A.顾客
B.云计算
C.厂商
D.IT部门
E.银行
您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
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
A.即时化的
B.连续的
C.巨量的
D.离散的
E.变动的
最新试题
大数据计算中,以下哪些技术可以用于数据可视化()
大数据ETL过程中,以下哪些挑战可能影响数据加载的效率()
大数据计算中,以下哪些技术可以用于处理实时数据流()
大数据分析中,以下哪些技术可以用于文本生成和摘要()
大数据ETL过程中,以下哪些技术可以用于提高数据集成效率()
大数据ETL过程中,以下哪些技术可以用于提高数据处理的灵活性和可扩展性()
在大数据分析中,以下哪些技术可以用于时间序列分析()
在大数据分析中,以下哪些技术可以用于关联规则挖掘()
在大数据分析中,以下哪些技术可以用于处理大规模图像数据()
在大数据计算中,以下哪些是常见的机器学习框架()