工业制造大数据在创新研发、协同制造及开发使能技术等方面应用研究
技术基础:实现敏捷柔性协同制造需要依托先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据分析、人工智能(AI)等,这些技术能够对生产过程进行实时监控和智能优化。生产模式创新:企业需要从传统的批量生产模式转变为更加灵活的生产模式。例如,通过模块化设计和可重构的生产线,快速调整生产策略以适应不同客户的需求。行业应用:在汽车...
大数据技术商业应用的50种方式|李章虎律师团队
大数据技术可以加速药物的研发过程,大数据在药物研发中的应用包括利用患者数据来识别新的药物靶点,加速临床试验的设计和评估,以及提高药物的安全性和有效性评,可以帮助研发团队更快地识别有效的药物候选分子和潜在的副作用。15.医疗成本优化医疗机构利用大数据分析来评估各种治疗方法和医疗服务的成本效益,帮助医疗结构优...
赛智产业研究院院长赵刚:数据要素开发利用的主要路径和策略(下)
首先,数据要素开发利用要实现数据资源化。就是把数据能够积累下来,形成资源。它的前提是数字化,可以通过企业数字化转型、政府数字化建设,实现数据资源的汇聚,形成数据资源。第二个阶段是数据要素化。数据要素化的前提是数据资源能够持续的规模化投入生产。所以,这个阶段的工作是要做数据加工和治理,做高质量数据集或数...
最能跑AI推理的CPU!对话资深技术专家,内部架构硬核解读
云计算解决的第一个问题是“资源池化”,池化目的是规模化经营,将资源整合,从而最大化应用底层硬件能力。在云中进行资源池化和底层基础设施自动化时,英特尔通过IPU、XPU等使数据更靠近用户端,存放在内存中,同时通过IPU以及RDMA技术加快网络连接速度。上端,英特尔致力于将工作负载自动化,其中包括强大的虚拟化技术,使...
专家笔谈 | 结核病学科建设:从临床资源型向医学科研型转化
首先,精准医学是一门新型交叉性学科,广泛涉及临床医学、生物信息学、遗传学、分子影像学、生物大数据分析、物联网和人工智能技术等诸多领域,尤其是近年来随着组学技术的持续快速发展,积累了海量的测序数据。但如何充分利用这些数据使其解决临床问题,成为亟待解决的难题。促进精准医学的发展要求多学科专家的有效沟通和合作及...
...学习、安全多方计算、数据加密等一系列隐私计算技术(附调研问答)
答:无人驾驶汽车领域需要四大核心能力,1)电磁技术;2)GPU算力卡;3)无人驾驶算法;4)物联网技术(www.e993.com)2024年10月19日。我们主要提供的是物联网技术,能够把视频通过最短的时延和可靠性传到后台。比如移动、联通和电信三个卡放在一起,我们可以通过MTCP的模式,将多张TCP同时打通,确保整个通信过程不中断,这是非常有价值的。因为通讯链接一...
数据驱动未来:中国数据要素产业的机遇与挑战
具体来说:数据技术创新企业:专注于数据技术的研发和创新,包括数据处理、分析、挖掘、可视化等技术。资源开发利用企业:致力于数据资源的挖掘、整合和利用,通过收集、清洗、整理等方式,将数据转化为有价值的资产。数据技术赋能应用企业:利用数据技术为各行各业提供赋能服务,如智能营销、风险管理、客户画像等。数据产品和服...
竞争力报告:中国占全球头部上市游戏企业34%,但价值被低估
技术层面基础技术能力已成竞争力重要前提,AI等创新技术激发新兴需求“加码技术投入”是游戏企业近年的布局重点,而现阶段,“基础技术能力是否足够坚实”已成为竞争力能否持续的重要前提:例如典型代表“虚幻引擎”已连续多年出现在新游TOP20,且运用比例最高达20%,这一引擎应用对于企业研发技术要求较高。
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
01自动驾驶技术的发展趋势将是多传感器融合与智能化的结合,纯视觉方案在降低成本和提高系统灵活性方面取得了显著成果。02然而,纯视觉方案在复杂场景下仍面临挑战,如环境感知精度和计算资源需求。03为此,V2X技术将通过实时数据共享增强自动驾驶系统的感知和决策能力,提高交通安全和效率。
星环科技2023年年度董事会经营评述
数据云平台TDC推出了3.2版本,支持TDH数据底座就地升级到TDC上,实现大数据系统产品、计算、存储资源池化,提高调度资源的灵活性和利用率,并实现多租户的隔离能力。针对大数据开发和智能分析工具产品线,公司推出了数据要素流通产品Navier3.2让数据流通更便利、更安全、更可控。其中,交易门户Datama打造数据资产目录平台,可...