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在数字经济时代,数据已成为企业的核心资产和创新驱动力。然而,数据的价值能否充分发挥,取决于数据质量的高低。数据质量文化作为企业数据管理的核心,不仅决定着企业数据管理的成效,更关乎企业在激烈市场竞争中的生存与发展。一、数据质量文化的定义与重要性
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在数字化时代,数据已成为企业和组织发展的核心资产,数据质量的高低直接影响着决策的准确性、业务的高效性以及系统的稳定性。然而,数据质量问题频发,严重阻碍了数据价值的充分发挥。一、数据质量问题的成因分析1.信息因素元数据描述错误:元数据是关于数据的数据,若元数据描述不准确,会导致数据理解和使用出现偏差。例如,某金融机构在客户信息系统中,将 “客户信用等级” 字段的元数据描述为 “反映客户信用状况的综合指标”,但实际数据中该字段仅记录了客户的信用评分,未涵盖其他影响信用状况的因素,导致后续基于该字段进行的信用风险评估出现较大误差。
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大模型不仅仅是基础技术的差距,还涉及知识工程的差距。什么是知识?有用的数据就是知识。数据的数量多并不意味着其价值高,关键在于数据的质量。训练大模型时,并不是数据越多越好,很多低质量或垃圾数据会使得大模型变得“愚蠢”。高质量的数据来源,如高水平的学术期刊、论文、课本和书籍,才是形成知识的主力。越是难以阅读和理解的内容,越能提供丰富的知识。
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在人工智能领域,视频数据蕴含着丰富的信息,如何高效理解这些信息一直是研究的重点与难点。传统的视频理解模型在计算成本和效率上存在一定局限,而临时移位模块(Temporal Shift Module,TSM)的出现,为高效视频理解提供了新的解决方案。它能够有效加速视频理解模型的训练和推理过程,降低计算成本,并且在多个视频理解任务中展现出了优异的性能。
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视频理解模型是一种基于深度学习或其他机器学习技术的算法模型,旨在对视频数据进行分析、理解和解释,从而实现各种与视频相关的任务,如动作识别、目标检测、事件分类、视频字幕生成等。一、视频理解模型概述视频理解模型是人工智能领域的核心技术,它以深度学习、机器学习算法为基础,深度解析视频数据中的视觉信息与语义逻辑,实现对视频内容的自动化理解与分析。这类模型不仅能够完成动作识别、目标检测、事件分类、视频字幕生成等基础任务,还广泛应用于智能安防、自动驾驶、体育赛事分析、医疗影像诊断等领域,推动各行业智能化升级。
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在深度学习浪潮席卷计算机视觉领域的当下,视频数据的高效处理已然成为学术研究与产业应用的关键焦点。海量的视频数据蕴含着丰富的时空信息,从安防监控中的行为识别,到影视娱乐中的内容分析,再到自动驾驶中的场景感知,对视频数据的精准解读需求与日俱增。传统的卷积神经网络(CNN)凭借强大的特征提取能力,在图像识别领域斩获了令人瞩目的成绩,成功实现了对图像中物体、场景的高精度分类与定位。然而,视频数据作为连续的图像帧序列,不仅包含空间维度上的视觉信息,更具有时间维度上的动态变化与因果关联,这使得传统CNN在处理视频数据时面临诸多挑战。CNN固有的局部感受野特性,使其难以捕捉视频中长距离的时间依赖关系和复杂的动态变化,无法充分挖掘视频数据的时空潜力。TimeSformer正是在这样的背景下应运而生,它以自注意力机制为核心,致力于打破传统模型的局限,重新定义视频理解的技术范式,为视频处理领域带来全新的突破与发展。
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在数字媒体技术飞速发展的当下,视频数据呈爆发式增长,从社交媒体的日常分享到专业领域的监控记录,从影视创作到科学研究,视频已成为信息传播与表达的重要载体。视频理解作为计算机视觉领域的核心任务之一,旨在让机器像人类一样“看懂”视频内容,这不仅需要解析每一帧图像的空间信息,还需捕捉帧与帧之间的时间动态变化。传统的视频处理模型,如基于3D卷积神经网络(3D CNN)的方法,虽然在一定程度上实现了对视频时空信息的建模,但由于其固定的卷积核结构和局部感受野特性,难以同时兼顾长期语义信息与快速动态变化,在处理复杂场景和高速动作时存在明显瓶颈。SlowFast模型的出现,打破了这一困境,以独特的架构设计和创新理念,为视频理解带来了全新的解决方案,成为推动该领域发展的重要力量。
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在I3D(Inflated 3D Convolution)模型出现之前,视频理解领域已经历了多轮技术探索与实践,其中LSTM、3D ConvNets和Two-StreamNetworks(双流网络)三种技术路线最具代表性。LSTM(长短期记忆网络)尝试在模型末端引入特殊设计的记忆单元,试图捕捉视频中的时间序列结构。这种网络结构通过门控机制,一定程度上缓解了传统循环神经网络(RNN)的梯度消失和梯度爆炸问题,能够处理较长的时间依赖。然而,LSTM在建模复杂时空关系时存在天然缺陷,其对空间特征的提取能力有限,且在处理大规模视频数据时,计算效率较低,难以精准刻画视频中物体在空间中的动态变化与相互关系。
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在物联网技术蓬勃发展的当下,OpenRemote作为一款强大的开源物联网平台,正逐渐在多个领域崭露头角。尤其是在智能能源管理领域,它为微电网和分布式能源网络提供了全面且灵活的数据集成与管理方案,展现出独特的优势。OpenRemote提供了一个强大的开源物联网平台,其设计初衷便是为智能能源管理系统提供有力支持。在微电网和分布式能源网络中,能源的生产、分配和消耗情况复杂多变,需要高效的数据集成和管理手段。OpenRemote恰好能满足这一需求,它能将来自不同能源生产、消耗和存储系统的数据进行整合,无论这些系统来自何种品牌,采用何种通信协议,都能实现无缝连接。通过使用预配置的资产类型,用户可以快速搭建起智能能源管理系统,并且能够轻松添加电力供应商信息,从而实现对净能源流的实时监控以及灵活电价的跟踪。此外,OpenRemote还能利用光伏面板、风力涡轮机等设备产生的数据,结合天气预报和历史数据,运用先进的算法创建电力生产和消耗预测模型。基于这些预测,系统的优化算法能够确定最佳的系统行为模式,以实现自消耗最大化和能源效率的优化,有效降低能源成本,提高能源利用效率。
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在全球能源转型的浪潮中,高效的能量管理成为实现可持续发展的关键一环。能量管理系统(Energy Management System,EMS)应运而生,它是一种用于监控、控制和优化电力系统运行的前沿技术。通过巧妙集成各类硬件设备与软件平台,EMS能对发电、输电、配电以及用电等各个环节进行有效管理,确保能源的合理分配与高效利用。而OpenEMS,作为EMS领域的开源明星,正凭借其独特优势,为能源管理带来新的变革。
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在数据处理领域,选择一款合适的数据集成工具至关重要,它直接关系到数据处理的效率、质量以及项目的整体成本。DataX和Kettle作为两款知名的开源数据集成工具,各自有着独特的优势和特点。一、开发背景和定位1.DataXDataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本,由阿里巴巴开源。在阿里巴巴庞大的业务体系中,每天都产生海量的数据,这些数据存储在不同的数据源中,为了实现数据的高效利用和流通,需要可靠的数据同步工具。DataX应运而生,它主要聚焦于各种不同数据源之间的数据同步,在设计上具备高扩展性和高性能的特性,专为大规模数据的迁移和同步任务而打造。无论是企业内部数据仓库的搭建,还是不同业务系统之间的数据整合,DataX都能发挥重要作用。其项目地址为https://github.com/alibaba/DataX ,开源的特性使得开发者可以自由获取代码,根据自身需求进行二次开发和定制。
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在人工智能迅猛发展的当下,由清华大学、复旦大学和斯坦福大学的研究者联合提出的Eko智能体框架,正悄然改变着开发者构建智能应用的方式。2025年,OpenAI的首席执行官Sam Altman宣布了“虚拟员工计划”(代号Operator),旨在利用人工智能技术打造能够协助人类工作的虚拟助手。而在此之前,Eko智能体框架已经率先完成了赋能开发者用简单的代码和自然语言快速构建“虚拟同事”的使命。该框架由Fellou AI推出,基于JavaScript开发,并通过Apache 2.0协议开源,这意味着开发者可以自由地使用、修改和分发其代码,促进技术的创新与发展。值得一提的是,其1.2版本计划推出视觉工作流编辑器功能,这一功能将进一步降低开发门槛,让更多非专业开发者也能轻松上手。
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在数字经济浪潮中,数据已成为驱动企业发展的核心生产要素。据麦肯锡研究显示,高效利用数据质量工具的企业,在决策效率上平均提升30%,运营成本降低25%。然而,低质量数据正成为企业发展的“暗礁”:Gartner数据表明,全球企业每年因数据质量问题造成的损失超过1500亿美元。“垃圾进,垃圾出”的法则深刻揭示了数据质量对分析结果的决定性影响——即使配备最先进的AI算法和分析模型,若原始数据存在错误、缺失或重复,最终输出的结果将失去决策价值,甚至误导战略方向。
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在全球可持续发展目标与环境保护理念日益深入人心的时代背景下,有效管理和优化能源使用已成为企业实现绿色转型、提升竞争力的关键路径。能源设备数据采集系统,作为能源管理的核心技术支撑,通过对各类能源生产设备运行数据的全面收集、深度分析与智能处理,为企业构建起精细化、智能化的能源管理体系,助力其实现高效、环保的运营目标。
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零信任架构打破了传统网络安全对“内部安全、外部危险”的简单划分,以一种更为审慎和全面的视角审视网络环境。它假定无论是内部网络还是外部网络,都充斥着潜在的安全威胁,不给予任何用户、设备或应用程序预先的信任。在这种架构下,对数据和资源的安全保障依赖于持续的身份验证、授权以及对访问请求的实时评估。从用户发起访问请求的那一刻起,到整个访问过程结束,每一个环节都要经过严格的验证与监控,确保只有合法且必要的访问才能被允许,从而最大限度地降低安全风险。
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在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为驱动企业创新、支撑组织决策的核心生产要素。据国际数据公司(IDC)预测,到 2025 年全球每年产生的数据量将达到 175ZB,海量数据背后潜藏的质量问题直接关乎企业战略决策的精准性与业务发展的可持续性。数据质量评估作为数据全生命周期管理的关键环节,其核心在于构建一套科学、系统且可量化的标准与指标体系,从而确保数据能够切实转化为企业的核心竞争力。
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在全球化浪潮汹涌澎湃的当下,世界各国的经济、文化、科技交流以前所未有的速度和规模展开。不同语言使用者之间的沟通需求呈爆发式增长,为了打破语言壁垒,促进全球范围内的信息流通,机器翻译技术应运而生,并在短短数十年间实现了从理论到实践、从基础功能到卓越性能的飞速跨越。
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在当今全球化的商业环境下,供应链管理的复杂性与日俱增。从原材料的采购、产品的生产制造,到仓储、运输,再到最终销售至消费者手中,整个链条涉及供应商、生产商、物流商、零售商等众多参与方,每个环节又包含繁琐的流程。麦肯锡研究显示,全球供应链年均交易规模超 30 万亿美元,但传统模式下,各参与方之间存在着严重的 “信息孤岛” 现象,导致沟通成本高企、交易效率低下等问题。同时,由于缺乏有效的监督机制,市场上假冒伪劣商品泛滥成灾,严重损害了消费者权益和社会公共利益。而分布式账本技术,作为一种创新的数字化解决方案,正逐渐崭露头角,为供应链管理带来革命性的变革。据德勤调查,在采用分布式账本技术的供应链中,透明度提高了 75% ,这一显著的数据变化,充分彰显了分布式账本技术在供应链领域的巨大潜力。
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在区块链技术的演进历程中,早期比特币和以太坊等项目各自构建起独立的区块链网络,犹如信息孤岛,不同链之间难以实现高效的通信与协作。随着区块链应用场景的不断拓展,跨链技术应运而生,旨在打破这些孤岛之间的隔阂,实现价值与信息在不同区块链网络间的自由流通。Cosmos项目便是这一领域的佼佼者,致力于搭建一个区块链的互联网,让各个独立的区块链能够互联互通,发挥协同效应。
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VISSIM是一款由德国PTV公司开发的微观交通仿真建模工具,专为城市交通和公共交通系统的运行进行详细的交通流模拟。该软件基于时间间隔和驾驶行为模型,能够提供高度精确的多模式交通流仿真。1974年,卡尔斯鲁厄大学的Rainer Wiedemann在其博士论文中提出了“Wiedemann 74”心理-生理跟车模型,并在大型计算机上用Algol语言实现。这一模型最初被称为“INTAC”,用于描述单车道的跟车情况。随后,一系列博士论文扩展了该模型。1983年,Hans Hubschneider的博士论文进一步推动了VISSIM的发展。他使用Simula-67语言实现了信号控制和公共交通的现有模型及一些新模型,并设计了一个仿真工具,允许用户无需编程就能从预定义的构建块组装任意网络。他还引入了网络描述语言,类似于VISSIM后来的网络文件描述文本文件。该软件工具被命名为“MISSION”,即“微观城市私人和公共交通模拟”的缩写。
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