- 數據分析加速領域的領導者NeuroBlade宣布其已經與亞馬遜云科技（AWS）最新發布的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) F2實例實現集成，該實例采用了AMD FPGA與EPYC CPU技術。此次合作通過NeuroBlade創新的數據分析加速技術，為云原生數據分析工作負載帶來了前所未有的性能和效率。在EC2 F2實例上部署NeuroBlade加速技術，提供了一種與數據向云端遷移趨勢相契合的基于云的尖端解決方案。隨著大多數企業在云環境中管理數據，在此基礎設施
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NeuroBlade 亞馬遜 Amazon 數據分析
- 2023年8月30日 - Gartner預測，到2026年，中國超過30%的白領崗位將被重新定義，使用和管理生成式AI的技能將大受歡迎。 Gartner 2023年中國數據分析和人工智能技術成熟度曲線揭示了與中國數據、分析和人工智能相關的四個基本主題：業務成果優先的中國數據戰略，區域數據與分析和人工智能生態系統，數據中臺的崩塌，以及人工智能成為新的國力象征。 該曲線中，即將進入期望膨脹期的技術數量最多。Gartner高級研究總監張桐表示：“創新往往被吹捧為傳統瓶頸問題的解決方案，有望解
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Gartner 數據分析 人工智能 成熟度曲線
- 隨著“數據中臺”（data middle office, DMO）的普及，中國企業機構希望能更好地管理和利用數據中臺背后的數據資產。數據中臺早年在一些領域的成功案例使得整個市場對這一概念抱有過高的期望。如今，大多數企業機構仍然認同DMO的概念，但同時也在尋求適當的方法將其應用于實踐。另一方面，根據Gartner最近的一項調研（見圖1），超過三分之一的企業機構依然對這一概念的可行性和適用性感到困惑。 圖1：中國企業對于建設數據中臺的態度 &nb
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- 在少子化的趨勢下，投入農業的人力越來越少，在這個數字化的時代，傳統農業也必須要跟得上時代的腳步，轉型成為智能化的農業型態，以更少的人力，達到更為精致與更有效率的農耕成果。智能化是整體產業的趨勢，除了能有效解決農耕人力不足的問題，也關系著整體產業的未來競爭力。因此，將先進的自動控制技術導入到傳統農業中，并藉此培育下一代的智慧農業頂尖人才，也成為現階段發展農業的當務之急。打造智慧農業學習環境 培育未來農業人才提到農業的智慧化轉型，不得不提到宜蘭大學對此一議題的努力。長期以來，宜蘭大學持續在農業與工業的人才培育
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- Athinia宣布，美光科技計劃使用Athinia 數據分析平臺，建立一個開創性的數據協作生態系統，這將有助美光科技與關鍵供貨商一起進行數字轉型的永續旅程。Athinia 的AI人工智能質量控制方案將運用自美光科技供應鏈篩選出的相關數據和洞察信息進一步優化流程、提升裝置良率、降低成本并加速價值創造。Athinia 平臺于 2021 年 12 月推出，是默克 和 Palantir 所合作建立的安全協作數據分析平臺。 (左起)Athinia 執行長Laura Matz 、美光全球營運執行副總裁 Ma
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- 簡介與環境盡管COVID-19對全球經濟產生了影響，半導體行業在2020年的表現卻好于預期，并為2021年及以后的加速增長整裝待發。全球冠狀病毒大流行大大增加了通信電子產品的市場需求，推動了支持遠程工作和學習的云計算的發展，為計算機、5G網絡基礎設施、智能手機、汽車、電視、家用電器、數據網絡、醫療設備等幾乎所有的電子設備生產其中的關鍵芯片。事實上，在許多市場中這種爆炸性的需求已經導致芯片供不應求和交貨期延長。這一前所未有的情況讓我們看到了集成在汽車中的半導體芯片的數量之多，以及它們對汽車基本操作和功能的重
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- 近日在2020 AWS技術峰會與合作伙伴峰會上，關于中國市場，AWS宣布了一個重要動作：發布百家APN（AWS合作伙伴網絡）合作伙伴聯合解決方案。 具體來講，AWS在中國將從四個方面推動APN的構建：一是加快AWS云服務和功能落地中國；二是推動跨區域業務擴展，包括伙伴出海、ISV落地中國、和區域伙伴合作服務客戶；三是與伙伴著力傳統企業上云遷移；四是打造垂直行業解決方案。 AWS大中華區專業服務事業部總經理王承華表示，AWS僅在今年在中國區就一共落地了150多項服務和功能，主要原因有三點： 一是大
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- 數據分析，簡而言之，就是解構并優化數據發展模式和趨勢的過程。該過程的自動化程度和粒度越高，對于那些想要節省資金、增加收入、提高效率、加強客戶聯系的公司或組織來說，數據分析的用處就越大。科技越來越發達，可用的數據源也越來越多，人們可以通過開發新的應用程序來增進溝通，發表不同的實用建議。資源廣泛的公司可以自己開發此類應用程序，而其他公司則可以尋找合適的外包公司來幫助開發。但這些定制開發的數據分析軟件并不一定復雜到只能由數據分析專家使用。隨著技術的進步，各類專業人員都有能力使用這些軟件來收集重要建議。本文將探討
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- 前言使用Python進行數據分析是一件專業領域的事情，所以要想強化數據分析的技能，需要大家不斷練習。同時，我們也需要向有經驗的數據分析師學習他們的專業技巧。這篇文章我們介紹來自數據分析大師分享的七個可以提升分析能力的方法。1.Pandas 分析包這個工具的好處是顯而易見的。下面的動畫是調用簡單方法df.profile_report()的結果，看看自己的結果報告:使用這個工具很簡單，只需安裝和導入pandas分析包。2.使用Cufflinks和Plotly繪圖我們中的大多數人都是所謂的“有經驗的”數據科學家
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- 人工智能和分析法為金融、醫療保健、工業、電信和運輸等眾多產業的客戶開啟新的機會。IDC預測至2021年，將有75％的商業企業應用程序使用AI人工智能。到2025年，IDC估計全球所有數據當中，將有約四分之一為實時創建的數據，數據成長量當中有95%來自于各種物聯網（IoT）裝置。面對這樣的趨勢，英特爾推出了第3代Intel Xeon 可擴充處理器，及其新增的硬件和軟件AI產品組合，加速客戶在數據中心、網絡和智能邊緣環境中，AI和分析工作負載的開發與使用。作為業界首款內建支持bfloat16的主流服務器處理器
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- 一、什么是智能數據分析? 智能數據分析，它是指運用統計學、模式識別、機器學習、數據抽象等數據分析工具從數據中發現知識的分析方法。智能數據分析的目的是直接或間接地提高工作效率，在實際使用中充當智能化助手的角色，使工作人員在恰當的時間擁有恰當的信息，幫助他們在有限的時間內作出正確的決定。 智能數據分析的目的是直接或間接地提高工作效率，在實際使用中充當智能化助手的角色，使工作人員在恰當的時間擁有恰當的信息，幫助他們在有限的時間內作出正確的決定。信息系統中積累的大量數據，其原始數據的價值很小，只有通過智能
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數據分析
- 本文研究的目的是在信號設備驗收中引入測試數據統計分析，深度挖掘抽樣數據后面潛藏的產品設計和工藝隱患。信號設備檢測驗收時，即使產品抽樣測試數據合格，產品中仍然會存在著設計、批產過程質量的隱患問題。而分析抽樣數據時，正常情況下，同一批次產品的同一技術指標，或產品同一指標的多次測試結果，匯總后數據分布應符合特定的正態分布。當不符合時，其分布偏差的趨勢將會暴露出產品的各類隱患問題。本文就在統計分析理論基礎上，通過SPC(統計過程控制，Statistics Procedure Control)和SDA (Stati
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SPC SDA 數據分析 統計驗收 質控 可靠性 201811
- 目前半導體產業正處于數據分析的中途點，除了大量數據已被產生及分析之外，新技術的開發也讓分析數據更有效率。
不過，評論認為，隨之而來的問題是如何進一步利用數據，因此也可望激發更多實驗與投資潮出現，一舉推升半導體到新的成長階段。
據Semiconductor Engineering報導，思科(Cisco)預估，2021年每年網路流量將從2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB為1兆GB)，來到3.3ZB，而且從每日最忙碌60分鐘期間的流量來看，在2016年已增加51%，相對整體流量成
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- 電表行業擁有了超過100年的悠久歷史，而且在未來必將持續發展，就部署和使用而言，智能電表在該行業中還處于嬰兒期。對于電力公司而言，電表就是前端的收銀機，其精度不容折扣。
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- 衛星地面測試中，數據分析與顯示系統是與用戶交互的唯一界面。為了滿足多種型號衛星地面測試中的分析與顯示，本文提出了衛星地面測試通用數據分析顯示系統。該系統可以及時、有效地對所有的衛星姿控系統地面測試數據進行分析和顯示，提高了用戶交互性和軟件的可擴展性。目前該通用分析顯示系統已應用于十余顆衛星地面測試中，并得到用戶的廣泛好評。
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衛星地面測試 數據分析 顯示系統 201706
數據分析介紹
數據分析
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。
數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，并使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。
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