本篇文章探讨了 Java 大数据在智慧文旅景区中的创新应用，重点分析了如何通过数据采集、情感分析与可视化等技术，挖掘游客情感需求，进而优化景区服务。文章结合实际案例，展示了 Java 在数据处理与智能推荐等方面的强大能力，为文旅行业的智慧化升级提供了可行路径。

阿里云原生AI临床大数据科研平台，打通异构医疗数据壁垒，实现智能治理、可视化分析与多中心安全协作，助力医院科研提速增效，推动精准医疗发展。

AI临床大数据科研平台依托阿里云、腾讯云，打通医疗数据孤岛，提供从数据治理到模型落地的全链路支持。通过联邦学习、弹性算力与安全合规技术，实现跨机构协作与高效训练，助力开发者提升科研效率，推动医学AI创新落地。（238字）

AI上下文工程是优化大模型交互的系统化框架，通过管理指令、记忆、知识库等上下文要素，解决信息缺失、长度溢出与上下文失效等问题。依托AnalyticDB等技术，实现上下文的采集、存储、组装与调度，提升AI Agent的准确性与协同效率，助力企业构建高效、稳定的智能应用。

本文介绍了 Apache Doris 在菜鸟的大规模落地的实践经验，菜鸟为什么选择 Doris，以及 Doris 如何在菜鸟从 0 开始，一步步的验证、落地，到如今上万核的规模，服务于各个业务线，Doris 已然成为菜鸟 OLAP 数据分析的最优选型。

在数字化时代，多模态跨尺度大数据AI分析平台应运而生，打破数据孤岛，融合图像、文本、视频等多源信息，贯通微观与宏观尺度，实现智能诊断、预测与决策，广泛应用于医疗、制造、金融等领域，推动AI从“看懂”到“会思考”的跃迁。

数据喂得好，机器人才能学得快：大数据对智能机器人训练的真正影响

阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（以下简称ADB）诞生于高性能实时数仓时代，实现了PB级结构化数据的高效处理和分析。在前几年，为拥抱大数据的浪潮，ADB从传统数仓拓展到数据湖仓，支持Paimon/Iceberg/Delta Lake/Hudi湖格式，为开放的数据湖提供数据库级别的性能、可靠性和管理能力，从而更好地服务以SQL为核心的大规模数据处理和BI分析，奠定了坚实的湖仓一体基础。

在数据驱动与人工智能深度融合的时代，企业对数据仓库的需求早已超越“查得快”这一基础能力。面对传统数仓挑战，阿里云瑶池数据库AnalyticDB for PostgreSQL（简称ADB-PG）创新性地构建了统一架构下的Shared-Nothing与Shared-Storage双模融合体系，并自主研发Beam混合存储引擎与Laser向量化执行引擎，全面解决HTAP场景下性能、弹性、成本与实时性的矛盾。 近日，相关研究成果发表于在英国伦敦召开的数据库领域顶级会议 VLDB 2025，标志着中国自研云数仓技术再次登上国际舞台。