大數(shù)據(jù)技術(shù)的案例
大數(shù)據(jù)建模、分析、挖掘技術(shù)
隨著《關(guān)于印發(fā)促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》發(fā)布，各類型數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出了指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)成了每個組織的命脈。今天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比過去幾年所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大好幾個數(shù)量級，企業(yè)有了能夠輕松訪問和分析數(shù)據(jù)以提高性能的新機會，如何從數(shù)據(jù)中獲取價值顯得尤為重要，也是大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)急需要解決的問題。大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。數(shù)據(jù)建模不僅僅是任意組織數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和關(guān)系，還必須與最終用戶的需求和問題聯(lián)系起來，并提供指導(dǎo)，幫助確保正確的數(shù)據(jù)正確使用正確的方法獲得正確的結(jié)果。
為響應(yīng)科研及工作人員需求，根據(jù)《國務(wù)院關(guān)于推行終身職業(yè)技能培訓(xùn)制度的意見》提出的“緊跟新技術(shù)、新職業(yè)發(fā)展變化，建立職業(yè)分類動態(tài)調(diào)整機制，加快職業(yè)標準開發(fā)工作”要求，中國管理科學(xué)研究院現(xiàn)代教育研究所（http://www.pdhb.org.cn）聯(lián)合北京龍騰亞太教育咨詢有限公司特舉辦“大數(shù)據(jù)建模、分析、挖掘技術(shù)應(yīng)用研修班”。本次培訓(xùn)采用實戰(zhàn)培訓(xùn)模式。
本次培訓(xùn)由北京龍騰亞太教育咨詢有限公司承辦并進行相關(guān)費用收取及發(fā)票開具。具體通知如下：
一、時間安排:
2023年8月18日 — 2023年8月22日 上海（同時轉(zhuǎn)線上直播）
（18日報到發(fā)放上課材料，19日-22日上課）
二、培訓(xùn)目標
1.掌握大數(shù)據(jù)建模分析與使用方法。
2.掌握大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)。
3.掌握國內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)分析與BI商業(yè)智能分析解決方案。
4.掌握大數(shù)據(jù)分析在搜索引擎、廣告服務(wù)推薦、電商數(shù)據(jù)分析、金融客戶分析方面的應(yīng)用。
5.掌握主流的基于大數(shù)據(jù)Hadoop和Spark、R的大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)和實際應(yīng)用。
展開 基于大數(shù)據(jù)的航空裝備質(zhì)量信息管理路徑探索
在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，質(zhì)量信息也呈現(xiàn)出多樣化的特點，應(yīng)該轉(zhuǎn)變粗放式管理模式，實現(xiàn)對設(shè)備生產(chǎn)制造和維護保養(yǎng)等各個環(huán)節(jié)的全面掌控。充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢，提高管理工作質(zhì)量和效率。本文將對大數(shù)據(jù)和航空裝備質(zhì)量信息的基本概念進行介紹，提出航空裝備質(zhì)量信息管理的問題及原因，探索基于大數(shù)據(jù)的航空裝備質(zhì)量信息管理路徑，為實踐工作提供參考。
關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；航空裝備；質(zhì)量信息；管理路徑
隨著我國航空事業(yè)的發(fā)展，對于航空裝備的需求量也在逐年增長，如何確保各類設(shè)備的良好性能，促進部隊整體戰(zhàn)斗力的增強，成了當(dāng)前面臨的主要問題。尤其是在航空裝備的設(shè)計制造、生產(chǎn)、日常維護和修理等過程中，產(chǎn)生了大量的質(zhì)量信息，加強對各類信息數(shù)據(jù)的統(tǒng)一化規(guī)范管理，能夠為航空裝備的全周期管理提供依據(jù)。大數(shù)據(jù)時代的到來，為航空裝備質(zhì)量信息管理提供了新的思路，通過信息的及時、全面采集和分析，能夠明確設(shè)備應(yīng)用中的問題及原因，以便采取針對性預(yù)防與控制措施，使航空裝備的整體性能得到改善。同時，可以明確航空裝備的變化情況，并對其未來發(fā)展做出可靠性預(yù)測，從而滿足質(zhì)量改進的要求。
1 大數(shù)據(jù)和航空裝備質(zhì)量信息概述
1.1 大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)的集合，不僅在數(shù)據(jù)和類型上具有海量化的特征，而且具有較低的價值密度[1]。大數(shù)據(jù)技術(shù)是多種先進技術(shù)手段的融合，能夠在采集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和研究數(shù)據(jù)中更具高效化和精準化，涉及統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)理論，通過數(shù)據(jù)的整合與分析，能夠滿足決策需求。對于已有數(shù)據(jù)的采集與分析、對于數(shù)據(jù)的診斷、對于數(shù)據(jù)的預(yù)測和應(yīng)對措施的制定，是大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本功能。航空裝備質(zhì)量信息數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出海量化的特點，以大數(shù)據(jù)為依托實施管理工作，是時代發(fā)展的必然趨勢。
1.2 航空裝備質(zhì)量信息
航空裝備質(zhì)量信息包括了標準信息、動態(tài)信息和故障信息三大類。
展開 大數(shù)據(jù)—人工智能領(lǐng)域高水平會議及熱點技術(shù)匯總
人工智能領(lǐng)域高水平會議及熱點技術(shù)匯總
源自：奇科技探索
更多信息可關(guān)注：人工智能技術(shù)與咨詢，（⒈⒐⒌???2??2??①⑤②）
安排
2022年11月24日-28日 線上直播
一、大數(shù)據(jù)概述
1.大數(shù)據(jù)及特點分析
2.大數(shù)據(jù)關(guān)健技術(shù)
3.大數(shù)據(jù)計算模式
4.大數(shù)據(jù)應(yīng)用實例
二、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop
1.Hadoop項目結(jié)構(gòu)
2.Hadoop安裝與使用
3.Hadoop集群的部署與使用
4.Hadoop 代表性組件
三、分布式文件系統(tǒng)HDFS
1.HDFS體系結(jié)構(gòu)
2.HDFS存儲
3.HDFS數(shù)據(jù)讀寫過程
四、分布式數(shù)據(jù)庫HBase
1.HBase訪問接口
2.HBase數(shù)據(jù)類型
3.HBase實現(xiàn)原理
4.HBase運行機制
5.HBase應(yīng)用
五、MapReduce
1.MapReduce體系結(jié)構(gòu)
2.MapReduce工作流程
3.資源管理調(diào)度框架YARN
4.MapReduce應(yīng)用
六、Spark
1.Spark生態(tài)與運行架構(gòu)
2.Spark SQL
3.Spark部署與應(yīng)用方式
七、IPython Notebook運行Python Spark程序 1.Anaconda
2.IPython Notebook使用Spark
3.使用IPython Notebook在Hadoop YARN模式運行
八、Python Spark集成開發(fā)環(huán)境
1.Python Spark集成開發(fā)環(huán)境部署配置
2.Spark數(shù)據(jù)分析庫MLlib的開發(fā)部署
九、Python Spark決策樹二分類與多分類
1.決策樹原理
2.大數(shù)據(jù)問題
3.決策樹二分類
展開 （轉(zhuǎn)載）分布計算 | 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究進展
目前，國內(nèi)外業(yè)界和學(xué)術(shù)界專家普遍認同的觀點是，越來越多的海量數(shù)據(jù)資源加上越來越強大的計算能力，已經(jīng)成為推動大數(shù)據(jù)時代人工智能技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展的動力，將基于大數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)和人工智能推上了新一輪發(fā)展浪潮，讓大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)（bigdata machine learning）成為全球業(yè)界和學(xué)術(shù)界高度關(guān)注的熱點研究領(lǐng)域。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，Google、Facebook、微軟、百度、騰訊等國內(nèi)外著名企業(yè)均紛紛成立專門的基于大數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)與人工智能研發(fā)機構(gòu)，深入系統(tǒng)地研究基于大數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)和智能化計算技術(shù)。
由于大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等智能計算技術(shù)在大數(shù)據(jù)智能化分析處理應(yīng)用中具有極其重要的作用，在2014年12月中國計算機學(xué)會（CCF）大數(shù)據(jù)專家委員會上百位大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者和技術(shù)專家投票推選出的“2015年大數(shù)據(jù)十大熱點技術(shù)與發(fā)展趨勢”中，結(jié)合機器學(xué)習(xí)等智能計算技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)被推選為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域第一大研究熱點和發(fā)展趨勢[4]。
由于大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)在具體實現(xiàn)時通常需要使用分布式和并行化大數(shù)據(jù)處理技術(shù)方法，也有人將大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)稱為“分布式機器學(xué)習(xí)”（distributedmachine learning）或“大規(guī)模機器學(xué)習(xí)”（large-scale machine learning）。
大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)，不僅是機器學(xué)習(xí)和算法設(shè)計問題，還是一個大規(guī)模系統(tǒng)問題。它既不是單純的機器學(xué)習(xí)，也不是單純的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)所能解決的問題，而是一個同時涉及機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理兩個主要方面的交叉性研究課題。
展開 
基于大數(shù)據(jù)模型的數(shù)字孿生建模方法
本文來自：智造苑
隨著大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的高速發(fā)展，促進了人工智能技術(shù)的革命性進步，為數(shù)字孿生的建模提供了新的手段，指出了新的方向。采用大數(shù)據(jù)建模的方法，通過黑盒建模的方式，構(gòu)建輸入和響應(yīng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系模型，由于數(shù)據(jù)的輸入和響應(yīng)是實際的數(shù)據(jù)，因此模型可以更準確地逼近物理世界，可以實現(xiàn)更準確的建模。需要指出，大數(shù)據(jù)模型并不是對物理模型的替代，而是對物理模型的良好補充。
1. 大數(shù)據(jù)建模的關(guān)鍵技術(shù)
大數(shù)據(jù)建模主要的關(guān)鍵技術(shù)包括工業(yè)大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、工業(yè)大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)、工業(yè)大數(shù)據(jù)標記技術(shù)、特征工程技術(shù)和人工智能技術(shù)。
1）工業(yè)大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
本節(jié)的工業(yè)大數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)區(qū)別于數(shù)據(jù)搜集時的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，數(shù)據(jù)清洗技術(shù)面向的是大數(shù)據(jù)中存在的錯誤數(shù)據(jù)、冗余數(shù)據(jù)和異常點，而本文所述的工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)則是在數(shù)據(jù)清洗以后進行的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，其目標是從高質(zhì)量的數(shù)據(jù)中，提取出與目標問題相關(guān)的分量，其主要手段為濾波。
濾波的主要方法有滑動平均濾波、IIR和FIR濾波器濾波、基于小波分析的濾波和基于EMD的濾波方法。
滑動平均的濾波方法的本質(zhì)是通過平均實現(xiàn)低通濾波，將波形加以平滑，減少信號中的高頻振蕩成分，其優(yōu)點是對相位保持的較好，而缺點則是沒有針對具體的頻帶進行濾波。
IIR和FIR濾波器則是設(shè)計脈沖響應(yīng)函數(shù)的頻響特性，進行特定頻段的濾波，可以實現(xiàn)頻段的精準分離，包括低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器和帶阻濾波器，其缺點是會影響原始信號的相位，這對原始信號相位有要求的分析需要謹慎使用。
展開 ANSYS發(fā)布SeaHawk--率先將大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)引入工程仿真領(lǐng)域
---實現(xiàn)電子設(shè)備低功耗和高性能的全新ANSYS SeaHawk軟件進軍移動設(shè)備、數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）市場
ANSYS 已將先進計算機科學(xué)中的靈活計算、大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)用于以物理學(xué)科為基礎(chǔ)的工程仿真領(lǐng)域，為業(yè)界提供未來產(chǎn)品開發(fā)的一手信息。已經(jīng)面市的第一代ANSYS?SeaScape?架構(gòu)能夠讓企業(yè)用戶以比以往更快的速度實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新。作為首款利用這一新平臺功能的產(chǎn)品，ANSYS? SeaHawk?能夠加速優(yōu)化設(shè)計實現(xiàn)下一代芯片產(chǎn)品。
與工程仿真生成的海量數(shù)據(jù)相比，能夠有效利用在新產(chǎn)品設(shè)計上的數(shù)據(jù)量對于大多數(shù)組織機構(gòu)而言簡直是九牛一毛。例如，一個集成電路中可以仿真的數(shù)據(jù)變量通常達數(shù)十億個。然而，目前高度專業(yè)化的工程超級計算資源仍未能滿足不斷精細化產(chǎn)品對仿真精準性的高標準。通過使用諸如靈活性計算和映射化簡之類的大數(shù)據(jù)技術(shù)，SeaScape為實現(xiàn)工程設(shè)計目標提供一個解決上述各種問題的基礎(chǔ)平臺。并且，SeaScape讓產(chǎn)品開發(fā)者在設(shè)計流程的早期就具備更全面的研究分析能力，從而在最短的時間內(nèi)研發(fā)出創(chuàng)新產(chǎn)品。
ANSYS SeaHawk是基于SeaScape平臺生產(chǎn)的第一個產(chǎn)品，這大力推動了電子產(chǎn)品設(shè)計的轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)擴大仿真覆蓋區(qū)域、縮短周轉(zhuǎn)時間、提高分析靈活性大數(shù)據(jù)技術(shù)與ANSYS高性能仿真能力的整合讓SeaHawk的用戶能夠盡可能縮小芯片尺寸，并降低能源消耗，而且無需犧牲產(chǎn)品性能，或受時間約束。SeaHawk的早期用戶們的芯片尺寸平均縮小了5%，因此節(jié)省了數(shù)百萬美元的生產(chǎn)成本。
“我很高興能夠見證ANSYS SeaHawk在性能上的大幅提升，并因此促進了工程仿真產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型，使得用戶能夠不受限制自主優(yōu)化并創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計，”英特爾公司副總裁兼HPC平臺事業(yè)部總經(jīng)理Charlie Wuischpard表示。
展開 【能源創(chuàng)客】大數(shù)據(jù)如何擁抱能源互聯(lián)網(wǎng)？
能源大數(shù)據(jù)理念是將電力、石油、燃氣等能源領(lǐng)域數(shù)據(jù)及人口、地理、氣象等其他領(lǐng)域數(shù)據(jù)進行綜合采集、處理、分析與應(yīng)用的相關(guān)技術(shù)與思想。能源大數(shù)據(jù)不僅是大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源領(lǐng)域的深入應(yīng)用，也是能源生產(chǎn)、消費及相關(guān)技術(shù)革命與大數(shù)據(jù)理念的深度融合，將加速推進能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展及商業(yè)模式創(chuàng)新。
詳見請點擊【http://solarsplus.com/2015/09/28/bdei%EF%BC%9F/】。
第十五屆上海國際智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)博覽會
大數(shù)據(jù)展區(qū)
大數(shù)據(jù)金融|大數(shù)據(jù)營銷|車聯(lián)網(wǎng)|大數(shù)據(jù)健康|大數(shù)據(jù)零售業(yè)|工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及智能制造|數(shù)據(jù)存儲及服務(wù)器|網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備|數(shù)據(jù)中心設(shè)備|服務(wù)器|路由器|交換機|存儲/閃存|數(shù)據(jù)管理|數(shù)據(jù)保護|數(shù)據(jù)備份|網(wǎng)絡(luò)安全|防火墻|數(shù)據(jù)庫|光端機|大數(shù)據(jù)信息安全|大數(shù)據(jù)交易|云計算平臺|云計算適用芯片|軟件平臺開發(fā)|云計算服務(wù)解決方案等。
人工智能展區(qū)
人工智能硬件解決方案|人工智能實驗室|家用機器人|餐飲機器人|迎賓機器人|擬腦機器人|教育機器人|AR/VR|虛擬現(xiàn)實|增強現(xiàn)實|智能穿戴|生物識別|指紋識別|虹膜識別|人臉識別|靜脈識別|文字識別|視網(wǎng)膜識別|神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片|智能傳感器|智能PID|專家控制器|神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器|人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)|智能搜索引擎|計算機視覺|圖像處理等。
軟件展區(qū)
操作系統(tǒng)|中間體|集成辦公套件|BIOS基礎(chǔ)輸入輸出系統(tǒng)|工具軟件與開發(fā)平臺|通用軟件|氣象|電力|通信|能源|金融|交通|醫(yī)療|教育等行業(yè)應(yīng)用軟件|財務(wù)軟件|企業(yè)資源計劃軟件（ERP）|工業(yè)輔助設(shè)計軟件（CAD/CAM）|產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理軟件（PDM）|信息技術(shù)外包|流程外包|研發(fā)外包|設(shè)計外包|工業(yè)控制|會議系統(tǒng)|全臺網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等。
智慧工地展區(qū)
智能化系統(tǒng)集成|智慧工地裝備板塊|建筑設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)|綜合布線系統(tǒng)|工人穿戴設(shè)備|企業(yè)級信息化成果|勞務(wù)信息采集及門禁一卡通系統(tǒng)|綜合項目管理信息化|環(huán)境監(jiān)測及抑塵治霾噴霧聯(lián)動控制系統(tǒng)|財務(wù)管理信息化|工地互聯(lián)網(wǎng)遠程視頻監(jiān)控系統(tǒng)|BIM技術(shù)應(yīng)用|無線能耗監(jiān)測及節(jié)能控制系統(tǒng)|工程質(zhì)量安全管理協(xié)作系統(tǒng)|工地信息化應(yīng)用|噴水降溫監(jiān)控系統(tǒng)等| 塔式起重機施工電梯設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)等。
展開 安德森：以無人機技術(shù)引領(lǐng)大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)，這是一個近年來被炒得火熱的話題。如何獲取大數(shù)據(jù)，如何使用大數(shù)據(jù)，可謂“橫看成嶺側(cè)成峰，遠近高低各不同”，眾說紛紜，莫衷一是。可穿戴設(shè)備鼻祖阿萊克斯·彭特蘭認為，可穿戴設(shè)備將成為大數(shù)據(jù)的重要收集工具。而在最近的一期百度The BIG Talk活動中，另一位大拿則給出了他的看法。
9月25日，原《連線》雜志主編、《長尾理論》作者克里斯?安德森(Chris Anderson)亮相百度百家The BIG Talk第四期活動，并發(fā)表《開放式創(chuàng)新之潮》的主題演講。
克里斯·安德森曾提出網(wǎng)絡(luò)時代的“長尾理論”：只要產(chǎn)品的存儲和流通的渠道足夠大，所謂“小眾商品”同樣能匯聚成可產(chǎn)生與“主流商品”相匹敵的市場能量。而網(wǎng)絡(luò)正好提供了這樣充足的存儲和流通渠道。
除了作為媒體人以外，克里斯?安德森同樣創(chuàng)辦了一個科技創(chuàng)業(yè)公司3D Robotics。它以“開放式創(chuàng)新”，的新模式吸引“創(chuàng)客”們共同研發(fā)。3D Robotics目前最主要的一個創(chuàng)新項目是無人機。安德森相信，無人機能夠顛覆大數(shù)據(jù)的獲取方式。
如果說“人”是大數(shù)據(jù)的一個重要來源，那么可穿戴設(shè)備就是獲取“人”的大數(shù)據(jù)的途徑。同時仍然有數(shù)之不盡的“物”在產(chǎn)生著大數(shù)據(jù)，那么如何收集它們呢？無人機，這就是克里斯·安德森的答案。
安德森說，3D Robotics做無人機并不是因為出于對飛行機器人的強烈興趣，而是因為，將傳感器放在空中，獲得的數(shù)據(jù)是前所未有的。他展示了一張從空中拍攝的舊金山海灣的圖片。他說，我們用空中的無人機拍了很多的照片，然后將它們連接起來，生成了一個高分辨率的地圖。它不僅僅是三維的，包括空中的、多維的，不僅僅是圖像的，還有信息方面的維度，還有時間方面的維度。
展開 第十五屆上海國際智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)博覽會
大數(shù)據(jù)展區(qū)
大數(shù)據(jù)金融|大數(shù)據(jù)營銷|車聯(lián)網(wǎng)|大數(shù)據(jù)健康|大數(shù)據(jù)零售業(yè)|工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及智能制造|數(shù)據(jù)存儲及服務(wù)器|網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備|數(shù)據(jù)中心設(shè)備|服務(wù)器|路由器|交換機|存儲/閃存|數(shù)據(jù)管理|數(shù)據(jù)保護|數(shù)據(jù)備份|網(wǎng)絡(luò)安全|防火墻|數(shù)據(jù)庫|光端機|大數(shù)據(jù)信息安全|大數(shù)據(jù)交易|云計算平臺|云計算適用芯片|軟件平臺開發(fā)|云計算服務(wù)解決方案等。
人工智能展區(qū)
人工智能硬件解決方案|人工智能實驗室|家用機器人|餐飲機器人|迎賓機器人|擬腦機器人|教育機器人|AR/VR|虛擬現(xiàn)實|增強現(xiàn)實|智能穿戴|生物識別|指紋識別|虹膜識別|人臉識別|靜脈識別|文字識別|視網(wǎng)膜識別|神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片|智能傳感器|智能PID|專家控制器|神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器|人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)|智能搜索引擎|計算機視覺|圖像處理等。
軟件展區(qū)
操作系統(tǒng)|中間體|集成辦公套件|BIOS基礎(chǔ)輸入輸出系統(tǒng)|工具軟件與開發(fā)平臺|通用軟件|氣象|電力|通信|能源|金融|交通|醫(yī)療|教育等行業(yè)應(yīng)用軟件|財務(wù)軟件|企業(yè)資源計劃軟件（ERP）|工業(yè)輔助設(shè)計軟件（CAD/CAM）|產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理軟件（PDM）|信息技術(shù)外包|流程外包|研發(fā)外包|設(shè)計外包|工業(yè)控制|會議系統(tǒng)|全臺網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等。
智慧工地展區(qū)
智能化系統(tǒng)集成|智慧工地裝備板塊|建筑設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)|綜合布線系統(tǒng)|工人穿戴設(shè)備|企業(yè)級信息化成果|勞務(wù)信息采集及門禁一卡通系統(tǒng)|綜合項目管理信息化|環(huán)境監(jiān)測及抑塵治霾噴霧聯(lián)動控制系統(tǒng)|財務(wù)管理信息化|工地互聯(lián)網(wǎng)遠程視頻監(jiān)控系統(tǒng)|BIM技術(shù)應(yīng)用|無線能耗監(jiān)測及節(jié)能控制系統(tǒng)|工程質(zhì)量安全管理協(xié)作系統(tǒng)|工地信息化應(yīng)用|噴水降溫監(jiān)控系統(tǒng)等| 塔式起重機施工電梯設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)等。
展開 人工智能 大數(shù)據(jù) 深度強化學(xué)習(xí)
課程安排
一、大數(shù)據(jù)概述
二、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop
三、分布式文件系統(tǒng)HDFS
四、分布式數(shù)據(jù)庫HBase
五、MapReduce
六、Spark
七、IPython Notebook運行Python Spark程序
八、Python Spark集成開發(fā)環(huán)境
九、Python Spark決策樹二分類與多分類
十、Python Spark支持向量機
十一、Python Spark 貝葉斯模型
十二、Python Spark邏輯回歸
十三、Python Spark回歸分析
十四、Spark ML Pipeline 機器學(xué)習(xí)流程分類
十五、Python Spark 創(chuàng)建推薦引擎
十六、項目實踐
培訓(xùn)目標
1.掌握大數(shù)據(jù)建模分析與使用方法。
2.掌握大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)。
3.掌握國內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)分析與BI商業(yè)智能分析解決方案。
4.掌握大數(shù)據(jù)分析在搜索引擎、廣告服務(wù)推薦、電商數(shù)據(jù)分析、金融客戶分析方面的應(yīng)用。
5.掌握主流的基于大數(shù)據(jù)Hadoop和Spark、R的大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)和實際應(yīng)用。
6.掌握基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫分布式系統(tǒng)平臺應(yīng)用，以及商業(yè)和開源的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品加上Hadoop平臺形成大數(shù)據(jù)分析平臺的應(yīng)用剖析。
7.掌握常見的機器學(xué)習(xí)算法。
來源：www.chinaai.org.cn
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銀行業(yè)9大數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用案例
實質(zhì)上，所有銀行都是基于服務(wù)的業(yè)務(wù)，因此他們的大部分活動都涉及服務(wù)元素。它包括全面及時地回應(yīng)客戶的問題和投訴，并與客戶互動。
數(shù)據(jù)科學(xué)使這一過程更好地實現(xiàn)了自動化，更準確，個性化，直接和高效，并且降低了員工時間成本。
結(jié)論
為了獲得競爭優(yōu)勢，銀行必須承認數(shù)據(jù)科學(xué)的重要性，將其融入決策過程，并根據(jù)客戶數(shù)據(jù)中獲得可操作的見解制定戰(zhàn)略。 從小型可管理的步驟開始，將大數(shù)據(jù)分析整合到您的運營模式中，并領(lǐng)先于競爭對手。
由于這種快速發(fā)展的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域以及將機器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于實際數(shù)據(jù)的能力，因此可以每天擴展此用例列表，從而獲得更多更準確的結(jié)果。
展開 數(shù)據(jù)分析和AI丨拒絕AI技術(shù)焦慮，工程領(lǐng)域AI應(yīng)用的八大技巧
</p><p><br></p><p><strong>選擇正確 AI 應(yīng)用的八大技巧</strong></p><p><br></p><p><strong>技巧 1：專注于優(yōu)化，而不是改革</strong></p><p><br></p><p>AI for Engineers 的研討會成員之一是一家跨國重型設(shè)備制造商的結(jié)構(gòu)和仿真總工程師。他強調(diào)了不要試圖過度使用AI的重要性。<strong>從優(yōu)化設(shè)計屬性以滿足客戶需求的角度考慮，而不是從徹底改變產(chǎn)品或直接實現(xiàn)組織轉(zhuǎn)型的角度考慮。</strong></p><p><br></p><p>重要的是，AI 解決方案可以幫助工程師擺脫耗時、專業(yè)知識密集且容易產(chǎn)生偏差的手動設(shè)計和評估周期。</p><p><br></p><p>研討會成員還展示了公司使用AI技術(shù)進行工程改進的巨大成果。比如說，他的團隊正從降階建模（ROM）中受益。他們通過高保真模擬，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（本質(zhì)上是一種模式識別算法）生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又反過來創(chuàng)建了一個具備人工智能的動態(tài)模型。<strong>使有限元 （FE） 模型實現(xiàn)了 16 秒內(nèi)即可求解，而不是以前的 9 小時。</strong></p><p><br></p><p><strong>技巧 2：確定你想要預(yù)測的結(jié)果</strong></p><p><br></p><p>AI 是一個模糊的術(shù)語。現(xiàn)在，當(dāng)我們談?wù)摴こ讨械?AI 時，我們通常指的是機器學(xué)習(xí)。生成式 AI （genAI） 和其他風(fēng)格的 AI 開始嶄露頭角，這些技術(shù)的差異也逐漸明顯。</p><p><br></p><p>機器學(xué)習(xí)使用算法根據(jù)樣本數(shù)據(jù)（通常稱為訓(xùn)練數(shù)據(jù)）創(chuàng)建模型，以做出決策或預(yù)測。機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而無需編程。</p><p><br></p><p>這意味著<strong>機器學(xué)習(xí)項目通常從一個簡單且關(guān)鍵的問題開始：您想預(yù)測什么結(jié)果？
展開 大數(shù)據(jù)智能決策.
針對大數(shù)據(jù)的極弱監(jiān)督性,可以充分利用多視角信息、相似領(lǐng)域信息、先驗知識等,采用大數(shù)據(jù)耦合與關(guān)聯(lián)分析、大數(shù)據(jù)與經(jīng)驗知識相融合等技術(shù)增加額外的監(jiān)督信息.三支決策[134] 體現(xiàn)了一種漸進決策的思想.我們可以設(shè)計三支聚類模型逐步地、有效地利用少量標簽信息或者領(lǐng)域?qū)＜抑R.根據(jù)數(shù)據(jù)類型與問題求解需求,采用合適的粒計算方法構(gòu)建多粒度聚類分析算法模型,也可望為大數(shù)據(jù)屬性增量式聚類帶來新的解決思路.
3.4 大數(shù)據(jù)不確定性帶來的挑戰(zhàn)
不確定性是當(dāng)前人工智能技術(shù)研究中的關(guān)鍵問題,同時也是貫穿于大數(shù)據(jù)智能決策整個過程的核心問題.目前研究較多的就是獲取大數(shù)據(jù)中的不確定性知識.然而不確定性的形式眾多,難以用統(tǒng)一的形式化方法表達,也無法憑單一的技術(shù)手段來獲取大數(shù)據(jù)中的不確定性知識.不確定性知識發(fā)現(xiàn)的研究難度大、價值高,一直是各領(lǐng)域知識發(fā)現(xiàn)研究所面臨的核心困難問題.
展開 大數(shù)據(jù)——決策樹（decision tree）
后剪枝技術(shù)的優(yōu)點是克服了“視界局限”效應(yīng)，而且無需保留部分樣本用于交叉驗證，所以可以充分利用全部訓(xùn)練集的信息。但后剪枝的計算量代價比預(yù)剪枝方法大得多，特別是在大樣本集中，不過對于小樣本的情況，后剪枝方法還是優(yōu)于預(yù)剪枝方法的。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)專題、標簽、搜索
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