业自用数据中心等。 需求特征 乌兰察布 和林格尔 55 210 224 180 279 390 55 210 55 210 279 390 652 808 931 1,198 931 1,198 655 803 1,586 2,001 1,586 2,001 700 815 2,286 2,816 2,286 2,816 749 713 3,035 3,529

16）美食· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 177 180 182 185 187 190 194 198 201 204 206 210 213 215 218 221 1 引言 在当今数字化、智能化的时代浪潮中，信息技术的快速发展和广泛应用正在重塑人们的 加包体 积，给用户提供贴身新闻播报能力，解放用户双手双眼。 ⚫ 全场景智慧阅读：通过应用接续能力，提供设备间平滑切换，保障用户阅读的连贯 性，打造沉浸式阅读的体验。 198 7.8 拍摄美化 ◼ 应用架构 拍摄美化场景主要包括拍摄、图片视频浏览以及图片视频的美化编辑等。拍摄美化类的 应用通常有修图、加水印、加文本、特效处理等功能。在用户进行图像处理后，可以增强图

动了数据捕获技术的快速发展，特别是在物联网、大数据集成等应用场景下。 数据维护：数据维护环节要求企业使用数据库管理和数据质量治理工具来确保数据 的准确性、完整性和合规性。中国数据治理市场在2024年预计达到198亿元，企业在 数据治理领域的投入反映了对数据合规、隐私保护和质量控制的重视，帮助企业规 范化管理和利用数据。 数据使用：数据使用环节是企业在数据生命周期中最大的支出领域。企业通过数据 分析、商业智

1,040,000 1,760,000 200,000 280,000 312,500 357,100 714,300 2,000,000 530,000 1,100,000 198,000 450,000 650,000 700,000 1,000,000 1,100,000 1,300,000 2,200,000 400,000 420,000 500,000

.................................. 196 图 74：数据加工处理将更加强大便捷 ...................................... 198 图 75：数据流通交易将更加安全普惠 ...................................... 200 图 76：数据开发利用将更加智能深入 ............... 分析等技术将全面融合，为数据 存储、计算和分析提供强大的支持，推动数据处理环节实现 高效率、低成本和高智能，进一步挖掘数据的潜在价值。六 是多模态数据整合将成为常态。数据不再局限于结构化形式， 198 非结构化数据如图像、音频、视频等占比增大，多模态数据 整合分析成为新趋势，有助于更全面地理解和挖掘用户行为、 市场趋势等深层次信息。七是数据云化和融合一体化持续深 化。在数据云化方面，在公有云上开展数据分析处理，即数

Deep Neural Networks for YouTube Recommendations[C].- conference on recommender systems, 2016: 191-198. [3] Cheng H, Koc L, Harmsen J, et al. Wide& Deep Learning for Recommender Systems[C]. conference