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智慧城市该如何应对网络安全难题？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：130
智慧城市的目标是将技术和智能应用到各种服务中，实现自主运行、实时响应等优势。反过来，这有望降低一些成本，并使城市地区对企业和居民更具吸引力。但是兑现这些承诺需要一个复杂的系统系统架构，需要从技术和安全的角度对其进行持续管理。 Rambus的产品[详细]
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结合数据和知识多样性处理数据偏差
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：180
大数据是一种加速发展的趋势，正在各个行业渗透。为了使系统自动化并消除对人力的需求，需要多种多样的数据，这些数据全面涵盖人类行为和行动的所有可能方面。世界正在以比正常速度更快的速度数字化。方式上存在一些挑战。例如，数字世界需要强大的处理能力[详细]
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人工智能怎样增强现有的人类偏见？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：197
不幸的是，虽然我们已经能够更接近于人工地重新创造人类智能，但人工智能也表现出另一种独特的人类特征基于种族、民族或性别对某人的偏见。人工智能中的偏见并不是一个新概念。最近和过去都发现了医疗保[详细]
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数据协作如何处理大数据的大问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：191
想象一下，在不使用传统数据共享的成本和专业知识障碍的情况下，跨市场和行业组合数据的可能性。 越来越多的数据协作解决方案提供商竞争以解决企业数据碎片化的IT管理挑战。这个问题是孤立的团队都希望处理大型数据集，其中包括来自其他团队的数据，因此要制[详细]
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机器学习工程师和数据科学家之间的差异
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：148
如今，数据科学家的工作已经变得越来越通用，以至于机器学习可能完全包含在其中。 数据科学家和机器学习工程师是目前行业中最热门的两项工作。在本文中，我将介绍机器学习工程师和数据科学家之间的区别。 什么是机器学习和数据科学? 机器学习是利用人工智能[详细]
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三分钟带你认识数据挖掘
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：96
今天，我带领大家来了解一下数据挖掘。 首先，我们先来了解一下数据挖掘的定义。 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 我们再来看一下数据挖掘的详细解释。 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜[详细]
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4种数据分析主导走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：174
随着数据战略成为企业数字业务的关键推动因素，数据管理现代化、分析民主化以及建立信任的必要性在2020年将至关重要。 数据分析是一个不断发展的领域。随着企业继续大力投资数据分析以支持数字化转型，掌握最新发展趋势对于确保企业未来成功所需的分析战略和[详细]
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大数据与人工智能如何助力食品饮料行业发展？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：63
数字化几乎颠覆了每一个行业，从金融服务到医疗保健，而食品和饮料行业也不例外。从历史上看，风味特点、潮流和新的食品主要归功于厨师和产品开发人员。而在将一个创意转化成产品并推向市场之前，可能需要花费几个月甚至是几年的时间。 但是，在最近几年之中[详细]
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如何规划数据科学和AI职业生涯
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：84
随着数据科学和人工智能领域提供越来越多的职位，行业专家对希望在这两个领域中进行职业生涯规划的人士提出了一些建议。 可以确定的是，数据科学家和人工智能专业人士的职位拥有大量空缺，并在未来一年将继续快速增长。为了帮助那些应聘这些职位的行业人士[详细]
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大数据在企业中的4个核心竞争优势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：149
根据调研机构的研究，全球90%的数据是在过去两年中生成的。考虑到这一点，许多企业都在努力分析和理解其拥有的大量数据，这并不奇怪，但这将导致各种组织问题，并限制潜在的增长。 这就是使用这些数据的公司对于大数据需求如此之高的原因。控制企业拥有的[详细]
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企业如何借助大数据进行社交媒体营销?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：143
不知是否有兴趣使用大数据进行社交媒体营销?许多成功的企业已经在这样做。 自从上世纪80年代问世以来，数据这一术语一直是互联网行业的主要内容。随着企业将越来越多的关注点转向数字领域，管理数据已经变得非常重要，特别是考虑到需要存储和分析的数据量。[详细]
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数据科学vs.机器学习：有什么差异?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：69
机器学习是人工智能(AI)的一个分支，而数据科学是数据清理、准备和分析的学科。人们需要了解每种技术的工作原理，以及它们是如何一起工作的。 机器学习(ML)和数据科学经常被同时提及，这有着充分理由。这两种技术相辅相成，但是了解它们如何工作以及如何协同[详细]
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如何为大数据项目做好准备：成功制定战略的6个核心要素
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：128
如果企业没有为获得最佳性能而预先准备数据，那将不会更好地为那些消耗数据的用户提供服务。实际上，不良的数据准备是导致大数据项目失败的主要原因，而管理此类项目的人负担不起，只是出于这个原因，对于企业来说，拥有大数据准备策略和方法并如实执行是至[详细]
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避免数据分析灾难发生的6个方法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：116
数据分析对公司来说是非常有价值的，它可以提供对数据的深刻见解，而这些见解原本可能是不可见的。 正因为如此，数据分析也继续吞噬着IT预算的很大一部分。据2020年的CIO状况调查显示，37%的IT主管表示，数据分析也将继续推动公司今年的IT投资，是最高的单一[详细]
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企业能借助大数据算法建立有效链接吗?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：88
大数据对于人们来说似乎是一个巨大的概念。但是，很多企业已经在其业务中使用大数据，这可能会让人感到惊讶。分析工具和软件实际上使用大数据来收集编译的统计数据和分析的指标。而且，如果企业想很大限度地扩大品牌影响力，那么实际上可以定制大数据算法来[详细]
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物联网与大数据将革新我们与城市互动的方式
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：163
作为设计师，我们所有人都想创造有利于最终用户的场所。借助新兴技术，我们现在可以将数字化工作方式嵌入我们周围的世界。这意味着我们可以创建有益于我们日常生活的公共空间，并利用信息为人们带来切实的利益。 经常缺乏的是对人与数字两个要素之间联系的真[详细]
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彰显自然语言处理商业价值的5个成功事件
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：145
这五个组织使用了自然语言处理(NLP)来更好地服务他们的客户，自动化重复的任务，并简化运营。 数据是现在最有价值的企业商品之一。根据IDG的2020年CIO报告，37%的IT领导者表示，数据分析将推动他们组织今年最大的IT投资。 虽然数据有多种形式，但最大的未利[详细]
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大数据在克服疫情中大步向前发展
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：87
哈佛商业评论》的作者Julie Shah和Neel Shah日前撰写了一篇有关大数据在冠状病毒疫情危机中带来好处的文章。并指出，大数据对于人们对抗这种疾病可能至关重要。 他们说，人们将何去何从?我们相信答案在于计算。现在，人们需要尽可能多地将数据和计算能力投入[详细]
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数据分析、AI和物联网将如何塑造疫情之后的“新常态”
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：112
冠状病毒疫情如今正在全球各地持续蔓延，为有效应对病毒，需要共享一些公共卫生信息资源。公共卫生基础设施可以通过采用人工智能、云计算、流媒体、物联网等新兴技术有效汇集、整理和处理各种信息和数据。 冠状病毒疫情给世界各国的经济和社会运行带来严重影[详细]
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畅聊数据挖掘的基本概念及其最常用算法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：147
当前，大数据的理论和应用正在国民经济和生活的各个领域如火如荼的进行。很多人对大数据的基本概念和特点已经有所了解，那么我们仅仅将大数据进行获[详细]
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利用大数据技术实现全方位的建筑性能提升
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：184
气候变化是历史上比较大的环境危机。对自然世界的选择是我们自己创造的问题，已经影响了数百万人。这个问题很可能在未来几十年内作为人道主义危机而出现，我们必须立即采取行动。 英国已经在法律中提出了到2050年实现碳中立(是指中立总碳量释放,通过排放多少[详细]
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数据库有哪些分类？应该怎样选择？终于有人讲清楚白了
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：136
01 键值数据库 通常，只需要使用主键甚至是部分键来检索应用程序的数据。键/值数据库可以被看作一个非常大的哈希表，该表在唯一的键下存储了一些值。存储的值可以通过键或者部分键高效地检索到。因为该值对于数据库是不透明的，所以如果需要按值来查找一条记[详细]
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大数据未来发展的6个走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：180
专家对大数据发展趋势的一些预测是值得企业关注的。 很多人都认为大数据是一种流行技术，并将会继续存在。对于一些人来说，有些事情并不那么明确，这关系到大数据分析的未来发展趋势。很多新兴技术正在迅速发展。对于现在或即将使用它们的企业意味着什么? 那[详细]
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后疫情世界的城市医疗大数据，需要怎样的建设“方法论”？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：169
城市级健康医疗大数据体系建设，是一个很宏大的命题。 《健康中国2030规划纲要》明确将发展健康产业作为健康中国建设五大任务之一，并提出将健康产业发展成为国民经济支柱性产业的战略目标：2020年健康服务业总规模达到8万亿，到2030年达到16万亿，全年GDP占[详细]
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数据价值再研究
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：143
一、数据价值理念需要澄清 数据的价值不是数据自身的属性，是数据与应用环境互动的结果。 1.数据价值边界的研究 各地都在成立大数据局加快数据中心的建设，都在谈论数据的价值，值得注意的是，宣传越火热越容易出现概念越界，导致工作的失误，冷静探讨数据价[详细]
浙公网安备 33038102330570号