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利用入门级 DVRS 扩展智能视频分析的应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：83
近年来，由于深度学习、高性能计算和大数据分析，视频分析的准确性和性能得到了极大的提高。 2021 年将看到更广泛地采用人工智能尤其是深度学习使视频监控和检测更加准确，同时降低成本。其效果是允许根据个人特征或对象类型等标准进行搜索和过滤，从而加快事[详细]
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AI 芯片--为何它们如此关键？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：72
环顾四周，你可能就会意识到人工智能已经变得非常重要。无论是面部识别摄像头还是语音助手，人工智能已经实现了这一切。这为人们对 AI 芯片究竟是什么以及它与其他芯片的不同之处的充满了好奇。此外，人工智能芯片市场被高度重视的事实更成为人们为什么应该了[详细]
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物联网、5G和边缘计算的发展正在助力产业创新
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-20 热度：71
尽管目前消费领域中连接的物联网设备数量超过工业领域，但工业物联网投资在跨行业解决方案以及满足特定行业需求的设备方面增长强劲。 Reply的最新研究《工业物联网：现实检验》探索了推动工业市场物联网增长的两个关键领域：智能工厂和智能运输与物流。 通过[详细]
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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：88
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的产品营[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：140
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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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志[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：159
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其[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：108
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，使得答案来源的准[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：82
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的[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：75
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)数据处理或分[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：146
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：68
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，不[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：113
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, 是一款开源[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：90
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。我们也可能[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：98
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大[详细]
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客户数据分析对于基于客户的营销的未来很关键
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：93
人们详细讨论了数据分析在营销领域的重要性。数据分析为努力提高市场份额的公司提供了许多有用的见解。 数据分析的最佳应用之一是通过增强的基于帐户的营销。有很多方法可以使用大数据来更好地了解目标客户群，这是任何营销策略的重要组成部分。 将基于客户的[详细]
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聊聊为什么 IDL 只能拓展字段而非修改
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：163
本文转载自微信公众号「董泽润的技术笔记」，作者董泽润 。转载本文请联系董泽润的技术笔记公众号。 前几年业界流行使用 thrift, 比如滴滴。这几年 grpc 越来越流行，很多开源框架也集成了，我司大部分服务都同时开放 grpc 和 http 接口 相比于传统的 http1 +[详细]
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数据结构与算法之合并区间，如此贪
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：104
合并区间 给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。 示例 1: 输入: intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出: [[1,6],[8,10],[15,18]] 解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]. 示例 2: 输入: intervals = [[1,4],[4,5]] 输出: [[1,5][详细]
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详解数据治理有关的七个术语和名词
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：153
数据元 1. 名词解释 国标[GB/T 18391.12002]对数据元的定义为：用一组属性描述定义、标识、表示和允许值的数据单元。 数据元由三部分组成：对象、特性和表示。数据元是组成实体数据的最小单元，或称原子数据。例如个人信息中，手机号为数据元，135********为[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：2021-12-19 热度：55
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，从人工[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：2021-12-19 热度：112
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：2021-12-19 热度：76
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骤[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：2021-12-19 热度：50
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 狗不[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：2021-12-19 热度：149
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，干了[详细]
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手把手教你对文本文件实行分词、词频统计和可视化
所属栏目：[大数据] 日期：2021-12-19 热度：109
大家好!我是Python进阶者。 前言 前几天一个在校大学生问了一些关于词频、分词和可视化方面的问题，结合爬虫，确实可以做点东西出来，可以玩玩，还是蛮不错的，这里整理成一篇文章，分享给大家。 本文主要涉及的库有爬虫库requests、词频统计库collections、[详细]
