大数据技术的四大挑战与十大趋势

回顾国内外大数据技术在管理、处理、分析与治理四个方面近十年的发展,可以看出,数据规模高速增长,现有处理计算能力已经成为瓶颈;数据成为生产要素,但数据价值释放不充分;从产业生态重点的变迁看,呈现出“应用先于理论技术,市场先于标准法规”的现象,虽然大数据已经在一些应用领域(特别是互联网领域)取得了较好的成效,但是...

坡面、高边坡非接触式变形趋势预警分析自动化监测新途径变焦视觉

⑤数据管理和分析难度大:人工监测获取的数据难以实现有效地管理和分析,难以对边坡的状态和趋势进行全面的评估和预测。随着物联网技术、传感器技术、机器视觉技术和大数据分析技术的快速发展,边坡监测手段从传统的地面测量转变为现代智能化、自动化监测系统,能够实时、连续、准确地获取边坡变形信息。采用变焦视觉位移监测仪,...

抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?

1、数据采集和更新成本高:高精度地图需要大量的数据采集和更新工作。这包括使用激光雷达、相机等传感器对道路、交通标志、道路标线等进行精确的扫描和记录。这些传感器产生的数据需要经过处理和验证,以生成准确的高精度地图。然而,采集和处理这些数据的过程非常耗时且昂贵。此外,为了保持高精度地图的最新性,还需要定期进行...

高性能计算:百亿亿级计算系统的技术、解决方案以及应用

大数据、HPC和深度学习/机器学习(DL/ML)正在融合，以应对大规模数据处理挑战。在HPC和云计算环境中运行高性能数据分析工作负载越来越受欢迎。根据最近的Hyperion研究报告，高性能数据分析工作负载在过去几年中无论是在预算分配还是组织重点方面都出现了强劲增长。这一趋势预计将在未来十年继续增长。大数据...

理论研究 | 存量用地全生命周期体检评估实践与创新

3.2.3引入大数据分析与处理技术一方面,除广东省“标图建库”“三旧”图斑,本次研究还包含按照相关规定有条件纳入“标图建库”的大量未识别存量建设用地,因此,笔者采用GIS工作平台对数据进行清洗、识别、分类、整合,最终识别出全区三类体检单元矢量边界。

凌志软件2023年年度董事会经营评述

随着人工智能、机器学习、自然语言处理等技术的发展和应用,金融服务展现出了越来越高的智能化(www.e993.com)2024年11月19日。大数据分析则为客户提供了更为精准的个性化推荐,智能投顾、智能风险管理、智能客服等应用大幅提升了金融服务的效率和客户体验。金融监管对于金融科技方式方法的运用,更是大大提高了监管效能。大数据分析、人工智能等,能够更加精准...

不起眼的卫浴五金小店走出国门,背后“奇招”道出年销破亿的关键

对于库存难把控的问题,利用大数据分析功能,可以分析出哪些商品交易频次高,更好地做到热销商品备货,滞销商品即时处理,有效避免了仓库的货物挤压,提供了资金的流动性。另外,库管人员还可以借助库存安全预警功能,提前知道哪些配件缺货,从而提前备货,每个配件都可以自定义一个固定货号,组装人员可以根据货架号直接匹配配件,提高...

数字赋能农业强省建设 山东省农业地质大数据智慧服务平台助力农业...

面对农业地质数据多源、异构、质量不一、处理难度大、多源数据融合复杂、农业地质数据与农业生产实际需求结合实现精准指导等挑战。项目组充分调研省内外先进经验,综合运用物联网、大数据挖掘、二三维一体化等信息化技术建设基于微服务架构的山东省农业地质大数据智慧服务平台,建立完整的农业地质大数据体系,实现了从数据采集到应...

《新材料大数据中心总体建设方案》优势单位解读系列文章之二:以...

(三)强化仿真分析,充分实现新材料数据资源价值为了充分挖掘数据资源的价值,中铝集团将不断提升数字化仿真集成与数据分析能力。充分考虑流程工业的复杂性,根据流程工业的客观规律,数字化研发平台以高性能铝材制备与加工的全流程为应用场景,深度融合模型与数据两条数字化主线,加速优化全流程仿真模型融合机器学习等技术,对多...

《新材料大数据中心总体建设方案》优势单位解读系列文章之二:以...

然而,新材料研发具有高投入、高风险、长周期等特点,传统的研发模式难以满足快速变化的市场需求。《建设方案》的实施,将在国家层面通过构建新材料大数据中心,实现材料数据的汇聚、共享与深度挖掘,为新材料研发提供科学依据和精准预测,降低研发成本,缩短研发周期,提升创新效率。此外,也将有助于打破数据孤岛,促进数据资源的...