隐私计算与数字化转型

，明确转型目标和方向，制定详细的实施计划和时间表。技术创新与集成是实现数字化转型的核心。企业要加大技术研发投入，积极引进和应用先进的数字化技术，如物联网、大数据、人工智能、云计算等，实现生产过程的智能化制造业破茧之路：数字化转型进行时数字化转型：开启全新制造时代数字化转型，正引领制造企业步入一个全新的时代。简单来说，制造企业数字化转型就是利用数字技术，如大数据、人工智能、物联网、云计算等，对企业的生产、管理、销售等各个环节进行全方位的变革与升级，实现从传统制造模式向数字化、智能化制造模式的转变。从宏观角度看，数字化转型对整个制造业的发展具有深远影响。它推动制造业向高端化、智能化、绿色化方向迈进，促进产业结构优化升级。通过数字化转型，企业能提高资源利用效率，减少能源消耗与环境污染，实现可持续发展。数字化转型还能催生新的产业形态与商业模式，如工业互联网、智能制造服务等，为经济增长注入新动力破局之道：转型策略与建议面对数字化转型过程中的诸多挑战，制造企业需要积极探索有效的应对策略，以突破困境，实现成功转型。制定清晰的数字化转型战略规划是关键。企业应全面评估自身的业务现状、技术基础和市场需求

，明确转型目标和方向，制定详细的实施计划和时间表。技术创新与集成是实现数字化转型的核心。企业要加大技术研发投入，积极引进和应用先进的数字化技术，如物联网、大数据、人工智能、云计算等，实现生产过程的智能化制造业破茧之路：数字化转型进行时数字化转型：开启全新制造时代数字化转型，正引领制造企业步入一个全新的时代。简单来说，制造企业数字化转型就是利用数字技术，如大数据、人工智能、物联网、云计算等，对企业的生产、管理、销售等各个环节进行全方位的变革与升级，实现从传统制造模式向数字化、智能化制造模式的转变。从宏观角度看，数字化转型对整个制造业的发展具有深远影响。它推动制造业向高端化、智能化、绿色化方向迈进，促进产业结构优化升级。通过数字化转型，企业能提高资源利用效率，减少能源消耗与环境污染，实现可持续发展。数字化转型还能催生新的产业形态与商业模式，如工业互联网、智能制造服务等，为经济增长注入新动力破局之道：转型策略与建议面对数字化转型过程中的诸多挑战，制造企业需要积极探索有效的应对策略，以突破困境，实现成功转型。制定清晰的数字化转型战略规划是关键。企业应全面评估自身的业务现状、技术基础和市场需求

，明确转型目标和方向，制定详细的实施计划和时间表。技术创新与集成是实现数字化转型的核心。企业要加大技术研发投入，积极引进和应用先进的数字化技术，如物联网、大数据、人工智能、云计算等，实现生产过程的智能化制造业破茧之路：数字化转型进行时数字化转型：开启全新制造时代数字化转型，正引领制造企业步入一个全新的时代。简单来说，制造企业数字化转型就是利用数字技术，如大数据、人工智能、物联网、云计算等，对企业的生产、管理、销售等各个环节进行全方位的变革与升级，实现从传统制造模式向数字化、智能化制造模式的转变。从宏观角度看，数字化转型对整个制造业的发展具有深远影响。它推动制造业向高端化、智能化、绿色化方向迈进，促进产业结构优化升级。通过数字化转型，企业能提高资源利用效率，减少能源消耗与环境污染，实现可持续发展。数字化转型还能催生新的产业形态与商业模式，如工业互联网、智能制造服务等，为经济增长注入新动力破局之道：转型策略与建议面对数字化转型过程中的诸多挑战，制造企业需要积极探索有效的应对策略，以突破困境，实现成功转型。制定清晰的数字化转型战略规划是关键。企业应全面评估自身的业务现状、技术基础和市场需求

下的数据资产目录，规范全过程的数据资产管理，结合管理要求，开展数据考核与评价体系建设，持续推进数据运营工作。数字化管理国有企业的数字化转型需要从上至下进行全面的工作，要明确实行数字化转型一把手负责制。为适应数字化转型时代的需求，需要进行体制机制创新，优化组织机构和职能设置，建立数字化管理组织、制度、流程和规范等，包括数据管理组织与业务协同组织，并积极探索敏捷组织建设，以灵活的组织架构支持业务的快速，实现双向交流与习，共同推动企业发展中的数字化转型。同时，还可以通过引进外部优秀人才，满足企业对紧缺人的需求。数字化业务从产业链的全过程视角出发，通过对企业关键活动的掌握，例如人力资源、财务、物资、生产“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和创新，为客户国有企业数字化转型需要以数据驱动为核心，依托治理数字化、管理数字化和人才数字化等基础工作，通过业务数字化融合创新，实现数字化转型能力的提升，进而支撑产业数字化转型和数字产业化拓展。数字化治理针对

下的数据资产目录，规范全过程的数据资产管理，结合管理要求，开展数据考核与评价体系建设，持续推进数据运营工作。数字化管理国有企业的数字化转型需要从上至下进行全面的工作，要明确实行数字化转型一把手负责制。为适应数字化转型时代的需求，需要进行体制机制创新，优化组织机构和职能设置，建立数字化管理组织、制度、流程和规范等，包括数据管理组织与业务协同组织，并积极探索敏捷组织建设，以灵活的组织架构支持业务的快速，实现双向交流与习，共同推动企业发展中的数字化转型。同时，还可以通过引进外部优秀人才，满足企业对紧缺人的需求。数字化业务从产业链的全过程视角出发，通过对企业关键活动的掌握，例如人力资源、财务、物资、生产“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和创新，为客户国有企业数字化转型需要以数据驱动为核心，依托治理数字化、管理数字化和人才数字化等基础工作，通过业务数字化融合创新，实现数字化转型能力的提升，进而支撑产业数字化转型和数字产业化拓展。数字化治理针对

管理效率：数字化转型可以帮助高校实现更加精细化的管理，强化校内各个部门之间的联系与协作，提升管理效率和服务质量，打造更加高效、透明、规范和公正的管理体系。高校数字化转型策略数字化转型的核心在于建立的数字化建设：高校还需要加强学科和专业的数字化建设，充分利用数字化技术和手段，加强学科的教学与研究，提升学科和专业的影响力和质量。星环科技助力高校数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和创新，为客户和合作伙伴提供更好用更强大的工具；加强生态建设，联合客户和合作伙伴，为各个行业进行数字化转型，树立典型案例和标杆案例，为全行业进行数字化转型提供参考。随着信息技术的飞速发展，数字化转型已成为各行各业发展的必然势。高校作为我国人才培养的主阵地，数字化转型也势在必行，不断推动高校数字化转型，对于校的教学、科研、管理等各方面都有着积极的作用。高校数字化转型的重要性高校数字化转型的重要性主要表现在以下几个方面：适应代需求：数字化转型是时代的发展潮流，高校及时跟上时代的步伐，并针对数字化转型进行相关的改革，才能更好地适应社会的需求，促进高校的发展。提高

管理效率：数字化转型可以帮助高校实现更加精细化的管理，强化校内各个部门之间的联系与协作，提升管理效率和服务质量，打造更加高效、透明、规范和公正的管理体系。高校数字化转型策略数字化转型的核心在于建立的数字化建设：高校还需要加强学科和专业的数字化建设，充分利用数字化技术和手段，加强学科的教学与研究，提升学科和专业的影响力和质量。星环科技助力高校数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和创新，为客户和合作伙伴提供更好用更强大的工具；加强生态建设，联合客户和合作伙伴，为各个行业进行数字化转型，树立典型案例和标杆案例，为全行业进行数字化转型提供参考。随着信息技术的飞速发展，数字化转型已成为各行各业发展的必然势。高校作为我国人才培养的主阵地，数字化转型也势在必行，不断推动高校数字化转型，对于校的教学、科研、管理等各方面都有着积极的作用。高校数字化转型的重要性高校数字化转型的重要性主要表现在以下几个方面：适应代需求：数字化转型是时代的发展潮流，高校及时跟上时代的步伐，并针对数字化转型进行相关的改革，才能更好地适应社会的需求，促进高校的发展。提高

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审计数字化转型是指将审计方法与数字化技术结合，进一步扩大审计范围，降低审计风险，提高审计质量与效率。在数字化转型的过程中，审计团队需要重新思考和改进审计方法和程序，以适应数字化环境。具体来说，审计数字化“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和上。扩大审计范围：通过数字化技术，审计团队可以更容易地收集、整理和分析各种数据，包括财务数据和非财务数据，从而扩大审计范围，提高审计的全面性和准确性。降低审计风险：数字化转型可以提高审计的质量和效率，从而降低审计风险。例如，通过数据挖掘和分析，可以更快地发现异常数据和潜在的欺诈行为。提高审计质量与效率：数字化技术可以使得审计过程更加高效、准确和全面，同时还可以通过持续监测和持续审计等方式，及时发现和解决潜在风险。星环科技助力审校数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...