第1章 大數(shù)據(jù)概述
1.1 大數(shù)據(jù)的概念與價值
1.1.1 大數(shù)據(jù)的定義
1.1.2 大數(shù)據(jù)的價值
1.1.3 大數(shù)據(jù)思維
1.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程
1.2.1 大數(shù)據(jù)的昨天
1.2.2 大數(shù)據(jù)的今天
1.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)分析
1.3.1 大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)
1.3.2 大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)
1.3.3 數(shù)據(jù)分析
1.4 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用及治理體系
1.4.1 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
1.4.2 大數(shù)據(jù)時代下的安全問題
1.4.3 完善大數(shù)據(jù)安全治理體系的重要性
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第2章 機(jī)器學(xué)習(xí)及其算法
2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)
2.1.1 基本術(shù)語
2.1.2 模型的評估與選擇
2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2.2.1 線性回歸
2.2.2 邏輯(logistics)回歸
2.2.3 決策樹
2.2.4 樸素貝葉斯理論
2.2.5 支持向量機(jī)
2.2.6 集成學(xué)習(xí)
2.2.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.8 聚類
2.2.9 降維與特征選擇
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第3章 大數(shù)據(jù)在電線電纜生產(chǎn)中的應(yīng)用
3.1 行業(yè)概況
3.1.1 電線電纜的概念
3.1.2 電線電纜的發(fā)展過程
3.1.3 電線電纜行業(yè)市場分析
3.1.4 電線電纜的重要作用
3.1.5 電線電纜生產(chǎn)中存在的問題
3.2 大數(shù)據(jù)需求分析
3.2.1 電線電纜行業(yè)與大數(shù)據(jù)相結(jié)合的背景
3.2.2 需求分析
3.3 具體應(yīng)用案例
3.3.1 概述
3.3.2 線徑預(yù)測模型建立過程中的常用算法
3.4 應(yīng)用效果
3.4.1 模型性能評估
3.4.2 企業(yè)應(yīng)用展示
參考文獻(xiàn)
第4章 大數(shù)據(jù)在視覺識別中的應(yīng)用
4.1 計算機(jī)視覺概述
4.1.1 計算機(jī)視覺的概念
4.1.2 計算機(jī)視覺研究現(xiàn)狀
4.2 大數(shù)據(jù)需求分析
4.2.1 計算機(jī)視覺大數(shù)據(jù)需求
4.2.2 計算機(jī)視覺的應(yīng)用場景
4.3 具體應(yīng)用案例
4.3.1 目標(biāo)樣本處理
4.3.2 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)框架設(shè)計
4.3.3 損失函數(shù)
4.4 應(yīng)用效果
4.4.1 傳統(tǒng)SSD訓(xùn)練與識別測試
4.4.2 企業(yè)應(yīng)用展示
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第5章 大數(shù)據(jù)在中藥生產(chǎn)中的應(yīng)用
5.1 行業(yè)概況
5.2 大數(shù)據(jù)需求分析
5.3 具體應(yīng)用案例
5.3.1 中藥提取過程中的質(zhì)量在線檢測研究
5.3.2 中藥提取過程中的建模研究
5.3.3 近紅外光譜建模方法的選擇
5.3.4 stacking模型融合
5.3.5 質(zhì)量標(biāo)志物在線NIRS模型的構(gòu)建
5.4 應(yīng)用效果
5.4.1 在線檢測性能驗證
5.4.2 企業(yè)應(yīng)用展示
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第6章 大數(shù)據(jù)未來發(fā)展展望
6.1 大數(shù)據(jù)在未來社會的地位
6.1.1 大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展趨勢
6.1.2 大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展要求
6.2 大數(shù)據(jù)未來的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用
6.2.1 大數(shù)據(jù)在工業(yè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展
6.2.2 大數(shù)據(jù)在技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展
6.2.3 大數(shù)據(jù)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展
6.2.4 大數(shù)據(jù)在決策領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展
6.2.5 大數(shù)據(jù)在治理體系中的應(yīng)用與發(fā)展
6.3 得數(shù)據(jù)者得未來
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