A.数据流
B.技术流
C.过程流
D.信息流
E.云计算
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A.顾客
B.云计算
C.厂商
D.IT部门
E.银行
A.统计上的关联性
B.边缘计算能力
C.逻辑清晰的分析流程和与分析流程相匹配
D.云端平台计算能力
E.建立模型的共通性
A.智能感知层
B.信息挖掘层
C.网络层
D.认知层
E.执行层
A.感测器技术
B.服务和模式的创新
C.物联网
D.云计算
E.控制器和3D列印
A.智能管理系统(IMS)
B.智能生産系统(IPS)
C.自动化系统(AS)
D.大数据处理系统(BDS)
E.企业分析系统(CAM)
A.问题->知识->数据->问题
B.问题-知识-数据-问题
C.问题<-知识<-数据<-问题
D.问题<-知识->数据->问题
E.问题->知识->数据<-问题
大数据推动智能製造的三个方向的正确顺序是()
①从数据中挖掘隐性问题的綫索,在其发展成爲显性问题之前进行解决
②将问题的産生过程利用数据进行分析、建模,从解决可见的问题到避免可见的问题
③利用反向工程,从産品设计和製造系统设计端避免问题
④对不可见的问题进行有效预测到从不可见问题中发现可见问题
A.①②③
B.②④③
C.②④①
D.②①③
E.②①④
A.预测成本
B.提高生産质量
C.提高生産效率
D.解决和避免不可见的问题的风险
E.改善服务质量
A.常规数据
B.真实数据
C.环境数据
D.结构化数据
E.云数据
A.智能製造技术
B.智能测量终端
C.大数据采集技术
D.计算器信息技术
E.云计算技术
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