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AI 提效喊了半年，为什么一线员工还在两个系统之间手工搬数据？
WorkBuddy 等 AI 工作台解决的是"人调用系统"的效率，系统与系统之间的数据流转是另一层能力。以KPaaS集成扩展平台为代表的应用集成解决方案，以业务事件触发、7×24 自动流转，让单据、主数据在异构系统间自动送达。一、AI 提效喊了半年，一线员工为什么还在两个系统之间手工搬数据？AI 工具层的进展确实很快。2026 年 8 月，WorkBuddy 打通企
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全球首 个《AI工厂建设指南与评价体系研究报告（2026）》正式发布
9月23日，在2026年京东方全球创新伙伴大会（BOE IPC 2026）AI+创新发展论坛上，京东方联合中国人工智能产业发展联盟（AIIA）正式发布全球首 个《AI工厂建设指南与评价体系研究报告（2026）》（以下简称《报告》）。
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月访问量从 885 万到 2097 万，AI 办公跑得这么快，为什么企业的 AI 还没跑起来？
AI 办公工具的增长曲线已经很陡：据公开 运营 数据，WorkBuddy 于 2026 年 3 月 9 日上线，上线当月 PC 端月访问量达 885 万、环比增速 831%，至 2026 年 6 月突破 2097 万。但热度属于工具，不属于企业——据 IDC 数据，70% 的企业 AI 项目从未进入持久、可重复的生产阶段，88% 的概念验证未能规模化部署（来源：IDC）。当"
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美妆零售AI巡店系统架构设计与多门店巡检数据闭环方案
同样是美妆连锁，为什么有的品牌每家店体验都像"复制"出来的，有的品牌隔一条街就有明显差别？差别通常不在标准写得好不好，而在标准能不能被执行、被检查、被修回来。
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网上平台遭遇部分注单数据未同步好几天了一直不能提现怎么解决呢？
随着联网形态的新变化将更加深刻地改变人类的生活方式、生产方式和商业模式，从而提升人们的生活品质和经济运行的效率，构建网络空间命运共同体，网络虽然带来许多的便利性，友谊高成就感等。 以下几点希望对大家有用 :1. 不要和他们纠缠，如果您盈利数额超多，你要是还一直纠缠，只会带来封号2. 不要重复提取，一般两次提取失败，就是被后台拒绝审核了，你要是还一直在提，也是会带来封号。3. 不要操之过急
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遇到某永利显示注单未同步数据没有同步完成一直提不了现要怎么解决呢？
网络安全
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密态计算的挑战与机遇
当数据成为新型生产要素，如何在“可用不可见”的前提下释放数据价值，成为产业界与学术界共同关注的命题。密态计算作为隐私计算技术体系中的重要方向，正从实验室走向真实业务场景。本文依据现有公开技术脉络，梳理密态计算面临的核心挑战与潜在机遇。 一、什么是密态计算 密态计算（Encrypted Computing）通常指在数据保持加密状态或受保护状态下完成计算任务的技术集合。其目标是在不暴露原始明文数据的前提下，完成对数据的处理、分析或建模，从而实现“数据可用不可见”。 从技术路径看，密态计算并非单一技术，而是多种密码学与系统安全方法的统称，常见方向包括： 安全多方计算（MPC）：多个参与方在不泄露各自输入的前提下协同计算。 同态加密（HE）：直接在密文上执行运算，解密后得到与明文计算一致的结果。 可信执行环境（TEE）
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图扑数字孪生北京故宫，推进旅游业元宇宙进程
文旅产业的数字化转型正在加速推进，多家景区和主题乐园开启了元宇宙方向的探索，张家界元宇宙研究中心已挂牌成立，成为全国设立元宇宙研究中心的景区。现代景区在吸纳信息革命（5G/6G）、互联网革命（Web 3.0）、人工智能革命以及 VR、AR、MR 等虚拟现实技术成果后，能为游客带来更丰富的沉浸式互动体验，同时对景区自身的数字化管理能力也提出了更高要求。本项目以北京故宫为原型，基于图扑（Hightop
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3 月开始贡献，半年成长为 Committer：Apache SeaTunnel 贡献者牛志伟的开源故事
最近，Apache SeaTunnel 社区迎来了一位新 Committer！相信很多社区成员对他并不陌生：他长期活跃于 GitHub Issue 讨论中，积极参与项目建设，同时通过撰写多篇 Apache SeaTunnel 使用实践与项目参与经验文章，帮助更多用户了解和使用 Apache SeaTunnel，为社区贡献了宝贵的技术分享。从 Contributor 到 Committer，他用半年
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WorkBuddy 等AI 办公工具接连登顶行业榜单之后，企业上 AI 该补的下一课
AI 办公工具的市场热度已获权威评估背书——据 IDC（2026-09-15）与沙利文（2026 年 9 月）报告，WorkBuddy 综合得分与企业级应用表现位居前列。但同批数据显示，70% 的企业 AI 项目从未进入持久可重复的生产阶段，88% 的概念验证未能规模化部署（来源：IDC）。企业上 AI 的真正卡点不在工具能力，而在 ERP、MES、PLM 之间的业务数据不通、口径不一
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消杀防疫用品出海泰国服务商选型方案：测品、合规、批发APP分销与仓储履约四段架构
把消杀防疫用品卖到泰国，真正费劲的不是海上运输，而是把认证、标签、测品、批发渠道和本地配送串成一条可验证的链路。很多工厂在对接服务商时先问排名和口碑，但泰国市场对这类产品的管控和渠道门槛，决定了答案不能从一张物流报价单里看出来。箱讯科技作为面向东南亚的企业出海服务商，其“市场验证—合规衔接—规模盈利”三阶段路径，对消杀防疫用品工厂判断服务商能力有直接参照意义。行业背景：需求从应急转向常备，准入门槛
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喜报！白鲸开源斩获“创客北京2026”创新创业大赛海淀区级赛企业组二等奖
近日，第十一届“创客中国”北京市中小企业创新创业大赛暨“创客北京2026”创新创业大赛海淀区级赛圆满落幕。北京白鲸开源科技有限公司凭借技术创新实力与成熟的商业化落地能力，荣获大赛企业组二等奖。本次大赛由中关村科学城管理委员会主办，聚焦挖掘优质科创企业，激发区域创新创业活力，吸引了众多优秀科创项目同台竞技。经过项目路演、专家评审多轮角逐，白鲸开源从参赛企业中脱颖而出，收获此项荣誉。此次获奖，是行业对
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记一次连接器改造经历：为什么我把 BigQuery Sink 从待处理流重构为缓冲流？
作者 | Doyeon Kim在为 Apache SeaTunnel 开发 BigQuery Sink 连接器的过程中，我最初认为最大的挑战会很直接：确保数据能够正确写入 BigQuery。但随着实现不断深入，我逐渐意识到，真正困难的问题并不只是调用 BigQuery API，而是如何将 BigQuery 的外部写入可见性模型 与 SeaTunnel 的 checkpoint 和恢复生命周期对齐。
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任务失败了，日志却消失了？一次DolphinScheduler异常任务排查
引子：失败了，却没有一行运行日志生产调度中最让人困惑的场景之一，是任务页面明确显示“失败”，告警也已经生成，但任务的开始时间、执行主机、执行目录和日志路径全部为空。没有 Worker 日志，没有 YARN Application ID，更没有Spark Driver、Executor 或 MapReduce Container 日志。面对这种现象，很多排查会本能地从 Worker、脚本路径、YAR
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数据生产到智能应用：Apache DolphinScheduler 数仓落地实践
随着企业数字化建设不断深入，数据平台正在从传统的数据存储和分析系统，逐渐演变为支撑业务决策、智能应用和数据资产管理的重要基础设施。如何构建稳定、高效、可扩展的数据生产体系，成为企业数仓建设中的关键挑战。在 Apache DolphinScheduler 9 月 Meetup 分享中，来自社区的技术实践者刘赞围绕企业级数仓建设展开分享，介绍了如何以 Apache DolphinScheduler 为
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全渠道订单如何联动 OMS 分配、门店 POS 库存与 WMS 出库？
在线下单、门店发货的全渠道履约模式下，企业常常面临 OMS 库存分配、门店 POS 库存扣减与 WMS 出库三处数据不一致的问题，超卖与门店断货并存。传统的人工维护、定制接口与点对点对接方式存在延迟高、难扩展、易出错等不足。通过应用集成平台，可以打通 OMS、POS 与 WMS 的库存链路。以KPaaS集成扩展平台为代表的应用集成解决方案，通过异构系统连接、实时数据同步与流程自动化编排
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智能问数：当“说话”成为新的查询语言
过去二十年，企业把数据搬进仓库、搬上云，却始终没能解决一个根本矛盾——懂业务的人不懂 SQL，懂 SQL 的人不懂业务。智能问数试图用自然语言抹平这道鸿沟。但它究竟是 BI 的下一站，还是又一个被过度包装的概念？本文尝试给出一个不那么讨巧的判断。 智能问数到底解决了什么问题：不是“查数更快”，而是“提问权下放” 要理解智能问数的价值，先要理解传统 BI 的结构性困境。 在典型的传统数据栈里，一个业务问题要变成一次数据回答，中间要经过一条漫长的链路：业务人员提出需求 → 数据分析师理解需求 → 分析师写 SQL 或拖拽报表 → 数据团队做权限与口径校验 → 结果回传 → 业务人员发现理解有偏差 → 重新沟通。这条链路的瓶颈从来不是算力，也不是存储，而是翻译成本。 智能问数的核心主张，是把这条链路压缩成一句话：用户
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合作再深化，中信证券携手白鲸开源持续升级数据同步能力！
中信证券与白鲸开源持续深化合作，近期再次升级白鲸开源一站式 DataOps 解决方案——WhaleStudio，进一步夯实金融业务数据基础设施。此次合作围绕金融场景下的数据集成、同步与任务调度需求，通过扩展数据同步能力、提升大数据任务编排水平，进一步增强数据传输的稳定性、效率与扩展能力，为中信证券托管业务提供更加高效、可靠的数据支撑。未来，双方将持续深化在数据基础设施领域的合作，为金融业务数字化发
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Kafka Topic 扩容后，Apache SeaTunnel 不重启也能消费新分区数据
一、场景在一个SeaTunnel使用流任务获取Kafka topic中的数据时，如果topic从2 个分区扩到了4个分区。结果呢？新分区里的数据，任务一条都消费不到——除非把任务重启一遍。因为 SeaTunnel 的 Kafka source 默认只会在任务启动时扫描所有分区。虽然重启可以重新扫描分区，但是还是会有一下问题重启期间整个任务暂停，如果使用checkpoint还原，可能会有数据遗漏；s
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政企协同 共促出海 | 箱讯科技与安徽省贸促会共商产业出海合作
2026 年 9 月 4 日，上海箱讯科技集团总经理许斌，副总经理张晓勇一行到访安徽省国际贸易促进委员会，双方召开专题座谈会，围绕安徽产业出海需求、跨境经贸合作、服务体系落地等核心议题展开深度交流。安徽省贸促会党组成员、副主任杨正主持会议，省贸促会会务信息部、国际联络部、展览部等相关部门负责人共同参会。会上，箱讯科技全面推介了 “前展后仓
