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您真正需要了解的 10 个 AI 技术走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：65
人工智能技术趋势正在推动人类向前发展。数字化转型已遍及各个工业领域，人工智能正在实现科学家梦寐以求的事情。现在，人工智能和机器学习技术正被用于消费者每天接触的几个现实世界的应用程序中。 虽然一些反乌托邦故事警告了有感知机器的危险，但今天正在[详细]
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挺近数据驱动型企业的下一步
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：116
如今，大多数人都认识到成为数据驱动型企业的重要性，能够在需要时即时感知和响应业务事件。数据分析工具和平台为捕获事件并采取行动铺平了道路，但正如过去一年爆发的供应链问题所告诉我们的那样，还有很长的路要走。现在，人工智能有望填补这一空白。 R. Ra[详细]
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联想和VMware 合作发布新的弹性边缘计算创新
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：165
近日，联想基础设施解决方案集团(Lenovo Infrastructure Solutions Group)宣布，其将成为首家在ThinkSystem SE350边缘服务器上运行VMware边缘软件解决方案的公司。 新解决方案将直接交付给客户边缘站点，VMware 软件预装在一对加固且安全性增强的 ThinkSystem[详细]
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对人工智能发展非常关键的4项技术
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：63
虽然人工智能驱动的设备和技术已经成为我们生活的重要组成部分，但机器智能仍可能在一些领域做出重大改进。 为了填补这些隐喻性的空白，非人工智能技术可以派上用[详细]
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后疫情时代怎样利用边缘AI进行智能能源管理
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：65
由于 COVID-19，这个返校季的情况与往年有所不同。随着许多学校和企业过渡到混合或完全在线学习和工作，智能楼宇管理人员和运营商也必须进行过渡以适应突然的占用波动从一天满满的教室和办公室，到一个完全空着的校园，再到下一个发生疫情时的建筑。 在 COVID[详细]
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人工智能正在重塑物流自动化
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：149
自动化使用技术来增强人类在无数任务中的工作量。在物流中，自动化的潜力是巨大的，而且好处是显着的，尤其是当运营经历巨大变化或需求增加时。扩大运营规模通常需要额外的员工，而这些员工通常无法立即投入使用，尤其是在其他行业也有需求的时候。对市场波动[详细]
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嵌入式算法之大数据变长存储计算方法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：77
应用场景 对于高精度采样结果，其数值最大可能需要3字节，最少1字节，采用标准C的基础数据类型，U16太小无法满足需求，U32则浪费内存。当样本量很大时，其占用的空间问题便突显出来。能否采用变长数据类型存储呢?对小数据采用U8，大数据采用U32，随着数值大小[详细]
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AIOps 和 小数据 等趋向助力数据分析走向更高阶段
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：148
如今，数据分析已成为企业的核心竞争力。越来越多的企业意识到，数据能为业务赋能。企业要想紧跟时代步伐，必须借助云计算、人工智能、机器学习和边缘计算等新一代信息技术，提升数据分析能力。 问题是，重视数据分析虽然是主流应用趋势，但在实际应用场景中[详细]
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大数据，给我们这个时代带来了哪些改变？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：96
在我们最开始谈大数据的情况下，谈得较多的可能是客户行为分析，即根据各种各样客户个人行为，包含访问记录，消费记录，相处和买东西游戏娱乐，行动轨迹等各种各样客户个人行为造成的数据信息。 针对大数据的应用领域，包含各个领域对数据融合和分析的运用，[详细]
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未来大数据在保护环境上能起关键作用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：161
长期以来，新技术的进步与增加的碳足迹和其他环境问题有着紧密的联系。而在这方面，大数据正在改变这方面的游戏规则。许多专家认为，大数据将在未来几年应对气候变化中发挥关键作用。 1.研究气候对不同物种的影响 大数据分析是从许多来源收集大量数据，例如来[详细]
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2021年，这几家大数据初创公司使你刮目相看
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：192
企业和组织被大数据淹没，难以有效管理数量不断增长、种类繁多且速度不断加快的数据，更不用说还要处理和分析所有这些数据以获得宝贵的洞察而确保竞争优势。 下面就让我们来看看2021年迄今为止引起关注的这10家颠覆性大数据技术初创公司，所涉及的领域包括数[详细]
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如何策划可视化搭建平台的组件商店？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：107
之前一直在做 lowcode 和可视化相关的项目，也围绕可视化技术输出了一系列技术文章，今天我继续和大家来聊聊可视化平台相关的话题组件商店。这个需求其实很早在我开源 H5-Dooring 之后就有网友提出过 issue ，如下： 件商店工作流设计 实现在线代码编辑器 组[详细]
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大数据年代的到来，带来了哪些利与弊，你们怎样看待
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：176
大数据使人们的生活越来越更为高效率，精确，但一切均有多面性，从长久看来，大数据在为制造生活提供便捷的同时，也令人禁不住担忧是不是会存有网络信息安全隐患。 一、大数据的利 从古到今，预测分析能力全是大家所憧憬的能力之一，而大数据预测则是数据最主[详细]
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汽车公司和移动通信公司如何运用大数据提高驾驶安全性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：74
大数据技术如今在保障驾驶安全方面取得了重要进展，而有些人没有意识到大数据提供的惊人好处。大数据的最大好处之一是它可以帮助提高汽车驾驶的安全性。 在阻止发生交通事故方面，数据分析技术变得越来越有用。许多企业正在共享数据，为提高交通安全提供帮助[详细]
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企业IT可以真正将大数据应用到什么地方?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：80
在各行业领域中，很少有比大数据更容易提及同时又不太容易理解的术语。这可能会让人们很容易将大数据视为一个不经意提到的流行语，而不仅仅是对于企业的流程和业务密切相关的真实价值的一个概念，但这是一个错误。理解并正确利用大数据对于任何企业的成功都是[详细]
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人工智能驱动的数据解析工具如何使企业和组织受益
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：85
人工智能驱动的数据分析对世界各地的许多企业来说变得非常有用。 越来越多的企业和组织将数据视为必不可少的资产。不能高估管理和利用数据的重要性。解释和分析数据并将其放入上下文的过程可帮助企业和组织做出明智的决策、预测趋势、预测期望、提高安全性、[详细]
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竞品解析报告写不好？这份模板直接套
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：185
相信关注老李的很多粉丝都曾写过竞品分析报告，但从我这几年带团队的经验来看，真正能把竞品分析报告写好的同学很少。 很多所谓的竞品分析报告，都只停留在罗列数据的阶段，看似调研了很多，但仔细看下去，会发现只是堆砌了一堆无用信息，根本不能得到任何真[详细]
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大数据挽救地球环境的几种方式
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：140
近年来，许多事情的成功都归因于技术的进步。其中之一就是致力将地球环境从气候变化的风险中拯救出来。长期以来，新技术的进步与增加的碳足迹和其他环境问题有着紧密的联系。而在这方面，大数据正在改变这方面的游戏规则。许多专家认为，大数据将在未来几年应[详细]
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大数据分析，到底解析了啥？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：89
大数据仨字已经被喊烂了，大数据分析也经常被人提起。可到底咋完全是大数据分析?为啥大家喊得很多，平时工作中很少感受得到?今天系统讲解一下。 一、普通人理解的大数据 普通人理解的大数据可谓千奇百怪，比如： 1、一个excel文件 200M，多大的数据呀! 2、我[详细]
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一文讲清 数据分析与数据挖掘到底有什么差异？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：189
虽然岗位title里都有数据这两个字，但这是两条不同的发展路线，数据分析走的是业务和管理路线，数据挖掘走的是技术路线，二者有高下之分吗? 我认识一位年薪10万刀的数据分析师，只会Excel，不存在别的技能，但人家就是有能力把技术问题转变成业务问题，不需要[详细]
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大数据在农业农村进展中的应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：82
近几年来，随着我国科技不断的发展，大数据的应用成了时代发展的主要趋势，许多领域都使用了大数据进行管理，大数据对于我国经济发展具有极其重要的意义。要在农业农村发展方面进行不断的优化，从而让农业发展更加快速，本篇文章通过介绍农业大数据对于农业农[详细]
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2021年行业大数据市场现状及发展形势分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：63
随着社会的进步和信息通信技术的发展，大数据被广泛应用在各行业、各领域。大数据的广泛应用也意味着数据存储量越来越大，因而，近年来数据存储量呈爆发式增长。在大数据行业的快速增长过程中，中美两国以先进的技术优势占据行业重要地位。未来大数据行业在经[详细]
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运营数据分析，怎么办才有深度
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：61
做分析不能光罗列数字，要有有深度的结论! 这是很多公司对数据分析师的要求。然而到底怎么做才有深度?除了罗列购买人数、购买率等数据，到底还能分析啥?今天结合运营的例子，具体讲解下。 单纯地打折，导致的结果就是经营盘子越做越小，销量可能维持在一定水[详细]
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大数据分析的三大阻碍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：186
大数据问世之后，很多企业把大数据当成解决企业问题良方。尽管大数据同样可依现代科学方法来研究和处理难解问题，但意大利科学家萨罗苏奇(Sauro Succi)博士和伦敦大学学院(UCL)名誉教授彼得科维尼(Peter V. Coveney)指出，大数据分析仍存有三大障碍无法突破，[详细]
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推动数据可视化的20个指导方法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：121
我们设计的应用程序正变得越来越受数据驱动。对高质量数据可视化的需求与以往一样高。我们周围到处都是令人困惑和误导性的图形，但我们可以通过遵循这些简单的规则来改变这一点。 1. 选择正确的图表类型 选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类型[详细]
