Dữ liệu lớn và công nghệ phân tích đang mở ra kỷ nguyên đổi mới, cung cấp các giải pháp linh hoạt cho thách thức xã hội và phân tích tác động lên cá nhân, cộng đồng.

Cuốn sách truy cập mở này, dựa trên các chỉ số tĩnh và dữ liệu lớn động từ xe điện địa phương, là báo cáo nghiên cứu Xe năng lượng mới (NEV) đầu tiên về Dữ liệu lớn tại Trung Quốc. Sử dụng dữ liệu lớn thời gian thực do Nền tảng giám sát và quản lý quốc gia của Trung Quốc dành cho NEV thu thập, cuốn sách này đi sâu vào tiến trình công nghệ hàng năm chính của NEV, đặc điểm vận hành của xe, đồng thời dự đoán xu hướng của ngành công nghiệp NEV.

Cuốn sách truy cập mở này, dựa trên các chỉ số tĩnh và dữ liệu lớn động từ xe điện địa phương, là báo cáo nghiên cứu thường niên đầu tiên về Dữ liệu lớn của Xe năng lượng mới (NEV) tại Trung Quốc. Sử dụng dữ liệu lớn thời gian thực do Nền tảng giám sát và quản lý quốc gia của Trung Quốc dành cho NEV thu thập, cuốn sách này đi sâu vào tiến trình công nghệ hàng năm chính của NEV, đặc điểm vận hành của xe và cũng dự đoán xu hướng của ngành công nghiệp NEV.

Phạm vi nghiên cứu này tập trung vào việc quản lý Dữ liệu lớn và cuối cùng là trực quan hóa thông tin cốt lõi của chính dữ liệu. Cụ thể, tôi nghiên cứu ba thí nghiệm quy mô lớn có hai thách thức về Dữ liệu lớn: kích thước dữ liệu lớn (Khối lượng) và dữ liệu không đồng nhất (Biến thể), và cung cấp hình ảnh trực quan cuối cùng thông qua trình duyệt web trong đó kích thước của dữ liệu đầu vào phải được giảm trong khi vẫn bảo toàn thông tin quan trọng.

Building an analysis ecosystem for a smarter approach to intelligence

Big Data Analytics for Sensor-Network Collected Intelligence explores state-of-the-art methods for using advanced ICT technologies to perform intelligent analysis on sensor collected data. The book shows how to develop systems that automatically detect natural and human-made events, how to examine people’s behaviors, and how to unobtrusively provide better services.

This book is for Python developers who want to build real-world Artificial Intelligence applications. This book is friendly to Python beginners, but being familiar with Python would be useful to play around with the code. It will also be useful for experienced Python programmers who are looking to use Artificial Intelligence techniques in their existing technology stacks.

This book provides an overview of current issues and challenges in the fashion industry and an update on data-driven artificial intelligence (AI) techniques and their potential implementation in response to those challenges. Each chapter starts off with an example of a data-driven AI technique on a particular sector of the fashion industry (design, manufacturing, supply or retailing), before moving on to illustrate its implementation in a real-world application

This book series publishes monographs and edited volumes from leading scholarsand established practitioners in the fashion business. Specific focus areas such asluxury fashion branding, fashion operations management, and fashionfinance andeconomics, are covered in volumes published in the series.

Rather than spend $30-$50 USD on a dense long textbook, you may want to read this book first. As a clear and concise alternative to a textbook, this short book offers a practical and high-level introduction to the practical components and statistical concepts found in machine learning.