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打造以经营为中心,实现生产过程透明化管理
帮助企业合理产能分配,提高资源利用率
快速打造数字化生产线,实现全流程追溯
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以六西格玛为理论基础,实现产品质量全数字化管理
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实现设备数据的实时采集与监控
利用数字化技术提升油气勘探的效率和成功率
钻井计划优化、实时监控和风险评估
提供业务洞察与决策支持实现数据驱动决策
在今年疫情的倒逼下,几乎所有企业都认识到数字化转型已经成为一种必然。企业不再纠结于“不转型等死,转不好型找死”的选择题中,而是开始坚定地找寻数字化转型的目标和方法。慧都“专家1对1,助力2021企业数字决策化转型”活动将帮助企业踏上这一场探寻数字化转型及效能提升的旅程!
第四次工业革命,从未停止。回顾整个2020年,新冠疫情的爆发反而大大加速了工业4.0的应用,各行业的各个企业都开始以更复杂的方式应用物联网(IoT)和大数据。在如今的时代,AI和机器人已不止于科幻小说。企业要迅速认知并适应这一现实:保持竞争力的关键在于对现有劳动力进行适应性技能培训,并确保未来几代都能具备成功所需的正确技能组合。
就在不久前,整个数据世界还在沸沸扬扬地讨论如何创建集中式数据存储,以最大限度地提高数据的可用性,从而达到高级分析的目的。博客们大声疾呼反对数据湖,支持组织良好的数据库,开源社区团结在Hadoop生态系统周围,大数据技术飞速发展。本文就这个状况回顾一下推动数据湖采用的一些假设,并注意一下这些假设的稳定性。
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本文主要介绍在Microsoft SQL Server中的Python如何增强机器学习以及它的优点和受益人群
文章主要介绍机器学习的生命周期和参与角色的相关概念,以及SQL Server如何支持机器学习的介绍
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