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数据虚拟视图定位与智能实现

数据编织能力之上我们可以实现一种数据虚拟视图体系,通过数据虚化连接构建数据分析所需个性化数据集;同时根据不同场景,利用物化存储、数据编排、内存计算、虚拟数据库等多种方式,智能化选择数据虚拟视图实现...虚拟视图需要对不同来源系统数据,进行多模式数据库适配,在逻辑层定义一致化语义,实现逻辑连接,包括关联、组合、嵌套等连接形式,还涉及分组聚合、分支判断等逻辑规则,根据相应规则配置智能生成数据访问路径,根据路径节点分布生成不同数据多模式数据访问...02 虚化与物化智能化转换, 提高数据查询性能 虚拟视图并不意味不做持久化,反而通过物化存储,可发挥临时、缓冲作用,提供高效性能支撑,使数据查询反馈效率更快。...根据虚拟视图定义以及源系统情况,可以智能化生成相应ETL过程,同时对 ETL 过程进行监控,实现物化存储自动化。...更智能、更便捷实现方式,是将虚拟视图以虚拟数据库方式提供使用,上层应用可以通过JDBC驱动连接,虚拟数据库支持标准SQL语法集,这样对于用户,甚至感受不到后端变化,原有的分析功能也可以做无感切换,提供最极致体验

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智能工厂——实现智能制造关键要素之一

智能工厂是对工厂内部设备、材料、生产环节、加工方法以及人员等参与产品制造过程全要素进行有机互联,充分利用自动化、物联网、大数据、云计算、虚拟制造、人工智能和机器学习等新技术,实现具有信息深度自感知、...在实践中体现为深入应用先进传感器技术、控制技术、通讯技术和网络技术,联通生产制造过程各个“信息孤岛”,通过制造设备、加工单元、及生产管理系统间协同和工艺流程优化,实现高效、高质量、低能耗、低成本柔性定制化产品制造和服务...智能工厂作为实现智能制造关键要素之一,是企业物资流、信息流、能源流枢纽节点,是企业将设计数据、原材料变成用户所需要产品物化环节,是创造物质财富工具。...,制造过程智能化是必须实现重要手段,因此,智能工厂围绕这些技术突破和应用,其发展趋势体现在离散制造过程物流无人化、制造数据信息无障碍贯通、制造过程数字化建模仿真与智能化决策等方面。...当前,中国制造业与世界强国正面竞争态势已经出现,唯有实现制造业转型升级才能立足世界。 来自《离散制造型智能工厂及发展趋势》 忽米网——让工业更有智慧

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    使用Python实现深度学习模型:智能数据隐私保护

    随着数据隐私问题日益严重,如何在深度学习模型中保护用户数据成为了一个重要研究方向。本文将介绍如何使用Python实现一个深度学习模型,同时采用差分隐私技术来保护数据隐私。...其核心思想是确保任何单个数据加入或移除不会显著影响整体数据统计结果,从而保护个体数据隐私。...三、实现差分隐私深度学习模型我们将使用TensorFlow和TensorFlow Privacy库来实现一个简单深度学习模型,并应用差分隐私技术。...来实现差分隐私优化器。...差分隐私技术通过在数据中添加噪声,有效地保护了用户隐私信息,同时保证了模型性能。希望本文能为您提供有价值参考,帮助您在深度学习中实现数据隐私保护。

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    智能运维告警抑制实现

    在监控系统中,频繁告警通知可能会对运维团队造成干扰和疲劳,影响其对真正重要告警事件关注。...NetView告警抑制作为一种优化告警管理方法,可以有效减少无关紧要告警通知,提高运维效率。本文将介绍NetView告警抑制定义、工作原理以及其在告警管理中应用。...告警抑制定义告警抑制是一种基于规则功能,它允许在特定条件下抑制或延迟告警通知。通过定义告警抑制规则,可以阻止不必要或重复告警通知,减少对运维团队干扰。...告警抑制具有以下优势:减少告警噪音:通过抑制无关紧要告警通知,减少运维团队干扰和疲劳,使其能够更专注于重要告警事件。优化资源利用:避免因大量重复告警而浪费运维资源,提高资源有效利用率。...告警抑制适用于以下应用场景:频繁产生重复告警:对于一些周期性出现告警,可以通过告警抑制规则将其抑制,避免对运维团队干扰。

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    实现智能一个思考。

    我们对话 孟: 反复看了很多遍 通用智能-语义学习,有一个关键异议,您文章提出: 首先通过视觉对外部世界达到语义认识,然后在语义认识基础之上进行思维,进行其他认识活动构建。...而我认为通过视觉、嗅觉、听觉、触觉、味觉(还有内部感觉神经系统)对外部世界达到语义认识,然后在语义认识基础之上进行思维,进行其他认识活动构建。 张: 有实现思路没?...我们会想到“黄色外皮”,“白色内部肉质”,“长条形状”,“香甜,滑腻”“比较软”“有特殊香蕉味儿(不同于苹果、梨闻到味儿)”“我喜欢吃” 所以 ?...第二,实现方法,联接过程中,不同感觉器官信息互为标记,互为监督学习标记。 人类认知比其他动物认知要强多。原因就在这里,动物只是简单依靠感觉器官信息互为标记,从而形成认知。...但是人类依靠丰富语言(来自视觉和听觉)对所有感官信息进行标记,形成认知。 实现思路: 造一个有类似人类感觉系统机器,对其进行培养。模拟人类小孩从无知到成年人过程。

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    数据驱动产品智能——数据应用与用户智能

    历任软件工程师、高级软件工程师、项目经理、高级项目经理、技术经理,2015年4月离职创建神策数据,针对企业客户推出用户行为分析产品——神策分析,帮助企业实现数据驱动。...所谓智能,可以把它归结为这么一种模式:首先要有数据,然后在数据上套用某种算法模型,最后再将结果数据反馈到产品中,这样产品就具备了一种“学习”能力。数据驱动产品智能模式如下图所示。 ?...数据驱动决策将分析结果用于人决策使用,而数据驱动产品智能更加强调数据处理结果是给机器用,并且这种数据分析算法往往更加复杂,本身具有可以自我迭代特点。...不管是百度搜索引擎根据用户点击情况自动调整排序,还是今日头条根据新闻浏览历史推荐相关新闻,都属于这种情况。 有了数据平台,我们就有了数据根基和数据处理能力,接下来就是围绕数据产品智能应用。...具体到用户行为数据,它不仅可用作流量统计和在线用户行为分析,还可以应用于各种用户智能。下图是挖掘用户行为数据价值一系列智能应用。 ? 目前常见基于用户行为用户智能应用,如下表所示。

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    智能决策:人工智能+大数据

    利用Deepmatrix AI决策系统创新能力,百分点将持续推动AI技术在大数据领域落地,满足市场对海量异构数据智能分析与应用需求,使企业能高效、便捷地进行数据资产管理和价值实现。...; 智能认知引擎:从复杂数据环境中,动态构建行业知识图谱;在此基础上,通过业务模型来自动化识别业务问题和判断分析,然后利用自然语言处理、智能交互等技术实现人机互动,智能认知引擎作为一系列具备一定自优化和自适应智能工具组件集合...; 强大分析和推理能力:对数据进行智能分析与推理,分析出业务真实动向与未来趋势; 自适应与自优化能力:通过对人工配置与机器执行融合,实现针对应用智能预警、智能研判; 行业智能决策能力:通过大数据与人工智能结合...,通过用户触达后评估结果不断自优化以提升营销转化率,让企业决胜在每个关键时刻; 智能制造大数据系统Deep Sensor:对各种设备提供贯穿生命周期实时洞察,并提供智能健康度预警,实现智能化运维...百分点集团企业业务事业部总裁高体伟表示,“未来基于云端数据和AI技术服务将成为新趋势,打造数据云生态能够更快速地帮助行业客户实现数据价值。

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    数据本质《智能时代--大数据智能革命重新定义未来》

    了解到信息或者数据能够消除不确定性,就能理解为什么大数据出现能够解决智能问题,因为很多智能问题就是消除 不确定性问题。        ...大数据特征就是数据量大、多维度、多完备性。         (1)从信息论角度出发,数据量不够不足以消除不确定性,所以我们需要大量数据。        ...当两个数据源完全一致时,他们交叉熵等于0,当他们相差很大时,交叉熵也很大。...所有采用数据驱动方法,建立模型所使用数据和使用模型数据之间需要有一致性,也就是盖洛普所讲代表性,否则方法就会失效,而交叉熵就是对这种代表性或者一致性一种精确量化度量。...数据完备性具备了之后,就相当于训练模型数据集和使用这个模型测试集合是在同一个集合,或者高度重复,这样交叉熵几乎接近于0,这样就不会出现覆盖不了很多小概率事件灾难。这样数据驱动才具有普遍性。

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    三步走,探迹实现数据驱动智能化获客

    获客难是如今To B企业一大难题,探迹科技数据统计印证了此点:对于销售总监来讲如何有效增加并优化销售线索是他们面临最大难题和痛点。...在4月11日由人称T客主办2019 中国软件渠道伙伴峰会上黄俊强带来了他和团队思考,让大数据、人工智能赋能销售场景。...他指出通过数据去驱动销售智能化获客有很多难点,比如2018年年底工商总局披露全国在营市场主体是1.1个亿家,在营企业3500万家,想把所有的数据汇聚起来涉及到人工智能算法研究、建模,难度非常高,这也是探迹注重研发原因所在...从销售线索到成单、收回现金L2C流程是企业在日常经营中核心应用开展流程,不管是大中小企业。从线索发现,到线索触达到最终成单管理要实现完整三位一体闭环。...他指出销售全流程环节彼此打通,没有任何数据孤岛。 探迹成立于2016年,致力于用大数据和人工智能(AI)技术帮助企业全面提升销售效率,两年多来已经获得包括阿里巴巴在内三千家企业认可。

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    如何实现电机智能监测与维护?

    随着监测需求增多,市面上已经出现了各种各样智能监测设备,那么该如何选择呢?下面就用一个解决案例来说明!...企业痛点 航瑞企业目前对纸板线维保主要进行每月一次停机保养,同时只对纸板线电机进行表面除尘,以及每年更换电机轴承。没有采取其他智能维保方式。...5G边缘计算器赋予电机无线连接和智能分析决策功能。...支持5G等多网络、多场景设备接入,数据采集无需复杂多协议转换,直接从电机表面测量关键参数(振动、噪声和温度),利用AI融合工业机理算法,构建电机故障模型库,实现边缘侧数据实时分析和决策,把事后维修变为事前预防...方案优势 (1)采集每台电机每个测点振动、噪音、温度状态数据,解析,边缘智能分析。 (2)应用APP实时显示设备状态、传感器时域信息、设备维护提示。

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    解析 | 大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(下)

    导读:推动智能制造并不是大数据本身,而是大数据分析技术。大数据给了我们一个看世界新角度,成为驱动创新核心动力来源。...大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(下) 全文目录 06、大数据分析工具 07、大数据智能制造意义与影响 08、大数据规范性分析将促进规范性维护 09、大数据智能制造核心驱动力 10、大数据对质量新要求...11、利用大数据实现制造业卓越运营 上期回顾:大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(上) 大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(下) ---- 06、大数据分析工具 随着数字处理能力不断提升以及工业物联网平台日益成熟...09、大数据智能制造核心驱动力 如何实现智能制造? 从哈佛商学院到宾夕法尼亚大学沃顿商学院,有一个普遍共识,即数字化转型是智能制造实现途径。...我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析,驾驭工业物联网三驾马车,结合现代制造业企业下一代企业架构,让自己有能力从内打破,打造并形成数据红利,在这场智能制造文化升级中,实现重生,实现我们制造强国之梦

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    创新数据底座:智能制造“圣杯”

    与欧美发达国家相比,我国智能制造还有相当大发展空间。当前90%制造业企业配有自动生产线,但仅有40%实现数字化管理,5%打通工厂数据,1%使用智能化技术。...针对上述痛点,华为创新数据基础设施围绕数据“采集-存储-计算-管理-使用”进行全生命周期、端到端整合和优化,带动产业链各环节数字化转型,实现制造业提质增效。...走出智能制造深水区、实现向制造业强国跃迁,需要更多行业领头羊率先垂范。华为构建创新数据基础设施,将成为国内制造企业数字化转型坚实数据底座,其示范效应影响深远。...通过多个层级全闪化,实现数据中心效率和安全等级更高、网络无瓶颈、运维更智能。...得益于自身转型实践和多年行业深耕,华为希望将这些经验和发现核心业务场景需求能力逐步推广,帮助更多制造企业实现数字化转型和智能升级。

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    解析 | 大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(上)

    全文目录: 大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(上)01、大数据以及工业大数据特性 02、大数据智能制造关系 03、推动智能制造三驾马车 04、资产智能管理是一种强大数据来源 05、工业物联网平台...大数据驱动智能制造,实现制造强国之梦(上) 制造业是一个国家综合国力最重要表现,在国民经济中占有重要份额,也是决定民众生活质量重要条件。...智能工厂通过与环境系统无缝交互,设备能够有自我意识和自学能力,在未来可以实现更高程度智能控制和优化控制。目前自学设备还远未达到工业实施阶段。...三推动智能制造三驾马车 我们要从设备资产智能管理、工业大数据分析以及工业物联网这三驾“马车”,结合现代制造业企业下一代企业架构,帮助制造型企业实现智能制造管理落 地。...五工业物联网平台 制造业数据分析已经成为工业物联网一部分,为企业传统供应应用程序升级和改造提供依据。工业物联网实现了产品可溯源,降低了质量成本,而且在流程数字化方面推动了制造业智能化。

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    利用bind实现智能DNS

    智能DNS简介: 智能DNS是域名频道在业界首创智能解析服务。能自动判断访问者IP地址并解析出对应IP地址,使网通用户会访问到网通服务器,电信用户会访问到电信服务器。...智能DNS就是根据用户来路,自动智能化判断来路IP返回给用户,而不需要用户进行选择。解决南北互联问题。...view lt { match-clients{ “cnc”}; //定义了来源IP。如果请求IP在ltacl中,那调用此view配置。...每次都会出现些莫名奇妙ip地址或者ipv6地址,这些都是从根服务器上面过来。 问题原因:本机两个网卡地址不能在一个网段,另外最好不要在本机上面测试。...用其他内网机器nslookup测试结果,正常可以得到不同解析结果。我这里用了两个机器测试,一个ip为192.168.1.2来测试电信,一个ip为172.16.170.234来测试联通。 ? ?

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    数据:人工智能基石

    目前深度学习主要是建立在大数据基础上,即对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据知识或规律。那么,到底什么是大数据呢? 人们经常笼统地说,大数据就是大规模数据。...“大规模”只是指数据量而言。数据量大,并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用价值。...文/黄成甲 那么,大数据到底是什么?大数据是如何产生?什么样数据才最有价值,最适合作为计算机学习对象呢?...一部分数据时效性非常强,如果不能实时利用,则数据附加值会大幅降低。大数据实时性为大数据应用提供了更多选择,为大数据更快产生应用价值提供了基础。 大数据往往混合了来自多个数据多维度信息。...聚合更多数据源,增加数据维度,这是提高大数据价值好办法。 大数据价值在于数据分析以及分析基础上数据挖掘和智能决策。大数据拥有者只有基于大数据建立有效模型和工具,才能充分发挥大数据价值。

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