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工业环境中的人工智能为何与众不同
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作者 cheryl wiebe 《中国自动识别技术》 2020年第1期50-51,共2页
工业数据体量庞大,并且很难汇总分析。如果数据来源不同且种类多,人工智能很难发挥作用。由于人工智能需要一目了然的数据,并确保所有数据指标易于被访问、标准化、可识别,导致人工智能与工业环境无缘。例如,您是否能明确指出这个数据... 工业数据体量庞大,并且很难汇总分析。如果数据来源不同且种类多,人工智能很难发挥作用。由于人工智能需要一目了然的数据,并确保所有数据指标易于被访问、标准化、可识别,导致人工智能与工业环境无缘。例如,您是否能明确指出这个数据来自于哪台设备、汽车或机器?以及该数据在特定时刻位于何处?如果不能,其数据状态相关的所有其它信息就更困难了(例如天气、温度和维修历史等)。汇总分析所有这些数据的结果,以及帮助理解数据的本体论(ontology),这就是我们所谓的数字主线。它是奠定坚实数据基础的关键。 展开更多
关键词 人工智能 工业数据 数据状态 数据指标 汇总分析 数据来源 数据基础 标准化
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