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統(tǒng)一平臺 關(guān)鍵字列表
AI時代數(shù)據(jù)架構(gòu)：BigQuery統(tǒng)一平臺的探索

AI時代數(shù)據(jù)架構(gòu)：BigQuery統(tǒng)一平臺的探索

隨著AI技術(shù)快速發(fā)展，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖難以滿足AI驅(qū)動分析的靈活性和速度要求。Google重新設(shè)計(jì)BigQuery為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)和AI平臺，能夠整合結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)與AI代理的無縫連接。該平臺采用代理式AI方法，超越傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型嵌入，實(shí)現(xiàn)自動化、情境感知的洞察生成，提升分析的速度、質(zhì)量和可訪問性，幫助企業(yè)構(gòu)建適應(yīng)AI時代的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)架構(gòu)。

Cloudian將Milvus向量數(shù)據(jù)庫集成到HyperStore中用于AI推理

Cloudian將Milvus向量數(shù)據(jù)庫集成到HyperStore中用于AI推理

對象存儲供應(yīng)商Cloudian正在將Milvus向量數(shù)據(jù)庫功能集成到其HyperStore軟件中，作為AI數(shù)據(jù)平臺路線圖的一部分提供AI推理能力。HyperStore是一個對象存儲系統(tǒng)，具有幾乎無限的可擴(kuò)展性并支持Nvidia的GPUDirect。向量數(shù)據(jù)庫存儲非結(jié)構(gòu)化文檔數(shù)據(jù)的多維方面的數(shù)學(xué)變換，以及向量化的音頻、圖像和視頻數(shù)據(jù)。這些向量被大型語言模型用于在構(gòu)建對用戶請求的響應(yīng)時搜索語義相關(guān)的向量。

Anaconda 發(fā)布專為開源開發(fā)優(yōu)化的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺

Anaconda 發(fā)布專為開源開發(fā)優(yōu)化的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺

Anaconda 推出的 AI 平臺集成了分發(fā)、工作流程、實(shí)時監(jiān)控及安全治理等功能，有效簡化開源生態(tài)下的開發(fā)和運(yùn)維工作，為 Python 和 AI 應(yīng)用的構(gòu)建與部署提供高效保障。

ServiceNow 借助擴(kuò)展 CRM 工具鎖定 Salesforce

ServiceNow 借助擴(kuò)展 CRM 工具鎖定 Salesforce

ServiceNow 利用基于 AI 的統(tǒng)一平臺整合銷售、服務(wù)與訂單管理，挑戰(zhàn) Salesforce 的傳統(tǒng) CRM 模式，并通過收購 Moveworks 推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

數(shù)據(jù)安全與治理的未來：為什么組織必須重新思考其戰(zhàn)略

數(shù)據(jù)安全與治理的未來：為什么組織必須重新思考其戰(zhàn)略

隨著數(shù)據(jù)成為商業(yè)核心，傳統(tǒng)系統(tǒng)和單點(diǎn)解決方案的拼湊已無法應(yīng)對當(dāng)前風(fēng)險。組織需要重新定義數(shù)據(jù)安全、合規(guī)和AI治理戰(zhàn)略，將其整合為一個無縫、可擴(kuò)展的框架。領(lǐng)導(dǎo)者必須摒棄碎片化管理，擁抱新的統(tǒng)一模式，以應(yīng)對AI風(fēng)險、監(jiān)管壓力和失控的數(shù)據(jù)擴(kuò)散等挑戰(zhàn)。

鋼鐵巨頭的轉(zhuǎn)型之路：HPE與英特爾共同促進(jìn)“提質(zhì)增效”

鋼鐵巨頭的轉(zhuǎn)型之路：HPE與英特爾共同促進(jìn)“提質(zhì)增效”

印度最大的鋼鐵制造商——印度鋼鐵管理局有限公司（SAIL）為實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長，開啟了一場向統(tǒng)一應(yīng)用程序平臺的轉(zhuǎn)型之旅。SAIL的目標(biāo)是在博卡拉工廠實(shí)施混合云平臺，通過引入HPE GreenLake“邊緣到云”平臺，SAIL成功實(shí)現(xiàn)了核心系統(tǒng)的現(xiàn)代化，并為業(yè)務(wù)系統(tǒng)順利遷移到統(tǒng)一的 SAP S/4HANA® 平臺奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。