染等问题。这些问题不仅影响了光伏电站的运行效率,还对企业的电网稳定性和电费成本产生了不利影响
- 2024-11-01中电金信:GienTech动态|丰收之秋,公司多项目获得荣誉
中电金信微电影《妙“笔”生花》获国资委表彰 近日,国务院国资委在京举行中央企业社会主义核心价值观主题微电影(微视频)展映发布活动。中电金信作品《妙“笔”生花》获评第五届中央企业社会主义核心价值观主题微电影(微视频)敬业奉献类优秀作品。该片以中国电子联
- 2024-10-30数据资产管理常态化数据治理实施方案
这份PPT课件主要围绕“数据资产管理常态化数据治理实施”展开,详细阐述了数据资产化的概念、数据资产管理的方法论及能力建设等多个方面。以下是核心内容总结:数据资产化:定义与特征:数据资产是企业过去业务活动中形成,由企业拥有或控制,预期能带来经济利益的数据资源。其特征包括
- 2024-10-27元数据和主数据的区别
元数据和主数据的区别:1.定义的不同;2.应用场景的差异;3.管理重点的区别;4.变化频率;5.对业务影响的不同;6.治理的挑战。元数据的变化频率通常较低,而主数据则随业务活动不断变化。理解这两者的区别对于有效的数据治理和利用至关重要。1.定义的不同元数据:元数据是数据的数据,提供有关
- 2024-10-24数据清洗与治理:企业数据质量的守护者
数据清洗与治理:企业数据质量的守护者在当今这个数据驱动的时代,数据已成为企业决策的核心资源。无论是市场策略的制定、运营效率的提升,还是新产品的开发,数据都扮演着至关重要的角色。然而,数据的质量直接关系到这些决策的准确性和有效性。因此,数据清洗与治理成为了企业数据质量
- 2024-10-24超越传统防火墙:全面的数据治理框架确保长期网络安全
超越传统防火墙:全面的数据治理框架确保长期网络安全在数字化时代,数据已成为企业运营的核心驱动力,同时也是网络攻击的主要目标。传统的防火墙技术,虽然在一定程度上能够防御外部威胁,但面对日益复杂和隐蔽的攻击手段,已显得力不从心。因此,构建一个全面的数据治理框架,超越传统防火
- 2024-10-22大数据治理的关键技术:构建稳固的数据基石
在这个信息爆炸的时代,数据已经成为企业最宝贵的资产之一。然而,随着数据量的爆炸性增长,如何有效治理这些数据成为了一个巨大的挑战。今天,我们就来聊聊大数据治理的关键技术,看看如何构建一个稳固的数据基石,让数据真正成为企业的核心竞争力。数据治理的重要性在数字化转型的
- 2024-10-22数据治理框架的组成部分是什么
数据治理框架的组成部分主要包括数据治理策略、数据质量管理、数据政策和标准、数据隐私与安全、数据架构管理、数据拥有权分配、以及监督和执行机制。其中,数据质量管理是保证组织信息准确性和一致性的重要组成部分。它通过实施标准、指标、流程以及质量改进计划,确保数据满足特
- 2024-10-21中电金信重磅发布《金融数据安全治理白皮书》
金融行业作为数据密集型行业,对数据的依赖日益加深,但数据价值的提升也带来了严峻的数据安全挑战。面对频繁的网络攻击、数据泄露事件以及日益严格的监管法规,金融机构在追求数据价值创造的同时,愈加重视数据安全问题,并积极加大在此领域的投入。金融数据安全治理不仅关乎客户隐私保护
- 2024-10-20【创作活动】大数据治理
大数据治理是指组织为了确保数据的质量、安全性和合规性而采取的一系列策略、流程和技术。它旨在通过有效的管理和利用数据资产来支持决策制定、提高业务效率和创新能力。大数据治理不仅仅是关于技术的问题,还涉及到组织结构、政策制定以及文化转变等多个方面。以下是大数据治理
- 2024-10-20java+vue计算机毕设房屋空气治理预约平台的设计与实现【开题+程序+论文+源码】
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着城市化进程的加速和人们生活水平的提高,房屋装修和居住环境的改善成为现代人生活中的重要议题。然而,装修过程中使用的各种材料往往会释放出甲醛、
- 2024-10-17你真的了解,Data+AI下的数据要素吗?
你真的了解,Data+AI下的数据要素吗?前言数据要素的崛起:从无形到有价你的数据不是“垃圾”,它只是缺乏打磨Data+AI的化学反应:从数据治理到智能决策数据治理的三个核心要素Data+AI下的未来趋势结语前言“数据”是当下每个人嘴里都挂着的词,特别是在互联网、大数据和AI圈里
- 2024-10-16CDGA|数据治理:如何让传统行业实现数据智能
在当今这个数字化时代,数据已成为推动各行各业转型升级的关键力量。对于传统行业而言,如何从海量、复杂的数据中挖掘价值,实现“数据智能”,成为了提升竞争力、优化运营效率、创新业务模式的重要途径。本文将探讨数据治理如何助力传统行业实现数据智能,以及具体实施策略。理解数据
- 2024-10-16数据治理规范:构建企业数据管理的基石
作为当今企业最核心的资产之一的数据,正在被各行各业积极重视和利用。企业在进行数字化转型当中,必然要对数据进行全面的分析与挖掘、为企业的经营决策提供坚实的数据保障。为了科学有效的数据管理和规范,数据治理在这样的环境下应运而生,也成为了企业在竞争激烈的市场环境中生存的利器