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OA协同办公系统

工业4.0+服务机器人的发展拐点

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随着工业4.0战略规划的出台,我国服务机器人产业已经站在风口,正迎来发展拐点。不过,要想将服务机器人全面产业化,获得更多的市场认同,仍然需要加强核心技术层面的研发投入,努力与世界领先水平接轨。..

大数据推动经济增长

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大数据不仅是经济“富矿”,更是战略资源。国务院去年印发的《促进大数据发展行动纲要》明确指出,数据已成为国家基础性战略资源。“十三五”规划纲要更是利用一章专门阐述了实施国家大数据战略的思路..

大数据的发展方向

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总结大数据产业未来发展的重点方向,首先还需要国家以及政府的指导,这对京津冀大数据发展至关重要,需要充分发挥政府引导作用,努力创新拓展大数据发展领域、内容以及模式。..


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大数据及其思维特点

作者:佚名  来源:网络
导语: 大数据,源于“人、机、物”,规模大且复杂以至于很难在一定时间范围内用现有数据库管理工具或数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,其特征业界概括为“4V+1C”:Volume(规模大)、Variety(类型多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快),Complexity(复杂)。大数据思维特点:不是随机样本,而是全体数据:小数

大数据,源于“人、机、物”,规模大且复杂以至于很难在一定时间范围内用现有数据库管理工具或数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,其特征业界概括为“4V+1C”:Volume(规模大)、Variety(类型多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快),Complexity(复杂)。大数据思维特点:

不是随机样本,而是全体数据:小数据时代,用少量数据样本获得最多信息是受限于与数据交流的技术限制而非自然限制;大数据时代,该限制得到缓解,要分析与某事物相关的所有数据,进入全数据模式;

不是精确性,而是混杂性:接受数据的纷繁混杂,而不再执迷其精确性。相比小数据的精确性,大数据更强调数据的完整性和混杂性,更接近事实真相;

不是因果关系,而是相关关系:不揭示内部运作机制,通过识别有用的关联物来做分析或预测,因果关系只是相关关系的一种特殊情况,先追求“是什么”,而非“为什么”。


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