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企业AI落地的科学评估与规划方法论

前言 在前文《企业级AI应用场景的核心特征》中,我们探讨了AI技术与传统软件的本质差异,以及AI在企业管理系统中的三层应用架构。然而,仅仅识别出潜在的AI应用场景并不足以确保落地成功。企业在实际推进AI项目时,往往面临着"看起来都很有前景,但不知道从哪个开始下手"的困惑。更严重的是,许多企业因为缺乏科学的评估体系,盲目投入AI项目,最终遭遇失败,不仅浪费了资源,还对AI技术失去信心。 事实上,AI落地是一个系统性工程,需要在技术可行性、业务价值和数据准备度等多个维度进行综合评估。本文将基于实际项目经验,为CIO和架构师提供一套完整的AI场景评估与规划方法论,帮助企业建立科学、量化的决策机制,确保AI投资的有效性和可持续性。 一、AI落地准备的核心工作框架 企业AI落地的准备工作可以分为两个关键阶段:场景识别与分析评估。这两个阶段相互依存,共同构成了AI项目成功的基础。 (一)场景识别阶段:构建AI应用场景清单 场景识别的核心任务是系统性地盘点企业内部所有可能受益于数字化解决方案的应用场景,然后从中筛选出适合AI技术改造的环节。这个过程需要遵循"先广后窄"的原则,首先尽可能全面地收集场景...

前端日志回捞系统的性能优化实践|得物技术

一、前言 在现代前端应用中,日志回捞系统是排查线上问题的重要工具。然而,传统的日志系统往往面临着包体积过大、存储无限膨胀、性能影响用户体验等问题。本文将深入分析我们在@dw/log和@dw/log-upload两个库中实施的关键性能优化,以及改造过程中遇到的技术难点和解决方案。 核心优化策略概览: 我们的优化策略主要围绕三个核心问题: 存储膨胀问题 - 通过智能清理策略控制本地存储大小 包体积问题 - 通过异步模块加载实现按需引入 性能影响问题 - 通过队列机制和节流策略提升用户体验 二、核心性能优化 优化一:智能化数据库清理机制 问题背景 传统日志系统的一个重大痛点是本地存储无限膨胀。用户长期使用后,IndexedDB 可能积累数万条日志记录,不仅占用大量存储空间,更拖慢了所有数据库查询和写入操作。 解决方案:双重清理策略 我们实现了一个智能清理机制,它结合了两种策略,并只在浏览器空闲时执行,避免影响正常业务。 双重清理: 按时间清理: 删除N天前的所有日志。 按数量清理: 当日志总数超过阈值时,删除最旧的日志,直到数量达标。 /** * 综合清理日志(同时处理过期和数量限制)...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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