- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
媒体融合专项版 ——500 + 账号全域管控方案
技术背景在 AI 重构内容生产力的浪潮下（徐达内，2025），媒体机构账号矩阵规模呈指数级增长，某省级媒体矩阵达 500 + 账号却面临 “数据乱、考核难” 痛点。 + 平台 OAuth 2.0 一键认证，账号数量无上限适配；内容生产引擎：集成 NLP 模型与行业词库，输入 “文旅 + 秋季” 即可生成 300 + 差异化文案，结合爆款解构算法实现二次创新；数据中台层 ：实时聚合 186 + 维度数据，支持账号分组管理与任务看板可视化。 return requests.post(f"{self.base_url}/groups", json=payload, headers=self.headers).json() # 带数据监测的内容发布 self.headers).json()标杆案例黄山旅游通过该架构整合 126 个账号，周更率从 50% 升至 85.7%，抖音话题播放量年增 160 亿；某省级媒体实现 500 + 账号 “一人管理”，数据统计效率提升
28010编辑于 2025-11-07腾讯云智慧传媒：构建全域数字基座与融合服务引擎
部署全栈技术产品矩阵与开放生态 张宇明|腾讯云智慧传媒行业解决方案专家 提出通过“开放共建·融合创新”模式，提供覆盖四大场景的三大域服务： 1. TDSQL数据库： 自研国产数据库引擎包，具备完整知识产权，适配生产、媒资、播出等核心场景。 云原生支撑平台： 包含容器服务TKE、微服务平台TSF等，支持公有云、专有云及私有化部署。 2. 融合服务引擎 媒体处理引擎： 提供音视频转码与内容质检能力，支持画质增强与19项技术检测。 数据处理引擎： 腾讯企点分析云，提供数据采集、增长分析与可视化能力。 XR演播室： 纯软件跟踪标定，无穿戴人体识别与动捕，低成本实现虚实融合。 播放器 稳定性验证 亿级DAU验证 产品优势说明 超级APP 2.0 组件 场景覆盖 超过200+应用组件 产品优势说明 腾讯乐享 市场验证 服务20万+企业 产品优势说明 内容质检 检测效率 直播延时2秒以内提供识别
16910编辑于 2026-05-31融合LBS大数据重塑行业监管：文旅全域数智化治理与服务赋能路径
打通数据孤岛，直面政企客三端监管与服务断层 当前文旅产业在迈向全域数字化的进程中，普遍面临因数据底层割裂而导致的战略执行困境。 2. ，底层数据融合直接支撑了“游云南”产品体系的爆发。 上线文旅融合大数据应用和算法模型，促成旅游资源的开放共享流通，建成全国具有引领示范作用的文旅行业大数据中心。 平潭综合实验区（畅游平潭）： 聚焦全域海岛特色，沉淀多业态用户数据。 通过融合台胞服务、移动餐车、海产溯源等创新功能，打通“吃住行游购娱”全要素，利用数据驱动延长游客旅游时长。 5.
16510编辑于 2026-05-30- 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
线上线下融合式勒索攻击的链路解析与全域防御研究
反网络钓鱼技术专家芦笛指出，线上线下融合攻击打破了网络安全与物理安全的防护边界，单一维度的安全策略已无法抵御此类复合型威胁，企业必须推动网络安全与实体安防体系深度融合。 此类线上线下融合的复合型攻击，模糊了网络安全与物理安全的边界。 2 Silent Ransom Group 攻击全链路与特征分析2.1 团伙基础背景与攻击演化Silent Ransom Group 存在多个别名，包括 UNC3753、Luna Moth、Chatty 5.3 防御技术迭代方向对应攻击演化趋势，未来防御技术需向三个方向迭代：一是智能化行为分析，引入 AI 算法对远程会话、人员行为、文件操作做深度行为分析，从 “特征匹配” 升级为 “异常行为识别”；二是全域数据联动 ，进一步完善全域防御体系。
20210编辑于 2026-06-15 腾讯云以融合创新数字底座驱动智慧城市全域数字化转型
企业现有平台存在数据孤岛、运维成本高及AI应用开发效率低等问题，制约全域数字化转型。 构建“Data+AI”一体化的云原生数字底座 腾讯云提出以融合创新数字底座（IaaS+PaaS+SaaS） 为核心的整体解决方案： 腾讯云大数据平台TBDS：支持存算分离、湖仓一体架构，可兼容C86/ARM 实现数据效能提升与成本优化量化效果 某部委大数据平台：实现总局+31省+5市数据协同，承载超10PB数据量（来源：客户案例）。 数据湖性能加速：通过Iceberg+StarRocks架构优化，查询性能提升50%（来源：产品测试数据）。 合规资质：TBDS获得15+信创兼容互认证，操作系统与数据库通过国家可靠测评。
22010编辑于 2026-05-30- 来自专栏大数据和云计算技术
超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析
超融合分析系列： 超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 VSAN今年已经是6.6版本了。 支持JBOD 快照和克隆 VSAN6.1vSphere6.12015年9月 支持Oracle RAC和WSFC集群 支持硬件数据校验和加密 支持2节点的分支机构ROBO 支持NVMe和UltraDIMM VSAN本身是VMware软件，它自己不提供超融合方案，对外是通过硬件合作伙伴来推出VSAN ready node或者VSAN灵活解决方案。 也就是说，如果2个OS盘组raid1后和至少一组数据盘放在一个raid卡上，那么最坏情况下降导致数据丢失。最关键是VMware官方已经不支持这种方案。 VSAN的资料可能是市面上超融合产品种最多的一个，对raid卡问题也有很多资料提到过。
3.7K40发布于 2018-03-08 - 来自专栏腾讯优码二维码
Oneid数据融合见解
接触了大量企业客户项目，沟通过程中发现很多都需要去解决数据打通，实现所有数据融合。 数据融合是指数据埋点上报后，如何把不同端/系统的数据打通。 如CRM系统、线下终端、线上APP、小程序、公众号融合，实现oneid数据串联。 与很多行业人沟通探讨过，发现可以讲的特别清楚的不多，结合行业资料单独进行了整理研究可以看出，数据融合是高度依赖于数据埋点的，而大部分公司都处于未埋点或者埋点不规范阶段。 因此先花一点点篇幅介绍数据埋点数据埋点数据埋点：市场上有各种各样埋点技术，究竟选择哪种让客户很困惑。埋点过程中客户要做什么，腾讯要提供什么都需要提前确认好。 当前服务的所有传统行业客户也都是通过该技术来完成数据上报数据融合数据通过代码埋点上报后，接下来就要解决数据融合问题数据融合：不同的端有不同的id，那这些id究竟如何串联起来。
53110编辑于 2025-01-08 - 来自专栏大数据在线
信创生态迎数据挑战，全域数据管控成趋势
随着越来越多关键工作负载的信创化，数据的“汇-存-管-用”全流程需要加速向全栈国产化演进，实现全域的数据可管可控。 以关键的CPU技术为例，目前有鲲鹏、兆芯、海光、飞腾、龙芯、申威等基于不同架构和指令集的CPU产品，为了实现对异构计算芯片的融合，需要在数据层实现各生态的兼容适配； 信创生态和现有X86生态的融合、过渡和切换 第三，数据流动解锁，无业务中断 数据驱动时代，数据的自由流动关乎着数据价值能否有效挖掘。 03 跨生态的数据生命周期管理：可以在一个集群内实现跨生态的数据统一管理、数据流动、数据在线迁移。 根据XSKY内部实验室测试数据显示，在鲲鹏生态下，天合翔宇4K随机读、写IOPS三倍于主流的开源软件定义存储系统，1M顺序读、写的带宽性能则提升近2倍。 ?
99140发布于 2020-09-18 - 来自专栏千帆企业应用连接器
零售企业全域数据打通最佳实践
多平台的数据如何更好的指导业务增长？ 零售客户：全域数据打通直播的开场，何露凡就为大家分享了一个自己亲历的大型零售客户的故事。 企业的CTO是个改革实战派，一直在反复思考实践，线下3000门店的数据，如何才能和线上数据互通，帮助企业进一步提升营收？ 原来企业的所有的线上订单、用户数据都是直接通过接口去和企业的业务中台对接，数据量大，脚本同步上亿条数据需要数个小时；而整体梳理升级后，腾讯云数据连接器作为一个“总线”，所有的数据出口都通过腾讯云数据连接器来对接 腾讯云数据连接器基于云原生的高性能架构，可拓展性高，自动伸缩扩容，支持大量数据并发同步。
1K30编辑于 2023-01-04 - 来自专栏AIGC新知
DCMM标准之数据安全域解读（二）：数据安全管理
图 2 数据管理能力成熟度等级 02—DCMM数据安全域概述 《数据安全法》第三条对数据方面的基础定义： 数据：任何以电子或其他方式对信息的记录。 归口部门对此进行审核，如通过，形成数据安全分级的清单并且发布，相关部门复审之后，纳入制定数据安全策略的需求，根据清单制定、固化、更新相关数据安全策略。 2. 2. 级别 2：受管理级 条款1) 依据数据安全标准在业务部门内部对数据进行了安全等级的划分； 条款2) 在业务部门内部进行了利益相关者需求的识别，并进行了数据访问授权及数据安全保护； 级别 5：优化级 条款1）能主动预防数据安全风险，并对已发生的数据安全问题进行溯源和分析； 条款2）在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
1.8K10编辑于 2024-10-08 - 来自专栏AIGC新知
DCMM标准之数据安全域解读（三）：数据安全审计
图 2 数据管理能力成熟度等级 02 — DCMM数据安全域概述 《数据安全法》第三条对数据方面的基础定义： 数据：任何以电子或其他方式对信息的记录。 2. 规范审计 规范审计：评估现有的数据标准和规程是否与实际的数据安全管控措施的业务要求和技术要求保持一致。 2. 级别 2：受管理级 条款1) 检查数据安全管理标准与策略是否能够满足各业务部门数据安全管理的需要； 条款2) 评价数据安全管理的措施是否能够是按照数据安全管理标准与策略的要求来进行开展； 条款3) 规范数据安全审计的流程和相关的工作文档模板 级别 5：优化级 条款1) 数据安全审计是组织审计工作的重要组成，数据安全审计能推动数据安全标准和策略的优化及实施； 条款2) 在业界分享最佳实践，成为行业标杆。
1.6K10编辑于 2024-10-08 - 来自专栏数据猿
【友盟+】COO叶谦：全域数据，智能未来
<数据猿导读> 2016中国互联网大会全域大数据应用论坛于6月21日在北京国际会议中心举行。【友盟+】COO叶谦对全域数据智能驱动未来分享了自己的观点和看法。 【友盟+】COO叶谦对全域数据智能驱动未来分享了自己的观点和看法。他表示：全域数据能力包括全面的数据采集能力、全面的数据处理能力和全面的数据服务能力。 2、缺乏能力，无法分析业务。要做一个成熟、有效的企业级大数据管理平台，需要有多源头采集多数据源的能力、海量数据存储能力、实时数据分析能力、离线数据分析能力、还需要数据仓库、机器学习模型、了解开发系统。 全域数据能力是解决困局的新生产力 全域数据能力重点在全域两个字上，分为三个层次:全面的数据采集能力、全面的数据处理能力和全面的数据服务能力。 对于全域数据的前景，叶谦表示，未来的智能生活离不开全域数据，也必将构建于全域数据的基石之上。 来源：数据猿
96240发布于 2018-04-19 - 来自专栏点云PCL
多帧数据融合思路
一.对数据的输入 A、如何获取你的点云数据（使用什么设备，查找相应设备的介绍，设备的精度、稳定度、抗噪能力、数据的可视深度范围等，采用无标记点融合，或标记点融合；要考虑多帧数据之间的旋转角度）； B、如何将你的数据对象从环境中分割出来 （识别分割、手动分割CC），深度学习若能做分割，并且针对特定对象的效果还行的话，再结合PCL做多帧数据的融合，是一个创新点（前提是提高效率）； C、对数据的输入输出要掌握，一般程序都是一样的，复制粘贴即可 二、对数据的预处理（融合肯定至少两帧数据） A、数据是否有噪声：根据噪声的类别，选择合适的算法进行去除（直通滤波、条件滤波、统计滤波、双边滤波等等）； B、数据是否需要下采样：体素栅格滤波（参数的设置， 根据自己的目的，参考北航出的国内唯一一本PCL的书，同时兼顾PCL官网的更新内容）； B、精配准执行前的准备：是否建立空间拓扑关系（一般需要建立，加快计算速度）； C、是否需要剔除错误点对（一般需要剔除，提高融合精度 书以及官网都可查阅）； D、执行计算，并输出精配准融合点云对象，输出精配R和T，输出精配时间，并可视化（保存或可视化都行）。
2.6K20发布于 2019-07-30 工业制造全域数据资产化与敏捷洞察联合实践
但在全域数字化转型过程中，全球头部制造企业普遍面临底层数据架构与前端业务敏捷性脱节的核心痛点： 全局数据资产碎片化： 全球数据仓库缺乏针对中国业务的专项治理，各业务系统独立建设，导致数据维护呈现碎片化状态 二、 构建湖仓一体与AI驱动的智能分析底座 为实现全方位的数据赋能，毕马威（KPMG）联合腾讯云为工业制造企业构建了基于全局视角的“一体化数据赋能平台”，通过底层架构重塑实现数据资产化： 湖仓一体的大数据底座 ： 依托腾讯云 TBDS（大数据处理套件） 与 Wedata（数据开发与治理平台），集成流处理引擎、批处理引擎与OLAP引擎，完成端到端的数据集成、流式计算、数据治理与运营监控。 AI与物联网场景融合： 引入 iPaaS 与 AI Capability（大模型客服、算法模型训练），将数据应用向下延伸至物联网服务（如设备工况监控、寿命预测、大修提醒），向上赋能市场营销（用户画像、积分体系与精准投放 此模式充分融合了毕马威在工业制造行业的专业领域知识与腾讯在科技和数字领域的底层影响力。
19710编辑于 2026-04-07- 来自专栏dino.c的专栏
使用 Win2D 实现融合效果
这篇文章我将介绍如何使用 Win2D 在 UWP / WinUI 3 中实现融合效果。 2. 使用 Win2D 实现融合效果 Win2D 是一个很简单使用的底层图形 Windows Runtime API。 和 CSS 不同的是，Win2D 不是使用 ContrastEffect，而是使用 ColorMatrixEffect 实现融合效果（至于 ColorMatrixEffect 中的参数设置将在下一节中讲解 Win2D 中融合效果的原理 上面的代码实现了融合效果，但当我想换个颜色玩些新花样时却发现了诡异的状况，例如我将两个 Brush 改为 IndianRed（205, 92, 92） 和 PaleVioletRed 最后 将 ColorMatrixEffect.ClampOutput 设置为 True 后，Win2D 就可以使用任何颜色实现融合效果，这样玩法就更多了，例如下面这种： 虽然我之前也用 Win2D 做过一些东西
90930编辑于 2022-10-05 - 来自专栏学习
【机器学习】---异构数据融合
本文将详细讨论异构数据融合的概念、常用的技术手段、挑战以及代码示例。 2. 异构数据融合的概念 异构数据是指数据在格式、维度、来源等方面存在差异。 常用的异构数据融合技术 在处理异构数据时，常用的融合技术包括以下几类： 3.1 早期融合（Early Fusion） 早期融合是指在模型训练前，将来自不同模态或来源的数据直接进行融合，构建一个统一的输入特征向量 __init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d (2, 2) self.fc1 = nn.Linear(16 * 8 * 8, 128) def forward(self, x): x = self.pool left = x[:, :x.size(1)//2] right = x[:, x.size(1)//2:] fused = F.relu(self.fc1
1.3K10编辑于 2024-10-01 - 来自专栏ICT售前新说
解密融合（统一）存储-part2
本次接着上次的内容进行介绍，上篇文章提到常见存储架构发展的4个阶段有硬盘在服务器内部阶段、外部硬盘阵列阶段（DAS）、智能硬盘阵列阶段和融合存储阶段等4个重要发展阶段。 （2）SAN存储：SAN网络分为IP SAN和FC SAN，顾名思义IP SAN是中间通过以太网交换机连接主机侧和存储侧，FC SAN是通过FC（光交）交换机连接前端主机和后端存储。 SAN存储网络扩展性较强，传输距离不受限制，可以实现空间的共享，不利于实现数据共享，若要解决数据共享问题可在前端主机侧通过集群使用公共的文件系统方可解决。 ? （3）NAS存储：网络附加存储，主要是解决数据文件共享的问题，目前的NAS主要通过以太网链路提供网络支撑。 如果底层有个文件既想共享给windows也想共享给linux也可以，就需牵扯到协议融合。
93230发布于 2020-09-01 - 来自专栏数据猿
友盟+ CEO朋新宇：未来的数据一定是全域数据
<数据猿导读> 在UBDC全域大数据峰会上【友盟+】CEO朋新宇发表了“友盟+开启数据plus时代”的主题演讲。他认为：未来的数据一定是全域数据。 本次峰会是由行业协会、互联网领军企业、知名品牌商联合打造的国内首个全域大数据行业峰会。共同探讨跨国界、跨终端、跨领域的全域大数据最具前瞻性和代表性的话题。 ◆ ◆ ◆ 为什么是全域数据？ 这除了本身机器学习、算法和数据之外，背后很大的原因是它真正利用了全域大数据，能够使它在每一局下的棋子的胜算达到最高。 我们以此来引起全域的概念，结合互联网，你觉得互联网的行为就等于人的行为吗? ◆ ◆ ◆ O2O 我们将为线下O2O提供工具数据应用和数据服务，我们将助力大家在O2O行业的发展。
89650发布于 2018-04-19 数据融合是什么？进行数据融合的4大关键环节！
2.数据格式和结构数据融合需要处理的数据格式和结构多种多样，主要包括以下几种：（1）文本数据：如新闻文章、用户评论、客服对话记录等，通常是非结构化的，需要通过自然语言处理技术进行分析和提取。 1.结构化数据融合（1）结构化数据：存储在关系型数据库中的数据，具有明确的表结构、字段和数据类型。（2）结构化数据融合：通常是将多个数据库中的表格数据进行整合，通过主键和外键进行关联。 这种融合方式相对简单，但需要对数据的结构和业务逻辑有深入的了解。2.半结构化数据融合（1）半结构化数据：介于结构化数据和非结构化数据之间的数据，通常包含标签、标记或者标识符。 （2）半结构化数据融合：常见的半结构化数据格式有XML和JSON，半结构化数据融合可以通过标签或者标识符进行，例如，将不同来源的JSON数据中的相同字段进行合并和整合。 3.非结构化数据融合（1）非结构化数据：没有固定格式和结构的数据，如文本、图像、视频等。（2）非结构化数据融合：通常需要借助自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）技术。
1K10编辑于 2025-09-09- 来自专栏灯塔大数据
深度|大数据助推媒体融合
在2016年5月在贵阳举办的媒体大数据创新高峰论坛上，第十二届全国人大常委、教科文卫委员会主任委员、清华大学新闻与传播学院院长柳斌杰受邀与众多媒体界大咖共同探讨大数据作为引擎给媒体跨界和融合带来的新的动力 现在，媒体融合不仅仅要在公路建设、平台开辟方面发力，大数据能够创造更加优质的内容，这才是大数据与媒体融合的关键。 传播行业多少年来都因技术而发生转折，这一规律在新闻媒体上尤为突显。 准确地说，数据媒体时代已经到来，根据目前的发展势头，预计今年年底数字媒体可以占比50%以上。 大数据技术是互联网数字化、云计算日益普及的条件下，融合发展的一个技术突破。 形象地说，大数据已经进入到互联网传播的内容层次上，大数据不是一般的技术，它已经能自己生产，它已经是内容的时代。 二、大数据改变了传播的思路。 以大数据为核心的媒体融合，关注的是内容生产。 从中央两年来所出台的系列媒体融合的政策，可见大数据背景下媒体融合问题摆在中央的议事日程和重要位置。 内容来源：大数据观察
949100发布于 2018-04-09
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号