一位开发者利用4万份环境产品声明和25年EPA电网数据，创建了一个互动地图，分析美国建筑材料的碳排放。该项目名为“具体现碳观测站”，通过结合环境产品声明与电网碳数据，评估工厂的减碳效果。使用TimescaleDB后，查询速度从6-8秒缩短至100毫秒，显著提升了用户体验，为建筑材料减碳提供了可靠的数据支持。

一个五人团队在60天内成功推出机器监控设备，利用Tiger Data实现高效、经济的制造解决方案，帮助小型制造商实时监控机器状态，降低成本。Sense Manufacturing的CTO Farbod Moghaddam分享了这一经验。

Tiger Cloud最近发布了TimescaleDB 2.25，查询速度提升至289倍，支持Postgres 18。新功能包括更快的全文搜索、Azure市场自助注册和分层存储，优化了开发者体验。Tiger Console新增浮动SQL编辑器和作业时间线视图，提升了日常工作效率。

Glooko的工程副总裁Per Grapatin分享了将重要医疗数据从文档数据库迁移到Tiger Cloud的经验，成功降低存储成本40%并提升查询速度至480倍。Glooko每天处理超过1亿条数据，优化后实现了更高效的数据管理和分析。

PostgreSQL功能强大，支持多种扩展，适用于时间序列、向量搜索和地理空间分析。常用扩展包括TimescaleDB、PL/pgSQL和pg_stat_statements，能够提升查询效率、简化代码和增强安全性，满足AI时代的需求。

Replit与Tiger Data探讨了代理开发平台的存储架构，强调传统数据库无法满足代理对可分叉状态的需求。双方认为数据库应支持快照和快速分叉，以适应代理的工作方式。Tiger Data的Fluid Storage专为实验和运营工作负载设计，提供低延迟和高效的存储解决方案，支持持续实验。

Tiger CLI 提供五个未充分利用的功能：AI 管理数据库、提升 Postgres 专业性、快速复制数据库、从编辑器搜索文档，以及通过 AI 执行 SQL 查询。这些功能能显著提高开发效率，减少上下文切换。

Flogistix通过Tiger Data优化了传感器数据的收集和实时分析，显著提升了性能并降低了成本。Tiger Data的时间序列Postgres系统满足了数据处理需求，将数据可靠性从约95%提升至99%以上，同时使用标准SQL降低了开发成本。

在数据时代，企业面临信息爆炸的挑战。Tiger Data与AWS合作，推出基于Postgres的现代基础设施，支持开发者、设备和AI代理，提升技术集成，提供实时分析和AI服务，助力企业安全高效地进行AI创新和数据管理。

Mechademy通过Turbomechanica平台监控全球能源公司的关键资产，提升设备正常运行时间。由于需求增长，最初使用的MongoDB出现性能瓶颈，最终转向Tiger Data，显著提高处理能力，降低维护成本，实现基础设施成本减少87%和工作负载提升50倍。

Orca Protocol是Solana的主要去中心化交易所，日交易量超过5亿美元。它采用集中流动性市场制造商（CLMM）技术，优化价格发现并减少滑点。Orca通过使用TimescaleDB，解决了高交易量和复杂金融计算带来的基础设施挑战，实现了实时数据处理和高效查询，确保交易的准确性和可靠性。

Tiger Cloud 提供可靠的 PostgreSQL 云服务，支持时间序列和实时分析，满足高要求企业的安全性和可靠性需求。用户可通过文档学习如何提升 PostgreSQL 性能及其在人工智能中的应用。

文章介绍了Tiger Cloud的PostgreSQL云服务，强调其在时间序列数据处理、实时分析和AI应用中的高效性能，同时提供安全性和可靠性支持，适用于多个行业。

文章介绍了Tiger Cloud的PostgreSQL云服务，强调其在时间序列数据处理、实时分析和AI应用中的高效性能，并提到支持文档和社区资源以帮助用户提升数据库性能。

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清华大学研究团队提出了轻量级语音分离模型TIGER，结合时频交叉建模和频带切分策略，显著提升了语音分离效果。新数据集EchoSet更真实地模拟了复杂声学环境，实验结果表明TIGER在性能和效率上优于现有模型。

本文介绍使用PostGIS和Tiger/LINE对OpenStreetMap建筑物地址进行批量地理编码，数据质量期望为250米以内，97%的地理编码点与现实距离在1公里以内。