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生物領(lǐng)域從科研到應(yīng)用都將步入大數(shù)據(jù)時代

bzSh_drc_iite ? 來源:lq ? 2019-01-02 16:29 ? 次閱讀
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生物領(lǐng)域從科研到應(yīng)用都將步入大數(shù)據(jù)時代。

一大數(shù)據(jù)定義及特點

1、大數(shù)據(jù)的定義:大數(shù)據(jù)(big data),指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

2、大數(shù)據(jù)的特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性),即IBM提出的5V特點。

大數(shù)據(jù)被美國政府認(rèn)為是“未來的新石油”,被視為等同于人力資源和物質(zhì)資源的國家重要戰(zhàn)略資源。著名的未來學(xué)家阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》中語言,社會經(jīng)濟的發(fā)展將由農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、工業(yè)經(jīng)濟進入信息經(jīng)濟和生物經(jīng)濟時代。

提到大數(shù)據(jù),必然要提到云計算,大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分,大數(shù)據(jù)依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和/或虛擬化技術(shù)。

大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)大,有海量數(shù)據(jù)可以進行挖掘,那么對于生物醫(yī)藥B2B尤其是制造業(yè)來說,對海量數(shù)據(jù)的挖掘會帶來怎樣的改變?那一定是按需進行點對點的精準(zhǔn)匹配。

在互聯(lián)網(wǎng)誕生之前,無論是企業(yè)還是個人,最痛苦的是手頭掌握的信息太少、信息來源缺乏、信息處理時間緩慢;在商業(yè)決策、人才政策等各方面與產(chǎn)業(yè)鏈的互聯(lián)缺乏數(shù)據(jù)及時支撐,信息不對稱嚴(yán)重制約產(chǎn)業(yè)和企業(yè)自身發(fā)展。

互聯(lián)網(wǎng)猶如一股春風(fēng),瞬間讓我們進入了數(shù)據(jù)大爆炸的時代,短短十幾年,數(shù)據(jù)已經(jīng)達到無可想象,毫不夸張地說,我們的世界將在 2025 年被數(shù)據(jù)淹沒,這絲毫不令人驚訝,2025年全球大數(shù)據(jù)量級將達到 163 ZB,比 2016 年創(chuàng)造出的數(shù)據(jù)量增加10倍,全球數(shù)據(jù)量產(chǎn)生的第一大主體將由消費者轉(zhuǎn)移到企業(yè),屆時企業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將占到全球數(shù)據(jù)總量的 60%。

注意!注重數(shù)據(jù)價值的時代已經(jīng)來臨,并逐漸取代了從模擬數(shù)據(jù)向數(shù)字化轉(zhuǎn)變的時期;產(chǎn)生、使用和管理對生活產(chǎn)生重要影響的數(shù)據(jù)信息,對于消費者、政府和企業(yè)的正常生活和運轉(zhuǎn)必不可少。消費者和企業(yè)將持續(xù)在不同設(shè)備和云之間產(chǎn)生、分享和訪問數(shù)據(jù),增長速度也將超出此前的預(yù)期。

你是否有這個困惑:當(dāng)你想買一種設(shè)備、或者檢索某種知識盲點,去百度搜索的時候,隨便輸入一個關(guān)鍵字,彈出來幾十萬上百萬的結(jié)果,你會不會陷入選擇困難?在這么多信息中,如何找到你最匹配的商品或服務(wù)?這真實大海撈針,比沒數(shù)據(jù)時代更煩惱了。

二大數(shù)據(jù)的來源

大數(shù)據(jù)時代,人人都是數(shù)據(jù)源,每時每刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。比如:早上起來刷個朋友圈、出門吃早飯用移動支付、打開導(dǎo)航開車出門避堵、使用App刷刷時政新聞等等。任何個人和企業(yè)的被記錄行為,都被主動或被動記錄在大數(shù)據(jù)這個池子里。當(dāng)你走在路上沒有使用任何看似與產(chǎn)生數(shù)據(jù)有關(guān)的行為,但是你的行為有可能被路面的攝像頭、行車記錄儀等實時記錄,你就成了這里面大數(shù)據(jù)的一份子。

對于企業(yè)的大數(shù)據(jù)來源,我們可以概括為三個方向:

核心:即企業(yè)數(shù)據(jù)中心和企業(yè)云的數(shù)據(jù);

邊緣:核心數(shù)據(jù)中心外的其它企業(yè)系統(tǒng);

終端:PC、手機傳感器、照相機、智能汽車等;

三生物醫(yī)藥大數(shù)據(jù)

在生物醫(yī)藥領(lǐng)域,?各種平臺的數(shù)字化、企業(yè)營銷PR、無數(shù)的數(shù)碼傳感器,時時刻刻都在產(chǎn)生著大量數(shù)據(jù)。我們已經(jīng)進入了具備相當(dāng)深度和廣度的生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)時代。

生物醫(yī)藥行業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸性增長,包羅信息多、價值大,但存在碎片化、利用率低的問題。為適應(yīng)生物醫(yī)藥研究進入數(shù)據(jù)密集型范式的時代需求,生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)要以“整合、交互與先進IT技術(shù)”為導(dǎo)向,進行有效挖掘、實現(xiàn)高層次的匯交共享和分析挖掘,從而使醫(yī)藥行業(yè)的每個參與方均從中受益。

供給和需求雙輪驅(qū)動:供給驅(qū)動來自于生物醫(yī)藥電子數(shù)據(jù)的積累、數(shù)據(jù)挖掘手段的提升和移動互聯(lián)的普及。隨著電子病歷、二代測序、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、藥品網(wǎng)售、云存儲等新技術(shù)平臺的出現(xiàn),生物醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的積累正在加速。另外,新技術(shù)的出現(xiàn)讓數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析的手段日益精進。而生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)效率的亟待提高、精準(zhǔn)醫(yī)療技術(shù)和市場的成熟、健康管理和慢病管理等需求也加速著生物醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的推進。

前面我們講了大數(shù)據(jù)產(chǎn)生之前和之后的兩個場景:

數(shù)據(jù)少的時候,我們需要更多數(shù)據(jù)來支撐決策,就想方設(shè)法做加法,力求得到更多有用的信息;數(shù)據(jù)大的時候,我們又陷入決策困難,因為在大數(shù)據(jù)里面,絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)是無效的,無效的臟數(shù)據(jù)讓我們非常痛苦,這時候必須要做減法。

那么問題來了,如何能夠減掉無用的信息、留下有用的信息呢?那就必須對大數(shù)據(jù)進行挖掘,提取最精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)沒有對錯,只有多少之分。當(dāng)你檢索一條信息,不管彈出來的是1條信息,還是100萬條信息,他們有一個共同的名字叫答案,你要做的是從這些答案中找到最適合你的那一條信息。大數(shù)據(jù)的最有效應(yīng)用場景,未來一定是企業(yè)行為分析和決策支撐,是B2B,在制造業(yè)B2B尤其突出。企業(yè)行為的三大要素:參數(shù)、性能指標(biāo)和價格,因為定量因素多,變量因素小,更容易也更適合進行大數(shù)據(jù)挖掘。

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是量化和模型。通過量化的數(shù)據(jù)和可建立的模型,挖掘出精準(zhǔn)的答案。為什么不是B2C或C2C?因為C端用戶消費習(xí)慣涉及心理、喜好、環(huán)境、收入等等的變化因素太多,需求的變化較大、不確定因素太高,挖掘數(shù)據(jù)背后的行為很難,這也是為什么C端推送的服務(wù)經(jīng)常被吐槽不精準(zhǔn)的原因。

制造業(yè)及其產(chǎn)業(yè)流通方面的要素固定和要求明確方面比較清晰,一個企業(yè)的基本需求一般都比較固定,如對地理位置的要求、對品牌的要求、對技術(shù)的要求等。一個企業(yè)要買一臺設(shè)備,乃至一個零件,他所有“逛”的時間其實都是他不愿意浪費的,他希望找到的或者被找到的就是那個最準(zhǔn)確的賣家。

我們?nèi)ケ容^一下C端平臺和B端平臺的區(qū)別就會發(fā)現(xiàn),C端是以“逛”為主,逛著逛著就找到了喜歡的商品,因此C端平臺都會注重視覺設(shè)計、注重商品的豐富度;反觀B端平臺的用戶,就是采購提出其明確的需求,平臺根據(jù)需求的產(chǎn)品參數(shù)、性能指標(biāo),以及平臺上賣家的價格、距離、供貨期、歷史信譽等進行點對點的精準(zhǔn)匹配,不需要“逛”的感覺,一定是精準(zhǔn)化,不要浪費他的時間。買家只要有一個輸入界面,輸入自己的明確要求。然后,平臺就會將最具性價比的一家或者幾家賣家直接推送給買家,買家從中進行談判采購就可以了。

四生物醫(yī)藥大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)匹配

買賣雙方的需求都清楚之后,我們真正深入去探索一下生物醫(yī)藥大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)匹配是怎么實現(xiàn)的。我們今天談的是B2B精準(zhǔn)匹配,首先要回答一個問題:在生物醫(yī)藥B2B領(lǐng)域,用戶是誰,用戶在哪,用戶要什么?這是一個全流程的事,是貫穿企業(yè)贏下全鏈路的。

企業(yè)的營銷,大致可以經(jīng)歷三個階段:從以產(chǎn)品為中心的1.0時代到以顧客為中心的2.0時代,再到以人文精神為中心、客戶參與創(chuàng)新的3.0時代。在3.0時代,客戶參與產(chǎn)品、營銷的全流程創(chuàng)新,源源不斷為企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)和流通提供創(chuàng)新idea,只有實現(xiàn)供需的及時有效互動,企業(yè)的營銷才會永葆競爭力。

營銷的本質(zhì)會回歸到數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的核心是用戶,企業(yè)需要研究的是用戶需求,并聚焦用戶需求,深層洞察消費者。用戶數(shù)據(jù)不僅包括用戶是誰,還有產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、售后服務(wù)數(shù)據(jù)、官方網(wǎng)站數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。將和企業(yè)用戶有關(guān)的一個個數(shù)據(jù)孤島連接成一個大數(shù)據(jù)平臺,并進行清洗、融合、識別,為每個用戶生成360度用戶畫像。

對這些數(shù)據(jù)有兩個核心用處:第一,用數(shù)據(jù)挖掘的辦法,看看這些用戶什么時候又要買企業(yè)的產(chǎn)品,這就是精準(zhǔn)營銷。第二,看看這些用戶中間,哪些用戶很活躍,與他們進行交互,滿足他們的需求,這就是交互創(chuàng)新。

用戶與用戶之間不是孤立的,大數(shù)據(jù)的核心是連接。數(shù)據(jù)經(jīng)過連接才能變成信息。以用戶數(shù)據(jù)為核心,全流程連接企業(yè)運營數(shù)據(jù),全方位連接社交行為數(shù)據(jù),特別是連接網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)、網(wǎng)器行為數(shù)據(jù)。將企業(yè)全鏈路上的銷售數(shù)據(jù)、售后數(shù)據(jù)、會員注冊數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)融合,生成360度用戶畫像,精準(zhǔn)洞察用戶。

優(yōu)秀的企業(yè)滿足需求,偉大的企業(yè)創(chuàng)造需求。建立全流程數(shù)據(jù)連接之后,數(shù)據(jù)最核心的價值就出來了,那就是預(yù)測。預(yù)測用戶接下來會發(fā)生什么樣的行為,會有什么樣的需求,或者對已有的產(chǎn)品、方案有什么更新的需求。經(jīng)過數(shù)據(jù)融合、用戶識別,生成數(shù)據(jù)標(biāo)簽,建立數(shù)據(jù)模型,并用量化分值定義用戶潛在需求的高低。

人有靈魂,數(shù)據(jù)亦然,數(shù)據(jù)的靈魂是應(yīng)用。數(shù)據(jù)采集和挖掘的最終目的是要用數(shù)據(jù),用對數(shù)據(jù)、用好數(shù)據(jù)。企業(yè)要分析業(yè)務(wù)部門在什么時候、開展什么業(yè)務(wù)、可能遇到什么問題,在解決這個問題時需要用到哪些辦法,這些辦法中間哪些可以用數(shù)據(jù)挖掘的路徑來達到目的。進而指導(dǎo)企業(yè)在何時、以何種方式該有何種決策。

精準(zhǔn)營銷,表面看是企業(yè)為產(chǎn)品找用戶,本質(zhì)上是為用戶找產(chǎn)品,是交互創(chuàng)新,是對企業(yè)傳統(tǒng)營銷方式的顛覆。

生物醫(yī)藥制造企業(yè)一般有兩大問題需要解決:一是銷售線索和品牌客戶太少,如何獲得更多更好的線索和體驗。二是潛在的客戶太多線索太多,從哪個先開始,怎么優(yōu)化現(xiàn)有的線索,怎么排序和提高現(xiàn)有線索的效率。

我們可以從兩方面來對癥下藥:

一是通過預(yù)測性線索挖掘,構(gòu)建銷售通路,幫客戶尋找新的銷售線索;二是預(yù)測評分方法,幫客戶把現(xiàn)有的銷售線索進行排序。

具體來講,我們搭建一套生物醫(yī)藥細(xì)分領(lǐng)域的創(chuàng)新服務(wù)平臺,通過海量數(shù)據(jù)體系,構(gòu)建了企業(yè)洞察指標(biāo)體系。我們幫助產(chǎn)業(yè)構(gòu)建資源庫、用戶庫、產(chǎn)品庫,同時又構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈必需的知識庫如專利、人才、技術(shù)、知識產(chǎn)權(quán)、政策法規(guī)等,通過這些數(shù)據(jù)庫的建設(shè),進行數(shù)據(jù)建模,構(gòu)建知識圖譜,通過機器學(xué)習(xí)人工智能的方式幫助企業(yè)智能推薦其發(fā)展必需的服務(wù)要素。

舉個例子:臺州是全球原料藥之都,其原料藥在全球具有舉足輕重的分量,但臺州的原料藥企業(yè)競爭也非常大,某家原料藥生產(chǎn)企業(yè)需要勉強全球拓展市場,創(chuàng)新服務(wù)平臺怎么進行賦能呢?

產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是網(wǎng)絡(luò)協(xié)同和數(shù)據(jù)智能雙螺旋賦能的時代。首先,我們幫助這家原料藥企業(yè)進行數(shù)字化。企業(yè)將標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品、非標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品及服務(wù)上云,在創(chuàng)新服務(wù)平臺上,這家企業(yè)就有了眾多個性化的標(biāo)簽,當(dāng)企業(yè)原來的客戶在平臺上登錄后,就天然進行了智能匹配,原來你也在這里;而當(dāng)原本沒有建立連接的潛在客戶登錄創(chuàng)新服務(wù)平臺之后,平臺就會對雙方的供需和標(biāo)簽等進行一系列匹配,并對匹配度進行細(xì)分。當(dāng)然,對于潛在客戶來講,他收到的信息會是來自多個供應(yīng)方的,最終由企業(yè)決策者決定選擇最適合自己的產(chǎn)品或服務(wù)。

通過大數(shù)據(jù)尤其是產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)精細(xì)化分析,給生物醫(yī)藥制造企業(yè)帶來了很多戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)多層面的好處,通過多維度的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為引領(lǐng)生物醫(yī)藥制造業(yè)成長的指南針。

眾所周知,生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)有很強的技術(shù)壁壘,在各個細(xì)分市場都有眾多專業(yè)企業(yè)從事專業(yè)服務(wù),目前最大的痛點是信息不對稱,從產(chǎn)品、服務(wù)的供需,陌生主體之間的交易是否存在欺詐,以及價值是否符合雙方預(yù)期等都存在很大的鴻溝。如何破局?且看大數(shù)據(jù)如何解決這個問題。

我們從基本的供需信息不對稱說起,假設(shè)A公司需要一項包材相容性研究服務(wù),然后他會做什么?可能他會從原來的合作伙伴中選擇一家,也可能找熟悉的朋友咨詢,還有可能去百度,再就是他們也許會在相應(yīng)的社群進行詢問,最后的結(jié)果也許能選到合適的服務(wù)商,也許會無功而返,但是效率就不敢恭維了。那么大數(shù)據(jù)可以做什么?它可以讓萬企互聯(lián),然后根據(jù)各自的需求和提供的服務(wù)進行精準(zhǔn)匹配,哪怕彼此之間從來沒有聽說過對方,至少這條連接先建立起來,而且最重要的是非常精準(zhǔn)。

信息不對稱解決了,那如何解決價值認(rèn)知不對稱問題?還是A公司,他已經(jīng)找到了精準(zhǔn)提供包材相容性研究服務(wù)的公司,但是雙方的價值認(rèn)知存在很大偏差,A公司心理預(yù)期價格假設(shè)是10萬,而提供這項服務(wù)的B公司(服務(wù)非常適合A公司的需求)認(rèn)為這項服務(wù)必須要100萬,否則免談,結(jié)果很有可能是前面花了時間和精力談的合作就崩了。那么大數(shù)據(jù)可以做什么?它可以做價值仲裁。在我們的數(shù)據(jù)庫里面,有海量曾經(jīng)類似的合作數(shù)據(jù),他會給這項服務(wù)提供一個參考成交價格,數(shù)據(jù)會說話,它告訴A、B雙方,有95%的同類合作服務(wù)價格在50萬,雙方都可以參考,且參考意義很大。(請忽略數(shù)字,數(shù)字是隨便編的非真實數(shù)據(jù)~~)

好了,有人會說,大數(shù)據(jù)有這么厲害我信了,能做價值仲裁我也信了,可是我怎么相信我從來沒有合作過的陌生客戶?別急!大數(shù)據(jù)還有更深層次的挖掘,那就是企業(yè)信用。任何有經(jīng)營行為的企業(yè)都存在信用維度,我們可以通過多種維度對企業(yè)的信用建立模型,計算得出一個分值,這很好理解,芝麻信用大家不陌生吧,企業(yè)信用也是一樣的道理。

數(shù)據(jù)和信息給生產(chǎn)制造企業(yè)帶來價值,而數(shù)據(jù)的分析和挖掘又可以產(chǎn)生許多有價值的信息。大數(shù)據(jù)真是其樂無窮。

采購數(shù)據(jù)的應(yīng)用:制造企業(yè)也需要原料、需要大量的源頭合作伙伴,通過商品流通大數(shù)據(jù)可以告訴企業(yè)哪個合作伙伴的原材料生產(chǎn)的產(chǎn)品更受歡迎,同時預(yù)測銷售,提前采購原料安排生產(chǎn),簡直是諸葛亮啊。

產(chǎn)品數(shù)據(jù)的應(yīng)用:制造企業(yè)的產(chǎn)品生產(chǎn)經(jīng)過策劃、設(shè)計、制造、銷售和售后等環(huán)節(jié),通過回流的數(shù)據(jù)對企業(yè)的研發(fā)、設(shè)計、制造服務(wù)。

互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能,能夠?qū)A康男枨筮M行精準(zhǔn)匹配。“互聯(lián)網(wǎng)+制造業(yè)”使得制造商和消費者之間能夠形成雙向的鏈接與互動,是對制造業(yè)價值鏈的重塑與優(yōu)化。制造商和消費者之間形成雙向連接和互動。創(chuàng)新服務(wù)平臺為制造商提供信息(用戶需求)、原材料(“全球買”)、銷售(在線化)、物流(貫穿生產(chǎn)和銷售環(huán)節(jié))的全鏈條服務(wù),這實際上也是制造業(yè)價值鏈的重塑與優(yōu)化,從而獲得比實物制造更廣泛的利潤與發(fā)展空間。

當(dāng)企業(yè)進入到創(chuàng)新服務(wù)平臺,平臺就像一個醫(yī)術(shù)高明的神醫(yī),通過大數(shù)據(jù)分析,告訴該企業(yè)當(dāng)前經(jīng)營狀況是怎樣的,在行業(yè)中的水平是怎樣的,往哪個方向提升會更有利,該提前采購什么原材料,有哪些風(fēng)險需要注意,企業(yè)需要增加什么樣的人才,這些人才在哪里,在知識產(chǎn)權(quán)方面有什么需求,如何獲得這些信息,企業(yè)資金運轉(zhuǎn)情況怎樣,潛在的資本在哪里,該如何對接……一切都是量身打造。

用好大數(shù)據(jù),將給生物醫(yī)藥制造企業(yè)插上一雙全渠道精準(zhǔn)營銷的翅膀。

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原文標(biāo)題:大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)匹配在生物醫(yī)藥制造業(yè)的應(yīng)用前景

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    分享原子鐘在科研領(lǐng)域的重要性

    ,以其無與倫比的精度和穩(wěn)定性,成為了科研領(lǐng)域的核心設(shè)備之一。本文將深入探討原子鐘在科研領(lǐng)域的重要性,揭示其如何推動科學(xué)技術(shù)的進步。1.天文學(xué)與宇宙研究在天文學(xué)
    的頭像 發(fā)表于 05-15 15:55 ?187次閱讀
    分享原子鐘在<b class='flag-5'>科研</b><b class='flag-5'>領(lǐng)域</b>的重要性

    大數(shù)據(jù)時代,如何提高高速PCB設(shè)計效率?

    大數(shù)據(jù)時代,無論是數(shù)據(jù)中心的解決方案、汽車與工業(yè)設(shè)備,還是日常消費電子產(chǎn)品,各類設(shè)備的信號傳輸速率正以前所未有的速度提升。以PCIe6.0為例,其傳輸速率已高達64Gbps;USB4緊隨其后,達到
    的頭像 發(fā)表于 04-23 09:44 ?445次閱讀
    <b class='flag-5'>大數(shù)據(jù)</b><b class='flag-5'>時代</b>,如何提高高速PCB設(shè)計效率?

    【道生物聯(lián)TKB-620開發(fā)板試用】開箱

    感謝道生物聯(lián)給的這次試用機會,板子收到了,做工很精致,點贊! 為了保障在無公網(wǎng)情況下的監(jiān)測數(shù)據(jù)穩(wěn)定可靠傳輸,特申請了道生物聯(lián)TKB-620開發(fā)板,擬通過后續(xù)在長大隧道等應(yīng)用場景開展實測,來測試本模塊
    發(fā)表于 04-18 18:18

    SOLIDWORKS科研版?面向?qū)W術(shù)界的解決方案

    在當(dāng)今快速發(fā)展的科技時代科研創(chuàng)新是推動社會進步和產(chǎn)業(yè)升級的重要動力。學(xué)術(shù)界作為科研創(chuàng)新的主力軍,面臨著理論到實踐、設(shè)計
    的頭像 發(fā)表于 04-16 16:12 ?272次閱讀
    SOLIDWORKS<b class='flag-5'>科研</b>版?面向?qū)W術(shù)界的解決方案

    設(shè)備管理系統(tǒng):紙筆智能,跨越時代的進化之旅

    在數(shù)字化時代,設(shè)備管理系統(tǒng)經(jīng)歷紙筆電子表格再到數(shù)字孿生的變革,實現(xiàn)了單一全方位的管理。數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 03-14 10:36 ?257次閱讀
    設(shè)備管理系統(tǒng):<b class='flag-5'>從</b>紙筆<b class='flag-5'>到</b>智能,跨越<b class='flag-5'>時代</b>的進化之旅

    步入式恒溫恒濕試驗箱:工業(yè)與科研的環(huán)境模擬利器

    在工業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究中,模擬各種復(fù)雜環(huán)境條件對產(chǎn)品或材料進行測試至關(guān)重要,步入式恒溫恒濕試驗箱正是這樣一款強大的設(shè)備。上海和晟HS系列步入式恒溫恒濕試驗箱步入式恒溫恒濕試驗箱通過制冷、制熱以及加濕
    的頭像 發(fā)表于 02-26 13:08 ?369次閱讀
    <b class='flag-5'>步入</b>式恒溫恒濕試驗箱:工業(yè)與<b class='flag-5'>科研</b>的環(huán)境模擬利器

    華為智算實驗室解決方案助力科研創(chuàng)新高質(zhì)量發(fā)展

    AI浪潮席卷科研領(lǐng)域,以DeepSeek為代表的生成式AI技術(shù)正掀起新一輪科研革命。華為基于其在AI和高性能計算等領(lǐng)域的優(yōu)勢,推出智算實驗室解決方案,與DeepSeek協(xié)同創(chuàng)新,加速
    的頭像 發(fā)表于 02-25 16:22 ?849次閱讀

    大數(shù)據(jù)云計算都需要考什么證書?

    大數(shù)據(jù)和云計算領(lǐng)域包含多種專業(yè)證書,其中大數(shù)據(jù)領(lǐng)域涵蓋數(shù)據(jù)分析類證書、大數(shù)據(jù)工程類證書、
    的頭像 發(fā)表于 02-19 11:05 ?637次閱讀

    首個鯤鵬農(nóng)業(yè)科研高性能計算平臺助力基因育種與多組學(xué)分析能力提升

    在全球科技競爭日益激烈的今天,推動前沿生物技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用成為國家科技發(fā)展的核心任務(wù)之一。作為中國農(nóng)業(yè)科研領(lǐng)域的重要機構(gòu),中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院北京畜牧獸醫(yī)研究所(以下簡稱牧醫(yī)所)以其深厚的科研
    的頭像 發(fā)表于 12-28 15:09 ?779次閱讀

    大數(shù)據(jù)的3V、4V、7V,到底是什么意思?

    大數(shù)據(jù),顧名思義,就是大量的數(shù)據(jù)。更專業(yè)來說,大數(shù)據(jù),是一種規(guī)模大在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)軟件工具能力范圍的
    的頭像 發(fā)表于 12-06 01:01 ?1344次閱讀
    <b class='flag-5'>大數(shù)據(jù)</b>的3V、4V、7V,到底是什么意思?

    SD NAND在大數(shù)據(jù)時代的應(yīng)用場景

    和相對較低的成本,可以用于多種場景: 數(shù)據(jù)采集 :在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域,大量的數(shù)據(jù)需要被采集和存儲。SD NAND卡可以用于各種數(shù)據(jù)采集設(shè)備,如物聯(lián)
    的頭像 發(fā)表于 10-29 15:49 ?661次閱讀
    SD NAND在<b class='flag-5'>大數(shù)據(jù)</b><b class='flag-5'>時代</b>的應(yīng)用場景

    AI手機的啟明星:分級標(biāo)準(zhǔn)智能體手機

    標(biāo)準(zhǔn)化的開啟,是AI手機時代步入快車道的前提
    的頭像 發(fā)表于 10-21 09:25 ?2007次閱讀
    AI手機的啟明星:<b class='flag-5'>從</b>分級標(biāo)準(zhǔn)<b class='flag-5'>到</b>智能體手機

    《AI for Science:人工智能驅(qū)動科學(xué)創(chuàng)新》第一章人工智能驅(qū)動的科學(xué)創(chuàng)新學(xué)習(xí)心得

    。 5. 展望未來 最后,第一章讓我對人工智能驅(qū)動的科學(xué)創(chuàng)新未來充滿了期待。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的拓展,AI將在更多領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用,基礎(chǔ)科學(xué)到應(yīng)用科學(xué),理論研究實踐應(yīng)用
    發(fā)表于 10-14 09:12

    【「大模型時代的基礎(chǔ)架構(gòu)」閱讀體驗】+ 未知領(lǐng)域的感受

    再到大模型云平臺的構(gòu)建,此書都有提及和講解,循序漸進,讓讀者可以由點及面,由面體的來認(rèn)識大數(shù)據(jù)模型的體系架構(gòu)。 前言中,作者通過提出幾個問題來引導(dǎo)讀者閱讀思考——分布式AI計算依賴哪些硬件特性
    發(fā)表于 10-08 10:40