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Member since May 31, 2019 diwakar@aktcg.com

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食べ物と飲み物
食品産業のビッグデータ

食品産業のビッグデータ

食品業界は、ビッグデータに関して劇的なスピードで増加しています。 Food and Beveragesは、実用的な洞察によりさらに蓄積され、販売端末との関連する接点を獲得しています。これはすべて、企業がそれぞれのサービスに活用できるビッグデータの助けを借りて行われます。飲食料品業界の主な関心事は、顧客ロイヤルティが低いことであり、それにより競争が激化し、断片化されています。食品業界は、産業界で最も重要かつ最大のセクターであることは間違いありません。現在、食品および飲料業界は、技術面で急速に成長しています。...

ヘルスケア
AMAは、医療ITの採用の急増、「デジタルネイティブ医師の台頭」を見ている

AMAは、医療ITの採用の急増、「デジタルネイティブ医師の台頭」を見ている

新興技術に関する同社の新しいレポートでは、テレヘルスと仮想訪問、遠隔患者モニタリング、臨床的意思決定支援などに対する食欲と適性が高まっています。

産業
革新的なマーケティングのキーポイント

革新的なマーケティングのキーポイント

近年、大手消費財企業の最高マーケティング責任者は驚異的な成功を収めています。彼らの最高は、消費者の日常生活の中心にブランドを埋め込むというマーケティングの聖杯を達成することによって、見事なブランド構築を開拓し、そのように巨人の評判を築きました。ある意味、それは理解できます。現在、マーケティング担当者にとって厳しい環境です。急速に加速する業界の変化のペースに対応するには、並外れた工夫、革新、洞察が必要です。そのため、CMOが試行され、テストされたマーケティング手法に後退しているのも不思議ではありません。実際、CMOの4人に3人は、戦略的なマーケティング目標を達成するための一番の方法は、過去に機能したソリューションを再適用することだと言います。

ファッション
ファッション業界で活躍するAIとその未来

ファッション業界で活躍するAIとその未来

動きが速く、デザイナーからバイヤーまでのすべての人々は、最新の変化するトレンドをキャッチするために先を見越していることを確認する必要があります。アイテムを見つけて購入する方法は劇的に変わりました。過去数年間、小売業ほどヒットしている業界は他にありません。新興技術(AI、ブロックチェーン、IoT、3Dプリンティング、AR...

ブロックチェーン
Blockchain - 臨床試験用のハイパーレジャーフレームワーク

Blockchain - 臨床試験用のハイパーレジャーフレームワーク

金融、保険、サプライチェーン、ヘルスケアなど、業界の特定のユースケース向けに独自のブロックチェーン設計を持つことが基本です。バイオメディカルおよびヘルスケアアプリケーションの大半は、プライベートネットワーク上で開発されたブロックチェーンフレームワークが最も受け入れられる参加者として、利害関係者を必要とします。参加のための暗号通貨のようなものでは、それらは推進力を必要としません。いくつかは、ハイパーレジャー、イーサリアムで人気のあるプライベートブロックチェーンの成果です。

ヘルスケア
ヘルスケアのトレンド技術

ヘルスケアのトレンド技術

以下は、2020年にモバイルヘルスアプリ業界に大きな影響を与え、患者のエクスペリエンスとエンゲージメントの向上に役立ついくつかの世界的な傾向を示しています。テクノロジーは、患者と顧客のヘルスケア業界の改善にのみ役立つことは間違いありません。いくつかのグローバルテクノロジーの助けを借りて、患者固有の骨、臓器、血管のレプリカの作成から絶えず変化し進歩しています。

産業全般
製造業における産業用AIの影響

製造業における産業用AIの影響

製造に対する人工知能の影響は、次の5つの主要な領域に分類できます。

消費財
小売および消費財のブロックチェーン技術

小売および消費財のブロックチェーン技術

ブロックチェーン技術は、ビジネスと最終的には経済を変革する可能性を秘めています。変化する消費者の要求に応え続け、競争に勝ち抜くために、計画と優先順位付けを開始する時が来ました。私たちのレポートは、小売および消費者向けパッケージ商品業界における50を超える潜在的なブロックチェーンのユースケースの詳細な分析を提供し、潜在的な価値と複雑さによって分類しています。

教育
ビッグデータから人事データにどのようなメリットがありますか?

ビッグデータから人事データにどのようなメリットがありますか?

ビッグデータは、すべての業界および組織部門、特に人事(HR)業界のゲームチェンジャーとして浮上しています。ビッグデータとHRデータ分析を活用すると、採用、トレーニング、開発、パフォーマンス、報酬など、HRのほぼすべての分野に情報を提供し、改善することができます。ビッグデータを使用することで、HRマネージャーはより賢明な決定を下し、組織がより効率的に目標を達成できるように支援できます。

機械学習
機械学習のワークフロー

機械学習のワークフロー

本番環境での機械学習は5つのフェーズで行われます。 (業界のチームや企業間で標準化されたベストプラクティスはほとんどありません。ほとんどの機械学習システムはアドホックです)。

ファッション
ファッション業界におけるデザインから商品化への技術革新

ファッション業界におけるデザインから商品化への技術革新

ファッションは、ミシンの発明から電子商取引の台頭まで、常に革新の温床でした。テクノロジーと同様に、ファッションは前向きで循環的です。 巨大な産業でもあります。...

保険
保険のビッグデータ

保険のビッグデータ

保険業界は常に非常に保守的です。ただし、新しい技術の採用は単なる現代のトレンドではなく、競争のペースを維持するために必要なものです。現代のデジタル時代では、ビッグデータテクノロジーは膨大な量の情報を処理し、ワークフローの効率を高め、運用コス

教育
さまざまな分野での人工知能の使用方法

さまざまな分野での人工知能の使用方法

人工知能の定義は「知的エージェントの研究と設計」であり、知的エージェントはその環境を認識し、成功の可能性を最大化する行動システムです。

人工知能
市場でのAIの高度なアプリケーション

市場でのAIの高度なアプリケーション

AIは、1956年に学問分野として設立されました。それ以来、AI技術はテクノロジー業界の重要な部分となっています。米国、中国、日本、韓国、インドなど、世界のさまざまな地域でさまざまな種類のAI駆動ロボットが開発されています。報告によると、AIへの世界的な投資の3分の2が中国に注がれました。これにより、昨年だけでAI産業が67%成長し、中国は2016年に科学技術大学でJia...

人工知能
AIがHRにある場合の利点は何か

AIがHRにある場合の利点は何か

ヒューマンバイアスの削減:AIは、人間の直感や知覚ではなくデータに依存しているため、人間の視点が歪曲されて意思決定プロセスが阻害される可能性がなくなります。これにより、組織を差別訴訟から保護することができますが、よりまとまりのある、コミュニケーションのとれる職場を作り出すこともできます。