近日，腾讯云存储解决方案总监温涛受邀在2024数据基础设施技术峰会-“智算中心技术创新论坛”分享了腾讯云的数据智能生态创新之路，剖析腾讯云数据湖在赋能AIGC多模态大模型方面的应用实践。...数据检索，为什么在第五个阶段很关注，当你生成的数据越来越大，很重要的一点是怎么把这些数据检索出来，能随时高效地找到你想要的数据，这个能力以后会备受关注。...腾讯云COS Data Lake向智能数据湖演进，打造一体化AIGC多模态存储解决方案 腾讯云通过在数据湖原来的基础上增加了数据的加速能力，增加了AI能力之后，就可以把数据湖系统的业务范围扩展到AIGC...，向智能数据湖演进。...还有数据加速，数据湖通常是基于对象存储，但对象存储传统定位是低成本的海量的存储类型，强调就是低成本，低成本往往就代表性能也不可能太高，如果让对象存储能做对接AI，做AI的数据底座，一定是要有数据加速的支撑才行
导读 / Introduction 数据湖解决了海量异构数据的入湖和存储需求。通过对海量数据的分析挖掘，提升对数据的洞察，助力数字化决策，进而促进业务发展，是每个企业构建数据湖的根本目的所在。...随着业务迭代的不断加速，企业对数据时效性和数据分析敏捷性提出了更高的要求。为此，腾讯云推出了数据湖计算(Data Lake Compute，DLC)。...基于connector机制，Presto实现了对数据源元数据的注册、查询以及对数据的读取、写入操作，不同数据源对于Presto来说就是不同的Connector。...总结与展望 DLC 腾讯云数据湖计算DLC基于Presto和弹性容器服务EKS构建了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。...DLC作为腾讯云数据湖体系架构的重要组成部分，还在持续的迭代和打磨，未来计划在以下方面进一步完善： 支持更多云上数据源的联合分析。 文件缓存优化，提升查询性能。
图片本方案主要面向水利厅（局）、河湖管理处、河（湖）长办、河务局、湖泊管理局（处）、水政监察执法等用户，通过运用前端智能感知体系、视频智能分析、边缘计算、AI智能分析与预警，构建河湖智能可视化监管与风险预警大数据平台...图片2、可视化监管视频监控系统EasyCVR视频汇聚存储平台可支持将部署在河湖附近的监控设备进行统一集中接入，平台视频汇聚能力与兼容能力强，能覆盖市场上几乎所有的视频监控等设备，包括：IPC、NVR、巡检机器人...可将现场采集的视频图像分发成多格式的视频流，能覆盖多终端设备，结合指挥中心部署的大屏显控、视频会议等设备，极大满足指挥中心对河湖的日常监管和会商调度。...3、水文监测通过TSINGSEE视频AI智能分析与传统测量相结合，采集水文监测点、水雨情监测点等各类数据，包括：水位、雨量、流速进行定期采集，展示实时数据及历史数据。...四、方案价值1）多维感知接入：除了接入常规的视频内容，还有基于视频AI识别的水文数据和水质数据；支持整合接入传统的雨水情采集终端数据。
伴随深度学习等一系列 AI 技术的不断发展，将 AI 技术与药物研发相结合，可以很大程度上减少新药研发时间、降低新药研发成本，也可以加速仿制药的研发和入市，毫无疑问人工智能和机器学习将开创一个更快速、更低价...| Milvus 向量搜索引擎 Milvus 作为一款开源的特征向量相似度搜索引擎，凭借其强大的非结构化数据处理能力已经广泛应用于 AI 技术的重点领域如：机器视觉（图片视频处理)、自然语言处理、语音识别等...随着 AI 技术与药物研发领域的深度结合，Milvus 在这一领域也有着广阔的应用前景。...针对二值型数据 MolSearch 系统选择 Jaccard/Substructure/Superstructure 距离计算相似度。 ?...我们相信 Milvus 必将会在药物研发的其他各个领域获得更广阔的应用前景，期待与 AI 药物研发领域的有志同仁携手共建 Milvus 这一 AI 数据处理平台。
EVA 旨在支持使用深度学习模型对结构化数据（表格、特征向量）和非结构化数据（视频、播客、PDF 等）进行操作的数据库应用程序。...它使用一系列受久经考验的关系数据库系统启发的优化，包括函数缓存、采样和基于成本的谓词重新排序，将 AI 管道加速 10-100 倍。...EVA 支持面向 AI 的类 SQL 查询语言，专为分析非结构化数据而量身定制。 它带有用于分析非结构化数据的广泛模型，包括用于图像分类、对象检测、OCR、文本情感分类、人脸检测等的模型。...EAV的主要特性如下： 使用类似 SQL 的简短查询构建更简单的 AI 驱动的应用程序⚡️ 使用以 AI 为中心的查询优化，AI 管道速度提高 10-100 倍 节省花在 GPU 驱动推理上的钱 通过用户定义的函数为您的自定义深度学习模型提供一流的支持...增强的关系数据库 - BimAnt
CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。...下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路，前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar，再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路，因为我们我们做Spark的团队，所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。...上游是入湖的变化事件流，对上可以支持各种各样的数据引擎，比如presto、Spark以及云上产品；另外可以利用Hudi的增量拉取能力借助Spark、Hive、Flink构建派生表。
这篇文章就数据湖的入湖管道为大家详细解答关于 COS 数据湖结合 Serverless 架构的入湖方案。...传统数据湖架构分入湖与出湖两部分，在上图链路中以数据存储为轴心，数据获取与数据处理其实是入湖部分，数据分析和数据投递其实算是数据出湖部分。...这里场景比较广泛，可以通过各类外部计算引擎，来提供丰富的计算模式支持，比如基于 SQL 的交互式批处理能力；通过 EMR 来提供各类基于 Spark 的计算能力，包括 Spark 能提供的流计算能力和机器学习能力...总结来看，整体数据湖链路中定制化程度最高，使用成本及代价最大的其实是数据入湖部分（指数据获取和入湖前的数据处理）。这块内容往往也是实现的数据湖架构比较核心的数据连接。...高效，每个入湖模块都是单独运行、单独部署、单独伸缩。提供更加高效的入湖模块逻辑管理。 稳定可靠，云函数模块在发生可用区故障时，能自动地选择其他可用区的基础设施来运行，免除单可用区运行的故障风险。
总览 本文使用datafaker工具生成数据发送到MySQL，通过flink cdc工具将mysql binlog数据发送到kafka，最后再从kafka中读取数据并写入到hudi中。...hudi数据湖 创建kafka源表 create table stu3_binlog_source_kafka( id bigint not null, name string, school...image.png 统计数据入hudi情况 create table stu3_binlog_hudi_view( id bigint not null, name string, school...image.png 实时查看数据入湖情况 接下来我们使用datafaker再次生成测试数据。...charset=utf8 stu3 100000 --meta meta.txt Copy 实时查看数据入湖情况 create table stu3_binlog_hudi_streaming_view
02 CDC数据入湖方法 基于CDC数据的入湖，这个架构非常简单。...下图是典型CDC入湖的链路。上面的链路是大部分公司采取的链路，前面CDC的数据先通过CDC工具导入Kafka或者Pulsar，再通过Flink或者是Spark流式消费写到Hudi里。...这是阿里云数据库OLAP团队的CDC入湖链路，因为我们我们做Spark的团队，所以我们采用的Spark Streaming链路入湖。...整个入湖链路也分为两个部分：首先有一个全量同步作业，会通过Spark做一次全量数据拉取，这里如果有从库可以直连从库做一次全量同步，避免对主库的影响，然后写到Hudi。...上游是入湖的变化事件流，对上可以支持各种各样的数据引擎，比如presto、Spark以及云上产品；另外可以利用Hudi的增量拉取能力借助Spark、Hive、Flink构建派生表。
AI——赋能定制个性化 经过几年高速发展，日趋成熟的AI产业，逐渐成为新一轮科技革命的核心驱动力，不仅让新产品新技术进步有了新的想象空间，更成为产业智能化升级不可或缺的强力助推器。...把个性化融入到算法中，根据需求定制算法，这就暂时阶段性解决了AI的局限性。 在AI赋能业务上，定制语音芯片，不但功耗低、通用性强，且可以实现从语音唤醒、语音理解、语音合成等全链路的语音交互能力。...定制无疑是可以加速AI落地的，但它有一定的难度，至少需要AI算法、软硬件、互联网三大能力，而能把这三种能力和定制加速AI落地能力组合起来，产出AI落地产品的公司，行业中非常少。...产业升级是时代的必然选择，5G＋AI的赋能无疑会让各个产业发生巨大变化，只拿最近被誉为“新世界 7 大奇迹”的北京大兴国际机场来说，人脸识别技术与AR眼镜已经被充分利用了起来，令人叹为观止。...所以，5G+ AI赋能，无疑是未来产业升级的主要方向。 参考来源：和讯、猎云网、同花顺财经。
随着 chatgpt 的出圈，ai 已经开始已风卷残云之势占据了各个领域，几乎所有的领域都在被 AI 赋能，以前我们经常说干活的累死累活，有成果那又如何，到头来干不过写 ppt 的，现在不要紧了，我们可以通过...接下来我们盘点一些 AI PPT 工具。 美图 ai ppt 这是一个由美图秀秀推出的免费在线 AI 生成 ppt 工具。用户只需要输入一句话，便可以轻松打造精美的 ppt。...Tome AI Tome AI 是一个利用人工智能来生成引人注目的演示幻灯片的网站，通过借助 OpenAI 的 GPT 和 DALL-E 2 的 AIGC 技术，该 AI PPT 生成网站将文本和图像无缝结合...通过 Tome AI 简单直观的操作和创建过程，用户可以轻松地用任何类型的内容制作引人入胜的演示文稿。...SlidesAI SlidesAI 是一款用于创建专业且引人入胜的演示文稿的省时工具，可以自动化幻灯片的创建过程。
本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线，通过综合国内外文献和相关报道，梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展...发展遥感数据智能分析技术的目的是将长期积累的遥感数据转化为对观测对象的整体观测、分析、解译，获取丰富准确的属性信息，挖掘目标区域的演化规律，主要包括遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别...遥感开源数据集和共享平台方面，大多数现有数据集仍然存在数据规模较小、缺乏遥感特性的问题，并且现有深度学习平台难以有效支撑遥感特性及应用，领域内数据集算法模型的准确性、实用性、智能化程度也待进一步提高。...01国际研究现状1.1遥感数据精准处理利用智能手段开展数据预处理技术，国外将智能技术用于遥感数据（光学、SAR、光谱）配准、校正等的工作。...比如利用 MODIS数据的第七波段来修复第六波段的数据缺失、利用Landsat 近红外波段来估算水面区域的可见光波段、利用MODIS数据预测 Landsat 影像的缺失数据和利用不受云雨干扰的合成空间雷达数据来重建被云影覆盖的光学数据等
课程简介： 本次课程围绕AI为云安全带来的发展突破的角度分别讲解了AI对于云基础安全的推动方式以及AI对于云业务安全的促进作用，为大家带来了云安全领域的前沿探讨。 课程视频： 视频内容
QECon深圳站即将盛大开幕 诚邀各位同仁参会 会议名称：第十届QECon全球软件质量&效能大会 会议主题：AI赋能软件研发提质增效 会议时间：5月24-25日 会议地点：深圳深铁皇冠假日酒店 会议官网...在5月24-25日深圳站举办的第十届QECon全球软件质量&效能大会，将聚焦于“AI赋能软件研发提质增效”的主题，探讨人工智能如何为软件研发提供全新视角，实现质量和效能的双重提升。...旨在助力更多企业通过AI最新技术，推动软件行业向着更高质量、更高效率的方向发展。...原生应用测试实践、LLM赋能下全程质量管理 、金融领域效能提升与风险管理实践、专项测试 、AIGC时代的代码质量 、大模型在DevOps领域的创新应用(AIOPS)、多终端质量保障 、效能度量：从洞察到智能化...、OPPO专场：理解AI拥抱AI、软件工程3.0点燃招行数智交付新引擎”等17个分论坛，内容除基要技术外，还覆盖了大模型在软件工程的多层面应用，以确保所有与会嘉宾的体验感、收获值倍增。
照片拍摄于2014年夏，北京王府井附近 大家好，我是一哥，今天分享一篇数据实时入湖的干货文章。...数据入湖分为append和upsert两种方式。...3，数据入湖任务运维 在实际使用过程中，默认配置下是不能够长期稳定的运行的，一个实时数据导入iceberg表的任务，需要通过至少下述四点进行维护，才能使Iceberg表的入湖和查询性能保持稳定。...并增加小文件监控、定时任务压缩小文件、清理过期数据等功能。 2，准实时数仓探索 本文对数据实时入湖从原理和实战做了比较多的阐述，在完成实时数据入湖SQL化的功能以后，入湖后的数据有哪些场景的使用呢？...下一个目标当然是入湖的数据分析实时化。比较多的讨论是关于实时数据湖的探索，结合所在企业数据特点探索适合落地的实时数据分析场景成为当务之急。
但是，问题在于几个MNO的数据访问受限。基于区块链的数据共享可以改变这种情况，增强人工智能驱动的网络系统性能。 什么是AI驱动的网络？...AI 驱动的网络中基于区块链的数据共享 基于区块链的数据共享利用了AI驱动网络的智能合约。该系统分为三层。...3、共识节点（Consensus Nodes）: 共识节点负责实现AI算法，这里我们基于区块链的数据共享系统集成了AI算法。 通过共识算法来保证分类帐本的一致性。...结论 随着5G网络的到来，一个有组织的、最优的AI驱动网络可以帮助MNO甚至各企业完成所需的数据需求和数据强度。...更重要的是，通过区块链数据共享实现MNO之间的数据民主化，必将推动AI驱动的网络的发展！
总体来看，腾讯云流式湖仓在CDC入湖场景下的性能优化提供了实时性、一致性、自动化和高效性，这些优势和价值使得它成为企业数据同步和实时数据处理的有力工具。...“WeData助力数据资产化的思路其实是构建一个数据赋能业务的能力闭环，通过强大的数据集成作业开发能力，把业务信息集成到数仓里面来变成数据，再通过治理建模的手段，数据之间的组织关系、层次关系、逻辑关系、...血缘关系变得清晰，形成知识，再将知识服务化，对接到业务系统里面赋能业务。”...，在这个企业数据知识层上构建数据应用，赋能业务，WeData始终围绕这个核心在赋能企业。...TBDS湖仓架构在产品应用体验上实现了全面的升级，提供了更轻、更快且更易用的服务，同时也提供了更加安全、可靠的产品能力，整个湖仓架构从入湖到存算和上层的开发作业做了全面的统一，新的架构与老的架构是完全兼容
但其实，AI产业的发展，不能仅仅依托高精人才。应用开发者、数据工程师、AI产品经理、后台运维人员等同样可以在AI大浪中发挥自己的价值。...进入2018，AI行业从最初的野蛮生长阶段迈入工程技术红利期，距离AI行业的真正爆发还有几年时间，企业成功转型尚有机会。但是，在行业大环境下，企业如何转型AI？程序员怎样转型AI，以弥补业务短板？...为此，2018年1月16日，CSDN联合多家AI生态圈企业，在北京蔓兰酒店举办“AI生态赋能2018论坛暨CSDN AI新战略发布会”，届时AI领域知名企业、权威专家、技术精英齐聚，全方位多视角共话AI...京东云副总裁 刘子豪 第四范式联合创始人、首席架构师 胡时伟 …… 这些嘉宾将从趋势观察、市场数据、行业实践、人才成长等多维度对“AI人才培养”和“AI赋能企业”两大主题各抒己见，解答目前行业内和社会层面关于...AI的疑问。
所谓“数据驱动力”，即指通过数据体系，系统化地获取及分析数据，并为业务决策提供有效支撑，不断驱动业务发展的思维和能力。 从以下三个层面来介绍下“数据驱动力”。 一、认识数据驱动结构 1....想打造自己的数据驱动力，首先要认同数据驱动的内在价值，形成数据驱动业务的内在价值观；在“明道合法”基础上，再去不断提升数据挖掘、数据分析等技术层面的技巧和方法，不断提升Excel、SQL、Python等数据工具的使用能力...二、构建数据驱动闭环 1. 打通数据驱动流程闭环 业务实践，是数据驱动的出发点，也是数据驱动的落脚点。...如图3所示，一个完整的数据驱动流程大致可划分为数据需求、采集处理、挖掘分析、数据决策、数据驱动5个环节。...数据采集的方式主要包括可视化埋点、代码埋点、导入辅助工具3类。采集的数据类型主要包括埋点数据、日志数据、业务数据、爬虫数据、财务数据、第三方数据等等。
新年了，很多同学在做工作规划，有很多公司都提出要求，要“数据分析赋能业务/赋能销售/赋能运营”……到底啥玩意是赋能，咋个赋能法？？？往往领导又丢回一句“你要多想想啊”——让人着实无奈。...数据分析在赋能中的作用，首先体现在：用指标体系清晰量化情况，基于数据诊断问题。 这里要特别强调对象的问题。...作为数据分析，能做的是：监控进度，保障按计划执行，在执行掉链子的时候提示问题。 第五步是复盘经验。 赋能、赋能，说的好听，最后赋成了没有，赋成啥样，要拿数据说话做检验。...小结下：所谓数据分析赋能业务，可以做的是 一量化现状，为赋能打下基础 二梳理问题，为赋能方向指路 三筛选方法，为赋能优化效率 四监控进度，为赋能保驾护航 五总结经验，为赋能积累成果 很多同学看了会大呼：...想做好数据赋能，只会跑报表是不够的，我们需要综合能力，能梳理清楚问题，能说服业务方理解、使用数据工具。这里又有大量的技巧。
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