Discuter de l'évaluation de la qualité des données, de la fiabilité, de la représentativité et de la contribution du processus à l'évaluation du cycle de vie.
Explore la combinaison de données au repos avec des données en mouvement, en mettant l'accent sur les complexités de l'architecture Lambda et l'évaluation de la qualité des flux et des lots.
Discute de la nécessité d'un nouveau système d'évaluation pour améliorer les normes d'enseignement et souligne l'importance de la rétroaction des élèves et des enseignants.
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
Explore la qualité des données dans l'analyse du cycle de vie, couvrant le format de l'inventaire, le contrôle, les procédures de mesure, les facteurs d'incertitude et le système d'évaluation de la qualité des données.
Explore l'excellence opérationnelle de Seven-Eleven Japan, en mettant l'accent sur la collecte de données, la distribution, la gestion des stocks et les stratégies de création de valeur.
Couvre la méthode de tarification hédoniste pour l'évaluation des prix implicites des marchandises et introduit la méthode d'évaluation éventuelle pour l'estimation de la valeur des marchandises environnementales.
Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.
Explore les défis de l'informatique distribuée, de la croissance des données et des types de données, en mettant l'accent sur la bataille contre les trois V dans le Big Data.
Discute des techniques d'optimisation des requêtes pour le traitement des données à grande échelle, en comparant les stratégies d'optimisation et les possibilités de partage pour réduire les coûts de traitement.
