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大数据采集与清洗

大数据( Big Data)是指用传统和常用的软件和工具在一定时间内成获取、 管理和处理的数据集。数据预处理就是将采集来的数据从多种数据库导入到大型的分布式数据库中(目前主要是hfds或hive ) ,并同时做一些简单的清洗LOGOTYPE INSERT却精小理工作。

  • 2021-04-27
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大数据行业项目投资市场分析及发展预测

在大数据时代,许多学科表面上研究的方向大不相同,但从数据的视角看,其实是相通的。例如自然语言处理和生物大分子模型中都用到隐式马氏过程和动态规划方法。其最根本原因是它们处理的都是-维的随机信号。再如用于图像处理的算法和用于压缩感知的算法也有着许多共同之处。

  • 2021-04-27
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大数据技术47

随着社会的数字化程度逐步加深,越来越来多的学科在数据层面趋于一致。可以采用相似的思想来进行的统一的研究。而这恰恰是数学家的特长。因此数据科学在数学和实际应用之间建立起了一个直接的桥梁。而这些实际应用正是来自于像信息服务等现代产业中最为活跃的一部分。对数学来说,这是一个千载难逄的机会。

  • 2021-04-27
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大数据解决方案在保险行业应用实践

大数据不仅仅只关系到IT行业。众多行业龙头公司,都已经意识到了大数据新思维的巨大冲击。给企业家们带来冲击的并不是大数据本身,而是一些新兴公司不可思议的跨界能力。行业之间的界限变得越来越模糊,这些新兴公司所采用新的技术、新的模式,大规模采集数据,迅速形成预判,并迅速扩张到相关企业行业。

  • 2021-04-27
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企业数字化转型的重要决策

许多数字公司已经试图使用新技术来提高利润率。创新实验室或者APP会对学习有帮助,并且可以对公司的发展起到一定的促进作用。与此同时,传统公司依然存在,在很大程度上它们是难以改变的老古董。

  • 2021-04-27
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智能制造业乘风破浪,工业机器人怎样勇立潮头?

智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,在制造过程中,它能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。 智能制造,好像也就是近几年才走进国人视野里,大范围应用在实际生产中,但是早在1990年4月,日本就已倡导“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。

  • 2021-04-27
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视比特机器人:以持续创新的AI+3D视觉技术迎接“柔性化趋势”的挑战

拥有业内顶尖的AI +3D视觉技术的视比特团队,凭借国际领先的3D视觉技术、从制造业与物流业柔性场景需求痛点出发,研发了基于3D视觉引导机器人智能供包拣选快递包裹系统、多SKU混合无序箱子拆垛码垛机器人、移动式拣货补货机器人,填补了多项国内空白,业界反响强烈。

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智能制造背景下旧园区的仓储物流升级改造

目前传统制造业正处于转型升级的重要时期,但许多企业受旧园区厂房自身结构限制,难以满足对物流仓储日益增长的需求。本文以国内某生产企业旧园区的物流升级改造为案例,针对旧园区在区域布局、作业管理等方面的痛点,对其仓储物流的升级改造方案和要点进行了分析,以期对于类似旧园区厂房改造升级起到一些借鉴作用

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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