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2024-1-26
如何应对当今数据和人工智能市场的不确定性
任何一直关注数据分析和人工智能(AI)市场新闻的人都知道,过去几年发生了巨大的变化。开源语言的兴起给SAS等基础分析技术带来了压力。初创企业已经烧光了现金并吸取了惨痛的教训,有时甚至没有实现可持续的商业模式。当然,生成式人工智能的快速采用,让每个人都质疑他们是否正在尽一切努力跟上竞争的步伐。总而言之,数据分析中的不确定性从未如此之多。因此,从长远角度考虑建立的分析合作伙伴关系比以往任何时候都更加重要。选择的技术是否经得起时间的考验?是否选择具有良好业绩记录的企业?从最大规模来看,成本是怎样的?随着数据使用量的增长,团队应该如何发展?当事情变得困难时。合作伙伴可以帮助我吗?这些一直是分析合作伙伴决策中需要提出的重要问题,但在当今不断变化的环境中,提前思考尤为重要。 在数据和人工智能技术中寻找什么 让我们从技术方面开始。随着市场发生如此大的变化,数据交付工作流程中的供应商越多意味着风险越大。组织需要寻找涵盖所有范围并可以从头到尾完成工作的数据和人工智能技术。在技术方面,组织需要寻找提供一切服务的企业,包括:● 数据准备● 提取、转换和加载(ETL)● 自动化、自动预测和自动特征工程● 生成式人工智能微调● 模型开发● 工作负载编排● 数据可视化● 多语言分析(包括Python、R、SQL和SAS语言)此外,当所有这些工具均由同一技术合作伙伴提供时,它们很可能会更加自然和优雅地编织在一起。这意味着不必花费一半的时间来拼凑工具,并且当数据工作者身兼数职时,他们不必从一个工具跳到另一个工具来尝试自己拼凑工作流程。最重要的是一个软件合作伙伴,它可以提供所有这些东西,以简化的工作流程提供它们,此外,以一种为拥有专业数据技能和不具备专业数据技能的人提供支持的方式提供这些东西。这样,数据团队就不必做所有事情。无代码和低代码工具使数据团队之外的利益相关者能够处理构成数据团队80%工作的小而重要的任务,同时使数据团队能够腾出时间来处理需要认真数据科学的最艰巨的项目。理想情况下,同一合作伙伴可以提供整个服务包。端到端、无缝集成、无代码到代码优先。这些都是无摩擦人工智能和强大技术合作伙伴的标志。 在数据和人工智能业务方法中寻找什么 然而,技术只是成功的一半。许多组织拥有出色的技术,但缺乏稳定性。最重要的是,在业务方面,在寻找合作伙伴来满足其数据分析和人工智能需求时,领导者和组织必须优先考虑那些具有经过验证的结果和稳定性的企业。对于当今的尖端组织来说,数据就是一切。不稳定的合作伙伴造成的干扰和沟通不畅是不可接受的延误,会危及短期和长期的成功。如果希望数据解决方案经受住时间的考验,请确保数据供应商经受住了时间的考验。此外,可以通过与拥有深厚领域专业知识和世界级客户服务良好记录的组织合作,最大限度地减少日常中的不确定性。合作伙伴应该是合作伙伴,而不仅仅是供应商。当事情变得充满挑战时,希望有人在身边提供帮助。最后,市场的不确定性意味着每个人都会担心定价和价值。优先考虑商业模式和许可系统专为客户设计的合作伙伴。
2024年-1月-26日
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2024-1-26
3D打印为什么越来越受欢迎?
3D打印为什么越来越受欢迎? 近年来,3D打印已经成为一项革命性的技术,改变了我们设计、创造和创新的方式。 曾经的小众市场现在已经演变成一种主流现象,吸引着行业、企业家和爱好者。本文将探讨3D打印日益普及背后的原因,以及为什么我们应该考虑加入这一变革之旅。1、提供更有创意的产品3D打印应用激增的主要原因之一是,其能够释放创造力。传统的制造工艺往往有局限性,使复杂的设计在生活中具有挑战性。然而,有了3D打印,唯一的限制就是想象力。无论是艺术家、设计师还是发明家,这项技术都能以前所未有的自由实现想法。2、提供具有成本效益的原型对于企业而言,3D打印为原型设计提供了一种经济高效的解决方案。在传统的制造领域,创建原型可能是一个昂贵且耗时的流程。3D打印可以实现快速原型设计,使企业能够以低成本快速迭代设计。这不仅可以加速产品开发,还可以最大限度地降低与传统原型方法相关的财务风险。3、支持大规模定制如今的消费者渴望个性化的独特产品。3D打印可以实现大规模定制,允许企业根据个人喜好定制产品,而不会影响效率。无论是定制手机壳、个性化珠宝还是定制医疗植入物,这项技术都打开了以消费者为中心的制造业新时代的大门。4、提高访问家居制造价格实惠的桌面3D打印机的兴起使制造业民主化,将其带入了爱好者和业余爱好者的家中。DIY社区蓬勃发展,个人创造了从家庭用品到实用工具的一切东西。这种可访问性不仅培养了一种赋权感,而且还推动了创新文化,因为越来越多的人尝试并为不断扩大的3D打印世界做出贡献。5、创造材料的创新进步随着3D打印的不断发展,可用于打印的材料也在不断发展。最初仅限于塑料,可打印材料的范围现在包括金属,陶瓷,甚至生物物质。这扩大了3D打印在不同行业的应用,从航空航天到医疗保健。用先进材料打印的能力正在推动可以实现的界限,使3D打印成为尖端研究和开发不可或缺的工具。6、减少环境影响传统的制造工艺常常导致大量的材料浪费。另一方面,3D打印是一种增材制造工艺,一层一层地构建物体。这种增材方法最大限度地减少了浪费,使3D打印成为一种更环保的选择。此外,按需印刷的能力减少了大规模生产和库存过剩的需求,进一步促进了可持续发展。7、提高医疗保健水平医疗保健行业已经接受了开放式3D打印。从创造患者特有的植入物,到为手术计划制作真实的解剖模型,D打印正在彻底改变医疗保健。这项技术能够产生复杂和定制的医疗解决方案,有可能改善患者的治疗效果,并降低医疗保健服务的成本。随着3D打印继续其上升轨迹,其所呈现的机会似乎是无限的。无论是希望简化原型制作流程的企业家、渴望探索创造力新维度的艺术家,还是寻求个性化产品的消费者,3D打印都提供了创新途径。这项技术的日益普及证明了其变革潜力,通过加入,将自己置于一场革命的最前沿,这场革命正在重塑我们在现代世界的构想和创造方式。拥抱未来,拥抱3D打印。
2024年-1月-26日
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互联
2024-1-26
LAN与WLAN:连接有线和无线世界
LAN与WLAN:连接有线和无线世界 局域网(LAN)和广域网(WLAN)是数字基础设施的基础,影响着从IT项目管理企业到无线网络设计的无缝部署的一切。本文旨在探讨局域网和广域网的细微差别、优势和用例。 局域网(LAN) 随着IT解决方案提供商和IT项目管理企业的蓬勃发展,LAN与WLAN成为中心舞台。LAN采用物理电缆和先进的网络设备,无缝连接指定地理区域内的设备。 LAN优点: 可靠性:作为IT项目管理企业的一项基本要求,LAN提供了不受干扰的稳定连接。 速度:LAN提供了一致和快速的数据传输速率,其在这方面优于WLAN。 安全性:对于IT中的物体安全至关重要,LAN本身就提供了一个强大的保护层,防止外部拦截。 低延迟:网络化访问控制系统的理想之处在于,LAN确保了实时数据传输应用中至关重要的低延迟性能。 LAN示例: 托管无线网络:将LAN与托管无线网络集成在一起,是提供IT解决方案的标准做法。 零售IT解决方案:LAN在零售IT解决方案的基础上找到了应用,确保了安全和高速的连接。 IT项目管理:对于IT项目管理企业而言,LAN是一个基石,可以实现无缝协作和数据传输。 广域网(WLAN) 相比之下,WLAN是技术部署和无线网络设计的资产,其利用Wi-Fi或其他无线协议来建立网络,而不受物理电缆的限制。 WLAN优点: 流动性:对于零售IT解决方案和托管无线网络而言,WLAN提供了无线连接自由和无限制的设备移动。 可访问性:WLAN对于IT服务工作人员而言,是理想的选择,其能连接各种设备,如智能手机、笔记本电脑和平板电脑。 易于安装:简化技术部署环境,建立WLAN通常比部署LAN布线更直接、更经济。 可扩展性:对于IT项目管理企业,WLAN可以毫不费力地扩展以容纳额外的设备,并通过添加接入点扩展覆盖范围。 WLAN示例: WiFi企业解决方案:对于现代IT服务而言,至关重要的是,WLAN构成了Wi-Fi网络的基础,连接设备不受物理连接的限制。 网络访问控制:WLAN是一个重要的应用,有助于在各个部门建立有效的网络访问控制系统。 无线网络设计:WLAN在无线网络的设计中发挥着关键作用,为各种IT解决方案提供无缝连接。 选择正确的IT服务网络 考虑到IT环境,有线与无线的偏好、成本影响、覆盖需求和安全考虑等因素应该指导决策过程。 有线与无线:IT项目管理企业可能更喜欢LAN的可靠性,而WLAN提供了灵活性和流动性,这对移动工作人员至关重要。 成本影响::在IT服务行业,LAN的前期成本可能较高,但在安装方面,WLAN通常更具成本效益。 覆盖需求:零售IT解决方案和托管无线网络可能受益于WLAN覆盖广泛领域的能力。 安全考虑:LAN为在IT中需要强大的物理安全性的应用提供了一个固有的安全选项,而WLAN需要额外的安全措施。 总结 LAN和WLAN在技术部署中都发挥着至关重要的作用。LAN提供稳定的高速有线连接,而WLAN提供现代IT解决方案所需的移动性和可访问性。两者之间的决定取决于具体需求、预算考虑和业务环境。全面了解LAN和WLAN的差异和优势,确保做出符合IT服务独特需求的明智决策。
2024年-1月-26日
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互联
2024-1-26
智能出行成功之路:机遇与挑战
智能出行这个术语激发了城市规划者、工程师和城市居民的想象力。 这是一种新的交通方式,利用技术提供更高效、可持续和用户友好的移动解决方案。 智能出行成功的核心目标是解决城市出行的挑战,减少交通拥堵和二氧化碳排放,同时提高用户的安全性和便利性。与传统交通系统不同,智能出行以个人用户为中心。 它提供个性化和灵活的移动服务,以满足独特的需求和偏好。借助人工智能、物联网、大数据分析等先进技术,智能出行解决方案提供实时信息、优化路线、连接各种交通方式,让出行体验更顺畅、更愉快 。 智能出行的关键组成部分 智能交通系统(ITS)智能交通系统 (ITS) 将传感器、通信网络和数据分析等技术集成到交通基础设施中,以监控和管理交通流量、减少拥堵并增强道路安全。ITS 提供实时交通信息,使驾驶员能够做出明智的决策并避开拥堵的路线。 此外,它还通过动态交通信号控制、智能停车管理和自动收费来支持交通基础设施的高效利用。联网车辆联网车辆配备了互联网接入,使它们能够与车内和车外的其他设备共享数据。 这种连接通过提供实时路况更新、路线建议和车内娱乐来增强驾驶体验。联网车辆不仅仅为驾驶员提供便利,还为驾驶员提供便利。 它们还增强了安全性。 凭借防撞系统和自动紧急呼叫等功能,联网车辆可以帮助预防事故并挽救生命。共享出行服务共享单车、共享汽车、网约车等共享出行服务为城市居民提供了灵活、实惠的交通选择。 它们减少了对私家车拥有量的需求,从而减少了交通拥堵并降低了碳排放。共享出行服务不仅有利于环境,而且有利于环境。 它们还促进社会公平。 通过提供负担得起且便捷的交通选择,它们使城市对所有居民来说更加宜居和包容,无论他们的收入水平或身体能力如何。电气化由于消费者成本的降低和电池技术的进步,电动汽车 (EV) 正在迅速成为道路上的常见景象。 电动汽车尾气零排放,有助于减少空气污染和应对气候变化。此外,电气化与智能出行的其他组成部分密切相关。 例如,电动汽车可以集成到共享移动服务中,提供绿色和可持续的交通选择。 此外,联网车辆的兴起使得智能充电解决方案成为可能,从而优化充电过程并减轻电网压力。自动驾驶汽车自动驾驶汽车 (AV) 使用传感器、摄像头和人工智能进行导航和操作,无需人工干预。 多家汽车制造商正处于开发的高级阶段,但全自动驾驶在大多数国家仍然是非法的。 未来,自动驾驶汽车可能会彻底改变旅行体验,让旅程更安全、更高效、更舒适。除了个人交通之外,自动驾驶汽车还有潜力改变公共交通、物流和城市规划。 它们可以集成到共享移动服务中,提供全天候的交通选择。此外,自动驾驶汽车的兴起可以释放目前用于停车的城市空间,为更多的绿地和行人友好区域铺平道路。 智能移动解决方案的 5 大优势 以下是智能出行改变现代城市的几种方式:#1:减少交通拥堵智能出行解决方案可以显着减少城市的交通拥堵。 通过优化交通流量和推广共享出行服务,它们减少了道路上的车辆数量,使我们的旅程更快、更顺畅。联网汽车技术以及未来的自动驾驶汽车可以带来更好的交通管理和更有效地利用道路基础设施。#2:降低碳排放智能出行在应对气候变化方面也发挥着至关重要的作用。 促进电气化和交通基础设施的高效利用有助于减少交通运输的碳排放,这是导致全球变暖的主要因素之一。此外,共享出行服务减少了对私家车拥有量的需求,从而减少了城市的排放并清洁了空气。#3:增强安全性安全是智能出行的一个关键优势。 ITS 和联网车辆等技术可以通过提供实时交通信息和先进的安全功能来帮助预防事故。 此外,自动驾驶汽车和驾驶员辅助技术的兴起可以进一步提高安全性,因为它们消除了人为错误,而人为错误是道路事故的主要原因。#4:为用户和城市节省成本智能出行可以为用户和城市带来大量成本节约。 对于用户来说,共享出行服务提供了负担得起的交通选择,降低了汽车拥有成本。对于城市来说,智能移动解决方案可以更有效地利用交通基础设施,降低维护和升级成本。#5:改善城市规划和土地利用最后,智能交通可以改变城市规划和土地利用。 共享出行服务以及未来自动驾驶汽车的兴起可以减少对停车位的需求,从而腾出城市空间用于绿地、行人友好区和其他社区设施。此外,智能出行数据可以提供有关出行模式和行为的宝贵见解,支持基于证据的城市规划和政策制定。 实施智能出行的挑战 虽然智能出行前景广阔,但它需要大量投资和巨大努力来实施。 以下是主要挑战:基础设施开发和改造许多城市的交通网络目前的状况还远远没有做好数字化改造的准备。 现有系统需要进行重大升级或彻底检修才能纳入必要的技术。例如,电动汽车使用的扩大需要广泛的充电站网络,这需要仔细的规划和大量的投资。 同样,共享出行服务需要分配专门的停车位和运营区域、城市与交通供应商之间的合作以及对车辆分配和使用的严格监管。法律和监管障碍接下来的挑战是众多的法律和监管障碍。 鉴于智能移动解决方案的新颖性,许多国家缺乏全面的监管框架来管理其使用。 这导致了法律环境的模糊性,可能会阻止投资者和企业采用。例如,使用无人机进行送货或客运会引发有关空域监管、安全标准和事故责任的问题。同样,自动驾驶汽车也引发了关于发生事故时的法律责任的争论。 因此,政府必须制定明确和支持性的法规来促进智能出行。隐私和安全问题智能移动带来了大量数据。 虽然这些数据对于改善服务和用户体验非常宝贵,但它也带来了重大的隐私和安全问题。 数据泄露和个人信息滥用的风险对许多潜在用户来说是一个巨大的威慑。此外,智能移动系统的互联性质增加了其遭受网络攻击的脆弱性。 泄露可能会导致大范围的破坏,危及生命。 因此,确保稳健的数据安全措施和透明的数据处理实践对于智能移动的成功至关重要。公众接受度和采用障碍从传统交通方式向技术驱动的解决方案的转变需要思维和行为的重大转变。人们对自动驾驶汽车或无人机等新技术的可靠性和安全性存在重大担忧。 此外,数字素养和可及性也可能构成障碍,特别是对于老年人或贫困社区的人来说。 因此,建立信任和包容性对于推动公众采用至关重要。与现有运输系统集成最后,将智能移动解决方案与现有交通系统集成是一项重大挑战。 智能出行并不是要取代传统的交通方式,而是通过技术对其进行增强,以创建无缝、高效和可持续的网络。这种整合需要各个利益相关者之间的协调——从政策制定者和技术提供商到交通运营商和最终用户。 它还需要开发可互操作系统和标准,以确保不同解决方案之间的顺利数据交换和兼容性。 智能出行采用的最佳实践 #1:以交通用户为中心在采用智能移动出行方面,以用户为中心的方法是关键。 最终目标应该是改善所有用户的旅行体验——无论他们是日常通勤者、偶尔旅行者还是物流服务提供商。这种方法涉及了解不同用户组的需求和偏好,让他们参与规划过程,并设计易于使用且可供所有人访问的服务。 它还强调了用户教育和参与对于推动采用和鼓励负责任的使用的重要性。#2:解决数据隐私和安全问题考虑到与智能移动相关的隐私和安全问题,采用强有力的数据保护措施至关重要。 这包括加密数据、采用先进的网络安全解决方案以及定期更新系统以抵御潜在威胁。此外,数据处理实践的透明度有助于建立用户信任。 这意味着要传达收集哪些数据、如何使用数据以及与谁共享数据。 它还涉及为用户提供对其数据的控制权并尊重他们的隐私偏好。#3:全面规划智能出行举措智能移动的采用需要全面的规划,考虑到许多因素——从基础设施开发和监管合规性到用户参与和系统集成。 此类规划应足够灵活,以适应技术进步和不断变化的用户需求。此外,试点项目可以成为测试新技术、识别潜在问题以及在全面实施之前收集用户反馈的宝贵工具。 它们还可以帮助建立公众支持并展示智能移动的好处。#4:优先考虑可持续性向智能移动的转变提供了优先考虑可持续发展的绝佳机会。 这意味着选择能够减少碳排放、提高能源效率并尽量减少对环境影响的解决方案。例如,鼓励使用电动汽车或共享出行可以显着减少污染。 同样,智能交通管理系统可以帮助减少拥堵并提高燃油效率。优先考虑可持续发展不仅有利于环境,还可以提高城市的宜居性和吸引力。#5:促进共享出行最后,促进共享出行是加速向智能出行转变的最佳实践。 汽车共享、拼车或自行车共享等共享出行解决方案可以提高交通效率、减少车辆拥有量并缓解拥堵。然而,为了共享出行的成功,确保经济性、便利性和安全性非常重要。 这可以通过创新的商业模式、与公共交通运营商的合作以及使用技术来促进预订、支付和路线规划来实现。
2024年-1月-26日
522 阅读
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互联
2024-1-26
电信和边缘计算的融合如何重新定义网络智能
在快速变化的技术世界中,电信和边缘计算的融合是创新的体现,极大地重新定义了我们感知和使用网络智能的方式。这两个技术基础以超越传统界限的方式协同工作,不仅提供更快的通信,而且还为各个行业开辟了新的机遇。凭借其在实时数据处理、安全性和隐私方面无与伦比的优势,这种改变游戏规则的合作伙伴关系正在重新定义网络智能的定义。由于这种融合,全球通信速度加快,制造、医疗保健和其他领域的新应用正在开发。电信和边缘计算的无缝融合不仅是一项技术进步,而且代表着一种范式变革,开创了智能和互联的新时代。 电信和边缘计算:理解 这种融合的两个主要要素是电信和边缘计算,以更好地理解其影响。全球连接网络的基础是电信。另一方面,边缘计算通过处理更接近源的数据来降低延迟并改善实时决策。由于这两个因素的结合,一种全新的网络范式正在出现。快速提高的连接速度是电信和边缘计算融合的直接优势之一。延迟问题常常导致传统网络架构难以实时提供数据。然而,电信网络与边缘计算的融合正在促进超快速和低延迟的通信,从而使计算更接近用户或设备。这种速度的提高对许多不同的企业产生了革命性的影响。几乎实时传输和处理数据的能力为制造和医疗保健的进步打开了大门,例如远程手术、工业设施的预测性维护,以及可以做出明智决策的自动驾驶车辆。因此,融合的目标是利用以前受通信延迟限制的创新应用的可能性。 增强决策的智能优势 通过在本地处理和分析数据,边缘计算减少了将所有内容传输到集中式云的需要。这被称为智能边缘概念。这种本地处理能力使实时分析成为可能,从而实现更快、更明智的决策。在需要快速决策的情况下,例如无人驾驶汽车或智能城市,智能边缘改变了游戏规则。此外,由于其一致的连接性,电信网络对于保持智能优势至关重要。随着越来越多的设备联网,电信基础设施作为将智能边缘生态系统粘合在一起,发挥着越来越重要的作用。边缘计算和电信之间的这种合作,使企业和部门能够在不牺牲连接性的情况下实施需要实时数据处理的应用。 增强的安全性和隐私性 通过边缘计算和电信的结合,引入了一种去中心化的数据处理方法。边缘计算将处理负担分散在多个边缘节点之间,作为仅依赖集中式数据中心的替代方案。通过降低与单点故障相关的风险,这种去中心化模型使敌对实体更难以危害整个网络,从而提高了安全性。此外,融合通过允许本地数据处理来赋予隐私优先权。敏感数据或个人数据可能仍靠近源头,从而无需进行大规模数据传输。这符合隐私法,并让用户放心,因为在处理数据时安全性和机密性是优先考虑的。 未来的前景和挑战 边缘计算和电信的结合加速了创新。随着5G网络的普及,革命性应用的可能性也随之增加。随着物联网(IoT)和增强现实体验的日益普及,未来前景一片光明。它承诺建立一个互联的生态系统,让信息轻松流动,智能边缘设备成为我们日常生活的一部分。然而,伟大的创新也需要克服障碍。因此,必须充分考虑安全问题、协议标准化以及保证各种设备和网络之间的兼容性。为了克服这些障碍并确保无缝过渡到融合电信和边缘计算时代,行业参与者、政策制定者和技术开发商之间的合作至关重要。 总结 电信和边缘计算的融合是一股正在改变网络智能环境的革命性力量,而不仅仅是技术合作伙伴关系。我们向无缝连接的世界、即时决策、无限发明和更快通信的过渡都是通过智能边缘功能、改进的安全性和隐私保护来实现的。因此,我们在探索互联世界的同时,需要留意问题,抓住这种融合对社会、商业以及我们对互联世界的看法所带来的巨大潜力。
2024年-1月-26日
593 阅读
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主机
2024-1-26
为什么在教育中使用人工智能
为什么在教育中使用人工智能 作为教师的助手和学生的向导,教育中的人工智能可以改变整个教育行业。其允许老师和学生在需要的时候提取有用的信息,还有其他一些好处。 一般而言,一个教室里学生和老师的比例相对较高,有时,一个老师管理和给予所有学生同样的关注是很困难的。在教育中,AI可以充当教师的助手,并在各个领域提供帮助。技术在各个领域都在进步,并被证明是一个巨大的好处。教育就是这样一个行业。预计到2030年,人工智能在教育领域的总体市场将达到257亿美元。孩子们的脑袋是充满好奇的,会问一些甚至人类有时无法正确回答的问题。为了满足这种好奇心,教育领域的人工智能可以在其需要的时候成为解决方案。人工智能在教育中的应用教育领域的人工智能具有优化教与学的能力。其将使教师和学生都能发展和提高技能。以下是人工智能在教育领域的一些好处。1、任务自动化有一些任务,如计划、评分和课程安排,占用了教师大量的时间。这增加了教师的工作量,减少了在课堂上教学的时间和能力。通过自动化这些手动工作,教师可以腾出时间,专注于其核心能力,比如教学和帮助有特殊需要的学生。2、课程的个性化通过了解学生的学习偏好、学习速度和知识程度,人工智能可以推出个性化的课程,以帮助满足学生的需求,增强和简化其学习体验。对于教师而言,手动完成同样的任务可能会很耗时,但人工智能可以提供帮助,简化课程的个性化。3、查询解决方案人工智能聊天机器人可以访问整个学校的知识库。聊天机器人可以回答任何重复性或一般性的问题,而无需教师的干预。这有助于加快学生消除疑虑的过程,使其能够继续学习,而不会受到自己或老师的干扰。将人工智能融入教育中,教师可以为学生提供个性化的学习,这有助于提高学生的知识水平,也有助于孩子按照自己的节奏学习。学生也有机会快速解决任何问题,而不是依靠教师来回答问题。在教育中部署人工智能可以让学生更好、更快地学习,并通过自动化手动任务帮助教师减少工作量。从演示到虚拟现实,技术将为教育领域带来许多进步。在教育中使用人工智能有多个潜在的好处,除以上所述的,还有: 实时反馈:人工智能系统能够提供实时反馈,帮助学生更好地理解其错误并纠正学习路径。这样的反馈有助于加强学习效果,提高学生的学习动力。 资源优化:通过分析大量的学习数据,人工智能可以帮助教育机构更好地了解学生的需求和趋势,从而更有效地分配教育资源和制定更合理的教学计划。 教学辅助工具:人工智能可以为教育者提供丰富的教学辅助工具,如虚拟实验室、在线模拟等,以提高实际教学的质量。 自适应评估:基于人工智能的评估工具可以更准确地评估学生的能力和理解水平,而不仅仅是依赖传统的标准化测试。这有助于更全面地了解学生的学术表现。 增强教育体验:利用虚拟现实、增强现实等技术,人工智能可以创造更具吸引力和互动性的学习环境,提高学生对学习的兴趣。 节省时间和成本:自动化和智能化的教育工具可以节省教育机构和教育者的时间,并降低教育成本。 总之,人工智能在教育领域的应用有助于提高教育的效果,促进学生的个性化发展,使教育更具效率和创新。然而,也需要注意平衡技术的使用,确保人文关怀和人际交往仍然是教育的核心价值。
2024年-1月-26日
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互联
2024-1-26
IDC:2023年全球二手手机出货量超过3亿部,市场规模647亿美元
2024012516493566728.... IDC最新统计数据表明,全球二手智能手机2023年的出货量为3.094亿部,与2022年的2.826亿部相比增长了9.5%。从这个角度来看,如果假设二手市场是由一家智能手机制造商组成的话,那么该公司将会成为世界上最大的智能手机制造商。二手智能手机的出货量持续增长也在预测之中。IDC预计,到2027年,全球二手智能手机出货量将达到4.311亿部,复合年增长率(CAGR)为8.8%。相比之下,IDC发布的全新智能手机市场的数据表明,2023年出货量下降了3.2%。 旗舰二手手机受欢迎 随着交易量的增加,二手智能手机市场的规模也在增长。IDC预测,到2027年,其规模将从今年的647亿美元上升到1097亿美元。然而,以上提到的8.8%的复合年增长率明显低于2023年9.5%的增长率,这表明这一市场的发展并非一帆风顺。IDC表示,二手智能手机市场存在库存问题。如今旗舰智能手机的受欢迎程度和高昂的价格意味着人们持有的时间更长——通常超过40个月。而二手手机市场的主要驱动力之一是消费者喜欢以折扣价买到旗舰产品。IDC全球季度手机发展跟踪研究经理AnthonyScarsella表示,“尽管2023年的增长将近10%,但由于库存不足,二手手机市场正显示出放缓的迹象。”他表示:“随着大多数成熟市场的更新率不断提高,库存不足仍是手机经销商面临的最大挑战。由于客户长期持有手机,高端手机市场仍然稀缺,二级手机零售商因此渴望加大库存。” 高端手机换机周期拉长 事实上,和二手手机市场一样,高端手机市场也比较活跃。CounterpointResearch在本月早些时候发布的数据表明,2023年全球高端手机市场的销量同比增长了6%。这些手机的批发价通常达到600美元以上。在这一市场领域,售价超过1000美元的超高端手机预计将占到总销量的三分之一以上。同样,这与更换周期有关。CounterpointResearch认为,人们愿意花更多的费用来购买能够使用更长时间的手机。总而言之,这表明了一种普遍的看法,即与一年前或更老的智能手机相比,新款智能手机的功能是渐进式改进,而不是革命性的改进。手机制造商试图通过折叠屏等创新重新激起人们的购买兴趣,但统计数据表明,这些创新尚未对出货量产生重大影响。从高通最新推出的芯片组来看,今年的主题似乎是利用人工智能让智能手机变得更加智能。这可能会重新吸引潜在客户的兴趣,但从IDC的统计数据来看,精明的投资者认为消费者将会继续购买价格更低的二手手机。
2024年-1月-26日
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互联
2024-1-26
数据科学为现代企业带来什么好处?
在当今快速变化的商业环境中,企业必须利用数据来保持竞争力。仅仅依靠直觉和过去的经验已经不够了。企业正在拥抱数据科学,因为它能够从大型数据集中提取有影响力的见解,以指导战略决策。这个多功能领域提供了众多优势来帮助企业适应、创新和繁荣。为了跟上市场转型的步伐,领导者必须采用数据驱动的方法来了解客户、优化运营并规划未来增长。数据科学家培训为专业人员提供利用数据科学力量的技能。这一优势确保企业拥有称职的专家,他们可以最大限度地发挥数据驱动决策的优势,实现可持续增长。在本文中,我们将探讨数据科学为现代企业带来的显著优势。 知情决策 在数据科学的推动下,明智的决策代表了从传统的基于直觉的方法,到以综合分析为支持的战略选择的变革性转变。通过利用大量数据集,企业可以对过去的趋势和实时动态有细致入微的了解,使高管能够做出有根据的决策,并提高成功的可能性。数据科学通过从可供他们使用的海量信息中提取有意义的模式、相关性和见解,赋予决策者权力。对历史数据进行剖析,以辨别趋势,帮助预测未来的情景和挑战。另一方面,实时数据提供了动态视角,使企业能够迅速适应不断变化的市场条件。这种方法用系统的、基于证据的方法取代了它,最大限度地减少了对直觉和轶事证据的依赖。知情决策不仅仅涉及数据收集,还涉及对信息进行解释和情境化,以提取可操作的情报。无论是发现未开发的市场机会、优化运营流程还是降低风险,数据驱动的决策都是企业在当今动态和复杂的商业环境中追求敏捷性、竞争力和持续增长的基石。 增强客户理解 通过数据科学增强客户理解标志着企业与受众联系方式的变革。通过利用数据分析,企业可以深入了解客户的行为、偏好和互动,详细描绘客户的画像。这超越了表面的人口统计数据,深入研究了个人购买模式、在线参与和反馈的复杂性。数据科学使企业能够以传统方法无法达到的精确度识别趋势、识别相关性并预测未来的客户行为。这种全面的理解使组织能够定制其产品、服务和营销策略,以无缝地满足客户的期望。从个性化推荐到有针对性的营销活动,企业可以创造更有意义、更相关的客户体验。此外,数据驱动的洞察力可以促进主动决策,使企业能够预测并快速响应不断变化的客户需求。这种加深的理解可以建立信任、提高客户满意度并培养长期忠诚度。从本质上讲,增强客户理解是现代商业环境中的一项战略要务,在现代商业环境中,个性化和定制的交互是在拥挤的市场中脱颖而出,并培养持久的客户关系的关键。 个性化的客户体验 个性化客户体验代表了数据科学的变革性方面,企业利用个人客户数据来创建在个人层面产生共鸣的定制交互。该策略超越了一般的营销方法,承认并响应每个客户的独特偏好、行为和需求。数据科学使企业能够分析大量数据集,包括购买历史记录、在线行为和人口统计信息。通过了解这些复杂的细节,公司可以制作个性化的营销信息,根据过去的偏好推荐产品,并提供定制服务。这不仅提高了客户满意度,还培养了联系感和忠诚度。个性化客户体验的实施延伸到各个接触点,从有针对性的电子邮件活动和个性化网站内容到定制促销和产品推荐。 运营效率和成本降低 数据科学是提高企业运营效率和降低成本的催化剂。企业可以通过仔细检查内部流程和工作流程来识别阻碍生产力的低效、冗余和瓶颈。在数据驱动的见解的支持下,对运营的全面了解使企业能够做出战略决策来简化流程。通过仔细检查企业中的工作流程,可以发现需要改进的领域,从而为提高生产力铺平道路。数据科学有助于精确的资源分配,确保人员、时间和资产得到最佳利用。这种优化不仅可以最大限度地减少浪费,还可以提高整体生产力。此外,准确预测需求的能力有助于库存管理,防止库存过多或缺货,从而降低持有成本和潜在损失。此外,数据科学可以实时监控性能指标,从而快速识别和纠正运营问题。这种敏捷性在快速变化的业务环境中特别有价值,可以培养适应性和响应能力。 风险管理和欺诈检测 风险管理和欺诈检测是商业领域的关键支柱,而数据科学在强化这些防御方面发挥着关键作用。通过先进的分析和机器学习算法,数据科学使企业能够主动识别和降低风险,同时增强欺诈检测能力。在风险管理中,数据科学使组织能够分析大量数据集,以识别可能表明潜在风险的模式和异常情况。通过利用历史数据和实时信息,企业可以评估各种风险的可能性和影响,从而做出明智的决策。这种方法不仅可以保障财务稳定,还可以确保合规性并保护企业的声誉。另一方面,欺诈检测依赖于数据科学检测交易和活动中异常模式和行为的能力。机器学习模型可以不断学习并适应新的欺诈策略,从而针对不断变化的威胁提供动态防御。这种积极主动的态度不仅可以最大限度地减少财务损失,还可以通过确保安全交易来增强客户的信任。通过数据科学进行风险管理和欺诈检测,共同打造强大的屏障,抵御不可预见的挑战,使企业能够在不断变化的复杂环境中充满信心地运营。 市场趋势分析 市场趋势分析是数据科学的重要组成部分,涉及对特定行业或市场内的模式、变化和发展的检查和解释。该分析过程依赖于全面的数据集来发现有价值的见解,为企业的战略决策提供信息。通过市场趋势分析,企业可以识别消费者行为、偏好和购买习惯的新兴模式。这包括认识到某些产品或服务的受欢迎程度、需求变化以及经济变化或技术进步等外部因素的影响。通过密切监控这些趋势,企业可以预测市场动态,从而能够主动调整其战略和产品。 结论 总之,将数据科学融入现代商业可以带来很多好处。它鼓励卓越的客户洞察和数据驱动的决策。数据科学还可以有效缓解风险并提高运营效率。采用以数据为中心的策略可确保企业能够适应不断变化的商业环境。这使他们在当前的经济环境中处于有利的竞争地位。只要企业坚持利用数据科学,他们就拥有无限的创造力、扩张和持久繁荣的潜力。简而言之,数据科学对于当今的商业成功非常重要。
2024年-1月-26日
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2024-1-26
多省出台数字政府相关政策 释放了哪些重点
多省出台数字政府相关政策 释放了哪些重点 随着科技的快速发展,数字政府建设驱动数字经济发展和数字社会建设,还有助于营造良好的数字生态。在这一背景下,加快推进政法智能化建设显得尤为重要。 国务院关于加强数字政府建设的指导意见 2022年06月23日,国务院关于加强数字政府建设的指导意见,提出,到2035年,与国家治理体系和治理能力现代化相适应的数字政府体系框架更加成熟完备,整体协同、敏捷高效、智能精准、开放透明、公平普惠的数字政府基本建成,为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。到2025年,与政府治理能力现代化相适应的数字政府顶层设计更加完善、统筹协调机制更加健全,政府数字化履职能力、安全保障、制度规则、数据资源、平台支撑等数字政府体系框架基本形成,政府履职数字化、智能化水平显著提升,政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化取得重要进展,数字政府建设在服务党和国家重大战略、促进经济社会高质量发展、建设人民满意的服务型政府等方面发挥重要作用。 山西 近日,《山西省数字政府建设规划(2023-2025年)》(以下简称《规划》)印发,提出到2025年底,实现100%高频政务服务事项全省无差别受理和同标准办理,信息系统自主可控率达到80%,形成全方位、立体化的安全保障防护体系。《规划》明确了由两个统一服务门户、六大数字化履职能力体系、“五个一”数字基础底座、三大制度规则保障体系等共同组成的“2653”全省一体化数字政府体系。 贵州 贵州省人民政府印发的《贵州省关于加强数字政府建设实施方案》提出,推进线上线下融合的社会治理应用,加快推进政法智能化建设,完善“大应用、大数据、大平台”智慧政法体系,拓展“天网工程”“雪亮工程”覆盖范围。推进智慧消防物联网数据平台建设。完善应急指挥“一张图”,提升应急监测、预警、指挥调度能力。还提出,到2025年,全省一体化数字政府基础底座更加坚实,安全保障更加有力,制度规则更加协调,重点领域数字化履职能力显著提升,在服务重大战略、促进高质量发展、建设人民满意的服务型政府等方面发挥重要作用。到2035年,基本建成“一体协同、数智赋治、以人为贵”的现代化数字政府,总体建设水平持续保持在全国第一梯队,有效驱动我省数字化转型发展。 浙江 2022年11月,杭州市人民政府印发《杭州市深化数字政府建设实施方案》,《方案》提出,到2025年,在全省率先实现政府履职核心业务数字化全覆盖,数字政府体系架构更加完善,“系统+跑道”推进机制更加成熟,“平台+大脑”数据底座支撑更加有力,“重大改革+重大应用”的创新实践更具推广性,创新一批具有杭州辨识度和全国、全省影响力的标志性成果,在全省率先建成高水平的“掌上办事之城”“掌上办公之城”“掌上治理之城”。到2035年,在全省率先形成与数字变革时代相适应的生产方式、生活方式和治理方式,高水平建成“整体智治、唯实惟先”的现代政府,为打造世界一流的社会主义现代化国际大都市提供有效支撑。 山东 2023年1月底,山东省印发《山东省数字政府建设实施方案》,《方案》提出,到2025年,全面建成高效协同的施政履职数字化工作体系,实现机关办公“一网协同”、政务服务“一网通办”、社会治理“一网统管”、政府决策“一网支撑”。到2035年,与国家治理体系和治理能力现代化相适应的数字政府体系更加成熟完备,数字政府建设水平位居全国前列,全面引领数字经济、数字社会、数字生态发展,为基本建成新时代现代化强省提供强劲动力和有力支撑。 广东 2023年6月,广东省政府印发《关于进一步深化数字政府改革建设的实施意见》,明确高质量推进广东数字政府2.0建设。近期目标是到2025年,与政府治理能力现代化相适应的数字政府顶层设计更加完善,“穗好办”政务服务总门户、“穗智管”城市智治中枢、数字安全运营中心安全保障核心作用充分发挥,数字政府集约化建设水平大幅提高,基础支撑和公共支撑能力不断巩固,制度保障水平全面强化,数据资源核心要素作用不断彰显,政府履职数字化、智能化水平显著提升,赋能实体经济作用凸显,数字政府、数字经济、数字社会、数字生态加快实现协同发展,数字政府建设走在全国前列,成为超大城市数字化治理新范例。远景目标是到2035年,与城市治理体系和治理能力现代化相适应的数字政府体系框架更加成熟完备,数字政府建设相关产业集群规模全国领先,以数字经济为引领的国际一流智慧城市基本建成,经济社会发展实现数字化转型,为广州市在推进中国式现代化建设中走在前列提供有力支撑。 河北 2023年4月,河北省印发《河北省人民政府关于加强数字政府建设的实施意见》,该《意见》提出,到2025年,数字政府顶层设计基本完善,协调推进机制不断健全,应用成效基本显现。经济调节、市场监管、社会管理、公共服务、生态环境保护、政务运行、政务公开等政府履职领域业务基本实现数字化、智能化。到2035年,以数据要素驱动的现代化数字政府体系更加成熟完备,治理体系和治理能力现代化水平显著提升,整体协同、敏捷高效、智能精准、开放透明、公平普惠的数字政府基本建成。数智化时代,相关部门不断推动政府部门的数字化转型,提高政务服务水平,为经济社会发展提供有力支撑。
2024年-1月-26日
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行业
2024-1-26
大数据对业务决策的变革性影响
在快节奏且不断发展的现代商业环境中,数据的作用发生了翻天覆地的变化。大数据的出现不仅迎来了数据量空前的时代,而且从根本上改变了企业决策的方式。本文深入探讨了大数据对业务决策的深远影响,重点介绍了其影响、优势以及数据驱动范式的演变。 大数据的重要性 信息洞察:大数据可以提供深入的信息洞察,通过分析海量数据,可以发现隐藏在数据背后的模式、趋势和关联关系。这有助于做出更明智的决策,优化业务流程,提高效率。创新和竞争力:通过对大数据的分析,企业可以发现新的商机、产品创新和市场趋势,从而在竞争激烈的市场中保持竞争力。大数据的有效利用可以促使企业更灵活地适应市场变化。个性化服务:大数据分析可以帮助企业更好地了解客户需求和行为,实现个性化的服务和产品定制。这有助于提高客户满意度,加强客户忠诚度。预测和预防:大数据分析可以用于预测未来趋势和行为,帮助企业提前做好准备。在某些领域,大数据还可以用于预防事故和风险,提高安全性和可靠性。医疗和科学研究:在医疗领域,大数据分析可以用于疾病预测、基因研究等方面,有助于提高医疗水平。在科学研究中,大数据分析可以帮助科学家更好地理解自然现象,推动科学发展。社会影响和政策制定:大数据分析对于社会问题的研究也很重要,可以用于制定更有效的政策和解决社会问题。例如,通过分析城市的交通流量和人口分布,可以优化城市规划和交通系统。企业决策支持:大数据分析为企业提供了更全面的信息基础,有助于领导层做出更明智、基于数据的决策。这有助于降低决策的风险,并提高业务的成功率。 大数据对业务决策的变革性影响 数据驱动决策的兴起 商业决策主要基于直觉和感觉的日子已经一去不复返了。数据可用性的激增带来了一个新时代,在这个时代,决策越来越多地基于数据驱动的见解,许多平台已经开始利用数据来吸引客户进入他们的在线平台。大数据以其数量、速度和多样性为特征,已成为企业应对当代商业环境复杂性的基石。 提高准确度和精度 利用大数据进行决策的最重要优势之一在于能够提高准确性和精确度。传统的决策往往需要处理有限的数据集,从而导致结果不佳。大数据分析使企业能够筛选大量信息、识别模式并做出更准确的预测。这在财务预测、风险管理和供应链优化等领域尤其重要。 释放客户洞察力 了解客户从未如此重要,大数据是解锁有价值的客户洞察的强大工具。企业现在可以以前所未有的粒度分析客户行为、偏好和趋势。这种程度的理解使产品和服务的定制能够满足客户的需求,最终提高客户满意度和忠诚度。 数字时代的个性化 大数据推动了个性化的兴起,重塑了企业与客户互动的方式。通过分析客户数据,企业可以创造高度个性化的体验,从有针对性的营销活动到定制产品推荐。这种程度的个性化不仅可以提高客户参与度,还可以提高转化率和品牌忠诚度。 实时决策 在大数据时代,决策速度已成为获得竞争优势的关键因素。实时分析使企业能够及时响应不断变化的市场状况、新兴趋势和客户反馈。这种决策的敏捷性对于快速响应决定成功与否的行业尤其重要。 挑战和考虑因素 虽然利用大数据进行决策的优势是巨大的,但企业还必须应对数据隐私、安全和道德考虑等挑战。在数据驱动洞察的好处和负责任地使用数据之间,取得适当的平衡对于长期成功至关重要。 向数据驱动文化的演变 大数据的影响超出了个人决策的范围;它促进组织内部的文化转变。拥抱数据驱动的文化需要授权各级员工在决策过程中使用数据。这不仅需要对技术和培训进行投资,还需要致力于培养将数据视为战略资产的心态。 结论 综上所述,大数据对企业决策的影响不容小觑。从提高准确性和精确度到释放客户洞察和推动个性化,大数据已成为驾驭现代商业环境复杂性的不可或缺的工具。随着组织不断向数据驱动的文化发展,大数据的变革力量将在塑造未来的商业决策方面发挥越来越重要的作用。
2024年-1月-26日
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