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1.零售/电子商务中的增强现实
什么是增强现实？
增强现实（AR）是现实世界的增强版本，可通过使用数字视觉元素，声音或通过技术传递其他感官刺激来实现。
用例：
虚拟试衣间-客户可以在镜子/屏幕前的所选衣服中看到自己的形象，并检查颜色，设计和合身性。
商店导航–当客户正在寻找特定产品时，增强现实可以使体验变得流畅。商店导航将消费者引导至所需的产品区域。
产品定制–支持AR的移动应用程序可以充当销售人员，并提供与客户需求相关的选项。
2.商业智能边缘
什么是智能边缘？
智能边缘是指在生成数据的站点进行数据分析和开发解决方案。通过这样做，智能边缘可减少延迟，成本和安全风险，从而使关联的业务更加高效。
用例：
开发集成解决方案–合作伙伴可以利用智能优势，在对执行和服务质量进行端到端控制的情况下，开发完全集成的解决方案。
安全的替代方案–随着5G技术的发展，将计算，存储和智能移至边缘是可行的替代方案，这是安全的。
3.医疗保健中的区块链
什么是区块链技术？
区块链技术是一种去中心化的数据库管理，以顺序排列的方式存储数据，用户进行的每笔交易均可供公众使用。区块链确保用户之间的透明度。
用例：
医疗数据和共享-多年来，医疗保健部门已成为网络攻击的目标，同时共享患者的信息。区块链可提高透明度，同时将患者的数据从一个系统传输到另一个系统，从而降低了网络恶意软件的风险。
医学研究–通过维护临床试验的历史数据，区块链可减少医学研究中的结果转换，数据监听，不道德的报告，欺诈和错误。
4.智慧城市中的物联网
什么是物联网？
物联网是指在同一网络中的设备之间收集和共享数据。凭借其强大的传感器系统，一台设备可以收集数据并与其他设备保持一致。
用例：
带有物联网的智能基础设施–集成在智能建筑中的，具有物联网功能的传感器将有助于建立节能环保的基础设施。
智能废物管理–通过在废物容器上方集成一个液位传感器，当达到废物阈值时，当局将收到警报。这将有助于及时收集和管理废物。
5.考古学中的计算机视觉
什么是计算机视觉？
计算机视觉是指计算机科学领域，其重点是模仿人类视觉系统的复杂性，使计算机能够识别和处理图像和视频中的对象。
用例：
图像分析–由于计算机视觉全都与模式识别有关，因此它可以理解已标注标签的给定图像的视觉数据。它允许对考古文物进行更客观，更可控的分类。
自动对象分类–计算机视觉可以加快历史文物的分类过程。通过为非专家提供自动分类系统，并为在线考古收藏提供新的展示方法，它可以使公众更广泛地获取考古知识。
新类型的发展–计算机视觉技术使考古学家可以开发新的类型或评估旧的类型。例如，在整个历史玻璃收藏品的形状分析中应用像MDS这样的可视化技术会导致相似性图。通过在这些地图中手动创建聚类，考古学家可以轻松创建新的类型。
6.农业数据科学
什么是数据科学？
数据科学是数据分析领域中一个新兴的学科，它将原始数据转化为可行的见解。该研究报告括各种职业机会，例如数据科学家，数据分析师，数据架构师，机器学习工程师等。
用例：
管理作物病虫害–数据科学家通过提供有关何时使用农药以及使用多少农药的有意义的信息来帮助农民。这可以显着防止滥用农药，这些农药可能对人，植物和其他人造成不利影响。
天气预报–作物的质量在很大程度上取决于天气。恶劣的天气会在运输或储存过程中损害农作物的品质。数据科学专家使用工具来识别可能隐藏的模式和关系。他们通过使用从农田收集的数据集来预测天气状况。
单产预测–单产低下可能会给农民和农户带来不愉快的季节。通过从农场收集到足够的数据，数据科学专家可以设想土壤的化学，物理和生物学特性、天气、水的成分、土地类型、肥料特性，以及许多其他有助于提高产量的方法。
责编AJX
.(编辑:肃宁电工培训学校)
