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是的，你沒有看錯！
就是在這樣的一家公司，
不創新，簡直要呆不下去了！
別以為工作五六年就可以游刃有余，
別以為智商130就可以高枕無憂，
別以為各種軟件技術666就輕輕松松，
別以為你以為的牛就真的牛！
那可能你要問，那到底什么最重要？
后來我才知道就兩個字：
創新
什么，你不信！我本來也不信！
可是他們硬生生的舉辦了三屆創新大賽，
關鍵是這創新并不是紙上談兵。
且等往下看，
11月18日，美林數據，
第三屆“大數據創新大賽”總決賽來了！
歡迎吃瓜群眾圍觀（微笑）。
聽說，本次創新大賽，
歷時4個月，
32支隊伍，128人參賽，
10余位高校及行業專家和技術專家參與，
經歷初賽、復賽激烈角逐，
最終，10支傲嬌的隊伍“殺”進總決賽！
好了說到這里，
有必須了解了解殺進決賽的十大創新課題！
NO.1 生產運營物資呆滯庫存成因分析及其處理建立
概述：場景緊貼業務需要，利用大數據思維解決實際問題，突破傳統ERP系統的局限性，跨模塊、跨流程全方面多角度的分析物料流動的過程情況，通過機器學習算法識別物料未移動原因，結合物料流轉情況，提出針對性的處理建議。
NO.2?利用Tempo平臺實現縣公司分類及評價
概述：利用Tempo大數據分析平臺，簡約、高效地實現針對大型集團化企業、醫院及高校的綜合評價和優劣勢診斷，迅速掌握企業經營情況、醫院和高校綜合實力，便于決策者根據問題點調整相應的措施。
NO.3?基于多標簽分類排名的自動簡歷篩選
概述：采用融合深度學習和傳統特征工程相結合的多維特征提取方法，探索融合自然語言處理、多維特征融合和多標簽分類排名算法用于簡歷自動篩選的流程，提出基于多維特征融合和多標簽分類排名算法的海量文檔自動標簽化處理方法。提升優秀簡歷篩選效率，通過和招聘網站等合作，構建簡歷投遞、篩選、推薦等一體化處理平臺；并具有可擴展性，可應用于電力、金融等其他海量文檔標簽化、篩選等應用場景。
NO.4?用隱馬爾科夫鏈等數據挖掘的方式精確提取文本中的設備名稱
概述：基于當前電網信息化建設的諸多漏洞，主要利用基于隱馬爾科夫鏈和條件隨機場等數據挖掘的方式精確提取文本中的設備名稱及缺陷，減少文本挖掘中構建專業詞庫及分詞的人工工作量，提高分析效率和準確率。研究成果可應用于各個行業，當前各大人工智能的智能搜索、智能問答方面，均有該算法的影子。
NO.5?傳感器信號數據挖掘之我受不了這噪聲
概述：將聲音識別技術融入生產質量檢測過程；融合傳統信號處理方法和大數據分析挖掘技術，提高聲音識別的精度和普適性；將聲音識別環節融入工廠信息化系統；形成小型化設備產品，而不僅僅輸出技術服務或方案。有助于拓展公司在傳感器信號數據分析領域的業務，逐步形成小型化設備產品，在空調、煙機等白色家電質檢線進行推廣，為公司帶來經濟效益。
NO.6?汽車沖壓件質量缺陷識別與工藝優化
概述：車企為新車型確認工藝時，經常依據擬定工藝參數反復試制調參，但影響參數多、試制成本高、周期長、受沖壓開裂等困擾；沖壓件缺陷線尾檢測環節人工勞動強度大、噪音損傷大，且易出現漏檢、錯檢等現象，質檢數據難以收集。鑒于此，利用數據挖掘技術進行試制開裂預測分析，用機器視覺自動圖像分析達成缺陷智能檢測，保證質檢數據自動存儲，形成產線數據閉環并關聯分析與工藝優化，從而幫助車企降低人工和試制成本，提升合格率！
NO.7?基于圖數據庫的數據治理方案
概述：充分發揮圖數據庫對復雜數據關系、實體關系、業務關系的高效存儲、分析和展現方式，助力企業數據治理的實施與落地。圍繞圖數據庫以創新的方式與數據治理內容全面融合使之價值最大化，包括：技術融合，發揮價值；產品融合，提升價值；關系融合，發現價值；數據融合，挖掘價值；服務融合，貢獻價值！
NO.8?電力資產標簽與畫像技術研究
概述：提出電力資產畫像方法論，規定電力資產畫像的三個維度，提出標簽分類方法，構建電力資產標簽體系，并指出每類標簽的賦值思路。輔助實現電力資產全生命跟蹤、全過程記錄，實現信息資源跨專業、跨系統共享，提高系統實用性，與企業決策信息進行互動交換，促進電網企業實現精細化運行和管理。
NO.9?基于客戶細分的公募資金潛在客戶挖掘模型
概述：以客戶價值和客戶忠誠度維度進行客戶細分群體特征刻畫，并基于此結合客戶基本屬性、資產屬性、持倉特征、交易特征、產品偏好、風險偏好等建立指標體系，采用分類算法進行潛在公募基金購買人群挖掘。針對券商，可將公募基金營銷準確率從3%提高到85.88%，營銷成本節約96%，首次購買公募基金客戶的拓展率為22%，全面識別所選群體的客戶特征，識別率達100%，幫助客戶找到適合的投資產品，為客戶提供最終投資參考。
NO.10?基于大數據的刀具壽命預測管理
概述：借助RFID、大數據技術，收集刀具流轉及運行過程中的數據進行深度挖掘分析，形成智能化的刀具磨損狀態識別模型指導換刀，同傳統的依據經驗判定刀具壽命相比，這種方式優勢更為突出。通過刀具系統實施，可降低企業刀具投入成本，保守估計可為企業每年在刀具方面的成本投入節省10%左右；有助于推進企業生產過程智能化，全面提升企業研發、生產、管理和服務的智能化水平。
看完以上課題，
身為小編的我承認看不懂，
但還是感覺挺高大上的！
課題涉及了電力、制造、金融等多個領域。
最后，小編要再次提示：
11月18日，
創新大賽總決賽鳴鼓開鑼！
誰將登頂王座？
敬請期待...
今天，以“硬科技改變世界·硬科技引領未來·硬科技發展西安”為主題的“2017全球硬科技創新大會”在西安開幕。作為“硬科技”概念的首創城市，十月下旬以來，西安在全球掀起一股“硬科技”旋風，讓西安乃至整個陜西，再一次置身全世界的聚光燈下。美林數據作為西安本土的一家科技公司，同時又是“硬科技”八路軍中的一路，已經感受到了大西安濃濃的科技創新氛圍，并積極投身到科技創新的大浪潮中。創新離不開人才，隨著大數據應用的日漸深入，大數據人才和企業的競爭也日趨顯性化、白熱化。為促進大數據專業人才的培養、提升美林人從海量和復雜的數據中獲取知識的能力，今年7月，美林數據自主舉辦的“大數據創新大賽”拉開帷幕。此前，公司已成功舉辦過兩屆，有力的促進了美林人從“IT人才”向“DT人才”的轉型。本屆大賽以“數據賦能，融合創新”為主題，基于公司自主知識產權的Tempo大數據分析平臺，參賽隊伍通過數據創新應用和技術研究，制定完整的大數據行業應用解決方案，挖掘數據背后潛在的應用價值。
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