Processamento e Avaliação Inteligente de Big Data

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Visão geral

Os componentes de software de processamento e avaliação inteligentes de Big Data da SwisensSoftware combinam toda a nossa experiência no processamento de Big Data, inteligência artificial e operações de sistemas de medição em tempo real. A Swisens tem mantido a filosofia de acesso aberto a dados, uso de tecnologias de código aberto e maior liberdade para os clientes.

Detalhes do produto

Um, SwisensDataExplorerProcessamento e Avaliação Inteligente de Big Data

SwisensDataExplorer (em inglês)Processamento e Avaliação Inteligente de Big DataÉ um software baseado em navegador com ferramentas para verificar os resultados das medições e monitorar os componentes de hardware no SwisensEcosystem. Podem ser usados sistemas de medição individuais ou sistemas de rede.

1. Características

• Verifique os dados de medição e identifique as sequências temporais dos resultados

• Avaliação histográfica com base no tamanho das partículas

• Monitoramento de parâmetros operacionais e recuperação do estado do sistema

• Análise de sequências temporais atuais e históricas, concentrações de partículas e dados

2. Acesso imediato

Os dados de partículas medidas e análises podem ser obtidos e visualizados em segundos usando um navegador.

3. Análise de dados

Ferramentas de análise integradas permitem análise de dados rápida e eficiente, com acesso local e remoto.

Interface de Inteligência Artificial

Processe conjuntos de dados e modelos de aprendizado de máquina – integrados em uma única plataforma.

5. fonte aberta

Com uma licença padrão GLP, podemos otimizar de forma independente e expandir as áreas de aplicação.

Dois. SwisensDataAnalyzer

SwisensDataAnalyzerÉ um conjunto de ferramentas para uma análise eficiente e profunda de grandes quantidades de dados no sistema de medição. Graças à capacidade de medir partículas de aerossóis em tempo real, podemos entrar em um ambiente de big data.

Para análise avançada de dados ou visualização de dados,SwisensDataAnalyzerFornece um ambiente de trabalho claro e independente baseado em Docker Containers, Jupyter Notebook Containers e Python Modules.

1. Reprocessamento de dados

Com o Docker Containers, os dados podem ser analisados de forma autônoma e reanalizada pela plataforma.

Acesso flexível aos dados

Os dados podem ser obtidos a partir de um computador pessoal, de uma base de dados externa ou diretamente da SwisensPoleno.

3. fonte aberta

Com a licença GLP, podemos otimizar e expandir nossas áreas de aplicação de forma independente.

Integração SwisenDataExplorer

Para importar e exportar rapidamente dados de redes ou sistemas de medição.

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