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企业落地 AI 的过程中,模型能力本身已不是主要约束,真正的工程难点在于如何将 AI 能力以低耦合、可维护的方式嵌入既有业务系统。
在实际项目中,数据标准不统一、指标口径不一致、数据源类型支持不足,是数据中台从建设走向运营时反复遇到的障碍。
随着水利信息化进入深度应用阶段,水库运行管理系统逐步由“单点系统建设”向“体系化协同运行”演进。在这一过程中,普遍面临以下问题:
数据源越接越多,但真正被稳定消费的表却越来越少;业务口径在不同报表间反复“打架”;数据标准文档停留在入职第一周的培训材料里;j技术团队每天被“帮我查一下这个字段...
在数据中台的建设中,当一个平台需要走向更广泛的用户群体、支撑更多元的业务场景时,一些“软性”能力反而成为决定成败的关键:用户能否看懂、是否愿意用、团队能否高效维...
大模型技术在过去一年里迅猛发展,但企业真正落地时总会遇到一个尴尬的局面——通用大模型回答得再漂亮,一碰到企业内部数据和业务逻辑就不行了。
水利部在2026年全国水利工作会议上明确,“十五五”期间要系统谋划推进数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生工程建设。
在实际数据建设过程中,开发人员写 SQL 时需要查看数据源和表结构,调试时需要查看结果集和运行日志,发布前需要配置参数、调度和依赖关系。
2026年,中国企业数字化转型已全面进入深水区,数据中台早已不是“可选项”,而是企业构建核心竞争力的必选项。
继上周 qKnow 智能体构建平台获评 Gitee 年度最佳开源项目 后,千桐科技再次迎来开源领域的高光时刻。近日,千桐科技旗下两大开源项目旗下两大开源项目 q...
在数据建设的初期,数据的来源、加工和流向往往依赖开发人员的个人记忆或散落的线下文档。
随着平台客户规模持续扩大、插件类型日益丰富,现有插件管理模块在功能深度、信息组织与扩展性方面已难以承载后续业务演进需求。
在数据中台的日常运营中,运维团队常被三个难题困扰:资源信息分散,运行状态难以感知;故障发现滞后,响应总是慢半拍;问题定位链路长,排查过程耗时费力。
水利管理正逐步向数字化、精细化方向演进。传统模式下,取水、用水、生态流量、工程安全等监管依赖台账报表和人工巡查,数据分散、响应滞后,难以满足现代水资源调度与保护...
在水资源管理领域,调度决策常常需要同时兼顾防洪安全、城乡供水、农业灌溉、工业用水、生态补水、河湖水位保持等多个目标,并在复杂的水库群、河道网络、闸泵工程之间寻找...
当通用大模型的讨论逐渐回归理性,行业客户更关注实际落地能力:系统能否理解业务逻辑?能否快速搭建符合行业特性的知识体系与应用闭环?
在数字化转型的深水区,数据中台早已不是“可选项”,而是企业构建核心竞争力的必选项。
导语: 大模型技术迅猛发展,但企业落地时仍面临知识库能力单一、模型切换困难、内部数据适配差等挑战。腾讯云生态伙伴 qKnow 推出智能体构建平台专业版 v3.0...
4月17日下午,由江苏省国资委、省数据局等多部门主办的“江苏省属企业人工智能应用场景发布会”在南京举行。会上一个明确信号是:政企不缺AI热情,缺的是可落地的连接...
编者按:千桐科技核心团队从2011年开始实践 Scrum,15 年来从未中断。在这漫长的敏捷旅程中,我们见过太多团队满怀热情地引入 Scrum,又在几个月后悄然...
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