池网科技 一、人工智能与数据挖掘的就业方向？
1.计算机视觉与模式识别：这一方向是从技术层面定义的，其应用领域包括：智能办公、智能交通、智能城市等，技术的性能层包括指纹识别(如智能办公中的刷卡，公安系统中的案件处理)、人脸识别(如各种互联网工具认证、大规模人事管理)、虹膜识别(常见如影视剧中的密码锁)、车牌识别(交通系统中的违章判断和电子处理)等。
2.医学图像处理：很多医疗设备和医疗器械都会涉及到图像处理和成像技术，如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。
4.无人驾驶领域：无人驾驶是近年来中国的一个热门话题，也是人工智能的关键应用领域之一。一些汽车品牌已经应用到无人驾驶领域，真正获得了上路的资格。但是，目前人工智能技术还不能支持真正的无人驾驶，因此在无人驾驶汽车发生事故后，将无人驾驶驾驶应用于驾驶领域的研究正在回到实验室。
5智慧生活与智慧城市：阿里巴巴集团与杭州签署智慧城市合作协议。人工智能的阴影将出现在交通、商业、生活等诸多领域。此外，包括智能家居在内的智能生活已经逐步应用到人们的日常生活中。
二、大数据与智能科学就业方向？
大数据与智能科学的就业方向非常的广阔，目前我国大力发展数据经济，所以需要很多的数据经济分析师来精准的策划这些数据经济，所以社会的很多公司提供很多的岗位，关于大数据与智能科学的出来，毕业出来之后是比较不愁找工作的，是很好找工作的。
三、大数据与商务智能方向就业前景？
就业前景不错。
大数据与商务智能相关的岗位还是很多的，近两年，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。人才招聘会更倾向于研发型人才，通过大数据与商务智能在职研究生的学习，可以更好的提升学员的岗位竞争力，并且可以获得更多的就业渠道。
四、硕士方向选择大数据还是人工智能?
这是一个很多同学都比较关心的问题，我从科研和就业两个方面来说一下我的看法。
首先，从技术体系结构来看，大数据已经趋于成熟了，目前很多选择大数据方向的同学会专注于利用大数据技术来完成行业应用场景上的创新，所以很多专硕会重点关注大数据相关方向，而且由于大数据与传统学科的交叉点很多，所以未来在交叉领域的创新机会也非常多。
相比于大数据技术来说，人工智能技术还远没有成熟，随着很多大厂纷纷推出自己的人工智能平台，关于人工智能的创新也在开始向应用场景覆盖，这也会在一定程度上推动人工智能技术的发展和应用。
其次，从硕士研究生的科研场景来说，目前不论是选择大数据方向还是人工智能方向，都有很多创新着力点，在进入这两个领域的初期也都有大量的资料可以参考。
目前大数据的科研场景普遍比较侧重应用，这与当前大数据技术的成熟度有直接的关系，所以如果未来要进入产业领域发展，选择大数据方向还是比较适合的。
目前人工智能领域的科研场景更侧重理论知识体系上的创新，当然现在也有很多导师在借助人工智能技术来完成行业场景创新，但是做到一定程度后会有比较明显的瓶颈，即使在拥有大量的数据和算力支撑的情况下，也会有一些乏力感，所以人工智能领域的创新总是在不断找新的方向。
虽然深度学习目前在很大程度上推动了人工智能技术的发展，基于深度学习的创新也层出不穷，很多课题组也在逐渐从数据加黑盒的方式向开源加白盒的方式过渡，但是从目前行业场景的应用情况来看，似乎还有很长一段路要走。
在很多大厂已经完成算法中台的搭建之后，传统的中台算法岗相信会经历一个发展平稳期，人才需求也会逐渐向业务算法岗转移。
从就业的角度来说，无论是选择大数据方向还是人工智能方向，都需要做好两手准备，建议立足开发，这样在就业时也会有更大的选择空间。
目前很多导师都是既带大数据方向的课题，也会带人工智能方向的课题，所以具体的科研方向还需要结合课题组的要求，很多同学最初的选择与自己读研期间的主攻方向也并不完全一致。
最后，如果有读研、科研相关的问题，可以跟我交流。
五、大数据专业对人工智能方向的建议？
首先，如果未来要往人工智能方向发展，那么统计分析和机器学习是必须要选择的，原因有两点：
其一是机器学习是人工智能的六大研究方向之一，而且机器学习本身与计算机视觉、自然语言处理等方向也有比较紧密的联系，所以机器学习也被认为是打开人工智能大门的钥匙。
其二是人工智能领域的研究核心是算法问题，涉及到算法的设计、实现、训练、验证和应用，所以在学习统计分析和机器学习的过程中，也会接触到大量的算法，这会为后续学习人工智能技术奠定一个扎实的基础。
六、商务智能与大数据管理就业方向？
就业前景不错。大数据与商务智能相关的岗位还是很多的，近两年，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。
人才招聘会更倾向于研发型人才，通过大数据与商务智能在职研究生的学习，可以更好的提升学员的岗位竞争力，并且可以获得更多的就业渠道。
七、智能方向
随着科技的不断发展和普及，智能方向已经成为人们生活中不可或缺的一部分。从智能手机到智能家居，智能技术的应用越来越广泛，给生活带来了诸多便利和创新。
智能方向的发展趋势
在当今社会，智能方向的发展呈现出几个明显的趋势。首先，智能设备日益普及，人们越来越依赖智能技术来简化生活和工作。其次，人工智能技术的不断突破和应用，使得智能设备的智能化程度不断提升。除此之外，智能方向与大数据、云计算等新兴技术结合，形成了更加强大和智能的系统和服务。
智能方向的应用领域
智能方向的应用已经涵盖了各个领域，包括但不限于智能交通、智能医疗、智能制造、智能农业等。智能交通通过智能化技术提升了交通管理效率，降低了交通事故发生率；智能医疗借助大数据和人工智能技术，提高了医疗诊断精准度和治疗效果；智能制造通过自动化和智能化生产，提高了制造业的效率和质量；智能农业则通过物联网和大数据技术，实现了农业生产的智能化管理和监测，提高了农产品的产量和质量。
智能方向的挑战与机遇
随着智能方向的快速发展，也面临着一些挑战和机遇。智能设备的普及和应用使得信息安全和隐私保护成为亟待解决的问题；智能技术的更新换代速度很快，人们需要不断学习和适应新技术；同时，智能方向也为企业和个人带来了更多商机和创新空间，带来了更多发展的机遇。
智能方向的发展前景
随着人工智能、大数据、物联网等先进技术的不断融合和应用，智能方向的发展前景将更加广阔和美好。智能设备的智能化程度会不断提升，人们的生活和工作将更加便利和高效；智能方向的创新和应用将带来更多的科技进步和社会发展，推动各行业的转型升级和创新发展。
八、智能制造十大方向？
1. 智能产品
智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。
2. 智能服务
基于传感器和物联网（IoT），可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。
3. 智能装备
制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。
4. 智能产线
很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等，实现自动化的加工、装配和检测，一些机械标准件生产也应用了自动化生产线，比如轴承。但是，装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。
图灵Scara机器人智能产线，生产美女使用的画笔：
5. 智能车间
一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显着提高设备利用率（OEE）。因此，无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择。
6. 智能工厂
一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划（ProducTIon planning），并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产（producTIon scheduling），MES排产的力度是天、小时，甚至分钟。
7. 智能研发
离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS（实验室信息管理系统）系统比较广泛。
8. 智能管理
制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统（HCM）、客户关系管理系统（CRM）、企业资产管理系统（EAM）、能源管理系统（EMS）、供应商关系管理系统（SRM）、企业门户（EP）、业务流程管理系统（BPM）等，国内企业也把办公自动化（OA）作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理（MDM）也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。
9. 智能物流与供应链
制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车（AGV）、智能吊挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS（Warehouse Management System，仓储管理系统）和TMS（Transport Management System，运输管理系统）也受到制造企业和物流企业的普遍关注。
10. 智能决策
企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI（Business Intelligence，业务智能）技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比，同时，对KPI进行层层分解，来对干部和员工进行考核，这就是EPM（Enterprise Performance Management，企业绩效管理）的范畴。从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。
九、智能控制十大方向？
智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。
智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。
目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次，智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力，能够准确执行指令，能够实现闭环反馈；而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”，智能制造系统能够实现自主学习、自主决策，不断优化。
智能产品
智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元
十、智能电网科技研发方向解析：从智能设备到数据安全
随着信息技术的飞速发展，智能电网作为未来能源领域的重要发展方向备受关注。在智能电网的建设过程中，科技研发成为关键推动力。本文将深入探讨智能电网科技研发方向，从智能设备到数据安全一一进行解析。
1. 智能设备与物联网
智能电网建设首当其冲的是智能设备的研发。智能电表、智能电器等设备的研发是智能电网的基础，通过物联网技术实现设备之间的互联互通，提升能源利用效率，实现对电力系统的智能监测与调控。
2. 新能源技术应用
随着可再生能源的逐渐普及，智能电网的研发方向之一是新能源技术应用。包括太阳能、风能等新能源技术的研究与应用，以及如何将这些能源高效地融入智能电网中，成为了科技研发的重点。
3. 大数据与人工智能
智能电网对于大数据和人工智能有着日益增长的需求。通过大数据分析，可以更好地实现对电力系统的监测和分析，提高系统运行的效率和稳定性。人工智能技术的应用也可以加强对系统的智能调控，提高能源利用效率。
4. 安全与隐私保护
随着智能电网的发展，数据安全和隐私保护问题日益突出。因此，智能电网科技研发方向中，安全防护技术、隐私保护技术的研究与应用成为了重点。包括密码学、区块链等技术在智能电网中的应用将会成为未来的研究热点。
总的来说，智能电网科技研发方向涉及多个领域，从智能设备到数据安全都是需要重点关注的方向。通过不断的科技创新与研发，智能电网将会迎来更加智能、高效、安全的发展。
感谢您的阅读，希望本文能够帮助您更好地了解智能电网科技研发方向，为相关领域的研究和实践提供参考。
