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亞馬遜云科技推出基于機器學(xué)習(xí)的工業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護服務(wù)
Amazon Lookout for Equipment使工業(yè)客戶能充分利用其現(xiàn)有設(shè)備傳感器，通過機器學(xué)習(xí)在其所有工業(yè)站點中成規(guī)模地開展設(shè)備預(yù)測性維護。目前使用Lookout for Equipment的客戶和合作伙伴包括西門子能源、西班牙石油、RoviSys、TensorIoT等
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解析大數(shù)據(jù)的定義與特征
大數(shù)據(jù)研究專家維克托·邁爾-舍恩伯格曾經(jīng)說過：世界的本質(zhì)是數(shù)據(jù)。在他看來，認(rèn)識大數(shù)據(jù)之前，世界原本就是一個數(shù)據(jù)時代；認(rèn)識大數(shù)據(jù)之后，世界不可避免地分為大數(shù)據(jù)時代、小數(shù)據(jù)時代。 隨著社會不
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邊緣上的AI：“協(xié)作機器人”如何快速處理傳感器數(shù)據(jù)
無論是傳統(tǒng)的工業(yè)機器人系統(tǒng)，還是當(dāng)今最先進(jìn)的協(xié)作機器人（Cobot），它們都要依靠可生成大量高度可變數(shù)據(jù)的傳感器。這些數(shù)據(jù)有助于構(gòu)建更佳的機器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）模型。而機器人依靠
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如何使用人工智能來發(fā)揮傳感器數(shù)據(jù)的協(xié)同作用？
人工智能(AI)目前正在為社會的方方面面帶來革新。比如，通過結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢，如今可以利用人工智能來分析各種來源的大量數(shù)據(jù)，識別各種模式、提供交互式理解和進(jìn)行智能預(yù)測。
