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2021年在甘肃省工业互联网暨智慧园区重点工作推进现场会 进行<<基于阿里云的铸锻大脑项目建设>>分享
在云计算、大数据、移动化、物联网等新技术不可逆转的应用趋势下，铸锻企业已不得不思考如何应用新技术改良已有的技术和管理模式。传统铸锻企业的信息采集技术水平不高，部分设备的关键状态信息无法实时获取，设备的自检能力、自我诊断能力需进一步提升。生产现场的可视化、互动化水平有限，限制了对生产现场的操作指导和技术支持能力，信息实时传输同步有待提高。现有生产过程中缺乏对设备及运检状态的高级诊断和分析手段，不能及时有效的掌控设备的运行情况，不能基于获取的跨专业多源异构信息有效地加以融合分析、及时准确的实现对运行状态的高级评估和诊断。
基于 MaxCompute 的实时数据处理实践
MaxCompute 通过流式数据高性能写入和秒级别查询能力(查询加速)，提供EB级云原生数仓近实时分析能力；高效的实现对变化中的数据进行快速分析及决策辅助。当前Demo基于近实时交互式BI分析/决策辅助场景，实现指标卡近实时BI分析、近实时市场监测、近实时趋势分析、近实时销量拆分功能。
DataWorks数据集成-大数据上下云的核心枢纽 | 《一站式大数据开发治理DataWorks使用宝典》
数据集成是大数据平台上下云的核心枢纽，它的主要功能是把不同业务系统中的数据进行打通，实现数据自由离线或实时地流动，可以通过丰富的网络解决方案完成数据上下云。
基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进
整理自 5 月 29 日 阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍
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阿里云DataHub入门测试
阿里云流数据处理平台DataHub是流式数据(Streaming Data)的处理平台，提供对流式数据的发布 (Publish)，订阅 (Subscribe)和分发功能，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。DataHub服务可以对各种移动设备，应用软件，网站服务，传感器等产生的大量流式数据进行持续不断的采集，存储和处理。用户可以编写应用程序或者使用流计算引擎来处理写入到DataHub的流式数据比如实时web访问日志、应用日志、各种事件等，并产出各种实时的数据处理结果比如实时图表、报警信息、实时统计等。
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