1.李飞飞:如何看待数据库的未来?云原生李飞飞数据库系统的挑战 数据库系统与大数据系统非常相关,而在分析型数据库系统里面也会面临非常多的挑战,比如预测用户的退货率需要进行非常复杂的查询分析并且需要非常复杂的机器学习模型。 二、数据库系统架构的对比及趋势 云原生数据:要解决什么问题? 传统架构依赖于高端硬件,每套数据库系统服务器少,架构相对简单,但无法支持https://www.infoq.cn/article/It7eIbUfVJ2lPy4bDRGY

2.大数据的应用转化价值12篇(全文)[2]雷鸿飞.探讨数据处理在电力自动化系统中的应用[J].中国科技纵横, 2010, (7) . 大数据时代的挑战、价值与应对策略 第2篇 【摘要】在社会的发展之下,人们已经全面进入了大数据时代,在这一时代中,人们的生活与工作方式发生了极大的改变,本文主要分析大数据时代的挑战、价值以及相关的应对策略。 https://www.99xueshu.com/w/ikeyo98q41j7.html

3.如何建立受监管的良好的数据交易市场资产的性质:数据市场上交易的主要资产是无形的,由可以复制而不会退化的数字数据组成。数据的这种无形性和非竞争性(多方可以使用相同的数据而不被耗尽)给建立排他性和价值带来了独特的挑战。 价值确定:市场中数据的价值通常是主观的,受到其相关性、准确性、新鲜度及其可能产生的潜在见解的影响。与商品的价值可能由市场https://36kr.com/p/2754719845006080

4.重构改善既有代码的设计3.10 数据泥团(Data Clumps) 常常可以在很多地方看到相同的三四项数据:两个类中相同的字段、许多函数签名中相同的参数。这些总是绑在一起出现的数据真应该拥有属于它们自己的对象。首先请找出这些数据以字段形式出现的地方,运用提炼类(182)将它们提炼到一个独立对象中。然后将注意力转移到函数签名上,运用引入参数对象https://www.jianshu.com/p/b1b3654d901a

5.ChallengesofBigDataTechnology四川省社会科学院天府智库这就是在各个层次上由大数据技术开拓的数据挖掘的“文明指引”。一旦“文明指引”通过云计算被揭示出来且用于指导个体行动者的行动,道德价值和社会法则就会“具形化”于大数据技术展现的物质形式和文明形态之中。从这一意义上看,如果说数据挖掘技术带来了数据驱动型社会的降临,那么它的驱动力结构体现的文明指引功能,就http://www.sass.cn/109002/41985.aspx

6.Gartner数据与分析什么是数据和分析治理? 数据和分析治理(或许多企业机构所说的“信息治理”)规定了决策权和决策权的相应职责,可确保企业机构在实现价值,创建、存储、访问、分析、使用、保留和处置其信息资产时做出适当行为。因此,将数据和分析治理与整体业务战略联系起来,并将其与企业机构利益相关方认为关键的数据和分析资产挂钩,是十分https://www.gartner.com/cn/topics/data-and-analytics

7.探索LLM的多维应用优化策略与软件管理新视角网安AIGC2.5 数据提取和分析 Research Question 3 研究问题1:目前用于解决SE任务的LLMs是什么? LLM 只有编码器的llm 编解码器llm 主要发现和趋势分析(很有意思的视角,从时间的维度进行归纳) 2021年LLM架构的演变 2022年LLM架构的多样性 2023年纯解码器架构的主导地位 https://blog.51cto.com/u_16651779/10476273

8.数据治理中心(DataArtsStudio)什么是数据治理中心DataArts什么是DataArts Studio? 数据治理中心DataArts Studio是为了应对上述挑战、针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能数据管理能力的一站式治理运营平台,包含数据集成、数据开发等功能,支持行业知识库智能化建设,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端https://ecloud.10086.cn/op-help-center/doc/article/44066