清华科蓝先进智能数据库研究院院长邢春晓:以先进智能技术赋能中国...

技术融合与创新加速:数据库技术正围绕技术融合创新发展,云计算、图技术、湖仓一体等新兴技术逐步应用落地。人工智能与数据库双向赋能:AI技术深度融入数据库管理、优化等各个环节,同时数据库也为AI模型提供高效支持。数据密集型行业创新应用:金融、电信等行业为数据库产品应用创新提供广泛空间,传统行业数字化转型持续探索数据...

什么是数字孪生?数字孪生有哪些应用场景?

闭环性:数字孪生中的数字虚体,用于描述物理实体的可视化模型和内在机理,以便于对物理实体的状态数据进行监测、分析、优化工艺参数和运行参数,从而实现决策功能,即赋予数字虚体和物理实体一个大脑。03中服云数字孪生有哪些应用场景?智慧园区数字孪生技术可以更有效的实现对城市、园区的精细化管理:将数据集成到数字孪...

DTCC 2024第二天:探索数据库商业化新出路与技术创新

探索了向量数据库系统，包括向量索引、向量存储、向量生成方法、分布式向量处理系统；研究了面向大模型的数据库准备系统，包括数据治理、大模型自动训练系统，设计了大模型的智能数据分析系统，包括基于大模型的NL2SQL、RAG技术，智能数据分析、数据智能调优、知识图谱管理。

金融的大模型时代!技术路径是什么?海内外又有哪些应用?| 智库

通过自建的数据治理和数据实验流程,结合效果预估算法、高效预训练框架、SFT、RLHF训练等技术,妙想金融大模型建立起自主研发的技术壁垒。目前,妙想金融大模型已经可以分别适配不同的应用场景,提高模型应用的效费比。妙想金融大模型优势有四点。一是多场景赋能,功能覆盖面广。妙想金融大模型发力投研、投顾等金融核心场...

向量数据库应用场景全面解读:大数据时代的数字化发展新风向

图像和视频分析：应用于图像和视频分析，包括图像检索、物体识别和场景分类等。通过将图像和视频表示为向量，建立索引并实现对相似图像或视频的快速检索。四、与类似技术的差异与关系型数据库的区别：关系型数据库以表格形式存储数据，适用于处理结构化数据，而向量数据库专为处理向量数据而设计，具有高维索引、相似性...

...CEO 杨冰:2.8万字总结金融核心系统数据库升级路径与场景实践

一方面,以期收到更多金融机构对我们的反馈和建议,让“根自研”数据库OceanBase再进一步(www.e993.com)2024年11月20日。另一方面,以期让更多金融机构少走弯路,在选型阶段,结合数据库技术发展趋势,选择更着眼于未来的技术路线;在迁移阶段,选择不同升级路径,用更低改造成本平滑迁移;在应用阶段,贴合创新场景发挥分布式数据库的更大效用等。

云数据库技术发展趋势

基于这套理念,腾讯云数据库打造了一套完整的数据库服务体系。这个体系里面,针对在线交易、实时分析、海量计算等关键行业场景,都具有对应的极致单引擎能力。与此同时,我们不希望让用户陷入选择,我们希望对客户来说,多即是一。多模态技术引擎的现状必然对开发者选型带来选型、开发应用上的困难——即如何能够在保证适应...

数字价值观察室2024ITValue Summit特别版:让业务用起来,零售数字...

如果歆总说雅戈尔本来8000块钱的西装,今天搞活动6999,有可能就会有一次小的一个波峰,如何去应对这样的弹性的突发流量,像OceanBase这样的这种分布数据库也可以做。第三个方面,实时的交易,它是属于OLTP(混合事务/分析处理)交易型的场景。刚才提到的,可能要在不同的渠道,线上、线下、门店货品的盘点和分析,如何进行...

数据集成产品的技术演进与实际应用-FastData DCT

数据架构是一种数据架构思想,包含DataOps数据工程,其中通过AI、知识图谱等智能技术,实现主动元数据治理。2.DCT简介DCT(DataCollectionTransform,简称DCT)支持关系型数据库、NoSQL、数据仓库(OLAP)、数据湖(lceberg、Hudi)等数据源,可用于公有云之间、公有云与私有云之间的数据入湖入仓的结构迁移,存量数据...

大模型背景下,从数据资产化到数据智能应用要分几步?

数据作为企业新型资产需要全生命周期的体系化运营和管理,以此为前提,再借助AI等技术工具,才能实现数据智能在企业业务场景的应用并带来价值。然而,包括银行、证券、保险等在内的金融机构,仍然普遍面临着高质量数据供给明显不足、合规化使用路径不清晰、应用赋能增值不充分等难点。在这一“桎梏”之下,大模型技术的价值...