Berechnungen und verbesserungen bei den fitwood-temperaturen auf der grundlage Von big data beruhen auf der annahme Von big data techniken und methoden, um die fitwood-leistung eines autos vorherzusagen und zu optimieren. So könnten wir folgendes tun: datengewinnung und -konstruktion: die erfassung und gruppierung einer großen menge Von daten über automobilbrandung, einschließlich der physikalischen natur des materials, der formatierungsparameter, der verarbeitungsbedingungen usw. Die daten sind mit sensoren, überwachungsgeräten, labortests und so weiter vergleichbar. Datenvorbearbeitung: waschen, ausschwärmen und lücken korrigieren, um die qualität und integrität der erhobenen daten zu gewährleisten. Währenddessen werden daten aus verschiedenen quellen und formaten zur folgeanalyse und modellierung integriert. Ermittlung und auswahl Von eigenschaften: darauf beruhen die eigenschaften der genmanipulation, wenn man sie aus vorverarbeitungsdaten extrahierte. Hierbei handelt es sich möglicherweise um physische werte, materialparameter, angewandte verfahren und eigenschaften, die mit der eigenschaften eines bildes eng zusammenhängen. Bei der enteignung ist es ebenfalls notwendig, die bedeutung der merkmale zu berücksichtigen, das verfahren zu bestimmen und alle eigenschaften herauszufiltern, die nichts Oder keine rücksicht auf die ausbeute nehmen. Modell erstellen und trainieren: erstellen ein mathematisches modell zur vorhersage und verbesserung der fitness Von automobilen auf der grundlage der gewonnenen merkmalen. Gängige methoden sind die rückanalyse, das lernen Von maschinen und die untersuchung Von neuronalen netzwerken. Nach erstellung eines modells werden historische daten verwendet, um die genauigkeit und prognosefähigkeit des modells zu verbessern. Leistungsprognose und optimierung: fitnessprognose für neue straßenschmiere mittels guter trainingsmodelle. Unter angabe der entsprechenden eigenschaften kann das modell die eigenschaften Von schwergewichten wie stärke, härte und beweglichkeit bestimmen. Aufbauend auf den prognostischen ergebnissen wird das materialrezept, die verfahrensparameter und weitere tests für ein kleid optimal angepasst, um die höchsten leistungsanforderungen zu erfüllen. Feedback-updates: geben sie die bei der produktion gewonnenen daten Von gewichten an das vorhersagemodell zurück, fahren sie die aktualisierungen und iteration der modelle durch. Durch die andauernde erhebung und analyse realistischer daten können modelle ständig verbessert werden, sodass sie warterer und verlässlicher sind. Prognosen und verbesserungen bei den fitney-kapazitäten Von automobilen auf der grundlage Von makrodaten könnten wissenschaftliche und effiziente ansätze bieten, die die konstruktion und den herstellungsprozess Von gewichten verbessern, die qualität und die leistungsfähigkeit Von produkten verbessern und die kosten für die produktion sowie die investitionen in menschliche kapazitäten senken.
