为具身智能、AIGC提供AI数据，Coohom Cloud亮相CVPR2024 数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐

为具身智能、AIGC提供AI数据，Coohom Cloud亮相CVPR2024 数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐， 

为具身智能、AIGC提供AI数据，Coohom Cloud亮相CVPR2024

上周,IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)在美国西雅图召开,作为全球计算机视觉界的三大顶会之一,今年的CVPR异常火热,现场的活动和展会几乎都排满长队。据媒体报道,本届CVPR吸引了超过12000人参加线下会议,是CVPR历史上规模最大的一届。

CVPR现场,群核科技创新实验室孵化出的专业AI数据服务团队——Coohom Cloud,也在这场全球计算机视觉领域的顶级盛会上留下了浓墨重彩的一笔。

本届CVPR最热门的三大研究领域——2D&3D生成(2D&3D generation)、具身智能(Embodied AI)、视觉基础模型(Vision Foundation Models),不仅引领了学术界的研究方向,也为行业应用提供了新的思路和解决方案。

黄仁勋关于“AI的下一个浪潮将是物理AI”的预言,在本届CVPR得到了生动的体现,具身智能特别是人形机器人的研究,成为了连接虚拟与现实、理解与交互的重要桥梁。作为物理AI的代表,不仅需要理解环境,还需要能够与环境进行交互,即需要海量且多样化的数据来理解并适应人类世界。

作为领先的AI数据服务商,Coohom Cloud在这场盛会上展示了丰富的2D、3D室内数据集产品,以及最前沿的数据处理和生成能力,为AIGC、机器人、XR等行业领域的研究者提供一整套的定制化数据交付方案。

在Coohom Cloud的展位上,我们基于群核科技海量的室内3D虚拟场景,打造了一款名为“Catch Master”的高真实感互动游戏。这款游戏以其逼真的虚拟场景和互动体验,吸引了众多参观者的驻足体验,让人们对虚拟世界的真实感有了全新的认识。

会议期间,Coohom Cloud团队与来自全球的科技先锋进行深入的学术交流。与大家探讨后,我们能感受到以下这一点已经成为共识,即:无论是构建具有强逻辑的AI模型,还是训练能够与物理真实世界交互的具身智能,背后对大量高质量训练数据的需求愈发迫切。

一位研究者提到,为了训练能够理解物理定律的AI,需要的数据不仅要在视觉上逼真,还要具有物理真实性。这意味着数据集中的物体应具有真实的物理属性,如质量、摩擦力和弹性等。然而,获取真实数据难度大、耗时长、成本高,同时还存在现实世界数据采集在隐私合规和数据安全方面的挑战,难以满足人工智能大模型训练的需求。

欣喜的是,本次CVPR 会议上,Coohom Cloud的数据处理能力获得了业界充分认可,包括数据集的多样化和物理真实性等。Coohom Cloud背靠群核科技的强大室内3D模型与场景资源,利用自研渲染引擎和数据处理技术,为AI行业提供了逼真且物理真实的2D、3D数据集。

另外,Coohom Cloud的数据服务不仅限于视觉层面,更通过物理属性增强和场景环境增强等技术,为研究者提供定制化的场景和交互模型,帮助企业解决数据瓶颈问题,加速AI项目的开发和落地。

接下来,Coohom Cloud将进一步通过科技创新和产业合作,为计算机视觉以及整个AI领域带来更多的可能性和价值。


数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐

从事数仓工作，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据，此处整理了数仓中经典的，或者值得阅读的书籍，推荐给大家一下，希望能帮助到大家。建议收藏起来，后续有新的书籍清单会更新到这里。

书籍推荐

《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》

本书会介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容从不同角度体现了数据仓库的各个方面，因而对于完整的学习与掌握数据仓库知识显得十分必要。

这本书是数据维度建模的鼻祖，从这个意义上讲，就挺有了解的意义，当然里面的内容偏理论化，举的例子也比较理想化，不过对于我们对数仓有一个全面的里面，有很大的帮助。

《Hadoop构建数据仓库实践》

书中涉及到使用Hadoop建立数据仓库使用到的几乎所有的工具，并且介绍了建设数仓涉及到的理论知识，比如维度建模中纬度技术事实表技术都讲解的挺多，当然此书也更倾向于实践，书中涉及到的各种工具的安装使用，安装过程看的很少，一带而过，甚至没看。理论知识挺有实战性，涉及到各种工具的使用挺不错。此书最大的帮助就是从0开始使用Hadoop建立数据仓库并且各种工具的使用。

《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》

这本书围绕阿里几大数据核心产品展开，横向阐述了阿里数据从采集到产品落地的全过程，纵向阐述了阿里数据实施方案的几经迭代历程。整书偏技术，适合具有一些技术理论基础的人进行阅读。关键的技术开展都结合了阿里实际业务场景进行讲述，更易于理解。

读了这本书，会对数仓的具体的实现有一个更好的理解，毕竟可以看看行业里面比较好的公司是怎么做的，可以给我们指导一些思路。

《大数据大创新-阿里巴巴云上数据中台之道》

这本书基于大数据探索的大趋势，讲述阿里巴巴云上数据中台顶层设计，再以实际案例详述阿里巴巴云上数据中台建设及其业务模式的形成过程，总结云上数据中台沉淀的独特价值，并开诚布公地分享阿里巴巴以赋能为本质的大数据战略。

这本书有利于提高对数据中台的理解，合适有一定经验的开发者。

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参考资料：

数据仓库(01)什么是数据仓库，数仓有什么特点

数据仓库(02)数仓、大数据与传统数据库的区别

数据仓库(03)数仓建模之星型模型与维度建模

数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构

数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比

数据仓库(06)数仓分层设计

数据仓库(07)数仓规范设计

数据仓库(08)数仓事实表和维度表技术

数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理

数据仓库(10)数仓拉链表开发实例

数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些

数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得

数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐[db:内容]?