计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术，它们均会成为独立的子产业。 计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。计算机视觉有着广泛的应用

企业的信息化建设的基础是构建企业的信息系统架构（也可称之为信息化架构），信息系统架构又由应用架构、数据架构、技术架构和治理架构4部分组成，本建议书主要以技术架构、应用架构以及技术架构为对象加以说明。

它基于 ECMAScript (w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。随着移动互联网和用户体验的发展，可视化(Visual)程序设计越来越受到重视，可视化设计是一种全新的程序设计方法，避免许多繁琐的代码语句。SOA是为了要解决多个不同系统之间业务集成的需要，通过连接能完成特定任务的独立功能实体实现的一种软件系统架构。由于Web服务技术是基于标准和松散耦

大数据时代的来临使得产生的数据量呈爆炸式增长，各行各业均面临着海量数据的分析、处理问题。如何运用大数据技术从海量数据中挖掘出有价值的信息，将是今后企业发展的一个巨大挑战。点评收集研究了国内外大数据应用的经典案例，希望可以对读者有所启示。1、塔吉特百货孕妇营销分析最早关于大数据的故事发生在美国第二大超市塔吉特百货。孕妇对零售商来说是个含金量很高的顾客群体，但是她们一般会去专门的孕妇商店。人们一提起塔

具备什么样的能力，如何构建这个能力，才能支持数字化愿景，分解企业通过数字化转型， 为企业带来的核心价值 （包括：对主业的持续发展的支持，对第二曲线健康快速发展的支持；进一步分解实现这些核心数字化能力需要落地的对应关键数字化战略项目，通过这些战略项目的建设和持续运营，来支持关键能力的落地和运营，持续产生价值。进一步分解为企业带来核心价值的目标设定，作为数字化转型成功的衡量指标（包括：可衡量的短期商业

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