交通行业方案案例深度解析

本期主题:

ZStack交通行业方案与案例解读

本期讲师:

ZStack云计算解决方案专家 刘晓敏

本期亮点:

1、交通行业概述
2、云平台方案设计
3、落地方案
4、行业场景方案
5、方案优势
6、行业案例

面对全球信息技术革命的持续迅猛发展,互联网成为交通运输的重要基础设施,智慧化成为交通运输系统的显著侧重。从交通运输部到各政府工作报告的提出,再到中央国务院印发的纲要无一不显示出建设交通强国的必要性。

本期讲师从交通信息化、智慧交通建设出发,分析交通行业转型所面临的问题,譬如:大量的非结构化原始数据如何处理、智慧交通建设如何实现等。

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针对各交通场景,ZStack的资源虚拟化+、异构平台纳管、多区域管理、创新业务支撑场景、ISV多租户管理、核心业务备份与容灾等诸多功能特性都将成为不同场景下支撑业务需求的有利手段。

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随后,讲师分享了ZStack已投入实践的案例场景,为大家展现以上功能在交通行业场景下的具体应用模式及功能实现。

更多视频内容,欢迎大家访问ZStack官网-培训视频获取。

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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