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AI和AR在工作场所的演变
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：178
一段时间以来，辅助/增强现实 (AR) 和人工智能 (AI) 在工作场所的全部潜力一直是一个关键的商业主题。多年来，各行各业的公司都成功部署了各种 AI 和 AR 解决方案，尤其是在客户服务和支持方面。近日，麦肯锡发现，企业为应对疫情，在各个主要业务职能部门[详细]
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本地人工智能-智能手机时代的低功耗分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：174
从云计算中解放出来可以扩大人工智能的应用范围。它还通过减少与远程服务器通信造成的延迟来加快响应时间。 人工智能有一个瓶颈问题。它基于深度神经网络，可能需要数亿到数十亿次计算这是一项处理和能源密集型任务。然后是将数据从内存中移入或移出以执行[详细]
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未来的工厂将是有弹性的
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：112
弹性已成为制造商的首要任务，这继续凸显许多供应链的脆弱性以及在面临中断时依靠现状维持现状的危险。 弹性意味着在面对任何事情时都有一个 B 计划，无论是全球大流行、恶劣天气事件还是突然的市场中断。 一个有弹性的工厂拥有维持运营所需的任何物质资源[详细]
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5G可以通过芯片创新来释放
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：69
5G的到来带来了前所未有的创新浪潮。很明显，运营商建设和投资通信基础设施，设备 OEM 制造可以利用这种新带宽和低延迟能力的设备，以及半导体行业推动单个组件和解决方案的界限，这些组件和解决方案在以下方面发挥着关键作用使 5G 成为生动活泼的现实。然[详细]
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人工智能合成语音的潜在用途是什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：105
以下是合成语音的潜在用途 语音合成是计算机生成的可听人类语言的产物。您在 Google Home、Amazon Echo、GPS 和电子书等硬件产品上听到的声音对于许多科技公司来说创建起来既快速又便宜，但它们并不是真正意义上的原创和现实。但在相同的背景下，人工智能或[详细]
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面向企业安全的 AI 生物识别认证
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：160
多年来，生物特征认证技术一直是重要的行业趋势，尤其是在 2021 年，由于市场上出现了最新的人工智能创新。据 IBM 称，20% 的漏洞是由泄露的凭据造成的。更糟糕的是，识别和响应数据泄露平均需要 287 天。 基于人工智能的安全性的使用正在增加，对于在任何[详细]
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Gartner 确定了 2022 年的顶级战略技术趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：140
Gartner 预测，生成式 AI、分布式企业和云原生平台是 2022 年的顶级战略技术趋势。 Gartner 研究副总裁 David Groombridge 表示，随着 CEO 和董事会努力通过与客户的直接数字联系来寻求增长，CIO 的优先事项必须反映相同的业务需求，这些需求贯穿 Gartner 2[详细]
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边缘设备技术市场上可用的TOP边缘AI解决方案
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：120
由于边缘计算和人工智能的结合，边缘人工智能（Edge AI）正在成为当前科技市场的关键技术之一。 Edge AI 通过多个边缘设备的潜在应用是无限的。人工智能算法可以有效地利用这些边缘设备生成的足够的实时数据。因此，多种边缘 AI 解决方案以及应用因智能手表[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：2021-12-20 热度：151
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：2021-12-20 热度：110
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：2021-12-20 热度：94
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：2021-12-20 热度：147
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：2021-12-20 热度：190
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：2021-12-20 热度：120
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：2021-12-20 热度：111
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：2021-12-20 热度：89
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：2021-12-20 热度：147
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]
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手把手教你对文本文件实行分词、词频统计和可视化
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：135
大家好!我是Python进阶者。 前言 前几天一个在校大学生问了一些关于词频、分词和可视化方面的问题，结合爬虫，确实可以做点东西出来，可以玩玩，还是蛮不错的，这里整理成一篇文章，分享给大家。 本文主要涉及的库有爬虫库requests、词频统计库collections[详细]
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当今世界面临的九大安全问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：160
数年前，典型黑客场景，就是一名或几个攻击者，在咖啡因碳酸饮料的刺激下鏖战深夜，找寻开放IP地址。一旦找到一个，他们便开始枚举其上广告服务(Web服务器、SQL服务器等等)，利用多个漏洞攻入，然后探索被黑公司，挖掘其核心内容。他们的目的往往只是满足自身[详细]
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著名保险企业利用IBM大数据分析平台提升数据集成与分析能力
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：154
某世界500强保险企业，即亚洲财产保险行业的开拓者，在国内外同业市场享有卓著声誉。该企业严格贯彻以客户为中心和一体化建设的理论，加快构建集团统一数据平台，进一步提升公司客服、营销、管理和决策水平，提供宏观经济分析、监管动态分析、行业数据分析、[详细]
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数据挖掘中的十大实用分析技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：194
1.基于历史的MBR分析 基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较。 MBR中有两个主要的要素，分别为距离函数(distance function)与结合函数(combinat[详细]
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物联网、云计算、大数据、人工智能之间有怎样的联系和差异？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：92
一、物联网 1、什么是物联网？ 物联网在之前被定义为通过射频识别（RFID）、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，[详细]
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当获取数据不再是问题，企业需重视数据背后的价值
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：106
在当前这个大数据时代，海量数据喷薄而出，公司不再面临缺乏数据的窘境，但是如何有效利用这些海量数据，抓住数据背后的商业价值是每个公司应该不断思考的课题。本文作者法国大数据分析服务初创公司 Dataiku 的 Florian Douetteau 就该问题分享了他的一些见解[详细]
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大数据世界智慧城市该如何设计？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：59
智慧城市是城市发展的高级形态，需要经过持续的复合创新发展过程才得以实现。城市设计与科技的结合，不仅仅是解决城市问题，还将有利于城市发展，也将是未来发展趋势。 一般而言，城市的向上发展大致经历资源中心(资源输出)、生产中心(加工)、消费中心、资本[详细]
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10大行业大数据应用痛点及解决方案
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：107
大数据已经成为这几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。 虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战，但其他实践中的挑战包括资[详细]
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