-
大数据驱动的智慧物流解决方案
所属栏目:[大数据] 日期:2023-12-04 热度:1826
随着科技的发展,大数据技术正逐渐成为智慧物流解决方案的重要支撑。通过对海量数据的收集、分析和挖掘,我们可以更加精准地掌握物流运营的实时情况,预测未来的市场需求,优化资源配置,提高运营效率。 一、[详细]
-
建筑行业和技术变革的原因是什么?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-08 热度:131
为了在竞争中保持领先并提供节省时间和金钱的流畅体验,建筑公司正在将卓越的数字技术整合到其运营中。 技术进步正在为建筑业的数字革命铺平道路。今天存在许多关于新技术如何改变建筑业的例子。人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 等新兴技术可帮助建筑组织消[详细]
-
机器学习中的集成方法简述
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-08 热度:97
想象一下,你正在网上购物,你发现有两家店铺销售同一种商品,它们的评分相同。然而,第一家只有一个人的评分,第二家有 100 人评分。您会更信任哪个评分呢?最终您会选择购买哪家的商品呢?大多数人的答案很简单。100 个人的意见肯定比只有一个人的意见更[详细]
-
机器学习区块链最关键的进步和你需要知道的
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-08 热度:111
在过去的几年里,区块链技术已经成为主流。 个人可以在该技术实现的分散且高度安全的系统中安全地相互交易。 此外,机器学习有可能克服基于区块链的系统面临的许多限制。 机器学习和区块链技术结合起来可以产生非常有效和有益的结果,即使对于 加密投注 平[详细]
-
AI制造的假照片,你能不能认出来?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-08 热度:58
眼见为实的时代过去了,AI已经学会制造真实。 8月21日,重庆北碚缙云山山火,大火一度蔓延至山脚下的村镇。山路坡陡沙多,而摩托车足够灵巧。一点点把物资运上山的摩托骑手们成了这场山火救援中的主角,也成了社交媒体上人们关注的焦点。 同时,社交媒体上[详细]
-
火爆全网的数字人,究竟是个啥?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-08 热度:103
庄子他老人家说过:人生,就是一场游戏。 对于这场游戏,有些人玩得很嗨,到了结尾不肯退场,总希望无限期玩下去。例如秦始皇,总想着灵丹妙药、长生不死。 还有些人呢,玩得不太顺利,就想着早点结束,投胎转世,重新练号。 然而,现实世界就是这样公平。[详细]
-
数学将如何推进第三波人工智能发展
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-08 热度:165
从开车到使用智能手机,甚至在带有数字计时器的咖啡机上煮一杯咖啡或在线登录你的银行账户,今天我们在无数不同的地方都会遇到算法。 由于算法无处不在的特性,它已经吸引了工业界、学术界、研发部门以及几乎你能想到的任何部门的想象力。或许最可能受益于[详细]
-
人工智能如何使建筑变得智能
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-08 热度:151
智能建筑最重要的组成部分之一是人工智能。没有它,一栋建筑很难被认为是智能的,因为没有它,业主和管理者将无法为他们的租户提供最安全、最舒适的环境。 一个建筑平台要从多个来源收集数据,首先需要从建筑管理系统等智能技术中获取信息。Infogrid就是一[详细]
-
人工智能AI可不可信?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-08 热度:132
人工智能比智能更人工 2022年6月,微软发布了微软责任人工智能标准v2,其发布目的是定义负责任人工智能的产品开发需求。也许令人感到惊讶,该文件只提到了人工智能中的一种偏差,即微软的算法开发人员需要意识到,过度依赖人工智能的用户可能会提出的问题[详细]
-
新兴技术人工智能正在塑造每个领域
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-08 热度:194
人工智能是新兴技术的基石 工业现代化严重依赖新兴技术。这些技术,如人工智能,主要对制造、能源和运输部门产生重要影响。企业正在通过新兴技术转变为数字环境。每次使用技术一词时,总会有一些新的东西被开发或投入使用,这可能会使组织受益。 几年前,[详细]
-
量子计算将怎样改变人工智能?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-08 热度:70
当提到量子和计算这两个术语时,人们很容易想到像《星际迷航》这样的科幻剧目。量子计算通过利用叠加、干涉和纠缠的集体特性快速执行计算。庆幸的是,大多数人不需要关心细节,他们只需要知道:量子计算意味着更快的数据访问和更安全的网络。 对于保存的每[详细]
-
如何使用大数据驱动业务增长
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-01 热度:200
大数据在商业中的作用日趋凸显,数据驱动已经成为企业发展的核心竞争力。 在领导的推动下,很快成立了跨部门的融合增长团队,下面和大家分享这段融合团队的工作经历,一同洞察数据在业务增长方面的实践。 一.切入点 当时融合团队的切入点选得很不错,增加[详细]
-
Python 取得旅游景点信息及评论并作词云 数据可视化
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-01 热度:199
今天将手把手教你使用线程池爬取同程旅行的景点信息及评论数据并做词云、数据可视化!!!带你了解各个城市的游玩景点信息。 首先新建一个线程并开启线程后线程进入就绪状态,就绪状态的线程不会马上运行,要获得CPU资源才会进入运行状态,在进入运行状态[详细]
-
万字详解大数据平台异地多机房架构践行
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-01 热度:156
随着B站业务的高速发展,业务数据的生产速度变得越来越快,离线集群规模快速膨胀,既有机房内的机位急剧消耗,在可预见的不久的将来会达到机房容量上限,阻塞业务的发展。因此,如何解决单机房容量瓶颈成为了我们亟待解决的问题。 目前,针对机房容量问题[详细]
-
抽丝剥茧 深入的数据分析咋整
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-01 热度:196
很多同学总觉数据分析做得不深入,到底该怎么做?今天结合一个具体的例子,分享下如何做一个深入的数据分析项目。 深入级别:0级 某天,你收到一个需求:看下我司APP新增的A功能,过去5天内累计使用1+次的人有多少(去重)。这问题太简单了,直接跑个数丢[详细]
-
为何大数据为NFT创造了一个巨大的市场
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-01 热度:105
大数据技术带来了其他一些重大的技术突破。我们已经详细讨论了大数据在营销、财务管理甚至刑事司法系统中的应用。然而,大数据还有其他一些不太受关注的好处,尽管它们也很显着。 大数据的较新应用之一是NFT。NFT的整个概念实际上是基于大数据的。 大数据[详细]
-
善用企业数据策略 无惧混合云和多云环境挑战
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-01 热度:200
混合云和多云架构具有高度的可控性、易扩展性和成本效益,因此企业可以自由选择独立的云产品,以满足几乎任何业务需求。员工可以通过混合云轻松分享和访问数据,推动发展以数据驱动的文化并帮助企业更快地获得洞察。通过混合数据平台,企业能够访问和分析[详细]
-
10亿+ 秒 看阿里如何达成实时数仓高吞吐实时写入与更新
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-01 热度:82
数据实时入仓所面临的挑战:高性能、可更新、大规模 大数据场景下,实时数据如何写入实时数仓永远是一个比较大的话题,根据业务场景需求,常见的写入类型有: Append only:传统日志类数据(日志、埋点等)中,记录(Record)和记录之间没有关联性,因此新[详细]
-
数据管理的几个奥秘
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-01 热度:132
有人称数据为新石油,也有人称其为新黄金。抛去这些比喻的合理性不论,毫无疑问,对于任何希望兑现数据驱动决策承诺的企业来说,组织和分析数据都是一项至关重要的工作。 1、非结构化数据难以分析 企业中有80%-90%的数据为非结构化数据,随着数字化转型逐[详细]
-
架构迭代无法一蹴而就 做开源亦是这样
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-01 热度:56
Apache DolphinScheduler是基于Apache开源社区理念打造的知名DataOps 领域开源项目。作为一个分布式去中心化,易扩展的可视化工作流任务调度平台,Apache DolphinScheduler目前已累计在1000多家公司生产环境中作为企业的核心调度系统。在近日的【TTalk】系[详细]
-
DataOps 是现代数据堆栈的将来吗
所属栏目:[大数据] 日期:2022-09-01 热度:122
在DevOps掀起软件工程风暴之前,一旦他们的应用程序开始运行,开发人员就被蒙在鼓里。工程师们不是在第一时间知道故障发生,而是在客户或利益相关者抱怨 网站滞后 或503页面太多时才会发现。 不幸的是,这会导致了同样的错误反复发生,因为开发人员缺乏对[详细]
-
怎样改善数据供应链的成果
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-24 热度:59
如今,企业拥有比以往任何时候都要多的数据,数据架构师、分析师和数据科学家在所有业务职能部门中变得越来越普遍。然而,随着企业招募经验丰富的分析师以利用数据做出更好的决策,他们往往无法改善数据供应链和由此产生的数据质量。如果没有可靠的数据供[详细]
-
总做描述性统计 深入的数据分析到底咋办
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-24 热度:128
经常有同学抱怨:感觉平时做的都是描述性统计,同比、环比,深入的数据分析到底怎么做?今天系统地讲解一下。 举个简单的例子,让分析:为啥业绩下降了。很多同学的做法,就是拿本月和上月做对比,然后分产品、地区、分公司等维度做交叉。最后发现:A产品[详细]
-
数据解析如何赋能销售
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-24 热度:88
数据助力业务大号口喊了很多年,可一提到数据分析,人们习惯性的依然讲的是:excel,python,sql,依然是数据清洗、数据计算、可视化。到底业务部门需要啥样的数据分析,很少有人认真讨论。今天我们就拿销售举个例子,具体看看到底啥样的数据分析有用。 1.[详细]
-
为什么完善数据供应链是一种责任
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-24 热度:106
如今,企业拥有比以往任何时候都要多的数据,数据架构师、分析师和数据科学家在所有业务职能部门中变得越来越普遍。然而,随着企业招募经验丰富的分析师以利用数据做出更好的决策,他们往往无法改善数据供应链和由此产生的数据质量。如果没有可靠的数据供[详细]