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預防灰黴病要從空氣流動開始

印度尼西亞 Microgreens 生產商正在獲得市場佔有率和吸引力

植物生物燃料不是碳封存的靈丹妙藥

 

 

數據分析與知識產業

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數據分析與知識產業

 

     
1 面對人工智慧的風險 (2021/09/11新增)
     
2 McKinsey教給我的五個教訓,讓你成為更好的數據科學家 (2021/11/15新增)
     
3 什麼是數據分析的統計建模? (2021/11/15新增)
     
4 為什麼要學習統計學? (2021/11/15新增)
     
5 數據分析六大技術 (2021/11/15新增)
     
6 一個非常簡單的定量數據分析指南 (2021/11/18新增)
     
7 大數據和統計- 統計學家的觀點 (2021/11/18新增)
     
8 數據科學 - 統計的影響 (2021/11/18新增)
     
9 讓數據為您服務的四種方法 (2021/11/18新增)
     
10 對AI局限性的了解開始深入 (2021/11/18新增)
     
11 對於AI來說,要獲得數據比您想像的要難 (2021/11/25新增)
     
12 我們不僅僅是種植者;我們是科學家 (2021/11/25新增)
     
13 我們可以讓您的數據為您服務 (2021/11/25新增)
     
14 現在是開始在溫室中使用人工智慧的時候 (2021/11/25新增)
     
15 通過馴服數據野獸來加速AI的影響 (2021/11/25新增)
     
16 數據收集與知識服務 (2021/11/25新增)
     
17 IEEE的人工智慧 (2021/12/27新增)
     
18 人工智慧產品化—嵌入你的模型 (2022/01/03新增)
     
19 在大數據世界中採用智慧數據思維方式 (2022/01/03新增)
     
20 數位技術、大數據和農業創新 (2022/01/03新增)
     
21 醫療技術行業如何從數位醫療中獲取價值 (2022/01/03新增)
     
22 AI可以改變溫室產業的5個理由 (2022/04/19新增)
     
23 企業大數據終極指南 (2022/04/19新增)
     
24 數據分析如何改變農業 (2022/04/19新增)
     
25 為什麼軟體和電機工程師可以從應用統計學受益 (2022/04/19新增)
     
26 生物界的機械式式模型與機器學習 (2022/04/19新增)
     
27 機械式模型與統計模型 (2022/04/19新增)
     
28 對AI局限性的了解開始深入 (2022/04/26新增)
     
29 對於AI來說,要獲得數據比您想像的要難 (2022/04/26新增)
     
30 企業發現AI難以採用 並非每家公司都是互聯網巨頭 (2022/04/26新增)
     
31 醫學人工智慧的潛力和陷阱 (2022/04/26新增)
     
32 訓練機器的成本正成為一個問題 (2022/04/26新增)
     
33 無人駕駛汽車展出現當今AI的極限 (2022/04/26新增)
     
34 人類將增加AI的局限性 (2022/04/26新增)
     
35 不要相信關於製造業人工智慧的神話 (2022/04/26新增)
     
36 醫療技術中數位營銷的興起 (2022/04/26新增)
     
37 數字不應該說謊- 常見數據視覺化錯誤概述 (2022/05/03新增)
     
38 法國的農業與數位技術 (2022/08/23新增)
     
39 農場研究實用指南 (2022/08/23新增)
     
40 數據清理終極指南 (2022/08/23新增)
     
41 精準農業 一種更小的大數據方法 (2022/08/23新增)
     
42 為什麼與要如何清理農藝數據 (2022/08/23新增)