1. 零售/电子商务中的增强现实
什么是增强现实?
增强现实(AR)是现实世界的增强版本，可通过使用数字视觉元素，声音或通过技术传递其他感官刺激来实现。
用例：
- 虚拟试衣间-客户可以在镜子/屏幕前想象自己穿着所选衣服，并检查颜色、设计和合身度。
- 商店导航–当客户正在寻找某个特定产品时，增强现实技术可以使体验更加顺畅。商店导航将消费者引导到所需的产品区域。
- 产品定制–支持AR的移动应用程序可以充当销售人员，并提供与客户需求相关的选项。
2. 商业智能边缘
什么是智能边缘?
智能边缘是指在生成数据的站点对数据进行分析并开发解决方案。通过这样做，智能边缘降低了延迟、成本和安全风险，从而提高了相关业务的效率。
用例：
- 开发集成解决方案—合作伙伴可以通过利用智能边缘，在对执行和服务质量进行端到端控制的情况下，开发完全集成的解决方案。
- 安全替代方案——随着5G技术的发展，将计算，存储和智能移至边缘是可行的替代方案，这是安全的。
3. 医疗保健中的区块链
什么是区块链技术?
区块链技术是一种分散的数据库管理技术，它以顺序排列的方式存储数据，每个交易都由用户完成，对公众开放。区块链确保了用户之间的透明度。
用例：
- 医疗数据和共享—多年来，医疗保健部门在共享患者信息的同时，成为网络攻击的目标。区块链在将患者数据从一个系统传输到另一个系统的同时促进了透明度，从而降低了网络恶意软件的风险。
- 医学研究-通过维护临床试验的历史数据，区块链减少了医学研究中的结果切换、数据窥探、不道德报告、欺诈和错误。
4. 智慧城市中的物联网
什么是物联网?
物联网是指在同一网络上的设备之间收集和共享数据。凭借其强大的传感器系统，设备可以收集数据并与其他设备协调工作。
用例：
- 具有物联网的智能基础设施–集成在智能建筑上的物联网传感器将有助于建设节能环保的基础设施。
- 智能废物管理-通过在废物容器上集成一个液位传感器，当达到废物阈值时，当局将收到警报。这将有助于及时收集和管理废物。
5. 计算机视觉在考古学中的应用
什么是计算机视觉?
计算机视觉是指计算机科学领域的重点是模仿人类视觉系统的复杂性，使计算机能够识别和处理图像和视频中的物体。
用例：
- 图像分析-由于计算机视觉是所有关于模式识别，它了解视觉数据的给定图像已被标记。它允许更客观和更可控的考古文物分类。
- 自动对象分类-计算机视觉可以加快历史文物的分类过程。它可以为非专家提供自动分类系统，并允许在线考古收藏采用新的表示方法，从而使公众能够更广泛地获取考古知识。
- 新类型的发展-计算机视觉技术允许考古学家开发新的类型或衡量旧的。例如，将MDS等可视化技术应用于整个历史玻璃收藏的形状分析，可以得到相似性图。通过在这些地图中手动创建簇，考古学家可以很容易地创建一个新的类型。
6. 农业数据科学
什么是数据科学?
跨学科的数据、跨学科的数据分析转化为可操作的科学领域。比如说，这是一个由数据架构师和数据工程师组成的职业学习的机会。
用例：
- 管理作物病虫害-数据科学家通过提供有关何时施用杀虫剂和使用多少杀虫剂的有意义信息来帮助农民。这大大防止了滥用杀虫剂，可能对人、植物和其他人产生不利影响。
- 天气预报–农作物的质量在很大程度上取决于天气。在运输或储存期间，恶劣的天气会损害作物的质量。数据科学专家使用的工具可以识别可能被隐藏的模式和关系。他们利用从农田收集的数据来预测天气状况。
- 产量预测-产量低可能会导致农民和实体依赖作物的季节不安。通过从农场收集足够的数据，数据科学专家可以设想土壤的化学、物理和生物特性、天气、水分组成、土地类型、肥料特性，以及更多有助于提高产量的因素。
