当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

大数据的应用实例新上映_大数据智能ai荐号器(2024年12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

大数据的应用实例

从零开始构建知识图谱：必备指南 𐟓š 本书深入浅出地介绍了知识图谱的基本概念和核心组成部分，包括本体建模、实体关系抽取以及三元组存储等基础知识。 𐟔 书中详细阐述了知识图谱的构建流程，从数据获取、清洗与预处理，到实体识别与链接、关系抽取以及三元组生成等关键步骤。特别值得一提的是，本书强调了在不同领域和场景中应用知识图谱的技术挑战和解决方案，例如医疗健康、金融、教育等领域的案例分析和应用实例。 𐟛 ️ 本书还介绍了当前主流的知识图谱构建工具和平台，以及在大数据环境下处理和优化知识图谱的技术策略。通过理论讲解、实际案例分析和操作指南的结合，读者可以全面了解如何根据具体需求和场景构建和优化高效的知识图谱系统，以及如何利用知识图谱技术提升信息管理和智能化决策能力。

面向天文大数据处理的异构分布式计算框架研究与设计软件可移植性是集群计算考量的一个重要因素，JAVA虚拟机(JVM)可以实现跨平台特性。许多大数据处理框架例如Spark，Hadoop，Strom等都是建立在JVM之上，使其可以实现独立于平台，高度抽象的应用部署。 Java提供了跨平台的软件可移植性，但它也限制了分布式环境(如Spark)的性能。利用更高性能的编程语言可以在一定程度上提高系统的性能，但是去重写Spark框架是不切实际的并且会丢失JVM带来的优越性。一种比较可行的方式是仍然使用JVM，利用其他方式去加速Spark应用中的计算负载。在Spark应用中，默认任务仅支持在CPU上执行，相比一些高性能加速器，CPU在大规模数据计算任务中的低并行度会限制集群的整体性能，并且由于数据中心的功耗问题CPU的低能效会限制集群的扩展性。 FPGA、GPU、MIC等异构加速器在大数据处理方面的性能和能效要优于通用处理器CPU。如果我们将这些异构加速器集成到原生的Spark分布式计算框架中，卸载原来需要在CPU上完成的工作可以显著提高集群的分布式计算的性能和能效。目前，在数据中心已经存在一些异构加速器来加速集群计算的应用实例。例如，百度的基于Spark的异构分布式深度学习系统，把Spark与深度学习平台PADDLE(ParallelAsynchronousDistributedDeepLearning)相结合，能够更好的处理业务逻辑与PADDLE的数据通路问题。然后在每个计算节点利用FPGA和GPU来提升数据处理性能，利用YARN进行异构计算资源的分配。IBM在POWER8中提出了并行加速处理器接口(CAPI)，为外部设备， POWER8核心和系统开放内存结构之间提供了高带宽低延迟的路径。微软开发了定制的FPGA板卡Catapult作为异构处理器，搭建了由1632个节点组成的计算集群，在高负载环境下，单个服务器节点的吞吐率提高了95%。在保持相同吞吐量情况下，尾延迟(TailLatency)减少了29%。但是，这些商业公司的工作并没有提供足够的细节描述FPGA，GPU等异构处理器和集群分布式计算的协同方式。 Yu-TingChen和EhsanGhasemi的工作提出了通过JNI来解决Java虚拟机(JVM)和FPGA之间通信的问题，以此来实现FPGA和Spark分布式计算框架的协同。由于无指令、无需共享内存的体系结构，FPGA的定制架构相比CPU、GPU、MIC等固定架构能够提供更高的能效，我们以FPGA作为目标应用的硬件加速器。我们研究将FPGA加速器集成到原生Spark框架的方法，将计算负载从CPU端卸载到FPGA端来提升原生Spark分布式计算框架的性能和能效。在基于FPGA的分布式应用开发中，使用传统RTL的FPGA应用开发方式，相比常规单独的FPGA应用开发需要考虑更多复杂的问题。例如分布式环境中的网络通信，任务调度，数据分区，集群规模扩展等等问题。在这种情况下，应用的开发难度和开发周期是影响数据中心是否会利用FPGA资源的重要考虑因素。因此提出更容易利用和集成FPGA资源到分布式计算环境的方案就显得尤为重要，能够像使用目前Spark框架提供的应用接口一样，更便于开发者进行使用。 Host(主机)端对所有计算资源的运行进行控制，任务执行时从Host端开始，Host发送计算命令给Device端的处理单元，Device端执行完成后再将结果返回Host端，可以较为容易实现数据流的控制。在设备一侧，对FPGA设备来说在OpenCL架构下可以灵活地修改硬件处理模块的结构和规模，并且提供了层次化的存储结构定义，可以根据具体应用的需要进行灵活配置。我们的目标就是实现Spark任务流和我们目标应用的OpenCL计算模型之间的协作。在基于FPGA的Spark框架中，主机JVM内存与FPGA之间的数据传输延迟要远远大于主机JVM内存与CPU之间的数据传输延迟。在FPGA上执行完map操作，在进行reduce操作时，中间数据需要在主机JVM内存和FPGA之间反复传输，利用ctypes接口实现Python和C代码的通信时也存在性能瓶颈，这会大大增加数据通信时间的开销，甚至会抹掉硬件加速器带来的性能增益。为了减少数据通信的时间，我们优化了K-means聚类的执行过程。我们将原始数据集随机划分为若干批。最后，在Spark的reduce阶段计算各数据集子集对应聚类中心的均值，得到原始数据集的聚类中心。该策略可以仅通过一次map/reduce操作实现对数据集的分类，减少了FPGA与Spark框架集成后由于数据通信延迟的增加导致整体性能的下降。

新质生产力：如何改变我们的未来？在全球经济的不断演变中，新质生产力成为了推动经济增长和产业革新的核心动力。那么，什么是新质生产力呢？简单来说，它是指那些能够通过创新技术、改进管理或优化资源配置，从而显著提升生产效率和经济效益的力量。这些力量通常涉及信息技术、人工智能、生物科技、新能源等前沿领域的应用。技术创新驱动的实例详解 𐟌 人工智能与大数据：变革传统行业人工智能和大数据的结合是当前技术创新的重要趋势之一。在医疗领域，AI技术能够通过分析大量的患者数据，识别疾病模式，并提供个性化的治疗方案。这种方法不仅提高了治疗的准确性，还显著缩短了疾病诊断时间。在金融行业，大数据分析帮助机构更有效地评估信贷风险，优化资产配置，提升客户服务效率。制造业中，AI和大数据的应用使得生产流程更智能化，从原材料采购到产品设计，再到市场分销，每一个环节都更加精细。新能源技术：推动环境与经济的双重利益随着对环保的关注加剧，新能源技术如风能和太阳能的开发和应用成为了推动可持续发展的关键。这些技术不仅减少了对环境的负担，也提供了新的经济增长点。例如，太阳能技术的进步降低了成本，使得太阳能成为许多国家能源结构的重要组成部分。风能技术的创新同样促进了能源行业的多样化，加速了从化石燃料向更清洁、更可再生资源的转变。智能制造：实现生产效率与自动化 𐟏튊智能制造技术的发展是应对全球市场竞争的关键。通过引入物联网、机器人技术、自动化设备和先进的数据分析技术，工厂能够实现24小时无人监控生产，极大地提高了生产效率和产品质量。例如，自动化的装配线可以在几秒钟内完成组装任务，而传统方式则需要更长时间。智能制造还降低了生产过程中的人为错误，减少了资源浪费，从而降低了成本并提高了企业的市场竞争力。总的来说，新质生产力不仅改变了传统行业的工作方式，还为我们带来了巨大的经济效益和环保效益。未来，随着技术的不断进步和应用领域的扩展，新质生产力的潜力将进一步释放，为我们创造更加美好的未来。

阿里云ECS规格详解𐟔 阿里云ECS（Elastic Compute Service，弹性计算服务）提供了多种实例规格，以满足不同应用场景的需求。以下是部分已提及的实例规格分类及其示例： 𐟌 通用型（Standard）适用于各种Web应用、开发环境和轻量级数据库。 ecs.s2.large (2 vCPU, 4 GiB 内存) ecs.s2.xlarge (4 vCPU, 8 GiB 内存) ecs.s2.2xlarge (8 vCPU, 16 GiB 内存) ecs.s3.medium (4 vCPU, 4 GiB 内存) ecs.s3.large (4 vCPU, 8 GiB 内存) 𐟒𞠥†…存优化型（High Memory）适用于内存数据库、缓存和大数据分析。 ecs.m1.medium (4 vCPU, 16 GiB 内存) ecs.m2.medium (4 vCPU, 32 GiB 内存) ecs.m1.xlarge (8 vCPU, 32 GiB 内存) 𐟒𛠨𜘥Œ–型（High CPU）针对计算密集型应用，如科学计算、广告投放等。 ecs.c1.small (8 vCPU, 8 GiB 内存) ecs.c1.large (8 vCPU, 16 GiB 内存) ecs.c2.medium (16 vCPU, 16 GiB 内存) 𐟓𖠩똦€稃𝧽‘络型（ebmc6e）适合需要极高网络性能的应用，如视频弹幕、电信业务转发等。 ecs.ebmc6e.26xlarge (104 vCPU, 内存未列出) 𐟔젩똦€稃𝨮᧮—型（hfg5）适用于OLTP、高性能数据库、NoSQL数据库和搜索引擎等。 ecs.hfg5.large 到 ecs.hfg5.14xlarge，提供不同级别的vCPU和内存配置。 𐟓ˆ ECS规格代数第8代: g8i、c8i、r8i、hfg8i、hfc8i、hfr8i 第7代: g7、c7、r7、hFG7、hFC7、hFR7、g7ne 第6代: g6e、g6、c6e、c6、r6e、r6、hFC6、HFG6、S6 第5代: u1、g5、g5ne、c5、r5、ic5、hFC5、HFG5 第4代: sn2ne、sn1ne、se1ne、se1 请注意，上述规格仅为部分示例，实际可用规格可能会随时间更新和增加。在选择实例规格时，应根据应用的具体需求（如计算能力、内存大小、存储性能、网络吞吐量等）来决定最适合的实例类型。更多详细信息和最新规格可以咨询相关服务热线。

市场营销专业论文选题推荐：热门且易写 𐟓Š大数据在精准营销中的应用与挑战 𐟓ˆ社交媒体影响者营销对消费者购买决策的影响研究 𐟌跨文化营销中的文化差异与策略适应性研究 𐟓š品牌故事构建与传播对品牌忠诚度的影响分析 𐟎짟�†频平台上的内容营销策略与效果评估 𐟤–人工智能技术在营销自动化中的应用探索 𐟓⧽‘红经济下的直播带货模式研究 𐟒�𞤺䥪’体情感分析在品牌危机管理中的应用 𐟓𑦕𐥭—时代下的消费者行为变迁与营销策略调整 𐟔品牌延伸策略的风险与收益评估 𐟎寧𚤺Ž用户画像的个性化推荐算法在电商营销中的应用 𐟓Š营销组合策略（4Ps/7Ps）在特定行业中的应用案例分析 𐟒쥏㧢‘营销对品牌信任度的影响机制研究 𐟓𑧧𛥊褺’联网时代下的场景营销策略研究 𐟌品牌社会责任（CSR）对消费者品牌态度的影响 𐟌跨境电商的营销策略与本土化适应性研究 𐟓ˆ内容营销在B2B市场营销中的应用与效果分析 𐟏 社交媒体平台上的品牌社群构建与管理 𐟑奟𚤺Ž消费者体验的营销策略优化研究 𐟓⦕𐥭—化时代下的品牌传播策略研究 𐟒𐤻𗦠𜤿ƒ销策略对消费者购买意愿的影响分析 𐟓Š营销渠道整合策略对销售业绩的影响研究 𐟒‘关系营销在维持客户忠诚度中的作用 𐟔姗…毒式营销策略的传播机制与效果评估 𐟓ˆ品牌认知度提升策略的研究与实践 𐟏…体育赛事营销中的品牌植入策略研究 𐟒ᦶˆ费者心理账户理论在定价策略中的应用 𐟔’数字营销中的隐私保护与消费者信任关系研究 𐟓š营销传播中的文化认同与消费者响应 𐟓基于位置服务（LBS）的营销策略研究 𐟤品牌联合策略的风险与收益分析 𐟓–营销传播中的叙事技巧与效果评估 𐟔Š社交媒体上的品牌声誉管理策略研究 𐟏†消费者参与品牌创新的激励机制设计 𐟔’数字化营销中的消费者数据保护与伦理问题 𐟛 ️营销自动化工具在中小企业中的应用与效果分析 𐟌Ÿ全球营销中的文化适应性与本土化策略研究

工商管理论文选题𐟔夺”大热门 𐟎“ 工商管理专业的同学们，毕业论文选题是不是让你头疼？别担心，这里为你准备了五大热门方向的选题指南，助你轻松找到研究方向！ 1️⃣ 战略管理方向 𐟌 全球化背景下的企业战略联盟与合作模式 𐟒𜠨𕄦𚐥Ÿ𚧡€观视角下的企业竞争优势构建 𐟔„ 数字化转型中的企业战略重构 𐟑袀𐟑颀𐟑碀𐟑栥—企业传承中的战略调整 𐟌 跨界融合战略对创新能力的影响 𐟌𑠤𜁤𘚧侤𜚨𔣤𛻤𘎥歷续发展路径 𐟒𜠥䚥…ƒ化战略与企业绩效的关系 𐟕𕯸‍♂️ 竞争情报系统在战略决策中的运用 2️⃣ 市场营销方向 𐟓𑠧侤𚤥꒤𝓥œ襸‚场营销中的运用与效果 𐟌 跨境电商的市场进入策略与风险管理 𐟓ˆ 数字化转型背景下的市场营销创新 𐟌🠧𛿨‰𒨐婔€策略与企业可持续发展 𐟒ᠥ䧦•𐦍𑥊觚„市场营销决策优化 𐟛’ 体验式营销在零售行业的应用 𐟑堩ᾥ𛷥€𜥅𑥈›的市场营销新模式 𐟓⠧侤𚤥꒤𝓨婔€中的口碑传播机制 𐟏栧𒾥‡†营销在银行业的应用案例 𐟌 数字化营销渠道整合策略 𐟌 跨文化市场营销策略与挑战 3️⃣ 人力资源管理方向 𐟕𐯸 弹性工作制度对员工满意度的影响 𐟌 跨国公司人力资源管理的跨文化比较 𐟒𐠨–ꩅ즿€励对员工创新行为的影响 𐟓Š 绩效管理制度对员工绩效的影响 𐟓š 员工培训与发展对组织绩效的影响 𐟒ᠧŽ𐤻㧧‘技对人力资源管理的变革 𐟏… 激励机制对员工工作动机的影响 𐟏⠥…쥏𘦖‡化对员工组织认同感的影响 𐟎똧𛩦•ˆ人才留存策略研究 4️⃣ 财务管理方向 𐟒𜠤𜁤𘚨𔢥ŠᩣŽ险管理策略 𐟓Š 成本控制与财务效率提升 𐟓ˆ 企业财务报表分析与决策支持 𐟒𘠨ž资策略与企业资本结构优化 𐟌 数字化转型对财务管理的影响 𐟓‹ 全面预算管理在企业管理中的应用 𐟛᯸ 内部控制体系建设与财务风险管理 𐟒砧Ž𐩇‘流管理与企业运营稳定性 𐟏⠨𔢥Š᥅𑤺뤸�ƒ建设与管理优化 𐟔 企业并购中的财务尽职调查与风险评估 𐟓Š 财务分析与企业价值评估 𐟌 跨国企业的外汇风险管理 𐟒𜠨𕄦œ즈本计量与投资决策分析 𐟓ˆ 企业财务绩效评价体系构建 5️⃣ 运营管理方向 𐟏�™𚨃𝥈𖩀 系统下的生产流程优化 𐟛Ž️ 精益六西格玛在服务业的应用 ♻️ 逆向物流与绿色供应链管理 𐟓栧‰騁”网技术在物流管理中的应用 𐟚€ 企业数字化转型中的运营管理创新 𐟤 跨组织协作与供应链管理效率提升 𐟒𜠤𛷥€𜩓𞩇‘融在提升企业运营效率中的作用 𐟔砦Ÿ”性制造系统对企业响应速度的影响希望这些选题指南能帮你找到适合自己的研究方向，顺利完成毕业论文！𐟌Ÿ

《未来侦探团》：科技漫画，轻松学知识！《未来侦探团》是一套充满科普知识的漫画书，内容涵盖了当前科学技术的最新进展和科研成就。通过生动的漫画故事，将AI人工智能、大数据应用、北斗导航等前沿科技知识串联起来，让小学生也能轻松理解并掌握科技知识，了解我国的科技成果。这套书以学校足球比赛为背景，通过数据站队的方式，让读者了解数据的奥秘。通过数据思维分析现实生活中的案例，达到解决问题的目的。书中人物性格各异，做事风格独特，虽然有分歧和争论，但最终都是为了共同的目标而努力。夸张的画风和时髦的科技词汇，让小朋友在不知不觉中掌握科学知识，对科学产生浓厚兴趣。快来一起用知识武装自己，享受丰富而有意义的生活吧！

「龙图动态」均衡文化资源配置，共筑阅读美好未来——“全省总分馆制建设及大数据平台专题培训班”在东宁开班 2024年11月6日，由黑龙江省文化和旅游厅主办，黑龙江省图书馆及东宁市委市政府承办，东宁市图书馆和广州图创计算机软件开发有限公司协办的“全省总分馆制建设及大数据平台专题培训班”在东宁市政府会议中心隆重开班。省文旅厅副厅长钟华出席开班式并致辞。钟华副厅长强调，总分馆制建设和大数据平台的推广应用是推动全省图书馆事业发展的重要引擎。她指出，总分馆制的推广不仅有助于提升文化服务的质量和效率，还能促进文化资源的共享与流通，满足人民群众日益增长的文化需求。通过总分馆制，各级图书馆可以更好地协作，形成资源共享的网络，提升整体服务能力。全省各级图书馆要紧密结合实际工作，积极探索总分馆制建设和大数据平台应用的有效途径，推动公共文化服务向更高层次、更高质量发展。此次培训班吸引了来自全省各级图书馆的专业人员参加，培训内容涵盖总分馆制建设的理论与实践、大数据平台的应用与发展趋势等多个方面。通过专家授课、案例分析、互动交流、实地参观等形式，为参训人员提供了一个系统学习和深入探讨的平台，帮助他们更好地掌握总分馆制建设和大数据平台的核心技术和应用方法。通过此次培训，参训人员将能够更好地服务于全省图书馆事业的发展，提升公共文化服务的整体水平，满足人民群众日益增长的文化需求。未来，黑龙江省将继续深化总分馆制改革，充分利用大数据技术，推动全省图书馆事业的全面进步，为广大人民群众提供更加优质、便捷的文化服务。开班仪式后，钟华副厅长带队，对东宁镇文化中心和东宁市图书馆进行了实地踏查。深入细致地考察了总分馆建设的进展情况以及通借通还服务的实施情况。在东宁镇文化中心，钟华副厅长一行详细了解了总分馆之间的资源共享、业务协作和服务创新等方面的工作，并与工作人员进行了深入交流，探讨了如何更好地利用总分馆制提升文化服务效能。在东宁市图书馆，钟华副厅长重点关注了通借通还服务的运行状况,亲自体验了图书借阅、归还等流程，详细询问了读者对通借通还服务的满意度和建议。

什么是大数据？大数据应用在哪些地方？什么是大数据？大数据是指规模巨大、类型复杂多样，在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。具体来说，大数据具有以下几个特点： ‌规模巨大（Volume）‌：大数据集合的规模通常超出传统数据库管理系统的处理能力，数据量可能达到TB、PB甚至EB级别。例如，谷歌搜索引擎的数据总规模（2021年）为62 PB，预计到2025年，全球数据量将达到175 ZB。 ‌类型多样（Variety）‌：大数据的多样性指的是数据的来源和格式多种多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。传统的数据库和数据管理解决方案无法有效应对这种复杂的数据集。 ‌处理速度快（Velocity）‌：大数据的生成、传输和处理速度非常快，需要借助分布式技术、流处理技术等大数据技术来确保系统能够实时响应。 ‌价值密度低（Value）‌：大数据的数据量虽然大，但价值密度相对较低，需要通过深度分析和挖掘才能发现和发挥其价值。大数据应用在哪些地方？大数据的应用领域非常广泛，以下是一些主要的应用领域及其具体实例： ‌电商领域‌：电商平台利用大数据技术对用户信息进行分析，如根据用户的浏览历史、购买行为等数据，为用户精准推送感兴趣的产品，优化供应链，预测流行趋势和消费趋势。 ‌政府领域‌：在“智慧城市”建设中，大数据被用于整合城市中的各种数据，包括交通、公共服务、资源利用等信息，以优化城市交通规划、提高公共安全管理水平等。 ‌医疗领域‌：医疗行业通过临床数据对比、实时统计分析、远程病人数据分析等辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高工作效率。同时，大数据还用于建立疾病数据库，助力疾病诊断和治疗方案的确定。 ‌传媒领域‌：传媒企业利用大数据收集各类信息，经分类筛选、清洗、深度加工后，能准确定位和把握读者、受众的需求，推送个性化的新闻、文章、视频等内容。 ‌金融领域‌：在金融交易中，大数据应用广泛。多数股票交易通过算法模型决策，这些算法会考虑社交媒体、新闻网络等数据。银行也利用大数据进行用户画像分析，提供个性化的理财建议和精准营销金融产品。 ‌其他领域‌：大数据还广泛应用于安防、电信、教育、农业、人力资源管理等多个领域。例如，在安防领域，大数据可用于视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，以预防和打击犯罪；在电信领域，大数据用于网络管理、客户关系管理、企业运营管理等方面。综上所述，大数据的应用已经渗透到社会经济的各个方面，成为推动各行业数字化转型和智能化升级的重要力量。

𐟌Ÿ2024年市场营销热门选题大揭秘𐟌Ÿ 𐟔尟”尟”婚着市场环境的不断变化，市场营销领域的选题也日益丰富。以下是2024年市场营销专业dissertation的热门选题方向，供大家参考： [一R] 𐟤–人工智能与机器学习在营销中的应用：随着人工智能技术的快速发展，探讨如何利用这些技术提升市场营销的效率和精准度。 [二R] 𐟓Š数据驱动的个性化营销策略：通过大数据分析和个性化推荐，实现精准营销，提升客户满意度。 [三R] 𐟌社交媒体与虚拟体验（AR、VR）营销：利用社交媒体平台和虚拟现实技术，打造沉浸式的品牌体验，吸引用户参与和互动。 [四R] 𐟓ˆ在线消费者行为预测模型构建：通过数据分析和建模，预测影响在线消费者购买决策的因素，为企业制定精准的营销策略提供参考。 [五R] 𐟔—跨界联名营销的策略与效果分析：研究不同品牌间的联名营销策略，探讨其背后的合作动机和目的，以及联名营销对品牌知名度、销售额和消费者态度的影响。 [六R] 𐟌𑦖𐥅𔦊€术在市场营销中的应用研究：研究新兴技术（如人工智能、虚拟现实、数据分析等）在市场营销中的应用案例和效果，探讨新技术对市场营销模式和策略的影响和挑战。这些选题紧密联系当下的热点话题和行业趋势，对于市场营销领域的研究和实践具有重要参考价值，建议大家收藏并深入探讨。𐟒ᰟ’ᰟ’က

专栏内容推荐

1920 x 1080 · jpeg
用开源的JS搭建3D地球地理空间可视化大数据展示 | 晓安科技
素材来自:xiao-an.com

1280 x 720 · jpeg
大数据应用的实例,大数据的应用有哪些,大数据应用(第10页)_大山谷图库
素材来自:dashangu.com

1000 x 1000 · jpeg
大数据入门的四个必备常识_爱运营
素材来自:iyunying.org
960 x 540 · png
大数据应用的实例,大数据的应用有哪些,大数据应用_大山谷图库
素材来自:dashangu.com

1650 x 1156 · png
【Yonghongtech独家】银行业如何实现数据价值变现——10大案例展现银行大数据分析价值变现方式_北京永洪商智科技有限公司|大数据分析平台yonghongtech.com
素材来自:yonghongtech.com
1600 x 963 · jpeg
探码智能智慧大数据可视化在应用场景中的实际案例 | 探码科技【官网】
素材来自:tanmer.com

2868 x 1612 · jpeg
联通-智慧银行大数据解决方案_文库-报告厅
素材来自:baogaoting.com

860 x 478 · jpeg
大数据图片素材-正版创意图片500944080-摄图网
素材来自:699pic.com

1425 x 1078 · png
粮油食品电子商务平台为精准扶贫推波助澜 | 探码科技【官网】
素材来自:tanmer.com
860 x 573 · jpeg
大数据图片素材-正版创意图片500564439-摄图网
素材来自:699pic.com

GIF
1920 x 1080 · animatedgif
【大数据】可视化界面欣赏~_随心系-站酷ZCOOL
素材来自:zcool.com.cn

1023 x 682 · jpeg
大数据将如何推动智慧城市管理创新？-千家网
素材来自:qianjia.com
1080 x 615 · png
大数据与数据分析的关联，主要应用在哪些领域？ - 墨天轮
素材来自:modb.pro

778 x 437 · png
现在有没有做医疗数据分析的平台？_亿信ABI商业智能软件-一站式数据分析BI软件工具
素材来自:esenabi.com

1600 x 963 · jpeg
探码智能智慧大数据可视化在应用场景中的实际案例 | 探码科技【官网】
素材来自:tanmer.com
1231 x 988 · jpeg
大数据展示_洞悉数据背后的规律与价值，从全局高度支撑决策-云标物联
素材来自:yunbiaowulian.com

1195 x 704 · jpeg
举例说明大数据的应用,大数据应用的实例,大数据的应用有哪些(第11页)_大山谷图库
素材来自:dashangu.com
3360 x 2100 · png
地震应急 | 产品展示
素材来自:emerict.com

892 x 825 · png
互联网医疗大数据类型的深度分析
素材来自:ngui.cc
600 x 398 · jpeg
优酷土豆使用Spark完善大数据应用案例--乐思集成系统信息中心
素材来自:knowlesys.cn

600 x 318 · jpeg
大数据在医疗上的实质用途有哪些？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

640 x 469 · jpeg
举例说明大数据的应用,大数据应用的实例,大数据的应用有哪些(第6页)_大山谷图库
素材来自:dashangu.com
570 x 228 · jpeg
大数据应用例子有哪些
素材来自:linkflowtech.com

640 x 427 · jpeg
大数据在医疗领域的应用|大数据|数据挖掘_新浪新闻
素材来自:k.sina.com.cn
600 x 305 · jpeg
2023年全新整理人工智能医疗智慧医疗医疗大数据报告方案合集！打包你一年的AI+医疗资料需求 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com