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企業數智化轉型之路 ??智能化數字平臺建設及應用實踐 版權信息
- ISBN：9787111706373
- 條形碼：9787111706373 ; 978-7-111-70637-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
企業數智化轉型之路 ??智能化數字平臺建設及應用實踐 本書特色
適讀人群 ：企業CEO、CIO、CDO、從事數字化轉型方案制定及實施的技術人員詳解企業數智化內涵，從數據到模型再到知識，發揮出數據的價值。 提出數智融合的一體化架構，建設數智化轉型基礎設施，形成企業數智化轉型的通路。 前沿AI技術，結合實踐案例，分享以圖技術實現數據的全局關聯、場景融合及知識泛化。
企業數智化轉型之路 ??智能化數字平臺建設及應用實踐 內容簡介
本書的主要內容包括：第1、2章介紹數字化和數智化的基本概念與面臨的問題；第3章提出數據智能融合的一體化技術架構；第4、5、6章分別從數據中心、數據平臺、算法能力的角度介紹如何構建數智融合體系的基礎設施；第7、8、9章分別從數據關聯、場景融合和知識泛化的角度，進一步分析如何實現數智融合，包括其主要的技術和方法論；第10章通過六個實踐案例對數智融合的方法體系做進一步說明。 本書適合關注數字化轉型發展及應用趨勢的企業CEO、CIO、CDO、從事數字化轉型方案制定及實施的技術人員閱讀借鑒。
企業數智化轉型之路 ??智能化數字平臺建設及應用實踐 目錄
第1章數字化與數智化/
1.1從數字化到數智化/
1.1.1數字化的概念和發展歷程/
1.1.2數智化的概念及關鍵要素/
1.1.3數智化是數字化的全面升級/
1.1.4數智化的發展趨勢/
1.2從數字化平臺到智能數字化平臺/
1.2.1數字化平臺的概念及構成/
1.2.2數智化轉型的基礎——智能
數字化平臺/
1.2.3構建數智化生態體系/第2章現有企業數字化平臺的問題/
2.1算力資源缺乏統一規劃/
2.1.1算力需求劇增/
2.1.2企業算力建設面臨的問題/
2.1.3國家政策約束與支持/
2.2大數據平臺功能繁雜/
2.2.1大數據平臺構建思路/
2.2.2主流的大數據平臺產品與
服務提供商/
2.2.3大數據平臺搭建面臨的主要問題/
2.3AI能力調用缺乏體系/
2.3.1“煙囪式”低水平研發/
2.3.2AI能力共享不足/
2.4數據孤島難打通/
2.5業務與AI能力難融合/
2.6知識積累與泛化能力缺乏/
2.6.1知識組織薄弱/
2.6.2知識泛化能力不足/第3章構建智能化數字平臺——建立企業數智化轉型基礎/
3.1智能數字化平臺的目標/
3.2智能數字化平臺設計思路/
3.2.1傳統企業數字化技術體系/
3.2.2數智融合平臺架構設計/
3.3智能數字化平臺的技術實現/
3.3.1智能數字化平臺的技術架構/
3.3.2智能數字化平臺的建設/第4章構建算力基礎——建設具備AI能力的數據中心/
4.1什么是AI數據中心/
4.2AI數據中心的技術構成/
4.2.1基于多租戶共享安全的GPU
資源池編排器/
4.2.2基于RDMA的數據中心高
性能網絡/
4.2.3面向大吞吐量低延遲AI業務
的異構算力加速卡/
4.2.4基于持久化內存的高性能存儲/
4.3AI數據中心的建設/
4.3.1計算能力建設/
4.3.2網絡能力建設/
4.3.3存儲能力建設/
4.3.4軟件系統建設/
4.3.5自身服務系統建設/
4.3.6機房場地建設///企業數智化轉型之路第5章構建數據處理能力——建設企業級大數據平臺/
5.1企業級大數據平臺的作用與
建設原則/
5.1.1企業級大數據平臺的作用/
5.1.2企業級大數據平臺建設原則/
5.2企業級大數據平臺的技術架構/
5.2.1企業級大數據平臺技術框架/
5.2.2主流大數據技術/
5.3企業級大數據平臺的搭建步驟/
5.3.1平臺系統的搭建/
5.3.2采集與治理數據/
5.3.3數據存儲/
5.3.4數據分析/
5.3.5引擎以及可視化呈現/
5.3.6與其他平臺打通/目錄//第6章構建AI應用能力——建設AI賦能平臺/
6.1AI賦能平臺的作用/
6.2AI賦能平臺的技術架構/
6.3AI賦能平臺的搭建/
6.3.1構建AI算力模塊/
6.3.2構建AI框架模塊/
6.3.3構建AI算法模塊/第7章構建數據關聯能力——建立基于圖技術的全局數據關聯/
7.1什么是圖技術/
7.1.1圖存儲技術/
7.1.2圖計算技術/
7.1.3圖表示技術/
7.2什么是數據關聯能力/
7.3基于圖的全局數據關聯技術/
7.3.1基于圖的全局數據關聯
技術優勢/
7.3.2基于圖的全局數據關聯
技術架構/
7.4構建基于圖的全局數據關聯能力/
7.4.1構建圖數據庫/
7.4.2構建圖計算模型/
7.4.3構建圖計算框架/第8章構建場景融合能力——實現業務場景與AI技術融合應用/
8.1什么是場景融合/
8.2業務場景與AI技術融合的目的/
8.3構建業務場景與AI技術融合
應用能力/
8.3.1了解真實用戶需求/
8.3.2實現依據場景的需求建模/
8.3.3設計AI能力組合流程/
8.3.4構建AI應用評價體系/
8.3.5實現應用全流程優化/第9章構建知識泛化能力——建設企業知識中臺/
9.1什么是知識泛化/
9.1.1知識泛化的定義/
9.1.2知識泛化的意義/
9.2企業知識中臺/
9.2.1企業知識中臺的定位/
9.2.2企業知識中臺的技術架構/
9.2.3構建企業知識中臺/
9.3企業知識中臺的未來展望/第10章智能化企業數字平臺應用實踐/
10.1某電信運營商無線網絡優化智能運維應用實踐/
10.1.1無線網絡優化面臨的問題/
10.1.2基于智能化數字平臺的智能
運維解決方案/
10.1.3電信運營商智能化數字平臺
實踐效果/
10.2藥企智能化數字平臺的應用實踐/
10.2.1藥企數智化平臺概述/
10.2.2基于智能化數字平臺的帶狀皰疹診療解決方案/
10.2.3帶狀皰疹中醫藥智能平臺
實踐效果/
10.3治安領域社交網絡應用實踐/
10.3.1社交網絡分析面臨的問題/
10.3.2基于智能化數字平臺的社交
網絡分析解決方案/
10.3.3治安智能化數字平臺
實踐效果/
10.4畜牧養殖智能運維應用實踐/
10.4.1奶牛養殖面臨的問題/
10.4.2基于智能化數字平臺的智慧
牛場解決方案/
10.4.3智慧牛場數字平臺實踐效果/
10.5污水智能監測應用實踐/
10.5.1污水監測面臨的問題/
10.5.2基于智能化數字平臺的污水
監測解決方案/
10.5.3AI視覺賦能污水監測
實踐效果/
10.6互聯網企業輿情分析
應用實踐/
10.6.1輿情分析面臨的問題/
10.6.2基于智能化數字平臺的輿情
分析解決方案/
10.6.3互聯網智能化數字平臺
實踐效果/
參考文獻/
1.1從數字化到數智化/
1.1.1數字化的概念和發展歷程/
1.1.2數智化的概念及關鍵要素/
1.1.3數智化是數字化的全面升級/
1.1.4數智化的發展趨勢/
1.2從數字化平臺到智能數字化平臺/
1.2.1數字化平臺的概念及構成/
1.2.2數智化轉型的基礎——智能
數字化平臺/
1.2.3構建數智化生態體系/第2章現有企業數字化平臺的問題/
2.1算力資源缺乏統一規劃/
2.1.1算力需求劇增/
2.1.2企業算力建設面臨的問題/
2.1.3國家政策約束與支持/
2.2大數據平臺功能繁雜/
2.2.1大數據平臺構建思路/
2.2.2主流的大數據平臺產品與
服務提供商/
2.2.3大數據平臺搭建面臨的主要問題/
2.3AI能力調用缺乏體系/
2.3.1“煙囪式”低水平研發/
2.3.2AI能力共享不足/
2.4數據孤島難打通/
2.5業務與AI能力難融合/
2.6知識積累與泛化能力缺乏/
2.6.1知識組織薄弱/
2.6.2知識泛化能力不足/第3章構建智能化數字平臺——建立企業數智化轉型基礎/
3.1智能數字化平臺的目標/
3.2智能數字化平臺設計思路/
3.2.1傳統企業數字化技術體系/
3.2.2數智融合平臺架構設計/
3.3智能數字化平臺的技術實現/
3.3.1智能數字化平臺的技術架構/
3.3.2智能數字化平臺的建設/第4章構建算力基礎——建設具備AI能力的數據中心/
4.1什么是AI數據中心/
4.2AI數據中心的技術構成/
4.2.1基于多租戶共享安全的GPU
資源池編排器/
4.2.2基于RDMA的數據中心高
性能網絡/
4.2.3面向大吞吐量低延遲AI業務
的異構算力加速卡/
4.2.4基于持久化內存的高性能存儲/
4.3AI數據中心的建設/
4.3.1計算能力建設/
4.3.2網絡能力建設/
4.3.3存儲能力建設/
4.3.4軟件系統建設/
4.3.5自身服務系統建設/
4.3.6機房場地建設///企業數智化轉型之路第5章構建數據處理能力——建設企業級大數據平臺/
5.1企業級大數據平臺的作用與
建設原則/
5.1.1企業級大數據平臺的作用/
5.1.2企業級大數據平臺建設原則/
5.2企業級大數據平臺的技術架構/
5.2.1企業級大數據平臺技術框架/
5.2.2主流大數據技術/
5.3企業級大數據平臺的搭建步驟/
5.3.1平臺系統的搭建/
5.3.2采集與治理數據/
5.3.3數據存儲/
5.3.4數據分析/
5.3.5引擎以及可視化呈現/
5.3.6與其他平臺打通/目錄//第6章構建AI應用能力——建設AI賦能平臺/
6.1AI賦能平臺的作用/
6.2AI賦能平臺的技術架構/
6.3AI賦能平臺的搭建/
6.3.1構建AI算力模塊/
6.3.2構建AI框架模塊/
6.3.3構建AI算法模塊/第7章構建數據關聯能力——建立基于圖技術的全局數據關聯/
7.1什么是圖技術/
7.1.1圖存儲技術/
7.1.2圖計算技術/
7.1.3圖表示技術/
7.2什么是數據關聯能力/
7.3基于圖的全局數據關聯技術/
7.3.1基于圖的全局數據關聯
技術優勢/
7.3.2基于圖的全局數據關聯
技術架構/
7.4構建基于圖的全局數據關聯能力/
7.4.1構建圖數據庫/
7.4.2構建圖計算模型/
7.4.3構建圖計算框架/第8章構建場景融合能力——實現業務場景與AI技術融合應用/
8.1什么是場景融合/
8.2業務場景與AI技術融合的目的/
8.3構建業務場景與AI技術融合
應用能力/
8.3.1了解真實用戶需求/
8.3.2實現依據場景的需求建模/
8.3.3設計AI能力組合流程/
8.3.4構建AI應用評價體系/
8.3.5實現應用全流程優化/第9章構建知識泛化能力——建設企業知識中臺/
9.1什么是知識泛化/
9.1.1知識泛化的定義/
9.1.2知識泛化的意義/
9.2企業知識中臺/
9.2.1企業知識中臺的定位/
9.2.2企業知識中臺的技術架構/
9.2.3構建企業知識中臺/
9.3企業知識中臺的未來展望/第10章智能化企業數字平臺應用實踐/
10.1某電信運營商無線網絡優化智能運維應用實踐/
10.1.1無線網絡優化面臨的問題/
10.1.2基于智能化數字平臺的智能
運維解決方案/
10.1.3電信運營商智能化數字平臺
實踐效果/
10.2藥企智能化數字平臺的應用實踐/
10.2.1藥企數智化平臺概述/
10.2.2基于智能化數字平臺的帶狀皰疹診療解決方案/
10.2.3帶狀皰疹中醫藥智能平臺
實踐效果/
10.3治安領域社交網絡應用實踐/
10.3.1社交網絡分析面臨的問題/
10.3.2基于智能化數字平臺的社交
網絡分析解決方案/
10.3.3治安智能化數字平臺
實踐效果/
10.4畜牧養殖智能運維應用實踐/
10.4.1奶牛養殖面臨的問題/
10.4.2基于智能化數字平臺的智慧
牛場解決方案/
10.4.3智慧牛場數字平臺實踐效果/
10.5污水智能監測應用實踐/
10.5.1污水監測面臨的問題/
10.5.2基于智能化數字平臺的污水
監測解決方案/
10.5.3AI視覺賦能污水監測
實踐效果/
10.6互聯網企業輿情分析
應用實踐/
10.6.1輿情分析面臨的問題/
10.6.2基于智能化數字平臺的輿情
分析解決方案/
10.6.3互聯網智能化數字平臺
實踐效果/
參考文獻/
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企業數智化轉型之路 ??智能化數字平臺建設及應用實踐 作者簡介
楊明川，博士，現任中國電信股份有限公司研究院專家委員會副主任，大數據與人工智能研究所所長，獲政府特殊津貼。目前還擔任中國通信標準化協會“互聯網與應用技術工作委員會”（CCSA TC1）副主席、開放數據中心聯盟（ODCC）副主席、北京市通訊學會理事、中國人工智能產業發展聯盟專家委員會委員等職務。 錢兵，現任中國電信研究院AI能力研發總監、AI創新工作室負責人，二級建模師，高級工程師。擁有10多年數據分析和挖掘工作經驗，目前主要從事人工智能和大數據技術在網絡 AI、泛娛樂大數據、商業地理洞察等領域的研發工作。 趙繼壯，中國電信研究院AI賦能平臺團隊總監，高級工程師，長期致力于中國電信數據中心定制化服務器、先進存儲產品、智算中心算力管理產品的技術規范制訂和選型測試，獲得中國通信學會科學技術二等獎和多次中國電信集團科技進步獎。
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