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AI圈与工业圈的头头脑脑们,出来走几步

从AlphaGo到大模型,是人工智能浮浮沉沉的十年。工业制造,也在向“智造”进一步延伸。 但是,尽管市场总体认可工业AI前景,但其快速落地并非易事。 在中国信息通信研究院出品的《工业智能白皮书(2022)》中,提到工业AI落地三个方面的挑战: 一是关键融合技术尚未突破,主要指以深度学习为核心的 AI 算法及软硬件配套技术在可解释性、实时性、数据可用性、易用性与适配性四方面还没有实现突破性进展; 二是应用场景缺乏进一步识别,需要进行高价值高需求场景或可复制推广场景的梳理及遴选。 三是产业生态与保障机制还不完善,主要是数据共建共享机制、模型知识所属权界定等问题。 总结起来,无外乎数据、行业Know-How、技术以及产业生态。 或许大模型所带来的技术跃迁让一些业务场景的落地更加容易,但想要带来实质性的改变,仍要再向前跑几步。 这”几步“,是相互的,一定得是技术公司与工业制造界的双向奔赴。 这正是虎嗅智库举办此2023工业AI大会的初衷。我们期望促成领先制造企业与科技创新企业的理解、融合与对接,推动工业AI生态发展共识,为我国制造业高质量发展助力。 本次大会,9月7号、8号,两天,在苏州。 目...

基金公司数据治理实践,打造“点线面体”的数据治理体系

在数字经济时代下,数据驱动业务创新发展已经成为企业的主要选择,基金行业机构也在积极推进数字化转型,但机遇与挑战并存。数据要转化为数据要素,需要系统体系化的数据能力建设作为催化剂。 基金行业也表现出一定的痛点,其中表现为数据安全保护不够到位,缺少数据脉络,数据质量得不到保障等。同时由于行业内在进行系统建设时,对数据管理工作的重要性认识不足以及长年累月杂乱数据的堆积,导致数据治理工作推进艰难,致使在营销端、分析端、监管报送端长期存在客户重复,资产异常等情况。 在公司“十四五”数字化发展规划的指导下,基金公司坚持统筹推进、聚焦痛点,强化数据能力建设,在完善数据治理体系、搭建大数据技术、提升数据服务能力等方面持续发力,多措并举逐步探索形成了符合基金自身特色的数据能力建设治理之路。 基金公司数据治理解决方案 围绕监管规范打造基金行业数据治理体系 一是完善治理组织:建立完善的数据治理组织架构,落实组织在治理工作中的责任与职能,配套数据治理相关制度,推进数据治理工作落实。 二是打造资产体系:梳理全域业务数据明确各项属性义,通过资产目录形式分类管理,实现数据可见、可用、可管理,全面量化数据价值。 三是...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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