全国台联会长汪毅夫：希望台湾青年更多到大陆创业
- 数据分析加速领域的领导者NeuroBlade宣布其已经与亚马逊云科技（AWS）最新发布的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) F2实例实现集成，该实例采用了AMD FPGA与EPYC CPU技术。此次合作通过NeuroBlade创新的数据分析加速技术，为云原生数据分析工作负载带来了前所未有的性能和效率。在EC2 F2实例上部署NeuroBlade加速技术，提供了一种与数据向云端迁移趋势相契合的基于云的尖端解决方案。随着大多数企业在云环境中管理数据，在此基础设施
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NeuroBlade 亚马逊 Amazon 数据分析
- 2025-08-04 - Gartner预测，到2026年，中国超过30%的白领岗位将被重新定义，使用和管理生成式AI的技能将大受欢迎。 Gartner 2023年中国数据分析和人工智能技术成熟度曲线揭示了与中国数据、分析和人工智能相关的四个基本主题：业务成果优先的中国数据战略，区域数据与分析和人工智能生态系统，数据中台的崩塌，以及人工智能成为新的国力象征。 该曲线中，即将进入期望膨胀期的技术数量最多。Gartner高级研究总监张桐表示：“创新往往被吹捧为传统瓶颈问题的解决方案，有望解
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Gartner 数据分析 人工智能 成熟度曲线
- 随着“数据中台”（data middle office, DMO）的普及，中国企业机构希望能更好地管理和利用数据中台背后的数据资产。数据中台早年在一些领域的成功案例使得整个市场对这一概念抱有过高的期望。如今，大多数企业机构仍然认同DMO的概念，但同时也在寻求适当的方法将其应用于实践。另一方面，根据Gartner最近的一项调研（见图1），超过三分之一的企业机构依然对这一概念的可行性和适用性感到困惑。 图1：中国企业对于建设数据中台的态度 &nb
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- 在少子化的趋势下，投入农业的人力越来越少，在这个数字化的时代，传统农业也必须要跟得上时代的脚步，转型成为智能化的农业型态，以更少的人力，达到更为精致与更有效率的农耕成果。智能化是整体产业的趋势，除了能有效解决农耕人力不足的问题，也关系着整体产业的未来竞争力。因此，将先进的自动控制技术导入到传统农业中，并藉此培育下一代的智慧农业顶尖人才，也成为现阶段发展农业的当务之急。打造智慧农业学习环境 培育未来农业人才提到农业的智慧化转型，不得不提到宜兰大学对此一议题的努力。长期以来，宜兰大学持续在农业与工业的人才培育
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- Athinia宣布，美光科技计划使用Athinia 数据分析平台，建立一个开创性的数据协作生态系统，这将有助美光科技与关键供货商一起进行数字转型的永续旅程。Athinia 的AI人工智能质量控制方案将运用自美光科技供应链筛选出的相关数据和洞察信息进一步优化流程、提升装置良率、降低成本并加速价值创造。Athinia 平台于 2021 年 12 月推出，是默克 和 Palantir 所合作建立的安全协作数据分析平台。 (左起)Athinia 执行长Laura Matz 、美光全球营运执行副总裁 Ma
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美光科技 Athinia 供应链 数据分析
- 简介与环境尽管COVID-19对全球经济产生了影响，半导体行业在2020年的表现却好于预期，并为2021年及以后的加速增长整装待发。全球冠状病毒大流行大大增加了通信电子产品的市场需求，推动了支持远程工作和学习的云计算的发展，为计算机、5G网络基础设施、智能手机、汽车、电视、家用电器、数据网络、医疗设备等几乎所有的电子设备生产其中的关键芯片。事实上，在许多市场中这种爆炸性的需求已经导致芯片供不应求和交货期延长。这一前所未有的情况让我们看到了集成在汽车中的半导体芯片的数量之多，以及它们对汽车基本操作和功能的重
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- 近日在2020 AWS技术峰会与合作伙伴峰会上，关于中国市场，AWS宣布了一个重要动作：发布百家APN（AWS合作伙伴网络）合作伙伴联合解决方案。 具体来讲，AWS在中国将从四个方面推动APN的构建：一是加快AWS云服务和功能落地中国；二是推动跨区域业务扩展，包括伙伴出海、ISV落地中国、和区域伙伴合作服务客户；三是与伙伴着力传统企业上云迁移；四是打造垂直行业解决方案。 AWS大中华区专业服务事业部总经理王承华表示，AWS仅在今年在中国区就一共落地了150多项服务和功能，主要原因有三点： 一是大
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- 数据分析，简而言之，就是解构并优化数据发展模式和趋势的过程。该过程的自动化程度和粒度越高，对于那些想要节省资金、增加收入、提高效率、加强客户联系的公司或组织来说，数据分析的用处就越大。科技越来越发达，可用的数据源也越来越多，人们可以通过开发新的应用程序来增进沟通，发表不同的实用建议。资源广泛的公司可以自己开发此类应用程序，而其他公司则可以寻找合适的外包公司来帮助开发。但这些定制开发的数据分析软件并不一定复杂到只能由数据分析专家使用。随着技术的进步，各类专业人员都有能力使用这些软件来收集重要建议。本文将探讨
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数据分析
- 前言使用Python进行数据分析是一件专业领域的事情，所以要想强化数据分析的技能，需要大家不断练习。同时，我们也需要向有经验的数据分析师学习他们的专业技巧。这篇文章我们介绍来自数据分析大师分享的七个可以提升分析能力的方法。1.Pandas 分析包这个工具的好处是显而易见的。下面的动画是调用简单方法df.profile_report()的结果，看看自己的结果报告:使用这个工具很简单，只需安装和导入pandas分析包。2.使用Cufflinks和Plotly绘图我们中的大多数人都是所谓的“有经验的”数据科学家
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- 人工智能和分析法为金融、医疗保健、工业、电信和运输等众多产业的客户开启新的机会。IDC预测至2021年，将有75％的商业企业应用程序使用AI人工智能。到2025年，IDC估计全球所有数据当中，将有约四分之一为实时创建的数据，数据成长量当中有95%来自于各种物联网（IoT）装置。面对这样的趋势，英特尔推出了第3代Intel Xeon 可扩充处理器，及其新增的硬件和软件AI产品组合，加速客户在数据中心、网络和智能边缘环境中，AI和分析工作负载的开发与使用。作为业界首款内建支持bfloat16的主流服务器处理器
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- 一、什么是智能数据分析? 智能数据分析，它是指运用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析工具从数据中发现知识的分析方法。智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息，帮助他们在有限的时间内作出正确的决定。 智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息，帮助他们在有限的时间内作出正确的决定。信息系统中积累的大量数据，其原始数据的价值很小，只有通过智能
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数据分析
- 本文研究的目的是在信号设备验收中引入测试数据统计分析，深度挖掘抽样数据后面潜藏的产品设计和工艺隐患。信号设备检测验收时，即使产品抽样测试数据合格，产品中仍然会存在着设计、批产过程质量的隐患问题。而分析抽样数据时，正常情况下，同一批次产品的同一技术指标，或产品同一指标的多次测试结果，汇总后数据分布应符合特定的正态分布。当不符合时，其分布偏差的趋势将会暴露出产品的各类隐患问题。本文就在统计分析理论基础上，通过SPC(统计过程控制，Statistics Procedure Control)和SDA (Stati
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SPC SDA 数据分析 统计验收 质控 可靠性 201811
- 目前半导体产业正处于数据分析的中途点，除了大量数据已被产生及分析之外，新技术的开发也让分析数据更有效率。
不过，评论认为，随之而来的问题是如何进一步利用数据，因此也可望激发更多实验与投资潮出现，一举推升半导体到新的成长阶段。
据Semiconductor Engineering报导，思科(Cisco)预估，2021年每年网路流量将从2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB为1兆GB)，来到3.3ZB，而且从每日最忙碌60分钟期间的流量来看，在2016年已增加51%，相对整体流量成
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- 电表行业拥有了超过100年的悠久历史，而且在未来必将持续发展，就部署和使用而言，智能电表在该行业中还处于婴儿期。对于电力公司而言，电表就是前端的收银机，其精度不容折扣。
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- 卫星地面测试中，数据分析与显示系统是与用户交互的唯一界面。为了满足多种型号卫星地面测试中的分析与显示，本文提出了卫星地面测试通用数据分析显示系统。该系统可以及时、有效地对所有的卫星姿控系统地面测试数据进行分析和显示，提高了用户交互性和软件的可扩展性。目前该通用分析显示系统已应用于十余颗卫星地面测试中，并得到用户的广泛好评。
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卫星地面测试 数据分析 显示系统 201706
数据分析介绍
数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
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