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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：125
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.[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：81
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 ThinkSyst[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：83
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：192
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 COV[详细]
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人工智能将怎样为未来的城市提供动力？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：187
改变城市公用事业运营背后的战略是使其更智能、更可持续的主要关键之一。人工智能解决方案已经在这方面取得了重大进展。作为一家为公用事业部门开发软件的人工智能公司的首席执行官，先进解决方案已经对行业产生的影响令我感到非常兴奋。 人工智能为智慧城[详细]
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针对物联网的可穿戴健康跟踪
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：116
虽然医疗保健行业在采用新技术方面可能是出了名的缓慢，但这种对变革的抵制也使其免受市场适应性差的时尚产品的繁荣和萧条的影响。幸存下来的那些对医疗保健技术领域产生了持久的影响。大多数这些创新在很大程度上仍不为公众所知但近年来，技术的逐渐小型化[详细]
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人工智能和 5G 将如何助力下一波创新浪潮
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：163
未来10年，人工智能有望改变每一个行业，而这种变革的催化剂就是5G。 这两种技术将共同实现物联网设备和智能网络的快速、安全和经济高效的部署。 图形芯片制造商和软件平台开发商NVIDIA负责电信业务的高级副总裁罗尼瓦西什塔(Ronnie Vasishta)几周前在巴塞[详细]
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2022 年最值得关注的物联网趋势和分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：63
一窥2022年即将发生的物联网的顶级趋势和预测 物联网（IoT）是科技界和制造业人士讨论的热门话题。物联网是一项被大肆宣传的未来技术，也因其社会和技术奇迹而闻名。最新的物联网趋势可以证明这项技术已经彻底改变了几个行业。它帮助企业改进流程，提高收益[详细]
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人工智能技术正在发动一场农业革命
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：129
国际知名学者周海中教授在上世纪90年代曾经预言：随着科技进步，人工智能时代即将到来；届时，人工智能技术将广泛应用到各学科领域，会产生意想不到的效果。如今，越来越多的事实证明了他的这一预言；目前，人工智能技术已经应用到了农学方面。有关专家认为[详细]
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对企业至关重要的人工智能技术走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：159
根据 2020 年麦肯锡全球人工智能 (AI) 调查，2020 年，超过 50% 的公司已在至少一个业务部门或职能部门采用了人工智能，因此我们见证了新的人工智能趋势的出现。 组织应用人工智能工具来创造更多价值、增加收入和客户忠诚度。 人工智能领先公司将至少 20%[详细]
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2021年最稀有的人工智能家居产品
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：155
这些由人工智能驱动的小工具将使您的家庭变得智能。 从2001年《太空漫游》中无所不知的HAL 9000到《I》中的Sonny，再到《Ex Machina》中的Ava，人工智能一直被描绘成一种超凡的智能。但是，随着智能手机的出现，人工智能已经进入日常生活。以下是2021年你能[详细]
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用知识重塑人际关系
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：105
人工智能学会了通过做出人类大师从未想过的动作来赢得国际象棋。另一个人工智能通过分析人类科学家不了解的分子特性发现了一种新的抗生素。现在，人工智能驱动的喷气式飞机正在模拟混战中击败经验丰富的人类飞行员。人工智能正在搜索、流媒体、医学、教育和[详细]
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2022 年 AIOPS 趋势和分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：95
企业需要了解的有关 2022 年 AIOps 趋势和预测的所有信息。 随着人工智能、机器学习和自动化等先进技术的出现，前沿业务场景发生了翻天覆地的变化。此类创新改变了当今的应用程序结构和 IT 运营。将人工智能纳入 IT 活动使 IT 团队能够在复杂的 IT 条件下执[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：154
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[详细]
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面向家庭和中小型企业的 AI 安全已经来临
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：198
海康威视的 AcuSense 技术首次将人工智能安全的力量带给房主和中小型企业。这意味着这个重要市场的客户现在可以提高安全性并更快地响应事件，同时还可以节省时间并减少他们的工作量和成本，海康威视产品管理总监 Kevin You 说。 大多数技术创新都是之前技术[详细]
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郑州新材料数字智造研究院落户航空港
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：159
郑州新材料数字智造研究院签约仪式暨项目发布会在郑州航空港经济综合实验区管委会举行。中国科学技术大学教授江俊和航空港区科技人才局局长杨晓峰分别代表合作双方签署《共建郑州新材料数字智造研究院合作协议》。以郑州新材料数字智造研究院的签约落户为标[详细]
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客户数据分析对于基于客户的营销的未来很关键
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：52
人们详细讨论了数据分析在营销领域的重要性。数据分析为努力提高市场份额的公司提供了许多有用的见解。 数据分析的最佳应用之一是通过增强的基于帐户的营销。有很多方法可以使用大数据来更好地了解目标客户群，这是任何营销策略的重要组成部分。 将基于客户[详细]
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聊聊为什么 IDL 只能拓展字段而非修改
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：184
本文转载自微信公众号「董泽润的技术笔记」，作者董泽润 。转载本文请联系董泽润的技术笔记公众号。 前几年业界流行使用 thrift, 比如滴滴。这几年 grpc 越来越流行，很多开源框架也集成了，我司大部分服务都同时开放 grpc 和 http 接口 相比于传统的 http1[详细]
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数据结构与算法之合并区间，如此贪
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：81
合并区间 给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。 示例 1: 输入: intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出: [[1,6],[8,10],[15,18]] 解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]. 示例 2: 输入: intervals = [[1,4],[4,5]] 输出: [[1,[详细]
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详解数据治理有关的七个术语和名词
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：200
数据元 1. 名词解释 国标[GB/T 18391.12002]对数据元的定义为：用一组属性描述定义、标识、表示和允许值的数据单元。 数据元由三部分组成：对象、特性和表示。数据元是组成实体数据的最小单元，或称原子数据。例如个人信息中，手机号为数据元，135********[详细]
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创建数据驱动的价值生态系统的三个步调
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：100
事实证明，管理大量数据和颠覆性技术的关键在于建立一个能力中心。 尽管许多企业在其数据分析项目中使用人工智能和机器语言工具作为核心推动因素，并且全球人工智能支出持续增加，但事实上，大多数数据科学项目注定要失败。 导致这些失败的原因有很多，从人[详细]
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大数据产业新风口，运营商优势在哪里？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：154
大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业。工信部近日发布《十四五大数据产业发展规划》(下称《大数据规划》)提出了十四五时期的总体目标，将成为大数据产业未来发展的基[详细]
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手把手教你绘制数据治理实行路线图
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：141
数据治理成熟度评估为企业提供了一个数据治理的切入点，通过发现企业数据治理中存在的问题，找到与业界领先企业的差距，绘制出符合企业现状和需求的数据治理路线图。 一数据治理路线图概述 1、数据治理路线图的定义 什么是路线图 路线图是指描述技术变化步[详细]
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数据解析 VS 算法模型，如何高效分工合作？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：68
数据分析该如何与算法合作，是个老大难问题。一方面是业务方日益提高的，对模型的幻想。另一方面是大量企业里存在的，数据采集差，缺少足够数据人员，工作目标不清晰等等问题。到底该如何和分析与算法协同增效?今天系统分享一下。 01两种典型的错误做法 狗[详细]
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如何应对繁杂的数据需求？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：52
大家好，我是一哥，最近有一位数据新人小伙伴私聊我：在平时的工作中会面临着大量的数据需求，不仅多，而且杂，请问如何处理面对这些问题?有没有什么好的提高工作效率的方法? 其实不止是作为数据新人会面临这样的困境，很多数据工程师都有着这样的困惑，干[详细]
