我们非常荣幸邀请到了国动集团边缘计算业务负责人肖飒肖总来分享，肖总发表了主题为《打通边缘计算“最后一公里”》精彩演讲。 发现大家普遍有一个痛点，就是边缘算力“最后一公里”的落地问题，大家也普遍不太了解像我们这样的基础设施服务提供商能够提供什么样的帮助。 所以我今天所分享的内容就是基础设施服务提供商如何帮助大家打通边缘计算“最后一公里”。 1、 国动集团介绍 先介绍一下我所在的国动集团。国动集团的定位是“独立的通信铁塔及基础设施服务提供商”。 我们讲铁塔可以助力边缘计算“最后一公里”落地。 2、 铁塔组成要素 首先我们了解一下铁塔由什么样的要素组成。 5、 总结 总结一下所谓的通信基础设施服务提供商可以为边缘计算的“最后一公里”做一些什么事情。 第一，我们有充足的点位供大家选择，即便是行业“老二”，我们在全国也有近三万个点位。
Wing还在与弗吉尼亚州当地的一家零售商弗吉尼亚制糖木兰公司合作，该合作的重点在于证明Wing和无人机的交付如何为最后一公里的电子商务客户提供服务。
当我们穷尽所有方法，把RecyclerView调优方案都用尽了的时候，用好ViewCacheExtension就成了将RecyclerView性能优化到极致的最后一公里。
特别是在整体改造的最后阶段，涉及将系统从原有技术栈迁移到新技术栈，这其中蕴含了较多工作及风险。 本文尝试从信创改造角度出发，重点谈在改造中往往处于最后改造的数据库部分，即所谓信创改造“最后一公里”所面临的痛点问题及可能解决思路。 1. 针对前者，通常的解决思路是可以让用户选择对比方法（算法），从简单计数、部分采样、统计报表或复杂算法。针对后者，可通过流式窗口比较的方法，不断拟合趋近于实时结果。
作者 | 杨扬 @美团 算法专家 整理 | DataFunTalk 大家好，这里是NewBeeNLP。 目前平台的预训练语言模型已经覆盖到了搜索推荐、广告以及外卖配送等场景。之前业务方可能需要去调试不同的模型来选择最优的，而今用户可以直接基于平台使用预训练模型就能拿到SOTA的效果。 预训练模型落地“最后一公里” 在预训练语言模型各个业务场景落地的过程当中，我们发现了一个很大的困难：随着模型的规模的增大，推理时间也在不断地增长，上线之后耗时不足以支撑。 迭代式多教师蒸馏 上面介绍的是面向高压缩比的算法的优化。此算法的优化我们同时与悟道团队合作，实现了一个百亿模型的落地。 GLM是一个结合自回归和自编码的预训练语言模型。 得到了更新过后的表征，然后通过一些线性运算，或者直接使用两个表征可以进行最后的相关性打分。 4. VIRT公开数据集实验效果 在公开的数据集上验证了这个算法。
因此，摆在数据存储产学研界最为迫切的挑战是： 如何让科研方向走好“第一公里”和科研成果打通“最后一公里”，即科研方向上更加贴近未来市场新需求，科研成果更好地在市场中发挥其技术价值。 1 为何是“新存储实验室” 一直以来，数据存储领域都是产学研融合的突出代表，从底层各种存储介质，到重复数据删除、数据压缩算法等单项技术，再到全闪存阵列整机系统，都有产学研的合作典范。 冯丹教授的观点揭示了当前数据存储科研创新走好“第一公里”的重要性，即在数据存储的需求出现快速变化之际，技术创新需要与新应用、新场景、新需求紧密结合，而不能闭门造车。 而“新存储联合实验室”将会是数据存储全领域的覆盖，从体系架构、存储互联、底层介质、软件算法等多个领域，并且会分多阶段稳步推进与深化双方合作。 多年以来，困扰中国“产学研”最大的难题就是打通“最后一公里”，如何将实验室中科研成果在市场中更好地产生价值。近年来，数据存储产学研的“最后一公里”难题愈发突显。
互联网的广泛性使得网民分散在全国各地，由于全国地区的经济发展和互联网建设的不平衡，实际网民的体验往往受限于最后一公里的速度。 barrier=0,discard），Btrfs建议少冒险 如果是使用三星的固态硬盘，可以尝试它贡献给开源的针对固态硬盘优化的F2FS文件系统，相当不错的选择 I/O Schedulers调度算法 ，可以使用CFQ或者Deadline算法 内核参数调整，SSD所在硬盘，echo 0 > /sys/block/sda/queue/rotational 随机读写 vs 顺序读写 机械硬盘的连续读写性很好
对于个性化推荐接口，算法人员基于数仓模型进行特征数据分析处理，模型开发、训练调优，然后将模型提供给接口开发人员进行实时的推理服务。 数据服务层作为数据中台价值输出的最后一公里，数据服务管理效率的高低，直接影响数据中台价值的体现，它提供的核心解决思路是复用资产层的数据能力，通过平台化、配置化的方式，快速生成API服务，减少定制化开发对不同工种的依赖 产品千人千面个性化推荐、算法挖掘预测类用户画像标签，数据服务管理平台把标签管理、机器学习平台模型文件、在线推理接口服务整合起来，解决推荐接口caseby case开发效率低的问题。 图片来源：腾讯DMP modellab功能 总体来说，接口服务配置化是数据服务管理平台最最核心的能力，将接口生产流程产品化，数据开发、算法开发、甚至业务同学就可以自助完成接口配置上线，供应用端使用。 三、总结 数据服务(API)是数据中台的最后一公里，是数据价值输出的重要形式之一，API生产效率的高低直接影响了数据对业务赋能的效率。
快递服务最后一公里之痛 家中无人或只有老人、小孩不便收货，和快递员电话沟通数次，多次投递白白浪费资源;快递员为图方便，常常把快件扔在小区门卫草草了事;物业、门卫代收快递经常出现丢件、错拿的情况;快递跟踪上显示已妥投 “最后一公里”是几乎所有快递企业的死穴,高成本、低效率、投诉多,大量包裹卡在了末端环节。 速递易货柜成为新宠 针对快递末端配送易“卡壳”的老毛病，一种名叫“速递易”的智能快件柜业务悄然铺开。 云呼叫中心决胜最后一公里 快递投放的问题解决了，但用户体验要想做的好却并不轻松。 为了在这“硝烟四起”的最后一公里之战中决胜，速递易选择了国内领先的呼叫中心及云计算应用服务商——讯鸟软件作为合作伙伴，使用讯鸟云呼叫中心来提供服务。
而 打印的材料首先在病人身上，比如膝盖或者手指获取活体组织细胞，然后经过实验室的培养繁殖，这个过程中会添加一些生物高聚物，最后把这些材料放置到打印机的注射器中进行假体打印。 预计最后的研究结果将会在今年出现。如果这次实验成功，那意味着人们的医疗技术有很大的进步。Zenobi-Wong教授表示，生物打印已经准备好投身更高级的应用，比如打印内脏器官。
现代BI的“最后一公里”问题 文|智能相对论 作者|沈浪 “未来不懂低代码就和二十年前不会用word一样。未来80%的应用会由业务人员通过低代码开发。” 在这个过程中，如何让BI距离业务无限的接近，实际上就是现代BI在大方向不变的情况下所要解决的“最后一公里”问题。 一方面，低代码解决的是“最后一公里”问题，而业务人员所能参与的开发实际上是非常轻量的一部分；另一方面，在“最后一公里”的前面也就还有99公里的开发与应用，需要由专业的BI服务商（或者说IT人员）承担核心作用 由此来说，BI服务商必须要率先建立好应用基础，低代码才能帮助客户跑通“最后一公里”的问题。 也就是说，跑通“最后一公里”固然关键，但更重要的是前面99公里的铺垫。
你是否也遇到过以下问题：研发团队人数虽多，但依旧经常出现产品上线延期、上线的产品 bug 频发，导致客户流失、开发成本居高不下。这说明，你的企业可能在研发效能方...
“ 最后一公里 ”是电信行业使用的一个术语，指系统为实际使用该系统的客户提供链接。就图形数据库而言，它指的是终端用户可以从图中提取有价值的信息和洞察力。 它会在图中找到Zach Grenier的Actor节点，然后找到标有“Movie”并与Zach Grenier相关的节点，然后从我们路径中的最后一个节点中提取属性“title”成为Zach Grenier 唉，这个小小的项目并不是最后一公里，它只是更进一步，最终我们会达到它。 帮助我解决这些问题。 了解图形的强大功能可以提升数据架构师的技能。不要让这篇博文是你最后一次思考图表。
低代码开发解决SaaS服务最后一公里 首先对前面的内容做一个总结。 最后再次用我在没有银弹一文中的一句话作为总结。 没有任何技术或管理上的进展，能够独立地许诺十年内使生产率、可靠性或简洁性获得数量级上的进步。降低复杂性的基本方法就是把复杂性隔离。
二、数据载体安全，是数据安全的末端（即本文称之为数据安全的最后一公里），是最容易被忽略的环节。 本文将重点讲述腾讯在面临百万级服务器规模时如何通过保护数据载体安全来护航数据的最后一公里。 为此，腾讯通过点线面结合的方案设计，及大型销毁工厂的定制开发，形成了一套完整的海量存储介质销毁的解决方案，完美解决了数据安全的最后一公里，避免了因数据存储介质泄漏而对公司造成的重大损失。 最后，腾讯服务器数据存储介质安全工作还在继续，销毁工厂运营将引入智能机器人等措施提高操作效率，我们将从存储介质或服务器研发设计出发，从软硬件底层来保护其数据安全。
如今几乎各种技术都与云计算相关联，这不足为奇，机器人技术也是如此。这种创新技术和复杂技术的最大受益者似乎是制造业。到今年年底，机器人和机器人相关服务的全球市场规...
经济学人智库资深编辑 James Chambers 表示：”CIO 已与其他 C 开头高阶主管并列成为 CEO 的候选人，但他们需要更多筹码才能获得最后胜利。 这也是我们能予以协助的地方－我们的解决方案与服务能帮助 CIO 提升企业竞争力，并创造营收，”Vincent 最后如是说。
引言： 大量企业积累了海量数据，形成了丰富的数据资产金矿，在有价值的数据和数据产生价值之间仍然存在最后一公里的跨越；同时面对全球化的API经济的冲击，服务化已经成为各行各业的趋势诉求，如何将企业大量的数据资产金矿通过服务化的形式进行规整 本文结合企业数据服务化落地实际案例，分享如何打造闭环的企业数据服务共享平台，进而让有价值的数据产生数据价值，打通数据应用的最后一公里。 是算力、算法、数据！正是由于这三者都具备了，人工智能在最近几年开始有了突破性的发展。 “数据”作为三要素之一，同样也是本文的主题。 我今天为大家分享的题目是：“数据服务化-打通数据应用的最后一公里”，我们一起聊聊如何通过服务化的方式来体现数据的价值。 我们都知道，随着数字化的转型，多数企业积累了海量数据，形成了丰富的数据资产金矿，但在有价值的数据和数据产生价值之间仍然存在最后一公里的跨越；每次谈到最后一公里，我就想起了断头路，打通非常难，通常要涉及多个部门的密切配合才能搞定
obj = data_g) data_gse <- runGSEA(obj = data_h) data_gsva <- runMSigDB(data_gse) 目前，这个打通转录组测序数据分析的最后一公里包还在持续完善中
一是全面利用物联网技术实现全面感知；二是充分的既有系统集成；三是实现数据和业务的全程可视化；四是通过海量的数据进行基于算法的分析形成业务专题。 最后就是数据的可视化。它既包括物联网的可视化，也包括空间信息的可视化、静态/动态信息的可视化等。再这一点，落实了“全程可视化”的理念，构建了精美的数字化“孪生园区”。 最后就是可以通过简单的“盒子”复制，实现分级部署模式。 因此，纵观智慧化园区建设所需要的技术，可以看出，智慧园区建设就是：软件+工程+算法+复杂系统集成。 核心理念之一： “发现即处理”。 所以我们会对它的算法进行重新设计。 谭东宇：智慧城市最后一公里 —— 数字化园区建设 谭东宇.pdf
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