电力设备预测性维护解决方案
电力设备预测性维护解决方案针对电网重要设备结构和研判处置复杂的问题，利用NLP信息抽取等技术对设备检修规程、故障案例报告和各设备维修专家的大脑经验，以知识图谱的形式进行碎片化入库管理，基于图的智能推理分析技术构建决策能力，对接故障发生时传入的状态等信息，在知识库中推理计算，为故障抢修人员提供秒级故障研判、处置和相似案例推送的决策服务。
当事故发生或灾害突发时，大量的设备故障异常，指挥中心和现场...利用NLP信息抽取等技术对设备检修规程、故障案例报告和维修专家的经验，以知识图谱的形式进行碎片化入库管理，对接故障发生时传入的状态信息，在知识库中推理计算，为故障抢修人员提供秒级故障研判、处置和相似案例推送的决策服务.电力设备预测性维护解决方案.
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低代码电商直播间解决方案
低代码电商直播间解决方案,基于阿里云云原生、音视频、AI 智能算法和网络等先进技术，通过低代码方式接入，帮助企业快速完成在自有 APP、小程序、网站等平台的私域电商直播间的搭建。其易接入且强扩展的特性，既可以满足企业定制需求，又可以降低时间成本，快速验证直播卖货商业模式。
从推流、分发到播放提供一体化音视频服务，全球直播加速结合弹性伸缩服务，应对突发访问流量，保障直播流畅和稳定；\ \ 基于多模态内容理解 AI 技术，提供图片、视频、音频等多类型媒体审核服务，对敏感信息实时识别审核，保障直播内容安全.视频加速、AI 辅助、为直播安全保驾护航.提交合作咨询.向阿里云提交合作意向，描述...
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Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
2.在容器镜像服务 ACR控制台上可以看到镜像已经推送到了私像仓库。2.4.准备 Spark应用镜像 步骤1 编写示例 WordCount函数并打包。本地开发环境使用 IntelliJ IDEA，创建 Maven工程，创建的 Maven工程结构如下图 所示，并将修改后的 core-site.xml文件放入应用项目的 resources目录，这里以编写 一个常见的 WordCount函数...
云行情
阿里云云行情系列产品是为了增加全球资本市场透明度，满足不同层次的客户信息需求。为金融机构、互联网公司、科技公司等行情客户提供端到端的一站式云行情产品服务，有效改进用户体验、降低技术和成本门槛、提升整体效率，助力行业数字化运营、仿真、实盘、高频、投研等方面转型能力提升，协助企业快速搭建稳定高质量的交易所行情基础服务。
通过组合协议提供低物理延时低丢包率行情服务，千万/秒推送能力保障.低时延、低丢包率.企业分布式全球容灾网络，提供多可用区、同城双活、异地灾备等环境.高可用的行情数据.客户零费用接入，降低投入成本，弹性扩展能力服务，零门槛、高效率.超低的投入门槛.各交易所行情服务技术标准统一，良好的灵活性扩展性，支持灰度...
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云产品
电商网站数据埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求 （例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结 果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
说明：这个脚本随机产生了 2046个商品 id和 640个用户 id，用户行为随机生成，然 后把用户行为和商品 id及用户 id的对应关系推送到 logstore。步骤6 访问 magento页面，模拟用访问采集日志。文档版本：20220127 XV 电商网站数据埋点及分析 电商网站数据埋点 步骤7 进入 logstore查看日志已经成功上传。小结：本节介绍使用...
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