1.当今的大模型,普遍患有“数据饥渴症”澎湃号·湃客澎湃新闻国内有一大批专注于数据标注的公司,例如: 海天瑞声,提供多语言、跨领域、跨模态的数据服务,成功交付数千个定制项目。近期,其将智能化标注与大模型开发结合,提高数据标注的效率与精准度; 云测数据提供处理大规模感知数据的能力,标注准确度高达99.99%,综合效率提升200%。云测数据还推出了面向垂直行业的大模型数据解决https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_29673947

2.办公小浣熊在手,再也不怕领导的CPU我了知识浅谈的技术博客进入办公小浣熊,登录之后,开始体验强大的数据分析能力 点击立即体验,开始小浣熊之旅吧! 来看我怎么干活的 公司是一家国企,这次领导派我处理的数据为个体、家庭、社区三个层次的数据,?CFPS样本覆盖25个省/市/自治区,目标样本规模为16000户,调查对象包含样本家户中的全部家庭成员。 https://blog.51cto.com/u_16345430/12852216

3.知乎知学堂AI智能办公:AI处理数据,告别公式烦恼通过知乎知学堂AI智能办公课程的学习,职场人士可以获得一系列强大的工具和技术,这些工具不仅简化了数据处理的过程,还提升了整体工作效率。对于那些因缺乏相关技能而困扰的人而言,AI处理数据的能力无疑是一个巨大的福音。它使得数据处理不再是一件令人畏惧的任务,而是变成了一个简单、直观且高效的过程。 http://yzwb.sjzdaily.com.cn/zixun/2024/12/19/99937941.html

4.IBMCloudObjectStorage在银行业非结构化数据存储嘲下的对象NAS存储的优势是适用于文件共享,无需调整接口,通过标准的NFS或CIFS接口给业务应用提供数据访问的接口。缺点是在处理多级目录和海量非结构化文件同样遇到问题。NAS存在卷容量受限、弹性扩容能力下降、文件数量受限、单位容量成本升高等问题,目前针对海量数据文件的存储均通过多个NAS卷存储、历史数据及时归档等方法临时性地https://redhat.talkwithtrend.com/Article/242823

5.软考高级——信息系统项目管理师(第4版)思维导图模板越来越多的产品中嵌入了智能化元器件,使产品具有越来越强的信息处理功能 产业信息化指农业、工业、服务业等传统产业广泛利用信息技术,大力开发和利用信息资源,建立各种类型的产业互联网平台和网络,实现产业内各种资源、要素的优化与重组,从而实现产业的升级。 https://www.processon.com/view/654c455f8f11b40fe56ece43

6.“平民化”非结构数据处理腾讯云开发者社区在全球信息产业高速发展的背景下,IDC预测,2018 到 2025 年之间,全球产生的数据量将会从 33 ZB 增长到 175 ZB, 复合增长率27%,其中超过 80%的数据都会是处理难度较大的非结构化数据,如文档、文本、图形、图像、音频、视频等。非结构化数据在大数据时代的重要地位已成为共识。近些年,伴随着大数据存储、人工智能(https://cloud.tencent.com/developer/article/2214210

7.非结构化数据管理专家深圳市连用科技有限公司(Shenzhen LinkAPP Technology Co., Ltd 简称LinkAPP)成立于2008年,是一家专注于非结构化数据管理和应用的国家认定高新技术企业和深圳市政府重点扶持的软件企业,总部位于深圳,在北京、上海、广州、海口等多地均设立有办事机构,建立了辐射全国的https://www.linkapp.cn/products/42/0

8.非结构化数据提取技术在统计工作中的应用摘要结构化数据和非结构化数据是大数据的两种类型,目前非结构化数据信息已达信息总量的85%以上,且每年以55%~65%的速度增长,统计工作受到大数据的冲击,日常总会遇到一些非结构化数据提取的难题,导致工作量加大,效率低下。本文对非结构化数据及其提取技术、大数据处理语言——Python语言进行学习研究,解决实际中遇https://tjj.changzhi.gov.cn/sjfx/202207/t20220704_2588893.html

9.一文带你了解五种典型数据入湖嘲新时代下,通过数字化手段实现精细化运营,释放数据价值,助力企业降本增效,筑牢核心竞争力已是大势所趋。众所周知,企业的数据量随着业务不断增加,结构化、非结构化、半结构化数据类型复杂多变,为此实时入湖、实时分析,大大降低数据处理成本的湖仓一体架构平台,成为企业的首选。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1737980109&efid=Z6YwIjWEl_nV7fbEQ0l9SA

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11.2022年度陕西省重点研发计划项目申报指南目录研制半监督、弱监督/无监督学习算法支持下的集数据收集、数据处理和智能化标注为一体的标注云平台,建立高效通用的数据标签与结构化的标注数据库。研究面向影像分割的强鲁棒深度网络模型,模型能够有效应对训练样本少、多模态、非增强数据等问题,实现基于弱监督学习的影像目标分割。http://www.kt180.com/html/sxs/9889.html

12.知识图谱构建流程与实现技术浅谈本体抽取结构化、半结构化与非结构化数据 知识图谱的原始数据类型一般来说有三类(也是互联网上的三类原始数据): 结构化数据(Structed Data):如关系数据库 半结构化数据(Semi-Structed Data):如XML、JSON、百科 非结构化数据(UnStructed Data):如图片、音频、视频、文本 https://blog.csdn.net/m0_46521785/article/details/121323289

13.行政管理论文15篇这势必导致学生处理社会现实问题和交往能力的技能很难有所提升,他们的知识结构、能力结构和素质明显存在不平衡,很难适应信息社会高速发展的需要。操作性和实践性教学严重薄弱。虽然目前我国高校《行政管理学》课程内容体系一般都设置了教学实习、实训等实践环节,但由于其时间短、任务重,而且管理松散,缺乏常态化和规范化,https://www.ruiwen.com/lunwen/6220159.html

14.非结构化数据存储方案3. 高速性:非结构化数据的产生速度非常快,例如社交媒体平台上的实时帖子或传感器网络中的数据流。因此,非结构化数据存储方案需要具备高速读写和处理的能力。 4. 非连续性:非结构化数据没有固定的格式,不同来源的数据可能具有不兼容的结构和标准。因此,非结构化数据存储方案需要能够适应各种数据格式和结构。 二、非https://wenku.baidu.com/view/d18424a3ae51f01dc281e53a580216fc710a530d.html

15.科学网—[转载]武新:大数据架构及行业大数据应用系统除标准SQL外,还需支持MapReduce等分布式处理机制,具备优秀的非结构化数据处理能力,提供完整的事务管理功能,具备完善的混合负载管理能力;具备良好的通用性,支持主流第三方工具,提供可视化开发界面,支持自定义开发。性能方面要求大数据的加载、处理、导出等关键处理性能表现优异,具备优秀的高可用性和线性扩展能力,支持在线https://blog.sciencenet.cn/blog-887780-1358813.html

16.结构化与非结构化的区别多源异构数据源半结构化数据①结构化数据:指关系模型数据,即以关系数据库表形式管理的数据,结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、OA、HR里的数据。 ②非结构化数据:指数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。如word、pdf、ppt及各种格式的图片、视频等。 https://www.fanruan.com/bw/doc/154297

17.ECM文档云鸿翼产品中心● 内容结构化与处理 非结构化数据结构化技术、搜索技术、预览技术和智能处理技术等。 ● 内容洞察能力 对知识进行沉淀与传承,构建知识管理和应用体系,显性知识规范化,隐性知识显性化。 非结构化数据管理能力 内容模型是现实世界(文件业务)非结构化数据特征的抽象,包括其静态特征、动作行为和合规安全约束。 内容模型意http://www.sharesvc.com/index.php?c=show&id=63