34、决策即服务与众包计算框架需求探索

决策即服务与众包计算框架需求探索

在当今数字化的时代,企业的数字化转型成为了发展的关键。决策即服务(Decision as a Service)和众包计算(Crowd Computing)在其中扮演着重要的角色。下面将详细介绍它们的相关内容。

决策即服务在数字化转型中的应用

决策即服务以及声誉系统是企业数字化转型的关键要素。数字化转型旨在利用技术从根本上提升企业的绩效或影响力,主要影响客户体验、运营流程和商业模式这几个领域。

有四项数字能力构成了这些领域改进的基础层,分别是统一的流程和数据、分析能力、业务与 IT 集成以及解决方案交付。其中,前两项能力与决策即服务和声誉系统直接相关。在如今大量不稳定的流程和非结构化数据的时代,实现统一的流程和数据颇具挑战,并且还需要将这些流程和非结构化数据作为数据源纳入业务分析中。而推荐的决策即服务层架构有助于克服这些困难。

决策即服务和声誉系统在不同领域有诸多潜在应用:
- 客户体验领域
- 客户细分 :决策即服务可提供相关信息,例如来自各种社交媒体内容的信息,以更好地定义客户细分群体。
- 数字化销售流程 :借助声誉系统,决策即服务能为客户提供个性化的营销信息和高质量的特定优惠。同时,它还能通过消除无关选项(如服务附加项、支付选项),简化客户流程,这同样适用于与客户或零售商的服务流程。
- 跨渠道一致性 :决策即服务可确保营销内容和优惠在各渠道保持一致。
- 运营流程领域
-

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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