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EEPW首頁(yè) >> 主題列表 >> 數(shù)據(jù)分析

NeuroBlade在亞馬遜（Amazon） EC2 F2實(shí)例上加速下一代數(shù)據(jù)分析

  • 數(shù)據(jù)分析加速領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者NeuroBlade宣布其已經(jīng)與亞馬遜云科技（AWS）最新發(fā)布的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) F2實(shí)例實(shí)現(xiàn)集成，該實(shí)例采用了AMD FPGA與EPYC CPU技術(shù)。此次合作通過NeuroBlade創(chuàng)新的數(shù)據(jù)分析加速技術(shù)，為云原生數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載帶來(lái)了前所未有的性能和效率。在EC2 F2實(shí)例上部署NeuroBlade加速技術(shù)，提供了一種與數(shù)據(jù)向云端遷移趨勢(shì)相契合的基于云的尖端解決方案。隨著大多數(shù)企業(yè)在云環(huán)境中管理數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)設(shè)施
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Gartner發(fā)布2023年中國(guó)數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線

  • 2023年8月30日 - Gartner預(yù)測(cè)，到2026年，中國(guó)超過30%的白領(lǐng)崗位將被重新定義，使用和管理生成式AI的技能將大受歡迎。 Gartner 2023年中國(guó)數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線揭示了與中國(guó)數(shù)據(jù)、分析和人工智能相關(guān)的四個(gè)基本主題：業(yè)務(wù)成果優(yōu)先的中國(guó)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，區(qū)域數(shù)據(jù)與分析和人工智能生態(tài)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)中臺(tái)的崩塌，以及人工智能成為新的國(guó)力象征。 該曲線中，即將進(jìn)入期望膨脹期的技術(shù)數(shù)量最多。Gartner高級(jí)研究總監(jiān)張桐表示：“創(chuàng)新往往被吹捧為傳統(tǒng)瓶頸問題的解決方案，有望解
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數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值兌現(xiàn) -- 孵化核心數(shù)據(jù)分析能力

  • 隨著“數(shù)據(jù)中臺(tái)”（data middle office, DMO）的普及，中國(guó)企業(yè)機(jī)構(gòu)希望能更好地管理和利用數(shù)據(jù)中臺(tái)背后的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。數(shù)據(jù)中臺(tái)早年在一些領(lǐng)域的成功案例使得整個(gè)市場(chǎng)對(duì)這一概念抱有過高的期望。如今，大多數(shù)企業(yè)機(jī)構(gòu)仍然認(rèn)同DMO的概念，但同時(shí)也在尋求適當(dāng)?shù)姆椒▽⑵鋺?yīng)用于實(shí)踐。另一方面，根據(jù)Gartner最近的一項(xiàng)調(diào)研（見圖1），超過三分之一的企業(yè)機(jī)構(gòu)依然對(duì)這一概念的可行性和適用性感到困惑。 圖1：中國(guó)企業(yè)對(duì)于建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)的態(tài)度        &nb
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結(jié)合機(jī)電控制與數(shù)據(jù)分析 打造智能農(nóng)業(yè)試驗(yàn)場(chǎng)域

  • 在少子化的趨勢(shì)下，投入農(nóng)業(yè)的人力越來(lái)越少，在這個(gè)數(shù)字化的時(shí)代，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)也必須要跟得上時(shí)代的腳步，轉(zhuǎn)型成為智能化的農(nóng)業(yè)型態(tài)，以更少的人力，達(dá)到更為精致與更有效率的農(nóng)耕成果。智能化是整體產(chǎn)業(yè)的趨勢(shì)，除了能有效解決農(nóng)耕人力不足的問題，也關(guān)系著整體產(chǎn)業(yè)的未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)力。因此，將先進(jìn)的自動(dòng)控制技術(shù)導(dǎo)入到傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)中，并藉此培育下一代的智慧農(nóng)業(yè)頂尖人才，也成為現(xiàn)階段發(fā)展農(nóng)業(yè)的當(dāng)務(wù)之急。打造智慧農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)環(huán)境 培育未來(lái)農(nóng)業(yè)人才提到農(nóng)業(yè)的智慧化轉(zhuǎn)型，不得不提到宜蘭大學(xué)對(duì)此一議題的努力。長(zhǎng)期以來(lái)，宜蘭大學(xué)持續(xù)在農(nóng)業(yè)與工業(yè)的人才培育
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美光科技與Athinia合作 進(jìn)行開創(chuàng)性數(shù)據(jù)協(xié)作

  • Athinia宣布，美光科技計(jì)劃使用Athinia 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，建立一個(gè)開創(chuàng)性的數(shù)據(jù)協(xié)作生態(tài)系統(tǒng)，這將有助美光科技與關(guān)鍵供貨商一起進(jìn)行數(shù)字轉(zhuǎn)型的永續(xù)旅程。Athinia 的AI人工智能質(zhì)量控制方案將運(yùn)用自美光科技供應(yīng)鏈篩選出的相關(guān)數(shù)據(jù)和洞察信息進(jìn)一步優(yōu)化流程、提升裝置良率、降低成本并加速價(jià)值創(chuàng)造。Athinia 平臺(tái)于 2021 年 12 月推出，是默克 和 Palantir 所合作建立的安全協(xié)作數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。 (左起)Athinia 執(zhí)行長(zhǎng)Laura Matz 、美光全球營(yíng)運(yùn)執(zhí)行副總裁 Ma
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KLA+汽車：創(chuàng)新、趨勢(shì)和與半導(dǎo)體的交匯

  • 簡(jiǎn)介與環(huán)境盡管COVID-19對(duì)全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了影響，半導(dǎo)體行業(yè)在2020年的表現(xiàn)卻好于預(yù)期，并為2021年及以后的加速增長(zhǎng)整裝待發(fā)。全球冠狀病毒大流行大大增加了通信電子產(chǎn)品的市場(chǎng)需求，推動(dòng)了支持遠(yuǎn)程工作和學(xué)習(xí)的云計(jì)算的發(fā)展，為計(jì)算機(jī)、5G網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、智能手機(jī)、汽車、電視、家用電器、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、醫(yī)療設(shè)備等幾乎所有的電子設(shè)備生產(chǎn)其中的關(guān)鍵芯片。事實(shí)上，在許多市場(chǎng)中這種爆炸性的需求已經(jīng)導(dǎo)致芯片供不應(yīng)求和交貨期延長(zhǎng)。這一前所未有的情況讓我們看到了集成在汽車中的半導(dǎo)體芯片的數(shù)量之多，以及它們對(duì)汽車基本操作和功能的重
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AWS在中國(guó)：拆掉機(jī)器學(xué)習(xí)成本“高墻”

  • 　　近日在2020 AWS技術(shù)峰會(huì)與合作伙伴峰會(huì)上，關(guān)于中國(guó)市場(chǎng)，AWS宣布了一個(gè)重要?jiǎng)幼鳎喊l(fā)布百家APN（AWS合作伙伴網(wǎng)絡(luò)）合作伙伴聯(lián)合解決方案?！　【唧w來(lái)講，AWS在中國(guó)將從四個(gè)方面推動(dòng)APN的構(gòu)建：一是加快AWS云服務(wù)和功能落地中國(guó)；二是推動(dòng)跨區(qū)域業(yè)務(wù)擴(kuò)展，包括伙伴出海、ISV落地中國(guó)、和區(qū)域伙伴合作服務(wù)客戶；三是與伙伴著力傳統(tǒng)企業(yè)上云遷移；四是打造垂直行業(yè)解決方案。　　AWS大中華區(qū)專業(yè)服務(wù)事業(yè)部總經(jīng)理王承華表示，AWS僅在今年在中國(guó)區(qū)就一共落地了150多項(xiàng)服務(wù)和功能，主要原因有三點(diǎn)：　　一是大
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解構(gòu)+優(yōu)化：數(shù)據(jù)分析的五大發(fā)展趨勢(shì)

  • 數(shù)據(jù)分析，簡(jiǎn)而言之，就是解構(gòu)并優(yōu)化數(shù)據(jù)發(fā)展模式和趨勢(shì)的過程。該過程的自動(dòng)化程度和粒度越高，對(duì)于那些想要節(jié)省資金、增加收入、提高效率、加強(qiáng)客戶聯(lián)系的公司或組織來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析的用處就越大?？萍荚絹?lái)越發(fā)達(dá)，可用的數(shù)據(jù)源也越來(lái)越多，人們可以通過開發(fā)新的應(yīng)用程序來(lái)增進(jìn)溝通，發(fā)表不同的實(shí)用建議。資源廣泛的公司可以自己開發(fā)此類應(yīng)用程序，而其他公司則可以尋找合適的外包公司來(lái)幫助開發(fā)。但這些定制開發(fā)的數(shù)據(jù)分析軟件并不一定復(fù)雜到只能由數(shù)據(jù)分析專家使用。隨著技術(shù)的進(jìn)步，各類專業(yè)人員都有能力使用這些軟件來(lái)收集重要建議。本文將探討
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快速提升Python數(shù)據(jù)分析能力的七個(gè)神奇方法

  • 前言使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是一件專業(yè)領(lǐng)域的事情，所以要想強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析的技能，需要大家不斷練習(xí)。同時(shí)，我們也需要向有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析師學(xué)習(xí)他們的專業(yè)技巧。這篇文章我們介紹來(lái)自數(shù)據(jù)分析大師分享的七個(gè)可以提升分析能力的方法。1.Pandas 分析包這個(gè)工具的好處是顯而易見的。下面的動(dòng)畫是調(diào)用簡(jiǎn)單方法df.profile_report()的結(jié)果，看看自己的結(jié)果報(bào)告:使用這個(gè)工具很簡(jiǎn)單，只需安裝和導(dǎo)入pandas分析包。2.使用Cufflinks和Plotly繪圖我們中的大多數(shù)人都是所謂的“有經(jīng)驗(yàn)的”數(shù)據(jù)科學(xué)家
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英特爾：快速部署AI和數(shù)據(jù)分析能力對(duì)企業(yè)至關(guān)重要

  • 人工智能和分析法為金融、醫(yī)療保健、工業(yè)、電信和運(yùn)輸?shù)缺姸喈a(chǎn)業(yè)的客戶開啟新的機(jī)會(huì)。IDC預(yù)測(cè)至2021年，將有75％的商業(yè)企業(yè)應(yīng)用程序使用AI人工智能。到2025年，IDC估計(jì)全球所有數(shù)據(jù)當(dāng)中，將有約四分之一為實(shí)時(shí)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)成長(zhǎng)量當(dāng)中有95%來(lái)自于各種物聯(lián)網(wǎng)（IoT）裝置。面對(duì)這樣的趨勢(shì)，英特爾推出了第3代Intel Xeon 可擴(kuò)充處理器，及其新增的硬件和軟件AI產(chǎn)品組合，加速客戶在數(shù)據(jù)中心、網(wǎng)絡(luò)和智能邊緣環(huán)境中，AI和分析工作負(fù)載的開發(fā)與使用。作為業(yè)界首款內(nèi)建支持bfloat16的主流服務(wù)器處理器
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一文讀懂什么是智能數(shù)據(jù)分析？

  • 　　一、什么是智能數(shù)據(jù)分析?　　智能數(shù)據(jù)分析，它是指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)抽象等數(shù)據(jù)分析工具從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)的分析方法。智能數(shù)據(jù)分析的目的是直接或間接地提高工作效率，在實(shí)際使用中充當(dāng)智能化助手的角色，使工作人員在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間擁有恰當(dāng)?shù)男畔?，幫助他們?cè)谟邢薜臅r(shí)間內(nèi)作出正確的決定?！　≈悄軘?shù)據(jù)分析的目的是直接或間接地提高工作效率，在實(shí)際使用中充當(dāng)智能化助手的角色，使工作人員在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間擁有恰當(dāng)?shù)男畔?，幫助他們?cè)谟邢薜臅r(shí)間內(nèi)作出正確的決定。信息系統(tǒng)中積累的大量數(shù)據(jù)，其原始數(shù)據(jù)的價(jià)值很小，只有通過智能
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信號(hào)設(shè)備零部件質(zhì)量統(tǒng)計(jì)控制方法

  • 本文研究的目的是在信號(hào)設(shè)備驗(yàn)收中引入測(cè)試數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，深度挖掘抽樣數(shù)據(jù)后面潛藏的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和工藝隱患。信號(hào)設(shè)備檢測(cè)驗(yàn)收時(shí)，即使產(chǎn)品抽樣測(cè)試數(shù)據(jù)合格，產(chǎn)品中仍然會(huì)存在著設(shè)計(jì)、批產(chǎn)過程質(zhì)量的隱患問題。而分析抽樣數(shù)據(jù)時(shí)，正常情況下，同一批次產(chǎn)品的同一技術(shù)指標(biāo)，或產(chǎn)品同一指標(biāo)的多次測(cè)試結(jié)果，匯總后數(shù)據(jù)分布應(yīng)符合特定的正態(tài)分布。當(dāng)不符合時(shí)，其分布偏差的趨勢(shì)將會(huì)暴露出產(chǎn)品的各類隱患問題。本文就在統(tǒng)計(jì)分析理論基礎(chǔ)上，通過SPC(統(tǒng)計(jì)過程控制，Statistics Procedure Control)和SDA (Stati
  • 關(guān)鍵字： SPC  SDA  數(shù)據(jù)分析  統(tǒng)計(jì)驗(yàn)收  質(zhì)控  可靠性  201811  

思科：2021年網(wǎng)路流量達(dá)3.3ZB，數(shù)據(jù)分析和處理成為重點(diǎn)

  • 　　目前半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)正處于數(shù)據(jù)分析的中途點(diǎn)，除了大量數(shù)據(jù)已被產(chǎn)生及分析之外，新技術(shù)的開發(fā)也讓分析數(shù)據(jù)更有效率。 　　不過，評(píng)論認(rèn)為，隨之而來(lái)的問題是如何進(jìn)一步利用數(shù)據(jù)，因此也可望激發(fā)更多實(shí)驗(yàn)與投資潮出現(xiàn)，一舉推升半導(dǎo)體到新的成長(zhǎng)階段。 　　據(jù)Semiconductor Engineering報(bào)導(dǎo)，思科(Cisco)預(yù)估，2021年每年網(wǎng)路流量將從2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB為1兆GB)，來(lái)到3.3ZB，而且從每日最忙碌60分鐘期間的流量來(lái)看，在2016年已增加51%，相對(duì)整體流量成
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電表數(shù)據(jù)分析的重大機(jī)遇

  • 電表行業(yè)擁有了超過100年的悠久歷史，而且在未來(lái)必將持續(xù)發(fā)展，就部署和使用而言，智能電表在該行業(yè)中還處于嬰兒期。對(duì)于電力公司而言，電表就是前端的收銀機(jī)，其精度不容折扣。
  • 關(guān)鍵字： 電表  數(shù)據(jù)分析  

衛(wèi)星地面測(cè)試通用數(shù)據(jù)分析顯示系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

  • 衛(wèi)星地面測(cè)試中，數(shù)據(jù)分析與顯示系統(tǒng)是與用戶交互的唯一界面。為了滿足多種型號(hào)衛(wèi)星地面測(cè)試中的分析與顯示，本文提出了衛(wèi)星地面測(cè)試通用數(shù)據(jù)分析顯示系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以及時(shí)、有效地對(duì)所有的衛(wèi)星姿控系統(tǒng)地面測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和顯示，提高了用戶交互性和軟件的可擴(kuò)展性。目前該通用分析顯示系統(tǒng)已應(yīng)用于十余顆衛(wèi)星地面測(cè)試中，并得到用戶的廣泛好評(píng)。
  • 關(guān)鍵字： 衛(wèi)星地面測(cè)試  數(shù)據(jù)分析  顯示系統(tǒng)  201706  
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數(shù)據(jù)分析介紹

　　數(shù)據(jù)分析 　　數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。 　　數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。 　　中文 [ 查看詳細(xì) ]

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