为探索中国企业在国产BI工具替换过程中的有效策略与实践路径，小编转载了意臣科技近期发布的一篇关于国产BI产品成功替换的案例。希望通过这一实例，能够为正在考虑或正在进行国产化数据分析工具选型的企业提供宝贵的参考和启示。

如何有效提升货运安全性成为了行业亟待解决的问题。随着人工智能技术的不断进步，AI为货运安全防控提供了新的解决思路。接下来将详细介绍货运安全防控的挑战和解决思路。

随着互联网业务的不断发展，选择在网上购物的人群不断增加，这种情况下，会衍生出一些促销活动，类似抢购场景或者热销热卖场景，在高峰时段的下单数量会非常大，也意味着对数据库中畅销商品的库存操作十分频繁，需要频繁查库存和更新库存。

评论系统对缓存命中率要求非常高，一旦发生缓存失效，大量请求会直接访问 TiDB，如果 TiDB 出现问题，将导致评论服务不可用。所以评论需要构建一套可靠的容灾系统，并具备自动降级能力，以提升评论服务的整体稳定性。

近日，国际权威数据调研机构IDC发布的《中国AI开源框架市场研究报告（2024）》引发行业高度关注。报告中的数据显示，昇思MindSpore AI框架在2024年新增市场份额达 30.26%，在竞争激烈的中国AI开源框架市场中脱颖而出，成绩斐然。

本文探讨了RAG和知识图谱之间的协同作用，并提供了真实世界的示例、详细的解释和清晰的可视化图表，以展示它们的变革能力。

大模型推理引擎是生成式语言模型运转的发动机，是接受客户输入 prompt 和生成返回 response 的枢纽，也是拉起异构硬件，将物理电能转换为人类知识的变形金刚。

本文介绍了 Java 应用常见的 CPU & JVM 内存热点原因及优化思路，首先通过监控告警及时发现资源使用率的异动，然后结合方法级别的 CPU/内存火焰图定位热点代码，帮忙研发同学快速排障，优化系统资源使用，确保应用在高负载下的稳定运行。

近日，在主题为“共建开放生态 共赢数智未来”2025新春媒体沙龙会上，华为分享了在计算产业生态建设方面的成绩单，华为具体交出了怎样的答卷呢？我们一一解读。

Oracle 推出了其最新的 Exadata 平台——Oracle Exadata X11M，以提升 AI、在线事务处理（OLTP）和分析数据库的性能。X11M 专为优化 Oracle 数据库（包括 Oracle 自主数据库）的性能而设计，与上一代 Exadata 系统相比，在云、多云和客户数据中心中表现出显著的速度和效率提升。

第四次工业革命又称智能革命，是新一轮的技术产业变革，围绕互联网、物联网、大数据、机器学习(ML)、人工智能(AI)等核心技术展开。随着这些技术的快速进步，对算力的要求不断提高，导致CPU、GPU等芯片的热设计功率(TDP)、机架功率密度、数据中心能耗和建设规模不断提升。

智能体在金融领域的应用包括欺诈调查与数据分析助手，预示着通过大模型辅助构建类 AGI 系统的可能性，能够进一步提升金融风控的效率与效果，在金融领域拥有广泛的应用前景。本文将分享 Akulaku 在金融风控领域的大模型落地实践。

最近，社交媒体界发生了一件引人瞩目的大事：大批 “TikTok难民” 涌入小红书，使其在美国应用商店下载榜单中跃居榜首，在多个国家的下载榜单中也名列前茅。这一现象不仅让小红书一夜之间成为国际热门社交平台，也引发了人们对于小红书背后的IT架构能否应对这一流量冲击以及小红书能否抓住这一机遇实现更大发展的诸多思考。

今天，一则关于微软代码引发的技术事故在开源社区引起轩然大波。微软为改善x86_64/AMD64（即64位AMD和英特尔CPU）架构性能所贡献的代码，在未经x86内核维护者确认（Ack）的情况下就被推送，这一失误险些导致Linux内核6.13版本“翻车”。

从英伟达联合创始人兼首席执行官黄仁勋的主题演讲来看，AI系统似乎正在顺利实现第一点。日前，英伟达在拉斯维加斯消费电子展（CES）上发布的全新的Cosmos世界基础模型，更是标志着其正朝着第二个重点奋力前进。

推荐系统的主要任务是根据用户的历史行为预测其兴趣点，并向其推荐相应的商品。传统的推荐系统在处理用户请求时，会触发多个召回模块，以召回大量候选商品。随后，系统通过相对简单的粗排模型对候选集进行初步筛选，缩小候选范围，最后通过精排和重排模型，确定最终返回给用户的推荐结果。

近年来，开放表格式和对象存储正在重新定义各个组织构建其数据系统的方式，并为可扩展、高效、且面向未来的数据湖仓奠定了基础。通过利用对象存储的成本效益等独特优势，以及 Apache Iceberg、Delta Lake 和 Apache Hudi 等开放表格式的高级元数据管理功能，组织正在创建满足现代化数据工作负载需求的模块化架构。

本文将从概念、设计、实现和适用场景等多个维度介绍Redis Stream在交通模块的应用。

根据 IDC 的 Global DataSphere，到 2028 年，企业每年将产成 317ZB 数据——包括 29ZB 的独特数据——其中 78% 是非结构化数据，44% 为音频和视频数据。由于数据量巨大且类型多样，大多数生成式 AI 应用只会使用所存储和生成数据总量的一小部分。

随着信息技术的迅猛发展，搜索引擎作为人们获取信息的主要途径，其背后的技术架构也在不断演进。本文详细阐述了近年来视频搜索排序框架的重大变革，特别是在大模型技术需求驱动下，如何从传统的多阶段级联框架逐步演变为更加高效、灵活的端到端排序框架。