最新资讯 | 矩阵起源产品VP邓楠亮相中国行业互联网大会 揭秘AI原生数据工程新范式

矩阵起源邓楠揭秘AI原生数据工程新范式

2025年6月14日,安徽黄山 —— 在“数据驱动 智能转型 | 第十一届中国行业互联网大会暨CIO班20周年年会”AI专场上,矩阵起源产品VP邓楠进行了《AI技术赋能数据转化:从治理到 AI 应用的价值挖掘》主题演讲,分享了以AI技术打通数据治理到应用闭环,挖掘多场景业务价值的经验。 邓楠援引行业数据指出:”当前企业80%的数据为视频、文档、图像等非结构化形态,且以每年60%的速度持续增长。“这些数据蕴藏关键业务洞察,却因多模态处理链路复杂难以利用。他以多个传统行业案例,揭示了企业在AI落地时面临的共性挑战——原始数据与AI可用数据之间存在技术鸿沟。而MatrixOne Intellignce平台提供的一站式数据工程解决方案,可以帮助企业将自有数据转化为AI-Ready数据,支持文档智能自动化、多模态RAG应用和AI大模型精调等场景,助力企业跨越这一数据鸿沟,实现AI落地与业务价值提升。

针对混合多模态数据治理难题,邓楠系统介绍了MatrixOne Intelligence平台价值: 

MatrixOne Intelligence 是一个面向GenAI的数据智能平台。它内置了一套完整的多模态数据管道,能够自动化地接入、治理、增强各种类型的多模态数据,如文档、图像、音视频等。平台可以高效支持文档智能、Agentic RAG及大模型精调等应用场景。其统一的云原生和存算分离的架构设计,确保了系统可以灵活地部署在公有云、私有云、Kubernetes或裸金属,并实现高效的扩展性。

从非结构化数据治理到AI服务落地,需要构建端到端的智能数据工程体系。矩阵起源将持续深化MatrixOne Intelligence平台能力,助力企业释放非结构化数据价值,锻造数智化时代核心竞争力。

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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