基于行业领先的自动化机器学习技术，面向设备预测性维护、生产质量控制、运筹优化等场景进行前瞻性预测及分析，助力企业管理者智能决策，加速制造企业智能化转型
我们帮助客户连接到各种数据源，例如JDBC数据库 (MySQL, Oracle, SQL Server, PostgreSQL, Hive)
我们的团队可以协助数据集成、数据清洗和数据准备，确保数据具有高质量且准备好进行分析。
我们提供指导和资源，帮助您使用机器学习算法创建AI模型。
我们的服务包括 模型选择指导、特征工程工具、超参数调整框架和模型训练资源。
我们的服务提供支持，将您的人工智能模型部署到生产环境中。
我们提供代码集成支持、测试资源和部署自动化框架，帮助您自信地部署模型。
我们提供工具和算法，帮助您使用您的人工智能模型进行预测。
我们提供数据预处理工具、数据转换算法和数据推理框架，帮助您从模型中获得最准确的结果。
我们提供监测工具、日志系统和警报机制，帮助您跟踪您的人工智能模型的性能和准确性。
我们的工具帮助您实时检测和解决问题，确保您的模型始终发挥最佳作用。
我们提供资源和框架，帮助您提高人工智能模型的性能和准确性。
我们提供模型重新训练资源、优化技术和评价框架，帮助您不断改进您的模型。
” AI Sensors Fusion Technique in Train Bogie Maintenance” jointly developed by Datacube and MTR Corporation, made a splash at the 48th Geneva International Exhibition of Inventions, securing the prestigious Gold Award. This project utilizes artificial intelligence technology to develop a sophisticated algorithm capable of collecting real-time vibration frequency data from train bogies. It…
天气与生死攸关。 天气科学和预测天气变化，不仅帮助我们了解环境及其不断变化的性质，例如全球暖化，而且还可积极推动各方采取策略，改善灾难应变准备、减轻经济和人命损失（*1）并增强公民的整体福祉。
Congratulations to Datacube as an award winner in Data Innovative Application Competition, launched and conferred by Guangzhou provincial government in the year of 2022! The officials of Baiyun district generously shared up to 1200 sets of government’s data to the public. The contestants could freely apply those data sets to generate insightful solutions, pinpointing…
特征工程是数据科学和机器学习中的重要术语。 数据科学家把 80% 的时间用于处理特征工程任务，余下20% 的时间用于训练机器学习 (ML) (*3)。 详细来说，过程中，选择、转换、提取、组合和操作原始数据，是产生分析或预测建模所需变量的关键过程 (*2)。
Most of today’s factory production lines have experienced a transition from manual-intensive mode to semi-automation to full automation. However, there are also many manufacturers who have gradually completed digital transformation (Digital transformation) and even begun to promote intelligent production models (Intelligent / Smart manufacturing). Regardless of digital or intelligent production, what elements do factories…
数据普遍被视为是公司的命脉。它为管理者制订策略前提供信息，推动公司决策，并支撑业务运作。为了充分利用数据的巨大潜力，公司需要建立强大的数据架构。效能卓越的数据架构具有高度可靠性，安全性，且管理者容易存取数据。这样，管理者便可确保数据可被充份保存和管理。本文我们将探讨如何设计有效益的数据架构、其中关键组件和最佳的实施方案。
在当今的数字化时代，如何管理、存储和访问每日产生的大量数据成为了首要任务。这一责任归属于数据架构的专业领域。本文将探讨数据架构从传统到现代的发展轨迹。
在数字化时代，企业正日益依赖数据来推进业务，但随之而来的是数据管理的复杂性和成本的上升。Gartner的报告进一步证实了这一观点，指出由于数据完整性问题，企业每年可能损失高达1290万美元。这些统计数据突显了数据专家不仅要解决数据问题，更要关注如何从数据中创造价值。随着年底的临近，数据团队应抓住机会，优化其策略，特别是在数据迁移中加强自动化测试的应用。
在一个数据被视为新石油的时代，业务的未来与人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步密切相关。更加IDC的数据，高大83%的首席执行官希望将他们的公司转变为以数据为中心的组织。此外，87%的C级高管认为，转变为智能企业是他们的首要任务。
数据经常被誉为是现代的“黄金”。每家公司都在努力获取更多的数据，特别是当涉及到训练AI模型时。根据AI的具体任务，所需要的数据量各不相同。某些AI模型依赖于庞大的数据集，而有些只需要少量数据即可运行，这使得很多人在选择合适的方法时感到迷茫。
