数据
-
引领数据领域AI工程化落地，为什么会是云测数据？
2020年，Gartner发布《2021年重要战略技术趋势》，认为AI工程化(AI Engineering)将是“需要深挖的趋势”，到了2021年年底，在Gartner的《2022年十二大重要战略技术趋势》中，AI工程化又被进一步明确为未来三到五年“企业数字业务创新的加速器”。
-
以AI数据为核心，云测数据持续推进AI工程化发展
随着技术的升级迭代,人工智能技术研发也正在逐渐从已有的瀑布式开发转变为敏捷开发,MLOps(Machine Learning Operations)等模式应运而生。AI工程化能力的高低很大程度上取决于AI生产运维管理水平,而MLOps为AI工程化落地的团队协作难、过程管理乱、业务交付差等3大难题提供了最佳实践和解决方案。
-
新区数据架构师：让有价值的数据“说话”
当互联网与产业加速融合，数字经济成为高质量发展新引擎。在长沙数字经济挺进全国第一梯队，智慧城市进入全国第一方阵的进程中，数据架构师应运而生，他们描绘的每一个结构，所敲出的每一串代码，都成为了长沙数字化转型的注脚，也为智慧城市的发展注入了源源不断的新动能。
-
-
-
-
-
首个步态识别数据国家标准正式发布
根据2022年10月14日国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会发布的中华人民共和国国家标准公告(2022年第13号)，由银河水滴科技(北京)有限公司联合17家单位共同起草的《信息安全技术 步态识别数据安全要求》(GB/T 41773-2022)正式发布实施，针对当前步态识别数据各类突出问题制定了相关国家标准，推动步态识别技术标准进一步系统化。
-
-
交换机进行数据包的交换的几种方式
Cut through：封装数据包进入交换引擎后，在规定时间内丢到背板总线上，再送到目的端口，这种交换方式交换速度快，但容易出现丢包现象；Store & Forward：封装数据包进入交换引擎后被存在一个缓冲区，由交换引擎转发到背板总线上，这种交换方式克服了丢包现象，但降低了交换速度；
-
-
-
-
-
为什么数据素养对成功至关重要?
数据素养指的是阅读、理解、交流、分析和从数据中获取信息的能力，同时将其置于适当的环境中。福布斯将数据素养定义为“在任何地方有效地使用数据来实现业务行动和结果”。数据素养通常与数据科学相关，数据科学使用分析方法从数据中推断见解。
-
数据管理系统是什么？
数据管理是为企业收集、组织、保护和存储数据的做法，以便对数据进行分析以制定业务决策。数据管理通过围绕数据的使用设置流程和政策，并建立对企业用于决策的数据的信心，帮助企业最大限度地减少潜在错误。企业采用数据管理系统以确保数据可信。
-
-
-
-
工信部：将加强数据安全系统布局谋划
工信部网络安全管理局一级巡视员周少清近日表示，工信部将加强数据安全工作的系统布局谋划，抓好数据安全监管体系建设，制定出台工信领域数据安全管理制度，健全完善数据分类分级、重要数据保护、风险评估、应急管理等重点管理机制，发展好数据安全产业，为国家数据安全保障提供有力支撑。