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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。

  • 2021-04-27
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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

  • 2021-04-27
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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现代气象观测系统所获取的气象信息是大量的,要求高速度地分析处理,采用电子计算机等现代自动化技术分析处理资料,是现代气象观测中必不可少的环节。许多现代气象观测系统,都配备了超算中心,及时分析处理观测资料和实时给出结果。

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2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

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