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科技前沿

工业物联网的含义、好处及价值

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IIoT代表工业物联网，最初主要指的是一个工业框架，通过在机器对机器和物联网环境中使用软件工具和第三平台技术连接和同步大量设备或机器，后来是工业4.0或工业互联网环境。 如今，IIoT主要用于消费者空间和企业物联网市场之外的物联网应用范围，作为多个工业领域的应用和用例的总称。 工业物联网被定义为“通过先进的数据分析实现智能工业运营的机器、计算机和人员，以实现转型的业务成果”。   ... 查看全文内容 >

大数据的5个V

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大数据的5V是什么? 大数据的5V——速度（velocity）、体积（volume）、价值（value）、多样性（variety）和准确性（vaccuracy）——是大数据的五大固有特征。了解5V可以让数据科学家从他们的数据中获得更多价值，同时也可以让他们的组织变得更加以客户为中心。 本世纪初，大数据被称为“3V”——体积（volume）、速度（velocity）和多样性（variety）... 查看全文内容 >

科普：粒子加速

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宇宙中充斥着高能量粒子，它们的速度接近光速。虽然这些被统称为宇宙射线的粒子存在于宇宙的许多地方，甚至可以在我们自己的大气层中找到它们，但科学家们还没有完全了解它们的起源。 某些宇宙现象赋予粒子的能量比地球上最好的加速器所能提供的能量高出一千倍甚至更多。我们之所以知道这一点，是因为亚原子粒子被探测到的能量相当于一个被击中的棒球！这些高能粒子被称为宇宙射线，能够到达地球，在地球上，它们要么被费米伽... 查看全文内容 >

我们为什么要学习AI？

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人工智能（AI）描述了在机器中模拟人类智能，这些机器习惯于像人类一样思考和学习。它是一门多学科学科，混合了计算机科学、数学、心理学和其他领域来开发智能系统。据Next Move战略咨询公司称，人工智能市场预计将在未来十年呈现强劲增长。其价值近1000亿美元，预计到2030年将增长20倍，达到近2万亿美元。 人工智能的重要组成部分之一是机器学习，其中算法允许机器在没有显式编程的情况下吸收数据并随... 查看全文内容 >

2024年20个最好的AI工具和应用

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生成式人工智能应用程序和工具根据它们从大量人工智能模型、数据集和神经网络中接受的训练生成原创内容。 世界上最大的科技公司和新兴的人工智能初创公司都在以每分钟为单位发布新的生成式人工智能解决方案，这使得人们很难跟上这项新兴技术的步伐。 为了全面了解当前的生成式AI工具领域，我们编制了这份详细的指南，介绍了前20个生成式AI应用程序和工具。这些生成式人工智能工具的选择是基于它们当前的受欢迎程度... 查看全文内容 >

科技在我们日常生活中的应用

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花一点时间，想想你每天在工作中做的活动。现在，想象一下没有技术工具来帮助你完成它们，那就会花费你很长时间。 科技是人类生活中不可替代的一部分。你有办公室工作要忙吗？使用Microsoft Word、Google Docs、Excel和Powerpoint等应用软件。 你想和你的员工在不同的大洲开一个互动会议吗？使用视频会议工具，如RingCentral Meetings、Zoom和Uber... 查看全文内容 >

8个物联网在日常生活中的案例

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物联网是一个相互连接以交换信息的电子设备网络。物联网的主要目的是在很少或没有人为帮助的情况下从远处访问和操作设备。配备物联网的设备通过互联网相互连接，旨在相互交换数据以执行远程操作。这些相互连接的设备或电子装置通常被称为“事物”。 大多数电子设备由嵌入式传感器组成。这些传感器用于发射数据并告诉设备的状态。物联网为所有设备建立了一个共同的站点来转储数据，并为它们提供了一种共同的语言来相互通信。然... 查看全文内容 >

在量子计算领域技术与投资的博弈选择

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近年来，量子计算领域的投资大量涌入，2023年是一个重要的里程碑。麦肯锡的一份报告显示，去年量子技术初创公司的投资额达到了惊人的23.5亿美元，占2001年以来该行业总投资额的68%。这种资金激增主要发生在过去两年，反映出投资者对量子技术潜力的信心日益增强。 这些投资中值得注意的是软件初创公司SandboxAQ，它获得了惊人的5亿美元投资。其他重要的参与者，如Rigetti、D-Wave和Or... 查看全文内容 >

从案例中分析了解大数据使用

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大数据分析：大数据这个词之所以得名，是因为它无处不在——它存在于我们交换的电子邮件中，我们发布的帖子中，以及我们在网上购买的物品中。它存在于我们去过的地方和我们保存的健康记录中。它存在于我们从社交媒体帖子中生成的数据和我们收集的传感器数据中。 大数据的爆炸式增长意味着我们可以获取前所未有的海量信息。它为企业创造了开发新产品和改进现有产品的机会。这也给大数据公司带来了新的挑战，因为它们试图找到方... 查看全文内容 >

科普：光学测量

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在传统的天文观测模式中，单个或小型天文学家团队研究天空中一小块区域中选定的一类天体。然而，近年来一些最令人兴奋的宇宙学和天体物理学结果需要在数千平方度的天空中对数百万个星系进行研究。斯隆数字巡天（SDSS）是大型光学巡天的先驱，KIPAC在其中发挥了很小的作用，用5个波段对1/4天空中的5000多万个星系进行了成像。这项大型调查使得在最大尺度上研究暗物质和暗能量成为可能，在最小尺度上一直到银河系的... 查看全文内容 >

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