基於行業領先的自動化機器學習技術，面向設備預測性維護、生產質量控製、運籌優化等場景進行前瞻性預測及分析，助力企業管理者智能決策，加速製造企業智能化轉型
我們幫助客戶連接到各種數據源，例如JDBC數據庫 (MySQL, Oracle, SQL Server, PostgreSQL, Hive)
我們的團隊可以協助數據集成、數據清洗和數據準備，確保數據具有高質量且準備好進行分析。
我們提供指導和資源，幫助您使用機器學習算法創建AI模型。
我们的服务包括 模型選擇指導、特徵工程工具、超參數調整框架和模型訓練資源。
我們的服務提供支持，將您的人工智能模型部署到生產環境中。
我們提供代碼集成支持、測試資源和部署自動化框架，幫助您自信地部署模型。
我們提供工具和算法，幫助您使用您的人工智能模型進行預測。
我們提供數據預處理工具、數據轉換算法和數據推理框架，幫助您從模型中獲得最準確的結果。
我們提供監測工具、日誌系統和警報機制，幫助您跟踪您的人工智能模型的性能和準確性。
我們的工具幫助您實時檢測和解決問題，確保您的模型始終發揮最佳作用。
我們提供資源和框架，幫助您提高人工智能模型的性能和準確性。
我們提供模型重新訓練資源、優化技術和評估框架，幫助您不斷改進您的模型。
” 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。
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)。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
