大數據
關注創建者：匿名 創建時間：2015-11-26
大數據的視頻教程
大數據分析及人工智能在優化軟件中的應用
大數據分析及人工智能在優化軟件中的應用：modeFRONTIER 適用人群：主要是面向對大數據分析和人工智能技術及其應用感興趣的設計和仿真工程師。
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***滯回曲線數值模擬大集合***（鋼筋混凝土柱壓彎滯回案例、滯回模擬之我見、滯回模擬數據分析）
最后，我會講解該如何分析滯回模擬數據，每個數據的含義具體是指什么，幫助大家理解更深刻些。 這個視頻真心不容錯過，是我多年的積淀，本科直博后就開始滯回模擬的工作，每個階段，都有不同的認知過程，希望分享給大家，少走些彎路，多做些實事！ cae文件和混凝土應力-應變曲線表格已上傳。
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數據分析如何應用于工業智能制造領域？
數據分析如何應用于工業智能制造領域？ 適用人群：制造業從業人員、對于大數據/數據分析領域感興趣的人員、對于數據應用具體場景有訴求的從業人員 數據分析如何應用于工業智能制造領域？
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大數據的實例教程
本文旨在綜述大數據決策的特點以及大數據決策技術的發展現狀,分析大數據智能決策面臨的問題與挑戰,并對一些潛在研究方向進行展望.文章結構如下:第1 節介紹了大數據的概念及特性,總結了大數據決策的特點; 第2 節從智能決策支持系統、基于不確定性分析的智能決策、基于信息融合的智能決策、基于關聯分析的智能決策和基于增量分析的智能決策五個方面綜述了大數據智能決策的研究與發展現狀; 第3 節討論了大數據智能決策面臨的挑戰與發展趨勢; 第4 節為結束語.
1 大數據決策
1.1 大數據的概念及特性
由于不同領域的大數據在特性上存在差異,并且人們分析大數據的背景和應用大數據的目的不同,因此不同的領域專家對大數據的定義也各不相同.高德納咨詢公司、維基百科、美國國家科學基金會分別從不同的角度給出了大數據的定義.我國的《工業大數據白皮書(2019 版)》還對工業大數據進行了定義[12].簡言之,大數據就是無法在合理時間內利用現有的數據處理手段進行諸如存儲、管理、抓取等分析和處理的數據集合[13].
有關大數據的特性,業界普遍將其歸納為4V 特性:一是數據體量(Volume) 大,如一些電商企業日常處理PB 級別的數據已經常態化; 二是數據類型多樣(Variety),如在工業大數據中數據類型包含了數值、文本、圖片、音頻、視頻以及傳感器信號等;三是大數據的價值(Value) 巨大,但價值密度稀疏,需要通過分析和挖掘來獲取數據當中有價值的信息;四是大數據的高通量(Velocity),它除了指數據高速產生以外,還意味著數據的采集與分析過程必須迅速及時,以滿足用戶“及時、實時” 的決策需求.
展開 結束語
本文給出以下主要結論：①大數據是根本性解決大鍛件質量不穩定問題的一種必要選擇，是實現大鍛件智能制造的必由出路；②大鍛件工藝參數化方法和工藝細化軟件是增加有價值的大鍛件數據實現大數據目標的源頭，本文給出了基本方法和軟件雛形；③給出了采集存儲工藝數據、設備中數據和質量數據并加以集成應用的建議方法和數據庫雛形；④給出了創新的大鍛件統計分析方法，智能報告方法和大數據系統架構。
本研究對穩定我國大鍛件的產品質量、支持大鍛件企業管理決策、實現大鍛件大數據目標、智能制造以及企業的轉型升級有一定的參考價值。
——摘自《鍛造與沖壓》2016年第3期
展開 5月26日，2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會在貴陽開幕。富士康科技集團創辦人兼總裁郭臺銘在演講中說，將來在三網融合的基礎上，云端大數據分析將成為富士康“八大生活”的基石，也是寬帶中國的實際應用，透過云網端的串接，富士康的“八大生活”應用將貫穿我們每一天，云端大數據分析將為全人類打造一個智能生活網。
郭臺銘說，富士康集團已從一個制造業轉型為六流公司，所謂六流，其實是在大數據產業中一個關鍵的信息處理技術，大數據咨詢處理過程中蘊含著信息流、技術流與資金流、人員流、物料流、過程流這六個方面。六流哲理深藏在公司治理、產業創新、應用凈化過程中，因為六流的虛實結合，軟硬整合，才能貫穿整個大數據的應用，讓大數據的積累更有意義，更進而轉化為有用的作為決策的小數據，幫助我們創新與分析決策。透過這些有用的小數據，可以邁向萬物聯網的智能社會，這就需要這六流來幫公司進行轉型，進而實現互聯網+八大生活，這也是富士康在轉型過程中不忘的重要使命。我們可以采取更多的有用的大數據，再通過六流分析為我們創造智能生活。
“富士康打造全球最先進的服務器與數據中心，提供更綠色、更智能的云端儲存技術服務。”郭臺銘介紹。在移動終端方面，富士康已經是全球最大移動終端制造廠；在物聯網方面，富士康正在全力推動在工業自動化與機器人配合工業版4.0的演進，富士康將全力投入在萬物聯網方面的關鍵技術，尤其在中國制造2025中將全力參與，絕不缺席。
郭臺銘認為，在互聯網+時代，富士康的八大生活就是包括工作生活、教育生活、娛樂生活、家庭生活、安全生活、采購與交易生活、交通環保生活。
展開 作者 | 一驥絕塵
出品 |
焉知
什么是大數據？
“大數據”這個詞相信大家都十分熟悉。從字面理解，這不就是很多很多的數據嗎？
那什么是很多很多的數據呢？戰國時代，五輛馬車裝載的竹簡就是很多很多的數據。到宋代，壘起來跟人一樣高的書籍就是很多很多的數據。到我小時候，1.44MB的軟盤里就承載了很多很多的數據。時至今日，256GB基本是手機存儲容量的標配，1TB硬盤里的存儲空間也經常捉襟見肘。經常談論到PB和EB（1PB=1024GB，1EB=1024PB），才讓人感覺到數據量確實很多很多。
圖1：大數據概念圖
對于大數據，很多機構和學者都給出了不同的定義，例如研究機構Gartner給出了這樣的定義：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合。
那我們怎么來理解大數據呢？實際上我們可以從大數據的3V特征來剖析。
圖2：大數據與其3V特征
Volume
指的是數據總量大，一般來說其數據量起碼超過一臺計算機的內存和硬盤容量。例如2020年12月的微博月活躍用戶數為5.21億，微信月活用戶數則為12.25億。其產生的數據總量是巨大的。
Velocity
指的是數據產生和變化的速度快。例如世界上平均每分鐘就會有2億封郵件發送出去。
展開 工業大數據正在改變制造業
■陳震聰/ACMT
前言
人們經常談到制造業是一個有點過時的行業，但是人們可能會驚訝于其能夠從使用大數據中受益。
圖1: 工業大數據正在改變制造業
由于獲得了新的分析工具和更好的收集信息的方式，制造業正在不斷發展。大數據如何改變制造業，以下是大數據正在重塑全球制造業的幾種方式：
?讓設備人員的精度及進度更高
成功制造取決于制造商繼續具有競爭力的準確性。在大數據出現之前，最好的方法是投資更好的設備，如MIG 焊機設備，或對員工進行更好的培訓。然而，使用大數據，制造商可以使用計算機程序來優化流程，并更加巧妙地分析錯誤，從而防止這些錯誤產生。
?最少的資源消耗下有更高產量
大多數制造商購買原材料并制造成品，他們銷售價格高過制造成本。在該系統中，制造商可以獲得更高的收益（每個成品使用的原材料越少），企業的經營就更有利可圖。新的大數據應用程序使制造商能夠更好地了解其整體產量，并有機會改進其運營方法，生產產品獲得更多的利潤。
?價值動力驅使下有更好的預測
供應鏈預測和需求預測是制造商的兩個關鍵工具。他們可以確定制造商需要生產多少產品，何時淡季減緩生產進度，以及在倉庫中的庫存或出貨量。大數據有助于制造商更好地掌握這種供應鏈關系的流程變化，因此可以在最有價值的生產條件下進行生產。
?供需平衡下能預測和跟蹤供應商業績
制造商也可以使用大數據跟蹤供應商的業績。例如，如果供應商持續提供不合格的劣質產品，就可以準確計算出這種可能性，并確定選擇新的供應商是否更加具有成本效益。
?高效驅動下有更高的可追溯性
大數據還使制造商的流程更加透明和可追溯。制造商的原材料在生產過程中以及生產階段有多少損失？給定批次產量多少，目前存儲在哪里？運送需要多長時間，一旦需要運送，產品在哪里？
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大數據的最新內容
如今，杭州正積極支持產業集群企業深度集成數字孿生、人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術，聚焦數字安防、智能裝備等核心領域，打造一批高水平未來工廠、數字工廠、未來市場和未來實驗室，讓數字基因深度融入城市治理、產業發展、民生服務的每一個角落，為數字安防產業的創新發展筑牢根基、拓寬路徑。
杭州始終以技術創新為核心驅動力，在人工智能、大數據、物聯網、數字孿生等關鍵領域持續突破，構建了“地下、地面、立面、空中”的立體化智能感知網絡，接入34.1萬個物聯感知設備，歸集城市“生命線”動態數據9.7億條，實現對城市“生命體征”的實時監測預警。作為全國首個數字城管立法城市、首個數字城管國家標準制定城市，杭州在智慧治理領域創造了多個全國第一，形成了可復制、可推廣的“杭州模式”。
傳統人工測試效率低、誤差大、數據難追溯，而沃華慧通作為國家高新技術企業，依托 20 余年自動化測控技術積累，打造了適配熱水器全品類、全項目的測試設備矩陣，實現測試流程自動化、數據采集精準化、結果分析智能化。
1. 燃氣熱水器出水溫度測試系統：把控核心換熱性能
出水溫度穩定性是燃氣熱水器的核心指標，直接影響用水舒適度與能耗。
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支持大規模多物理場模型（~200萬網格）× 多實例并發；GP核矩陣駐留
GPU
2× NVIDIA RTX Pro 6000 96GB Ada (NVLink)
192GB顯存池：支持超大規模DNN訓練（20+參數×5000樣本）；雙卡NVLink保障數據并行訓練效率；96GB單卡可載入完整大數據集不溢出
MATLAB 的 UQ 框架，學術與工業界廣泛采用
OpenTURNS：開源 C++/Python UQ 庫，適合二次開發
③ 編程與數據分析層
Python：NumPy/SciPy（數值計算）、Pandas（試驗數據管理）、Matplotlib（對比繪圖）、SALib（敏感性分析）
MATLAB：信號處理、模態分析、UQLab 接口
④ 后處理與可視化層
ParaView：開源大規模數據可視化
測試文章11118天前
https://img.jishulink.com/202605/imgs/ed9c3fb21d8242b6acda0de0adcbe373"></p><p><img src="https://img.jishulink.com/202605/imgs/22392b43483a47259acd316ce99c6db7"></p><p><br></p><p><br></p><p>由<strong>國際大數據競賽金獎得主
光學互連，憑借其大帶寬（數據傳輸容量），提供了一種前景光明的解決方案。然而，光的衍射極限是限制光子組件尺寸縮小（即限制在光波長的一半左右）的重要因素。因此，光子器件通常比其電子器件大1-2個數量級。
業界正在做出巨大努力，旨在利用表面等離子體的獨特屬性，將電子器件的尺寸效率與光子學的數據效率相結合。
傳統思路是讓AI模型更大、數據更多，用統計學“補償”圖像質量不足。但這有一個隱秘的邏輯漏洞：模糊的圖像不是加密信息，而是丟失了信息。AI可以從模糊中“猜”出一個合理答案，但它無法從不存在的信息中還原真相。這個區別，在安防監控中或許無關緊要；但在工業精密檢測中，0.01毫米的誤判意味著批次報廢；在自動駕駛中，100米外混淆塑料袋與混凝土塊意味著致命風險。
參展范圍
人工智能基礎層展區
AI芯片、IC芯片、算法架構、計算機語言、傳感器、大數據、云計算等；智能傳感終端、語音識別、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、云計算、大數據、5G等。
-監管人員可以通過PC端畜牧管理平臺和手機APP實時查看動物動態情況；
-養殖戶通過手持機尋找問題動物
五、整體系統功能概述：
后臺記錄所有動物日常數據，便于大數據分析，自動發射報警包，實現真正的智能化管理。
相比其它RFID方案，除了身份識別外，還具備活體檢測功能。
實時體溫監測： 耳標實時測量動物體溫，精準至±0.1℃。
