-
机器学习在物联网安全策略中的作用
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-20 热度:60
对于任何组织来说,机器学习都是一种有价值的工具,可以通过自动化和异常行为检测,在更可扩展和更有效的基础上保障物联网设备的安全。 IT 团队正在努力针对不断扩展的企业网络上的大量设备制定适当的安全策略。保护物联网投资对于企业生存和增长至关重要,[详细]
-
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:148
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]
-
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:119
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]
-
为什么苹果这么成功?
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-20 热度:175
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]
-
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:76
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]
-
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:62
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]
-
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:172
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]
-
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:130
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]
-
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:142
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]
-
实现工业 4.0 的重点
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-20 热度:53
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]
-
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:101
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]
-
挺近数据驱动型企业的下一步
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-20 热度:99
如今,大多数人都认识到成为数据驱动型企业的重要性,能够在需要时即时感知和响应业务事件。数据分析工具和平台为捕获事件并采取行动铺平了道路,但正如过去一年爆发的供应链问题所告诉我们的那样,还有很长的路要走。现在,人工智能有望填补这一空白。 R.[详细]
-
联想和VMware 合作发布新的弹性边缘计算创新
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-20 热度:143
近日,联想基础设施解决方案集团(Lenovo Infrastructure Solutions Group)宣布,其将成为首家在ThinkSystem SE350边缘服务器上运行VMware边缘软件解决方案的公司。 新解决方案将直接交付给客户边缘站点,VMware 软件预装在一对加固且安全性增强的 ThinkSyst[详细]
-
对人工智能发展非常关键的4项技术
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-20 热度:155
虽然人工智能驱动的设备和技术已经成为我们生活的重要组成部分,但机器智能仍可能在一些领域做出重大改进。 为了填补这些隐喻性的空白,非人工智能技术可以派上用[详细]
-
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:144
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]
-
竞品解析报告写不好?这份模板直接套
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-19 热度:84
相信关注老李的很多粉丝都曾写过竞品分析报告,但从我这几年带团队的经验来看,真正能把竞品分析报告写好的同学很少。 很多所谓的竞品分析报告,都只停留在罗列数据的阶段,看似调研了很多,但仔细看下去,会发现只是堆砌了一堆无用信息,根本不能得到任何[详细]
-
大数据挽救地球环境的几种方式
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-19 热度:177
近年来,许多事情的成功都归因于技术的进步。其中之一就是致力将地球环境从气候变化的风险中拯救出来。长期以来,新技术的进步与增加的碳足迹和其他环境问题有着紧密的联系。而在这方面,大数据正在改变这方面的游戏规则。许多专家认为,大数据将在未来几年[详细]
-
大数据分析,到底解析了啥?
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-19 热度:82
大数据仨字已经被喊烂了,大数据分析也经常被人提起。可到底咋完全是大数据分析?为啥大家喊得很多,平时工作中很少感受得到?今天系统讲解一下。 一、普通人理解的大数据 普通人理解的大数据可谓千奇百怪,比如: 1、一个excel文件 200M,多大的数据呀! 2、[详细]
-
一文讲清 数据分析与数据挖掘到底有什么差异?
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-19 热度:117
虽然岗位title里都有数据这两个字,但这是两条不同的发展路线,数据分析走的是业务和管理路线,数据挖掘走的是技术路线,二者有高下之分吗? 我认识一位年薪10万刀的数据分析师,只会Excel,不存在别的技能,但人家就是有能力把技术问题转变成业务问题,不需[详细]
-
大数据在农业农村进展中的应用
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-19 热度:181
近几年来,随着我国科技不断的发展,大数据的应用成了时代发展的主要趋势,许多领域都使用了大数据进行管理,大数据对于我国经济发展具有极其重要的意义。要在农业农村发展方面进行不断的优化,从而让农业发展更加快速,本篇文章通过介绍农业大数据对于农业[详细]
-
2021年行业大数据市场现状及发展形势分析
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-19 热度:191
随着社会的进步和信息通信技术的发展,大数据被广泛应用在各行业、各领域。大数据的广泛应用也意味着数据存储量越来越大,因而,近年来数据存储量呈爆发式增长。在大数据行业的快速增长过程中,中美两国以先进的技术优势占据行业重要地位。未来大数据行业在[详细]
-
运营数据分析,怎么办才有深度
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-19 热度:158
做分析不能光罗列数字,要有有深度的结论! 这是很多公司对数据分析师的要求。然而到底怎么做才有深度?除了罗列购买人数、购买率等数据,到底还能分析啥?今天结合运营的例子,具体讲解下。 单纯地打折,导致的结果就是经营盘子越做越小,销量可能维持在一定[详细]
-
大数据分析的三大阻碍
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-19 热度:138
大数据问世之后,很多企业把大数据当成解决企业问题良方。尽管大数据同样可依现代科学方法来研究和处理难解问题,但意大利科学家萨罗苏奇(Sauro Succi)博士和伦敦大学学院(UCL)名誉教授彼得科维尼(Peter V. Coveney)指出,大数据分析仍存有三大障碍无法突破[详细]
-
推动数据可视化的20个指导方法
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-19 热度:60
我们设计的应用程序正变得越来越受数据驱动。对高质量数据可视化的需求与以往一样高。我们周围到处都是令人困惑和误导性的图形,但我们可以通过遵循这些简单的规则来改变这一点。 1. 选择正确的图表类型 选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类[详细]
-
数据经济时代大数据基础软件展现四大发展趋势
所属栏目:[大数据] 日期:2021-12-19 热度:128
大数据基础软件是大数据软件的一个组成部分,涉及传统数据库、大数据平台(中台)、大数据操作系统等多个门类,在信息系统中起基础性、平台性的作用,对整个大数据软件行业发展起到基础性、变革性的推动作用。我国正处于数字经济加速发展时期,以大数据操作系[详细]