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    2021年數字化轉型的主要趨勢

    熱點推薦2021年01月11日
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      數字技術的最新進展重新定義了世界,并不斷改變人們的生活和工作方式。包括人工智能、云計算、傳感器和分析等在內的技術正在成倍地加速發展。此類數字技術通過重振客戶期望以及公司如何解決這些期望,從而創造了新的利潤空間。由于數字化轉型為行業提供了無與倫比的機會,因此以下6種技術將改變整個不同行業的趨勢。

      
      1.零售/電子商務中的增強現實
      
      什么是增強現實?
      
      增強現實(AR)是現實世界的增強版本,可通過使用數字視覺元素,聲音或通過技術傳遞其他感官刺激來實現。
      
      用例:
      
      虛擬試衣間-客戶可以在鏡子/屏幕前的所選衣服中看到自己的形象,并檢查顏色,設計和合身性。
      
      商店導航–當客戶正在尋找特定產品時,增強現實可以使體驗變得流暢。商店導航將消費者引導至所需的產品區域。
      
      產品定制–支持AR的移動應用程序可以充當銷售人員,并提供與客戶需求相關的選項。
      
      2.商業智能邊緣
      
      什么是智能邊緣?
      
      智能邊緣是指在生成數據的站點進行數據分析和開發解決方案。通過這樣做,智能邊緣可減少延遲,成本和安全風險,從而使關聯的業務更加高效。
      
      用例:
      
      開發集成解決方案–合作伙伴可以利用智能優勢,在對執行和服務質量進行端到端控制的情況下,開發完全集成的解決方案。
      
      安全的替代方案–隨著5G技術的發展,將計算,存儲和智能移至邊緣是可行的替代方案,這是安全的。
      
      3.醫療保健中的區塊鏈
      
      什么是區塊鏈技術?
      
      區塊鏈技術是一種去中心化的數據庫管理,以順序排列的方式存儲數據,用戶進行的每筆交易均可供公眾使用。區塊鏈確保用戶之間的透明度。
      
      用例:
      
      醫療數據和共享-多年來,醫療保健部門已成為網絡攻擊的目標,同時共享患者的信息。區塊鏈可提高透明度,同時將患者的數據從一個系統傳輸到另一個系統,從而降低了網絡惡意軟件的風險。
      
      醫學研究–通過維護臨床試驗的歷史數據,區塊鏈可減少醫學研究中的結果轉換,數據監聽,不道德的報告,欺詐和錯誤。
      
      4.智慧城市中的物聯網
      
      什么是物聯網?
      
      物聯網是指在同一網絡中的設備之間收集和共享數據。憑借其強大的傳感器系統,一臺設備可以收集數據并與其他設備保持一致。
      
      用例:
      
      帶有物聯網的智能基礎設施–集成在智能建筑中的,具有物聯網功能的傳感器將有助于建立節能環保的基礎設施。
      
      智能廢物管理–通過在廢物容器上方集成一個液位傳感器,當達到廢物閾值時,當局將收到警報。這將有助于及時收集和管理廢物。
      
      5.考古學中的計算機視覺
      
      什么是計算機視覺?
      
      計算機視覺是指計算機科學領域,其重點是模仿人類視覺系統的復雜性,使計算機能夠識別和處理圖像和視頻中的對象。
      
      用例:
      
      圖像分析–由于計算機視覺全都與模式識別有關,因此它可以理解已標注標簽的給定圖像的視覺數據。它允許對考古文物進行更客觀,更可控的分類。
      
      自動對象分類–計算機視覺可以加快歷史文物的分類過程。通過為非專家提供自動分類系統,并為在線考古收藏提供新的展示方法,它可以使公眾更廣泛地獲取考古知識。
      
      新類型的發展–計算機視覺技術使考古學家可以開發新的類型或評估舊的類型。例如,在整個歷史玻璃收藏品的形狀分析中應用像MDS這樣的可視化技術會導致相似性圖。通過在這些地圖中手動創建聚類,考古學家可以輕松創建新的類型。
      
      6.農業數據科學
      
      什么是數據科學?
      
      數據科學是數據分析領域中一個新興的學科,它將原始數據轉化為可行的見解。該研究報告包括各種職業機會,例如數據科學家,數據分析師,數據架構師,機器學習工程師等。
      
      用例:
      
      管理作物病蟲害–數據科學家通過提供有關何時使用農藥以及使用多少農藥的有意義的信息來幫助農民。這可以顯著防止濫用農藥,這些農藥可能對人,植物和其他人造成不利影響。
      
      天氣預報–作物的質量在很大程度上取決于天氣。惡劣的天氣會在運輸或儲存過程中損害農作物的品質。數據科學專家使用工具來識別可能隱藏的模式和關系。他們通過使用從農田收集的數據集來預測天氣狀況。
      
      單產預測–單產低下可能會給農民和農戶帶來不愉快的季節。通過從農場收集到足夠的數據,數據科學專家可以設想土壤的化學,物理和生物學特性、天氣、水的成分、土地類型、肥料特性,以及許多其他有助于提高產量的方法。

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