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数据湖配置 概述 数据仓库vs数据湖 随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用, 移动互联网和物联网时代,产生了大量的网站数据,社交媒体数据,物联网设备数据等非结构化数据。数据仓库无法满足这些多元化的数据结构的存储和查询,以及非结构化和结构化数据的交叉分析。数据湖,可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统。 特性 数据仓库 数据湖 存储数据类型 历史的、结构化的、 预先定义
区块链溯源 商城溯源 溯源服务 区块链溯源服务 将物联网,区块链,电商,智能防伪等技术进行有机结合,利用区块链公开透明、无法作弊、不可篡改、信息安全等技术特性, 解决各行各业供应链信息不透明的问题,保障消费者利益的同时实现目标客户的品牌价值增长。 产品亮点: 大规模商用的溯源服务平台,利用区块链和物联网技术,解决了溯源信息的真实性问题。通过营销能力,驱动业务快速增长。
设置层级字段 层级下钻是根据层级字段生成配置的,层级字段是指具有层级关系的一组字段,如国家(中国)、地区(西北、东北)、城市(西安),所以首先我们要了解一下如何设置层级字段。 我们以国家、地区、城市这三个维度为例,讲解如何创建层级字段。
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工业互联网项下的产融结合发挥了企业生产的数据体系价值,有望助推普惠金融、供应链金融、 物联网 金融等场景的应用,促进区域数字经济发展。 百度智能云“金融+工业互联网”产融平台新模式实施将为重庆工业互联网发展带来重大利好,包括大幅降低应用门槛,助力广大中小微企业“上云用数赋智”,有力推动重庆地区的制造业整体智能化升级。
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问题: 本文从哪些层次介绍数据管理技术如何支持和优化人工智能技术? 回答: 根据原文信息得出,本文从行优化、物理执行优化、数据管理四个层次介绍数据管理技术如何支持和优化人工智能技术。 文中提到,行优化、物理执行优化、数据管理四个方面综述数据库技术如何优化人工智能的使用和执行效率,并给出未来人工智能技术与数据库内核结合的挑战和机遇。 问题: 面向AI的数据管理技术研究展望与未来趋势有哪些?