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이 블로그에서 우리는 데이터 과학 대 인공 지능 대 기계 학습과 딥 학습을 논의 할 것입니다. 또한, 더 나은 이해를 위해 이들 각각을 개별적으로 논의 할 것입니다.


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교통량과 정체는 모든 도시와 사람들에게 고가이며 귀찮은 문제입니다. 잠시 더 악화되고있는 것 같습니다.

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WIP (WIP)와 공급망을 통해 이동하는 모든 부품을 추적하고 완벽하게 파악할 수 있다는 것은 분명 중요합니다.


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IoT 세계의 모든 종류의 예측과 현재의 기술 동향이 IoT가 감소하는 것을 제외하고는 모든 것을 향해 확고하게 지향하고 있다는 것은 좋은 소식입니다. 과장된 소식은 시만텍의 노턴 (Norton)이 뻔뻔스럽게 표현한 순간이다.


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RFID 태그는 자동차가 통행료없이 현금없이 날아갈 수 있도록 여권, 도서관 서적 및 가젯에 널리 사용됩니다. 그러나 이러한 태그는 종이보다 비싸고 두 번째 단계로 제품에 달라 붙어야하는 실리콘으로 만들어졌습니다.


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RFID는 회사의 핵심 전략적 이점을 향상시키는 데 사용할 수있는 전략적 도구로 간주되어야합니다. 가장 낮은 비용으로 제품을 생산하여 경쟁하는 제조업체 인 경우 RFID를 수십 가지 방법으로 사용하여 시스템에서 비용을 절감 할 수 있습니다.


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Triax Technologies가 제공하는 능동형 RFID 시스템을 통해 Lettire Construction Corp.은 언제 어디서나 140 명의 직원이있는 위치를 추적하여 그곳에있을 수있는 권한이 있는지, 위험하지 않은지, 근무 중인지를 확인합니다. 해야한다.


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최근 몇 년 동안 사물의 인터넷은 Bluetooth 동기화 개인용 장치 및 스마트 홈 플랫폼을 훨씬 넘어서서 발전해 왔습니다. 기업과 소비자 모두가이 기술의 지속적인 발전을 열망하고 있습니다. 이전보다 더 많은 IoT 채택으로 회사는 끊임없이 연결되는 환경을 위해 새로운 장치를 끊임없이 개발하고 있습니다.

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Internet of Things는 아마도 사람들이 그것에 대해 많이 알지 못했기 때문에 사람들이 그것에 대해 불안한 어떤 시점에서 모호한 기술 중 하나 였을 것입니다. 그러나 그 시간은 오래 전에 사라졌습니다. IoT는 이제 대중의 기술이되었습니다. 누구나 IoT 솔루션을 채택하고, 최고의 IoT 개발자를 고용하고, IoT 디바이스를 소유 할 준비가되어 있습니다.

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회사의 경우 가장 일반적으로 사용되는 방법 중 하나는 영업을 앞당길 수있는 방법을 강구하기 위해 전술을 자주 바꾸는 것입니다. 불행히도 이는 종종 반대의 결과를 가져오고 때로는 우수한 기술과 제품이 폐업 한 회사로 이어집니다.


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사물의 인터넷은 모든 것이 연결되어 있고 민감한 데이터를 전송할 가능성이있는 우리의 물리적 세계와 디지털 세계 사이의 경계를 계속 흐리게합니다.


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데이터 및 연결된 제품과 서비스는 동일한 동전의 양면입니다.


교훈 1 : 문제를 해결하거나 솔루션을 사용하지 않고 제품을 연결하기 만하면되는 문제를 해결해야합니다.


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