大数据是什么?如何使用大数据?大数据时代如何发展?……在大数据时代，目前从简单的数据采集正逐渐趋向向数据质量提升，如何挖掘数据价值和用活数据成为了行业和企业的战略核心重点...正因如此，近年来大数据为大家所重视，并且通过不断的深入研发，大数据使用的范围越来越广泛.
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康佳集团近期以数字技术为核心驱动，在智能家电、半导体及白电领域取得多项突破。旗下易平方公司打造的“家庭场景大数据应用服务平台”入选重庆市数字经济产业发展试点示范项目。在半导体技术商业化进程中，重庆康佳光电还实现关键突破：MicroLED红光芯片键合良率提升至98%，带动MiniLED直显屏单月出货量环比明显增长。其参与编制的《Mini/Micro LED显示屏Mura缺陷评价方�
文章探讨了数字化时代大数据与区块链技术的融合应用。传统集中式数据管理模式存在数据孤岛、处理速度慢和安全风险等问题。区块链的去中心化、不可篡改和分布式账本特性为数据存储管理提供了安全透明框架，实现数据共享与安全防护。纳斯达克上市公司微美全息正研究大数据与区块链融合方案，通过加密算法和分布式存储确保数据安全，同时利用大数据分析提供精准决策支持。该技术组合将推动各行业智能化变革，未来还将结合AI、物联网等技术，构建更高效安全的去中心化决策生态系统。
本文探讨了人工智能语音交互领域的发展现状与挑战。文章指出，大模型技术驱动下语音交互应用场景持续拓展，但面临数据质量、隐私合规等挑战。当前语音大模型训练需要TB至PB级数据，而传统数据供给模式难以满足需求。合成数据作为真实数据的重要补充，能通过参数化生成机制规避隐私风险，突破传统数据在多样性和场景覆盖上的局限性。国内外科技企业已开始广泛应用合成数据训练AI模型，如Meta的LLaMA3和微软的Phi-4模型。标贝科技推出超大规模拟真多风格语音合成数据集，包含上万小时数据，覆盖中英混合场景，支持情感合成、风格迁移等前沿任务，为虚拟偶像、数字人等元宇宙场景提供实时语音生成方案。该数据集基于32kHz高保真采样率技术，在自然度、流畅度等方面达到行业领先水平。
· 首届酒仙桥论坛， 6 天 11 场分论坛“AI 马拉松”持续热跑中，聚焦人工智能“产业创新应用、生态发展和数智未来”，政、产、学、研多方力量共议AI黄金发展期的机遇与挑战，搭建务实对话桥梁，加速科技创新和产业创新融合。4月17日上午，酒仙桥论坛可信数据服务专场顺利召开。在这场以“可信数据服务”为焦点的分论坛上，产学研专家从行业洞察与业务实践出发，围�
亿信华辰发布"AI+睿治"智能数据治理平台，标志着数据治理进入3.0智能时代。该平台融合大模型与知识图谱技术，以NLP和机器学习为核心，提供从数据标准管理到资产化的全流程智能化解决方案。平台通过三大技术突破：智能自动化降低60%人力投入、秒级实时响应异常、自适应迭代模型应对业务变化。六大核心功能覆盖数据治理全场景，包括多模态智能解析、元数据自动补齐、全流程质控等，实现数据处理效率提升3倍、人工成本降低50%、数据可用性达98%。已在制造业等多个行业头部企业落地应用，治理效率提升10倍，分析决策时效性提高40%。CEO毛大群表示，该平台将助力企业在数字化转型中抢占先机。
与其他个人数据不同，神经数据是直接从人类大脑中获取的，即使经过匿名处理，也能揭示出心理健康状况、情绪状态和认知模式。这些信息不仅非常私密，从战略角度看也极为敏感……
在卡游之前，同属泛娱乐产业的泡泡玛特与布鲁可已相继成功上市。泡泡玛特掀起国内的盲盒风潮，是过去几年间中国最受瞩目的IP消费品公司之一。布鲁克相对名气更小，主要从2022年起凭借奥特曼玩具起势，目前在拼搭角色类玩具领域里已是中国最大、全球第三大。
作为亚马逊卖家，你一定经历过这样的场景——盯着Keepa图表里密密麻麻的曲线，试图从价格波动、销量涨跌中“破译”竞品的运营策略：|“他们为什么在 3 月突然降价？”|“这款产品去年夏天销量暴涨，到底做了什么动作？”|“现在入场跟卖还有机会吗？”但往往看了半小时，眼睛酸了，脑袋懵了，结论还是模棱两可。今天想和大家分享一个最近让卖家精灵的用户朋友们“
5月10日，"2025中国数谷·西湖论剑大会"在杭州举行。中国计算机学会原理事长梅宏指出，数字化转型需构建以数据为中心的组织体系和运行模式。目前我国数字化转型仍处起步阶段，面临数据资产法律地位不明确、权属不清、流通交易规则缺失、利益分配机制不完善等问题，还需应对安全隐私挑战。梅宏强调数据是AI革命三大要素中的关键，如同火箭燃料般不可或缺。
企业数据管理困境亟待突破1. 数据增长迅速，实时备份困难重重随着数字化进程的加速，企业数据量呈爆发式增长。业务系统 7×24 小时不间断运行，产生的数据瞬息万变。传统备份方式往往采用定时备份策略，无法及时捕捉数据的实时变化，导致两次备份之间的数据丢失风险极大。海量数据的备份需要消耗大量的时间和资源，传统备份手段在处理大规模数据时效率低下，难以�
