收录了 大数据的应用 频道下的 50 篇内容
本系列文章梳理了国内外银行信息化历程,包含区块链、云计算、物联网、移动端、人工智能各方面的应用情况。
本文根据李想在中国技术开放日.上海站上的主题为“数据金融”的演讲整理而来。该演讲给大家分享了平安科技利用企业大数据在信用风险管理领域的一些经验,以及介绍了平安科技数据平台解决方案:量化、整合、数据生态圈。
从 IT(Information Technology)到互联网和移动互联网,再到数据技术 DT(Data Technology)时代,技术在不断地演进,从单机硬盘升级为当下主流的云 + 端模式的“新技术”。随着最近几年数据计算力与机器智能算法的兴起,基于大数据 AI 算法的应用愈来愈热,大数据应用在各个行业也不断涌现。测试技术作为工程技术的一部分,也随着时代的不断变化在同步演进,在当下 DT 时代,如何测试和保障一个基于大数据的应用的软件质量,成为测试界的一个难题。
本次分享介绍如何用 Analytics-Zoo 构建统一的大数据 AI 应用架构。
手机的数据在后台是怎样处理和运作的?成千上万条数据又是怎么被筛选和分类的?手机使用过程中极致快速的体验从何而来?
本次分享介绍积梦智能在工业大数据以及智能制造领域的两个应用实践。
随着高速数据出现的场景越来越多,针对快速数据流进行分析的快数据软件受到广泛关注。实时分析、实时决策引擎以及快速数据流水线成为快数据的三大典型应用模式。
以银行和证券为代表的金融机构在数据资产应用过程中,要如何解决众多痛点和难题?
由中国信息通信研究院主办的数境·大数据创新应用大赛的赛题征集工作正式拉开帷幕。
RocketMQ 作为技术解耦的消息中间件,可以简化服务部署,本文是 RocketMQ 在联想大数据的实践分享。
本次分享介绍B端大数据应用常见的技术挑战和解决之道。
HANA是SAP发布的一套与数据源无关的、软硬件结合的、基于内存计算的平台,在最近的年度开发者技术会议上,SAP公司详细公布了其在HANA数据平台编程方面取得的显著进步。HANA已经为大数据应用开发做好准备。
在物联网时代,大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求,应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角,作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结,并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势,以及未来面临的挑战。
本次分享介绍图数据库的优势以及使用动机,结构以及查询方式,以及应用场景和实际用例。
LLM 的发展,引发新一代的内容理解、生成技术热潮,也使得门槛相对较高的数据研发治理领域,有了更加平民化、提供自然语言接口的可能。 DataLeap 是火山引擎数智平台(VeDI)推出的大数据研发治理套件,核心是帮助企业快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设。
本次分享介绍爱奇艺自然语言处理如何实现让机器更好地理解娱乐相关的视频/图文内容等。
国双技术总经理何恺铎也参加了2018年10月19日的“大数据应用与架构(解决方案专场)”分论坛,向与会听众分享《B端大数据应用的架构实践与思考》主题演讲,结合国双实践对企业服务架构和形态进行了探讨和展望。
本次分享介绍百度就 Spark 流式数据处理在数据工厂内做了哪些技术支持、改造及相应的实践。
“数据湖”作为近年来数据领域广泛热议的概念,其技术层面也受到了业界的广泛关注。数据湖不仅是一种集成和处理数据的极具前景的技术,更是一种治理数据的全新视角。