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海量數據
  • AI和RFID之間的關系可以說是相互依存的。AI借助RFID提供的海量數據進行學習和優化，從而提升了RFID技術的效率和精度;而RFID則為AI提供了豐富的實時數據，助力AI系統更好地理解和應用這些數據。這種互相促進的關系使得AI與RFID的結合能夠在各個行業帶來前所未有的革新。
    03/14
  • 南方電網與開放原子開源基金會10月31日在北京聯合發布國內首個電力物聯操作系統——電鴻物聯操作系統(以下簡稱“電力鴻蒙OS”)，首次實現一套系統覆蓋不同類型、不同品牌的電力設備，實現設備即插即用、海量數據互聯互通，為未來新型電力系統大規模物聯設備接入、運行維護提供了一套電力物聯操作系統，填補該領域國內空白。
    10/31
  • 逐漸增多的聯網設備設施，如果不對其產生的海量數據進行治理或分析，僅僅對單獨某個企業個體而言，或許都將釀造一場數據災難。
    06/06
  • 五論是AI，還是IoT，它們的核心都是數據，正是海量數據為萬物互聯、人機交互打下了基礎。
    06/29
  • 智慧實驗室管理系統運用先進的云計算技術、互聯網技術、智慧實驗室（Smart Laboratory）是基于分布式協同集中式統籌規劃的思想，以實驗室為基礎，結合信息技術、機器視覺、模式識別等人工智能技術共同協作，打造一個集業務系統、中臺管理、智能預測的三位一體式智慧實驗室生態圈。強大的中臺管理為高頻多變的業務系統提供支撐，業務系統和中臺管理為智能預測提供海量數據，智能預測運用AI算法輸出預測建議，反哺業務系統高效運行，最終助力科研加速創新。
    01/06
  • 數據采集方面，通過車載傳感器、RFID等技術采集動車組車載及檢修數據，并建立統一的數據采集規范，從EMIS、WTDS、TEDS、TADS、主機廠及零部件造修企業等獲取動車組新造、檢修運用、監測、檢測以及環境等海量數據，為動車組智能化運維提供數據支撐。
    12/30
  • 海量數據該存儲在哪里？
    11/17
  • “新基建”中，一個重要的組成部分是數字化的基礎設施，人工智能早已多次出現在國家政府工作報告中，而“大數據中心”則是首次在中央工作會議中被提出。大數據中心是承載海量數據的平臺，其數據量可以達到百萬、千萬，甚至到百億、千億文件的量級，構成一個龐大的數據倉庫。
    07/13
  • 進入21世紀以來，云計算、大數據、人工智能、物聯網等信息技術的快速發展和產業數字化轉型，使得數據量幾乎呈現幾何級增長，如何從海量數據中獲取有用信息也顯得尤為重要。
    04/29
  • 12月5日訊，亞馬遜一直在宣稱其云計算部門AWS在管理海量數據方面的能力。而周三，該公司宣布了一筆巨額交易，這使其云數據管理能力將受到強勁考驗。
    12/05
  • 8月28日，騰訊云推出物聯網邊緣計算平臺。騰訊云方面表示，該平臺的推出將徹底打通物聯網應用落地的最后一公里，讓云端強大的計算能力快速延伸到用戶的邊緣，數以億計的物聯網設備將可以隨時隨地暢享云計算帶來的海量數據處理能力和前沿AI技術。
    09/03
  • 不管是新能源項目接入、并網、交易的全過程辦理，還是發電出力、利用測算、消納計算的全環節在線監測分析，凡涉及寧夏新能源的海量數據都會融合到“新能源云”上，共享使用。
    08/23
  • 5G新時代已呼嘯而來，云游戲、超高清視頻直播、VR/AR、IoT的規模商用，讓相關設備的數量迅速增加，網絡邊緣側將產生海量數據。
    07/26
  • 智慧城市的前進給民眾的直觀感受也許是移動支付帶來的無現金時代，也許是“最多跑一次”的便民政務，也許是線上申報納稅的快捷辦公，凡此種種都在顛覆已有的辦公模式和生活方式。而更宏觀層面來看，各個場景中的海量數據和數據共享更需要協調機制，行業標準亟待出臺。
    01/14
  • 隨著技術的發展，使得城市空間之間的聯系越來越緊密，海量的數據也由此產生。但是，如果所有的數據來源——從交通燈到停車計時器——能夠協同工作，那么收集到的數據是最有用的。
    01/08