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职位：地球大数据分析系博士后研究员 编号：ERA-PD-BEDAD-69 类别：全职或兼职
职位：大地球数据分析部博士后研究员 编号：ERA-PD-BEDAD-69 类别：全职或兼职工作 地点：塞浦路斯利马索尔埃拉托斯顿卓越中心 埃拉托斯顿卓越中心大地球数据分析部四 (4) 个博士后研究员职位 塞浦路斯理工大学 (www.cut.ac.cy) 埃拉托斯顿卓越中心 (www.eratosthenes.org.cy) 现招聘埃拉托斯顿卓越中心大地球数据分析部最多四 (4) 个博士后研究员职位。这些职位以全职（100%）或兼职形式开放。成功的候选人将在欧盟资助的多个埃拉托斯特尼卓越中心项目下进行研究和开发产品，包括旗舰项目 Excelsior H2020 团队项目 (https://excelsior2020.eu/)。“ENFIELD”项目 (https://enfield-project.eu/) 由 HORIZON- CL4-2022-HUMAN-02 资助，将创建一个独特的欧洲卓越中心，在自适应、绿色、以人为本和值得信赖的人工智能支柱方面进行基础研究，这些人工智能是新的、战略性的，对欧洲成功开发、部署和接受人工智能至关重要，并将通过吸引来自欧洲世界一流研究和行业参与者的最优秀人才、技术和资源，并与行业挑战同步开展顶级研究活动，以加强欧盟在人工智能领域的竞争地位，并为欧洲公民和企业的利益创造重大的社会经济影响，从而进一步推进医疗保健、能源、制造和太空等垂直领域的研究。 “AI-OBSERVER”项目（https://ai-observer.eu/）由HORIZON-WIDERA-2021-ACCESS-03（结对）项目资助，旨在通过在减少灾害风险专题领域开展多项关于地球观测应用人工智能能力建设活动，显著加强和促进埃拉托斯顿卓越中心的科学卓越性和创新能力以及研究管理和行政技能。
实用程序分析301：电源系统的机器学习和大数据分析以及有关此培训的智能电网，本课程提供
实用程序分析301：电源系统的机器学习和大数据分析以及有关此培训的智能电网，本课程提供了背景信息，现实世界的开发经验以及对大数据分析和电源系统中的大数据分析和机器学习的深入讨论。将讨论智能电网中的大数据的值，速度，音量和多样性。将涵盖机器学习算法的基础知识，例如无监督的学习，监督学习和强化学习算法。将介绍大数据分析和机器学习在传输系统，分配系统和电力市场中的重要现实应用。听众此培训旨在以下受众：
大数据分析在影响泰国甲米咖啡店采用人工智能 (AI) 方面的作用
摘要 本研究旨在解释大数据分析和人工智能 (AI) 在甲米咖啡店中的作用及其对品牌真实性、品牌情感和客户服务的影响。数据是通过对甲米六个咖啡店老板的深入访谈收集的。研究结果表明，咖啡店老板认为大数据分析和人工智能 (AI) 对企业必不可少。新技术的实施和将咖啡店转变为数字企业有助于成功。研究结果可以使咖啡店老板受益，通过提高他们的品牌真实性、品牌情感和服务来响应数字时代的客户行为。此外，任何行业的所有者都可以改进数据分析和人工智能 (AI) 管理，以使业务模式适应其消费者行为并提高客户满意度和忠诚度。最后，将产生高业务绩效。
肯尼亚保险业大数据分析技术的应用：系统文献综述 Maryam Saeed、Noman Arshed
保险的概念是在公元前几千年发现的。公元前二、三千年，中国和巴比伦的商人开始转移或分散风险。如今，保险是经济的基础，但在新兴国家扩大其渗透率却很困难。发达国家第四次保险业革命是由物联网、大数据和保险科技的出现引发的。为了提高肯尼亚的保险覆盖率，本研究探讨了大数据分析的问题和潜在解决方案。为了确定在肯尼亚保险业务中实施大数据分析的问题和解决方案的主题和因素，本研究采用了系统的文献综述方法。为了从 Google Scholar 中找到相关材料，我们使用了许多关键词。根据纳入和排除标准对筛选出的研究进行了审查。本报告概述了肯尼亚保险业采用大数据分析的诸多障碍以及潜在的补救措施。这些建议可以帮助政策制定者改善保险业的服务交付。这项研究将帮助保险行业在其组织中实施这项技术时采用该解决方案，这将在客户参与度、客户满意度、客户需求分析、定制保单计划、识别虚假索赔等方面非常有益。
大数据驱动的智慧城市经济中的可持续信息物理生产系统：系统文献综述
摘要：在本文中，我们总结了先前的研究结果，这些结果表明信息物理生产系统在技术上带来了塑造社会可持续性绩效的运营。我们通过展示信息物理系统的技术和运营管理特征构成了数据驱动的可持续智能制造的组成部分，为可持续信息物理生产系统的文献做出了贡献。整个 2020 年 9 月，我们对 Web of Science、Scopus 和 ProQuest 数据库进行了定量文献综述，搜索词包括“可持续工业价值创造”、“信息物理生产系统”、“可持续智能制造”、“智能经济”、“工业大数据分析”、“可持续物联网”和“可持续工业 4.0”。由于我们仅检查了 2019 年和 2020 年发表的研究，因此只有 323 篇文章符合资格标准。通过排除有争议的发现、未经复制证实的结果、材料太不精确或标题相似的结果，我们决定采用 119 个通常是经验性的来源。未来的研究应该调查基于工业 4.0 的制造技术是否可以通过使用物联网传感网络和深度学习辅助的智能流程规划来确保大数据驱动的生产系统的可持续性。
Anupam Chattopadhyay芯片Hong Chang Hao Yu编辑大数据分析的新兴技术和建筑
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使用物联网和实时云计算的患者健康跟踪，监视和大数据存储的设计和开发
。科学大学和大学大学。国际伊伯拉玛纳（Iberoamana）未经昆扎（Cuanza）的意见。Cuito，Angola，9 Fundacio，Bogola，Bogola，Bogola，
AutoCom-25
2:30 PM-2：45 PM 508智能城市应用程序中的大数据实时分析：通过数据驱动的见解转换城市环境Prashant Johri2:30 PM-2：45 PM 508智能城市应用程序中的大数据实时分析：通过数据驱动的见解转换城市环境Prashant Johri
由AI和生成AI驱动的智能产品平台
由人工智能（AI）和生成AI，大数据分析和机器学习提供动力的智能产品平台（SPP）之间的互锁仍处于起步阶段。现代技术驱动的SPP促进了适合为环保经济提供环保产品的个性化产品设计和制造。在这项研究中，我们开发了与SPP，大数据分析，机器学习和循环经济之间的互链链接有关的框架。为了测试我们的框架，我们根据从中国运营的200多名汽车行业专业人员收集的数据应用结构方程建模。我们的结果表明，spp和大数据分析是制造环境友好产品的核心决定因素，最终促进了循环经济应用。spp在创新产品设计和促进相关制造程序中起关键作用。大数据分析显着地介入了SPP应用程序中。SPP中的机器学习和灵活性在加强环保结果中扮演调节作用。SPP在大数据分析和环境友好的循环经济中发挥的中介作用是令人鼓舞的。作为AI和生成AI提供支持的SPP是一种新兴现象，我们的研究为这一新知识维度做出了贡献。我们通过讨论我们的研究的理论和实际含义，其局限性以及未来研究的方向来结束本文。