智能数据仓库建设与应用探索

数据存储层则是整个架构的关键所在,通常采用雪花型或星型模式,这两种模式有助于提高查询效率并简化复杂的数据模型。随着技术的发展,云计算与分布式架构越来越多地被采纳,这不仅优化了存储能力,还提升了系统的可扩展性与灵活性,有助于企业更好地应对不断增长的数据量。最后是数据访问层,它为用户及各种分析工具提供...

...| 上海交大发布基于大规模互联网数据的多模态放射学诊断基础模型

近日发表在自然通讯(NatureCommunication)的论文RP3D-Diag构建了一个大规模的互联网多模态放射学影像数据集,包含4万+临床案例,5千+疾病种类,涵盖7种解剖部位和9种成像模态,并据此训练并开源了一个多模态、跨部位、多病种的病例级放射学综合诊断基础模型,并在超过20个外部数据集上展现出...

基于可信架构的实时多源数据融合平台在证券行业的深度研究与应用...

支持的数据源类型与采集方式:全面支持各类主流数据库,包括信创数据库(如OceanBase、TDSQL、TiDB、达梦等)和传统数据库(如Oracle、MySQL、PostgreSQL等)。同时,提供多种采集方式,如API数据采集适用于从外部系统获取实时数据,消息队列数据采集用于接收来自其他应用程序的消息数据,自定义SQL高频采集则满足对特定数...

好未来:多云环境下基于 JuiceFS 建设低运维模型仓库

1大模型背景下模型仓库的挑战在以往传统的DevOps研发流程中,我们通常以容器镜像为交付物,即由DockerBuilder构建出一个镜像,然后通过dockerpush命令将其推送至DockerHub或其他镜像仓库中。客户端的数据面则会通过Docker的方式,从中心镜像仓库拉取镜像至本地,这一过程中可能会采用一些加速手段以提高...

京东数据架构解析:供应链效率提升与决策优化策略

逻辑资产层:释放数据资产管理人力,优化数据仓储效率。自动化生产:基于标准数仓表,提供一键加速服务,节省数据加速人力。自动化服务:依据引擎特性,自动化处理加速数据,提高查询速度,降低延迟,同时减轻数据服务团队负担。全链路系统化:释放数据测试人力。管控“数据无序增长”...

大模型时代,BI系统的演化方向

然而,在AI大模型问世前,在传统企业的数字化建设过程中,非结构化数据实际上并未得到有效利用(www.e993.com)2024年12月19日。尽管文字、图片、视频等各种形式的数据都存储于大数据体系,但处理效率极低。这些非结构化数据大多被闲置,那些新的数据架构体系创造的价值并没有超过传统的数据仓库,白白浪费了数字化团队的时间精力和预算。

腾讯一次开源两个大模型,能力还都是SOTA

1、运用合成数据,提升编程数学能力业界应对数据瓶颈的一个重要方案是使用高质量合成数据,腾讯混元Large就采用了这一策略。通过内部大语言模型,它建立了一套自动化的合成数据处理链路,生成了覆盖多个类目的中英文高质量数据,从而显著提升了模型性能。在合成数据应用中,数学和代码是最成熟的领域。腾讯混元Large通过大量合...

吞吐量最高飙升20倍!豆包大模型团队开源RLHF框架,破解强化学习...

HybridFlow采用混合编程模型,将单控制器的灵活性与多控制器的高效性相结合,解耦了控制流和计算流。基于Ray的分布式编程,动态计算图,异构调度能力,通过封装单模型的分布式计算、统一模型间的数据切分,以及支持异步RL控制流,HybridFlow能够高效地实现和执行各种RL算法,复用计算模块和支持不同的模型部署方式,大...

关于数字化转型,那些需要搞懂的问题(50问合集)

3.智能仓储AI、射频识别、智能传感与仓储设备、仓储管控系统融合;物料自动出入库和信息自动记录;仓储过程可视化管理和自适应优化。4.车间智能排产依托调度排程系统,应用融合智能算法的调度模型;实时预测车间产能,响应动态扰动;进行交期、产能和库存等多约束条件下的车间排程优化。

【研报】EAI(具身智能)行业:驱动通用人工智能与机器人产业的关键...

1.发展路线:EAI构建新概念,相关政策推动技术发展具身智能(EmbodiedAI)最初是由艾伦-图灵(AlanTuring)于1950年提出的“具身图灵测试”(EmbodiedTuringTest),旨在确定智能体是否能够展现出解决虚拟环境中问题的能力,而且能够驾驭物理世界的复杂性和不可预测性。网络空间中的智能体通常被称为非实体...