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为什么苹果这么成功?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：88
苹果的成功得益于其高质量的产品、独特的文化、忠诚的粉丝群、优秀的客户服务和高技能的劳动力。 苹果的成功不仅仅是简单的产品，它使用了人工智能、机器学习和深度学习等最新技术。 在苹果高管登台介绍iphone、ipad、macbook和苹果Watch新功能的主题演讲中[详细]
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智慧城市如何通过大数据保障公众健康
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：125
管理部门可以通过使用人工智能、物联网和计算机视觉等工具在医疗保健中利用大数据来改善其公民的医疗服务。 我们每次对医疗保健中心的访问都会创造多个数据生成机会。与标准健康检查一样常规的事情包括更新你在探视记录中的患者资料、你的血压读数、你的血[详细]
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芯片技术公司Arm计划减少联网设备的开发时间
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：196
英国芯片科技公司Arm周一宣布了一项工具，旨在将所谓的物联网设备的开发时间缩短约40%。 几十年来，大多数计算机设备的开发过程都是先完成芯片和硬件，然后把原型交给软件开发人员为芯片编写代码。 Arm周一发布了一些工具，希望这些工具能让物联网设备(从联[详细]
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人工智能怎样重塑营销受众洞察力
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：69
事实证明，人工智能是扩大企业营销范围的福音！ 近几十年来，社交媒体平台和搜索引擎的流行已将营销从基于心理学的努力转变为衡量和跟踪一切的努力。使用正确的方法，一家公司现在可以科学地规划通往顶端的道路。 随着技术的进步，人工智能 (AI) 在越来越多[详细]
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BearingPoint分析——2022年的五大技术趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：110
BearingPoint调查了近1000名IT顾问，以了解未来一年IT领导者将关注哪些技术领域。 管理和技术咨询公司BearingPoint表示，2022年的五大技术趋势是： 负责任的人工智能 边缘的云 网络安全网 嵌入式数据和分析 连接的传感器和机器 BearingPoint 全球技术领导者[详细]
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在智能建筑中完美利用人工智能
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：184
人工智能是智能建筑难题中最关键的部分之一。没有它，一座建筑几乎不能被描述为智能它使建筑业主和管理者所依赖的很多东西能够为他们的居住者每天创造最安全和最舒适的体验。 建筑平台首先应从建筑管理系统和其他智能技术中收集数据，以从不同来源收集数据[详细]
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实现工业 4.0 的重点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：84
英国数学家克莱夫汉比（Clive Humby）被认为是数据是新的石油这一公理的创造者。在人们收集和囤积各种信息的背景下，他的精辟表述经常被重复通常没有注明出处。数据勘探者们不知从哪里冒出来进行钻探。但是Humby的措辞并没有到此为止;它继续。他接着说:它是[详细]
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您真正需要了解的 10 个 AI 技术走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：162
人工智能技术趋势正在推动人类向前发展。数字化转型已遍及各个工业领域，人工智能正在实现科学家梦寐以求的事情。现在，人工智能和机器学习技术正被用于消费者每天接触的几个现实世界的应用程序中。 虽然一些反乌托邦故事警告了有感知机器的危险，但今天正[详细]
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新研究发现高级视频分析的采用率高效上升
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：191
在运行视频监控系统的英国大中型企业中，有四成(41%)的企业已经在其系统中部署了面部识别分析，以捕捉人脸，并将图像与人脸数据库进行比较，以识别匹配，以实现访问控制、事件安全或公共安全目的。 六分之一(16%)的视频监控系统用户承认在他们的系统上有这[详细]
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全球非接触式支付市场2021年发展走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：126
全球非接触式支付市场，按类型有硬件(智能卡、销售点终端和智能卡读卡器)和软件(智能卡读卡器驱动程序、POS 软件、应用程序编程接口、软件开发工具包和移动应用程序 )，按支付方式(非接触式卡 (NFC / RFID)、可穿戴设备和非接触式移动支付)，按最终用途行[详细]
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郑州新材料数字智造研究院落户航空港
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：52
郑州新材料数字智造研究院签约仪式暨项目发布会在郑州航空港经济综合实验区管委会举行。中国科学技术大学教授江俊和航空港区科技人才局局长杨晓峰分别代表合作双方签署《共建郑州新材料数字智造研究院合作协议》。以郑州新材料数字智造研究院的签约落户为标[详细]
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这场比拼够 硬核 ！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：100
2021年全国行业职业技能竞赛 第四届全国智能制造应用技术 技能大赛决赛激烈进行 一起来近距离观摩这场 专属于技能人才的 全运会 这是一台履带式机器人，可以识别出10多种物体，精确抓取并投入制定容器，可以应用于垃圾分类。赛场外，成都东软学院学生赵川[详细]
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GPT-3自己上网搜答案！OpenAI新成果，让AI回答开放式问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：165
本周四，OpenAI基于AI模型GPT-3发布了WebGPT，该模型可在线搜索问题组织答案，并添加引用来源，更准确地回答开放式问题。 在回答问题时，WebGPT可以通过浏览器进行搜索，在不同链接中寻找相关答案，并在最后组织答案时，将引用来源标注上去，使得答案来源的[详细]
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从虚拟歌手到手语主播，从现实生活到元宇宙
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：73
索尼开发出新型机器人：6 条腿设计，可在不平路面稳定高效移动 我是新华社AI合成主播新小浩，我们不仅仅长得像主播本人，还可以不吃不喝不眠不休地进行播报，而且完全不会念错字12月16日，伴着一段简单的自我介绍，全球首个AI合成主播面对面采访虚拟动漫人[详细]
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手把手教你设计大数据流水线
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：129
在数据架构中，数据流水线一般以数据为起点，以洞见为终点。如何从起点到终点，取决于一系列的因素。图1展示了一个数据架构下的数据流水线。 大数据流水线的标准工作流程包括以下步骤： 1)通过合适的工具收集数据(摄取)。 2)持久化存储数据。 3)数据处理或[详细]
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比较Hadoop、Spark和Kafka大数据框架
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：121
大约十年前，大数据开始流行。随着存储成本不断下降，很多企业开始存储他们获取或生成的大部分数据，以便他们可以挖掘这些数据，以获得关键的业务洞察力。 企业分析所有这些数据的需求推动着各种大数据框架的开发，这些框架能够筛选大量数据，从Hadoop开始[详细]
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Cloudera 拥抱云计算，深耕企业数据云平台
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：129
数据湖、数据仓库、数据中台随着大数据技术的不断更新迭代，相关概念如雨后春笋般应运而生。对于这些概念，已经有了无数篇文章去科普，可以简单的总结如下： 数据湖是一个集中的存储库，可以在其中存储超大规模的、所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，[详细]
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记录一次 Hbase 线上问题的分析和解决
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：56
大家好，我是明哥! 本篇文章，我们回顾一次 hbase 线上问题的分析和解决 - KeyValue size too large，总结下背后的知识点，并分享一下查看开源组件不同版本差异点的方法。 希望大家有所收获，谢谢大家! 01 Hbase 简介 Hbase 作为 hadoop database, 是一款开[详细]
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建立数据策略的六个关键组成部分
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：116
现如今，每个公司都是一个由数据业务包围的企业。从跟踪库存水平的街角小店，到预测市场趋势和全球运输成本的跨国制造商，我们都在依靠数据来运行。 更准确地说，我们在使用许多类型的数据。例如，所有类型的企业都有交易、引用和客户关系的数据。我们也可[详细]
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数据驱动的电子邮件验证至关重要的六个原因
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：176
大数据在电子邮件通信的未来中扮演着非常关键的角色。越来越多的公司正在寻找更具创新性的方法来使用数据技术来简化沟通并在各个利益相关者之间建立更加个性化的关系。 大数据最重要的好处之一在于电子邮件验证。数据驱动型公司正在寻找更智能的方法来使用[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：2021-12-18 热度：112
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：2021-12-18 热度：178
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：2021-12-18 热度：115
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：2021-12-18 热度：57
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：2021-12-18 热度：52
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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