數立方全力支持2023年高才通計畫（TTPS）
香港特區政府行政長官李家超先生上月發表施政報告，延續2022年高才通計畫，並表示非常重視引進國際人才，以提升香港的綜合競爭力
歡迎使用我們的人工智能諮詢服務，我們將為您的企業在人工智能時代蓬勃發展鋪平道路。隨著全球擁抱機器學習的變革力量，在競爭中保持領先變得前所未有的重要。我們的人工智能專家團隊將指導您走過這段激動人心的旅程，幫助您充分利用人工智能的潛力。
我們如何推動成功
發現
我們首先審查您當前的能力並確定未來的目標。通過深入瞭解，我們可以根據您的業務目標，為您量身定制最佳工具、技術和架構建議。
POC
我們的方法包括測試小規模系統，以證明機器學習模型在應對您的具體挑戰方面的可行性。這一過程可確保我們在提供有意義結果的正確軌道上前進。
改進
機器學習永遠不會停滯不前，您的解決方案也不應該停滯不前。我們會不斷改進之前建立的模型，以確保洞察力的品質保持在較高水準，並適應不斷變化的業務環境。
實施
我們的人工智能諮詢服務是為各種規模和行業的企業量身定制的。無論您是從事物流、運輸、零售行銷、醫療保健、銀行業還是製造業，我們都有專業技能説明您實現目標。
探索各行各業的可能性
我們的人工智能諮詢服務是為各種規模和行業的企業量身定制的。無論您是從事物流、運輸、零售行銷、醫療保健、銀行業還是製造業，我們都有專業技能説明您實現目標。
物流與供應
即時監控運營安全和品質控制，同時自動化決策以優化成本。
運輸
利用機器學習和物聯網感測器準確預測維護需求，從而採取積極措施預防問題。
零售營銷
通過個性化客戶體驗、優化定價和數據驅動的行銷決策，獲得競爭優勢。
醫療保健
利用人工智能解決方案處理醫療檔、提前診斷疾病並識別高危患者，從而改善患者治療效果並降低成本。
銀行、金融服務與保險
利用超越人類準確性的機器學習模型，提高欺詐檢測和承保能力。
製造工業和工業 4.0
利用機器學習技術提高品質控制、生產率和預測性維護。
值得信賴的專業技術
我們的人工智能諮詢服務非常全面，旨在滿足廣泛的機器學習需求。我們的專家顧問擅長各個領域，包括：
熱門文章
在天氣科學和預測建模方面，當中數據科學家可以做什麼？
天氣與生死攸關。 天氣科學和預測天氣變化，不僅幫助我們了解環境及其不斷變化的性質，例如全球暖化，而且還可積極推動各方採取策略，改善災難應變準備、減輕經濟和人命損失（*1）並增強公民的整體福祉。
數立方以「天氣+城市營運管理解決方案」，榮獲2022年廣州省白雲區政府數據創新應用大賽優秀獎
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…
向決策者介紹特徵工程概念（第1部分）
特徵工程是數據科學和機器學習中的重要術語。 數據科學家把 80% 的時間用於處理特徵工程任務，餘下20% 的時間用於訓練機器學習 (ML) (*3)。 詳細來說，過程中，選擇、轉換、提取、組合和操作原始數據，是產生分析或預測建模所需變數的關鍵過程 (*2)。
一般工廠普遍智能化生產經驗
現今工廠生產線大多已經歷由人工密集模式，半自動化到全自動化。但也有為數不少的工廠管理層已逐步完成數字化流程 (Digital transformation)，甚至開始推進智能化生產模式 (Intelligent / Smart manufacturing)。
有效數架構的關鍵組成部分和最佳實踐方式
資料普遍被視為是公司的命脈。它為管理者制訂策略前提供資訊，推動公司決策，並支撐業務運作。為了充分利用資料的巨大潛力，公司需要建立強大的資料架構。效能卓越的資料架構具有高度可靠性，安全性，且管理者容易存取資料。這樣，管理者便可確保資料可被充份保存和管理。本文我們將探討如何設計有效益的資料架構、其中關鍵元件和最佳的實施方案。
數據架構的演進：從傳統到現代策略
在當今的數位化時代，如何管理、存儲和訪問每日產生的大量數據成為了首要任務。這一責任歸屬於數據架構的專業領域。本文將探討數據架構從傳統到現代的發展軌跡。
數據工程：數據團隊的主要考慮因素
在數位化時代，企業正日益依賴數據來推進業務，但隨之而來的是數據管理的複雜性和成本的上升。Gartner的報告進一步證實了這一觀點，指出由於數據完整性問題，企業每年可能損失高達1290萬美元。這些統計數據突顯了數據專家不僅要解決數據問題，更要關注如何從數據中創造價值。隨著年底的臨近，數據團隊應抓住機會，優化其策略，特別是在數據移轉中加強自動化測試的應用。
數據科學如何在AI時代改變您的業務？
在一個數據被視為新石油的時代，業務的未來與人工智能（AI）和機器學習（ML）的進步密切相關。根據 IDC 的數據，高達83%的首席執行官希望將他們的公司轉變為以數據為中心的組織。此外，87%的C級高管認為，轉變為智能企業是他們的首要任務。
人工智能需要多少數據？
數據經常被譽為是現代的“黃金”。每家公司都在努力獲取更多的數據，特別是當涉及到訓練AI模型時。根據AI的具體任務，所需要的數據量各不相同。某些AI模型依賴于龐大的數據集，而有些只需要少量數據即可運行，這使得很多人在選擇合適的方法時感到迷茫。
交通行業的智能維護：人工智能與物聯網的卓越結合
在技術日新月異的今天，人工智能（AI）與物聯網（IoT）的結合開始為為各個行業帶來深遠的影響。其中，交通運輸業正處於這場技術革命的前沿。隨著AI與IoT的深度整合，智能維護已逐漸成為行業標準，為交通系統帶來更高的效率、可靠性和安全性。
