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数字化转型中企业架构为何关键

许多业务和技术主管都在谈论他们的组织需要启动企业级数字化转型。但是,如果不在战略规划中考虑企业架构,这些转型工作可能会很快转向错误的方向,或者产生的好处远远少于其他方式。 由于数字化转型计划的复杂性和紧迫性,战略规划对企业来说一直至关重要,现在更加重要。企业架构数字化转型将这些复杂的技术与业务背景联系起来,以推动业务取得预期成果。

  • 2024-02-18
  • 阅读192

业务架构应用架构数据架构技术架构设计方案

企业架构很重要,那我们很自然就要问:什么是企业架构呢? 软件架构我们都熟悉,那么,现在你要做的只有一件事:把由一个个活生生的人和部门所构成的企业,想象成一套超大型的软件。那么,这套超大型软件的“软件架构”,就叫企业架构 企业架构在信息化建设、数字化转型扮演了重要角色,而且国内在这一块上还有短板要补。但是,企业架构之所以讨论门槛高,是因为我们很多人都从没听过“企业架构”这个词,没有概念。

  • 2024-02-18
  • 阅读274

OpenAI王炸模型引爆科技圈,我们第一时间深读了官方技术报告

OpenAI 2月16日凌晨发布了文生视频大模型Sora,在科技圈引起一连串的震惊和感叹,在2023年,我们见证了文生文、文生图的进展速度,视频可以说是人类被AI攻占最慢的一块“处女地”。而在2024年开年,OpenAI就发布了王炸文生视频大模型Sora,它能够仅仅根据提示词,生成60s的连贯视频,“碾压”了行业目前大概只有平均“4s”的视频生成长度。

  • 2024-02-18
  • 阅读305

智能机器人技术产业发展白皮书(2023)

本研究共得到以下核心观点。技术方面,智能机器人存在深度智能驱动、高效以虚驭实、泛在敏捷操作及多元感知交互的技术趋势。产业方面,智能机器人存在操作系统与平台重要性提升,科技企业话语权增强和产业生态开放化的趋势。

  • 2024-02-18
  • 阅读774
  • 下载2

Python|机器学习之数据清洗

目录结构 1. 机器学习之数据清洗概念 1.1 机器学习 1.2 数据清洗 2. 数据清洗 2.1 实验目的 2.2 实验准备 2.3 实验原理 2.4 实验内容 2.4.1 获取数据,整体去重; 2.4.2 整体查看数据类型以及缺失情况; 2.4.3 删除缺失率过高的变量; 2.4.4 删除不需要入模的变量; 2.4.5 删除文本型变量,有缺失值行; 2.4.6 修复变量类型; 2.4.7 变量数据处理方式划分; 2.4.8 变量数据处理方式划分; 2.4.9 拼接数据处理流水线. 2.5 实验心得

  • 2024-02-16
  • 阅读203

【机器学习】数据清洗之处理异常点-跳点

一 确定处理策略: 1.1 考虑因素 1.2 常用处理策略 二 删除异常值 三 替代异常值: 四 转换异常值: 五 三种处理策略的优缺点及应用场景 5.1 删除异常点: 5.2 替换异常点: 5.3 转换异常点: 六 总结

  • 2024-02-15
  • 阅读213

人脸追踪案例及机器学习认识

人脸追踪案例及机器学习认识

  • 2024-02-15
  • 阅读204

机器学习9-随机森林

随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,用于改善单一决策树的性能,通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。

  • 2024-02-15
  • 阅读207
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