A.商業(yè)模式核心
B.基礎的零件級應用
C.系統(tǒng)的設備級應用
D.平臺基礎
E.分析手段
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A.用戶-產(chǎn)品-服務價值三角關系圖（RelationshipMap）
B.應用地圖（ApplicationSpaceMapping）
C.腦力激蕩（Brainstorming）
D.創(chuàng)新矩陣（InnovationMatrix）
E.心智圖（MindMap）
A.設計
B.材料
C.制造
D.維護
E.測試
A.更強的專業(yè)性
B.普遍性
C.流程性
D.需求性
E.時序性
A.智能性
B.關聯(lián)性
C.流程性
D.時序性
E.解析性
A.人才的嚴重缺失
B.制造業(yè)産生的數(shù)據(jù)量太大
C.很難有一個通用的平臺能夠解決應用定制化問題
D.數(shù)據(jù)挖掘分析的工具還不夠高級
E.工業(yè)場景的領域知識缺乏
最新試題
在大數(shù)據(jù)計算中，以下哪些是常見的數(shù)據(jù)分區(qū)策略（）
在大數(shù)據(jù)ETL過程中，以下哪些技術可以用于提高數(shù)據(jù)清洗的準確性（）
大數(shù)據(jù)計算中，以下哪些技術可以用于進行深度學習（）
在大數(shù)據(jù)處理中，以下哪些是常見的數(shù)據(jù)集成工具（）
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大數(shù)據(jù)ETL過程中，以下哪些技術可以用于提高數(shù)據(jù)處理的靈活性和可擴展性（）
在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些技術可以用于關聯(lián)規(guī)則挖掘（）
大數(shù)據(jù)計算中，以下哪些技術可以用于處理實時數(shù)據(jù)流（）
大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些技術可以用于文本生成和摘要（）
大數(shù)據(jù)ETL過程中，以下哪些技術可以用于支持實時數(shù)據(jù)處理（）