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2019中国物联网产业全景图谱报告

从2016年起,物联网智库每年都会推出一份物联网产业生态全景图谱,跟踪产业生态进展、收集主要参与者信息、发掘行业发展趋势。2019,我们继续坚持“从产业关联广度和深度观察,探索物联网如何对经济结构深刻变革带来的影响”的初衷,对过去一年的物联网市场进行回顾,形成最新版的物联网产业生态图谱。

  • 2021-04-20
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大数据面试岗位及相关知识点整理

大数据面试岗位及相关知识点整理 大数据相关工作主要分为数据开发、平台开发、基础架构三部分。 数据存储:这里的数据存储既包含构建数据仓库的hdfs、也包含用于分析展现的hbase、druid、clickhouse等特定场景数据库。

  • 2021-04-20
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大数据解密未来律师市场:最具前景的宝藏领域

本篇大数据报告,微行律师事务所专业团队结合 Alpha 案例库和中国裁判文书网,对案件代理率、案件数量最多的十大纠纷类型、十大行业、2018 年- 2020 年间增长最快的案件类型、标的额 1 亿以上案件分布等维度进行统计,从海量裁判文书里为您解读未来法律市场的发展方向,为你揭秘民商事领域掘金藏宝图

  • 2021-04-20
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大数据时代,没有数学思维的人将寸步难行!

用数据说话:你只要算算这些文章中的家长在人口中比例就一目了然了: 最新人口普查数据,大专及以上学历人口占总比12.26%。 本科学历人口占中国总人口约6%,然后像文中父母那样还是名校+高收入+没有移民海外的,恐怕0.5%都占不到。

  • 2021-04-20
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大数据显示:中国白领健康令人堪忧

大数据显示:中国白领健康令人堪忧 据统计,中国主流城市的白领亚健康比例高达76%,处于过劳状态的白领接近六成,真正意义上的健康人比例不足3%。那白领到底有哪些健康问题?

  • 2021-04-20
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工业互联网数据安全分类分级防护框架研究

通过对工业互联网数据面临的主要问题和风险进行分析, 并对适用于工业互联网数据安全的防 护技术进行研究,提出从通用安全防护、分类安全防护、分级安全防护三个层面构建的工业互联网数据安 全防护框架,将系统防护与数据防护、动态防护与静态防护、管理要求与技术支撑相结合,解决不同层次 的安全问题,为有效提升企业工业互联网数据安全防护能力提供借鉴思路。

  • 2021-04-20
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第四次工业革命带给世界的深刻变革

第四次工业革命和技术革新蕴含着巨大的技术红利和发展契机,主要体现在新一轮工业革命彻底改变了人类原有的技术和生产体系,颠覆或创新了几乎所有行业的产品和服务,深刻改变了经济社会资源的配置方式和使用效率,蕴含着人类生产方式和经济组织形态发生根本性变革的创新动能。但同时,新技术的广泛深度应用也产生广泛的负面外部性,表现为创新科技与经济的融合发展加剧了经济不平等现象,新技术企业发展与互联网经济出现了明显的“头部固化”趋势,以及技术在社会领域带来一系列新型“创造性破坏”等问题。

  • 2021-04-20
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工业互联网与商业银行业务模式升级

摘要:通过发展工业互联网促进数字化转型,已经成为我国产业升级和经济高质量发展的重要途径。商业银行作为我国金融系统的支柱行业,应将自身转型升级与工业互联网发展进程充分融合,一方面借助工业互联网技术重塑业务模式,创造全新的发展格局;另一方面也可以为我国产业数字化改革提供金融服务支持,提升金融服务实体经济能力。因此本文首先对工业互联网内涵及技术特征进行分析,进而基于工业互联网优化数据流转渠道和打破信息壁垒的能力特征,探索商业银行通过工业互联网融入实体经济产业生态、升级金融服务模式的方向,并研究在产业数据快速积累的情况下,商业银行进行创新性数据资产管理的可行性,最后针对商业银行在工业互联网时代的发展战略提出建议。

  • 2021-04-20
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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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区别于传统消防联网模式,在符合GB50440要求的同时,将互联网思维融入消防信息化管理,将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。

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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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