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大数据的应用
收录了 大数据的应用 频道下的 50 篇内容
金融领域大模型数据集管理与应用｜AICon 上海
涵盖多源异构数据整合、CoT 数据构建及多模态数据应用。
华东师范大学教授 & 数据科学与工程学院院长钱卫宁将在 AICon 上海分享 AI 应用场景对数据管理的新要求
从系统接口、系统架构、实现技术等方面介绍技术的发展变化和新趋势。
火山引擎 AI 数据湖服务架构师琚克俭确认出席 AICon 深圳，分享 LAS Daft 多模态数据引擎的架构与应用
如何在保证成本可控的前提下，实现AI数据处理能力的可扩展性与工程化落地？
数据智能体企业应用深度实践｜AICon 北京
数巅科技算法负责人刘培已确认出席并发表题为《数据智能体企业应用深度实践》的主题分享。
模力工场 018 周 AI 应用榜： TabTab 登顶榜首， 把 AI 数据分析师装进口袋，关键结论更快抵达！
模力工场 第 018 周 AI 应用榜来啦！
Pixnapping：侧信道漏洞使安卓应用可窃取敏感屏幕数据
安卓设备上出现了一种新的攻击类型，允许恶意应用使用一种名为像素窃取的技术从其他应用的屏幕上窃取信息，这种攻击被称为Pixnapping。它利用了之前已知的侧信道漏洞，几乎所有的应用都受到了影响，包括Signal、Google Authenticator、Venmo等。
快手上线鸿蒙应用高性能解决方案高效提升数据反序列化性能
近日，快手在Gitee平台上线了鸿蒙应用性能优化解决方案“QuickTransformer”，该方案针对鸿蒙应用开发中广泛使用的三方库“class-transformer”进行了深度优化，有效提升了其数据反序列化性能，在典型场景下能够降低约90%的数据转换耗时，为鸿蒙应用带来了更流畅的用户体验和更敏捷的交互响应。
OceanBase 开源首款 AI 数据库 SeekDB ：遵循 Apache 2.0 协议，三行代码构建一款 AI 应用
根据 Gartner 最新预测，具备生成式 AI 能力的数据库市场规模将在 2025 年达到 650 亿美元。
模力工场 016 周 AI 应用榜：爱图表 - 数据报告与图表生成神器登榜，效率与创造力双线爆发！
模力工场 第 016 周 AI 应用榜来啦！
能源行业基于大模型的数据治理和人工智能应用实践
本次分享将从数据治理和人工智能两方面开展，以能源行业先进企业最佳实践为背景，详细讲述云鼎和腾讯联合方案及平台规划，展示最佳实践成果，并对未来数据治理、人工智能对业务的促进开展探讨和展望。
YashanDB 在大数据处理中的应用实例
YashanDB 是一个高效的分布式数据库，特别适合大数据处理。在大数据应用中，YashanDB 通过高性能、高可用性的分布式架构，提供了强大的数据存储和处理能力。以下是一些 YashanDB 在大数据处理中的应用实例：
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YashanDB 数据库在大数据时代的应用价值与创新实践.
YashanDB是一种新兴的数据库系统，尤其在大数据时代展现出其独特的应用价值和创新实践。以下是YashanDB在大数据领域的一些关键应用价值和创新实践：
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YashanDB 数据库在大数据时代的应用价值与创新实践.
YashanDB是一种新兴的数据库系统，尤其在大数据时代展现出其独特的应用价值和创新实践。以下是YashanDB在大数据领域的一些关键应用价值和创新实践：
12-08
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YashanDB 数据库在大数据环境中的应用指南
YashanDB是一种分布式数据库解决方案，适合在大数据环境中应用。以下是YashanDB在大数据环境中的应用指南，包括架构、特性、最佳实践等方面的内容。
12-03
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YashanDB 数据库在大数据环境中的应用指南
YashanDB是一种分布式数据库解决方案，适合在大数据环境中应用。以下是YashanDB在大数据环境中的应用指南，包括架构、特性、最佳实践等方面的内容。
12-08
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YashanDB 数据库在视频大数据处理中的应用价值分析
YashanDB 是一种新型的数据库，特别针对大数据环境下的视频处理和存储需求进行优化。随着视频数据量的激增，传统的数据库在性能和存储效率上显得捉襟见肘，因此 YashanDB 的应用价值体现在以下几个方面：
12-09
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YashanDB 数据库在能源行业大规模数据管理的应用
YashanDB 是一款适用于大规模数据管理的数据库系统，特别在能源行业的应用中展现了其强大的能力。以下是 YashanDB 在能源行业大规模数据管理中的一些应用和优势：
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如何破解海量内容审核难题？快手安全大模型技术探索与应用实践
从内容安全审核业务场景出发，介绍快手安全算法团队自研多模态大模型的核心技术方案以及在真实场景赋能审核智能化全链路的应用实践。
YashanDB 数据库结合大数据技术的创新应用探索
如何优化数据库查询速度以满足海量数据处理需求，是当前大数据技术应用中的重要挑战。查询性能的提升直接影响数据分析的效率和决策时效，特别是在数据规模快速增长的背景下，传统数据库架构往往难以满足高并发和海量数据的处理要求。本文围绕YashanDB数据库体
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