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數(shù)據(jù)處理。非結(jié)構化和結(jié)構化數(shù)據(jù)都是在工業(yè)應用中收集的。因此，如何整合這些數(shù)據(jù)格式，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，比較大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)價值成為一個首要任務。近年來，先進的算法在制造領域得到了越來越廣泛的應用，以解決分類、預測和優(yōu)化問題。但是，仍然需要更好的算法來充分利用收集的數(shù)據(jù)，以滿足不同工業(yè)應用的需求。此外，算法的可解釋性、魯棒性和公平性也有待進一步提高。運行這些算法的時間消耗與計算能力有著密切的關系，直接影響到數(shù)字孿生的時效性。

不局限于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)對于連接虛擬空間和物理空間至關重要，然而，目前的研究更多地關注大數(shù)據(jù)，在一定程度上忽視了小數(shù)據(jù)的價值。大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)的區(qū)別在于數(shù)據(jù)的規(guī)模、復雜程度和處理方法。大數(shù)據(jù)通常需要使用分布式計算和人工智能技術進行處理和分析，而小數(shù)據(jù)可以使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘方法進行處理和分析。在某些情況下，小數(shù)據(jù)可以比大數(shù)據(jù)有用。高質(zhì)量的小數(shù)據(jù)集對于特定的工業(yè)服務比來源不明的大型觀測數(shù)據(jù)更有意義。此外，大數(shù)據(jù)在評估不確定性方面的表現(xiàn)相對較差。湖北數(shù)字孿生模型供應商家。

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