多伦多互联网营销案例企业可以从联网设备中了解更多信息

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纽约州水牛城—在当今的大数据世界中,从每天收集的大量信息中学习对于依赖于此信息进行制造,营销,决策等工作的公司而言至关重要。

通常,从装配线的物联网(IoT)机器或购物者的手机上的应用程序收集的数据被发送到云中的远程计算机以进行分析和存储,但是如果网络连接失败,该怎么办?布法罗大学管理学院的研究人员开发了一种新算法,该算法最近在《管理科学》上发表了,它解决了该问题和其他大数据问题,同时它的处理速度比以往任何时候都要快。

“设计可从数据中学习的算法对企业至关重要”,该研究的作者,UB管理学院管理科学与系统助理教授Haimonti Dutta博士说。“我们的模型允许设备彼此通信-使它们在网络故障方面具有强大的性能-同时提高了决策者的信息质量,并使信息处理速度比其他类似解决方案快了几个数量级。”

Dutta使用七个可公开获得的真实世界数据集进行了广泛的计算研究,以验证模型的性能,发现她的结果比其他类似算法快1.5倍。她还使用它使用超过一百万个数据点来预测巧克力制造厂的机械故障。

Dutta说:“该案例研究表明,组织可以使用连接互联网的设备进行更多的工作,而不仅仅是收集数据。” “我们的算法可用于速度对于实时预测和学习至关重要的设备中,例如及早发现可能导致缺陷的异常,并应用使设备适应和优化自身的策略。”

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