是的，你沒(méi)有看錯(cuò)！

就是在這樣的一家公司，

不創(chuàng)新，簡(jiǎn)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(wú)憂，

別以為各種軟件技術(shù)666就輕輕松松，

別以為你以為的牛就真的牛！

那可能你要問(wèn)，那到底什么最重要？

后來(lái)我才知道就兩個(gè)字：

創(chuàng)新

什么，你不信！我本來(lái)也不信！

可是他們硬生生的舉辦了三屆創(chuàng)新大賽，

關(guān)鍵是這創(chuàng)新并不是紙上談兵。

且等往下看，

11月18日，美林?jǐn)?shù)據(jù)，

第三屆“大數(shù)據(jù)創(chuàng)新大賽”總決賽來(lái)了！

歡迎吃瓜群眾圍觀（微笑）。

聽(tīng)說(shuō)，本次創(chuàng)新大賽，

歷時(shí)4個(gè)月，

32支隊(duì)伍，128人參賽，

10余位高校及行業(yè)專家和技術(shù)專家參與，

經(jīng)歷初賽、復(fù)賽激烈角逐，

最終，10支傲嬌的隊(duì)伍“殺”進(jìn)總決賽！

好了說(shuō)到這里，

有必須了解了解殺進(jìn)決賽的十大創(chuàng)新課題！

NO.1 生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)物資呆滯庫(kù)存成因分析及其處理建立

概述：場(chǎng)景緊貼業(yè)務(wù)需要，利用大數(shù)據(jù)思維解決實(shí)際問(wèn)題，突破傳統(tǒng)ERP系統(tǒng)的局限性，跨模塊、跨流程全方面多角度的分析物料流動(dòng)的過(guò)程情況，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別物料未移動(dòng)原因，結(jié)合物料流轉(zhuǎn)情況，提出針對(duì)性的處理建議。

NO.2 利用Tempo平臺(tái)實(shí)現(xiàn)縣公司分類及評(píng)價(jià)

概述：利用Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，簡(jiǎn)約、高效地實(shí)現(xiàn)針對(duì)大型集團(tuán)化企業(yè)、醫(yī)院及高校的綜合評(píng)價(jià)和優(yōu)劣勢(shì)診斷，迅速掌握企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況、醫(yī)院和高校綜合實(shí)力，便于決策者根據(jù)問(wèn)題點(diǎn)調(diào)整相應(yīng)的措施。

NO.3 基于多標(biāo)簽分類排名的自動(dòng)簡(jiǎn)歷篩選

概述：采用融合深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)特征工程相結(jié)合的多維特征提取方法，探索融合自然語(yǔ)言處理、多維特征融合和多標(biāo)簽分類排名算法用于簡(jiǎn)歷自動(dòng)篩選的流程，提出基于多維特征融合和多標(biāo)簽分類排名算法的海量文檔自動(dòng)標(biāo)簽化處理方法。提升優(yōu)秀簡(jiǎn)歷篩選效率，通過(guò)和招聘網(wǎng)站等合作，構(gòu)建簡(jiǎn)歷投遞、篩選、推薦等一體化處理平臺(tái)；并具有可擴(kuò)展性，可應(yīng)用于電力、金融等其他海量文檔標(biāo)簽化、篩選等應(yīng)用場(chǎng)景。

NO.4 用隱馬爾科夫鏈等數(shù)據(jù)挖掘的方式精確提取文本中的設(shè)備名稱

概述：基于當(dāng)前電網(wǎng)信息化建設(shè)的諸多漏洞，主要利用基于隱馬爾科夫鏈和條件隨機(jī)場(chǎng)等數(shù)據(jù)挖掘的方式精確提取文本中的設(shè)備名稱及缺陷，減少文本挖掘中構(gòu)建專業(yè)詞庫(kù)及分詞的人工工作量，提高分析效率和準(zhǔn)確率。研究成果可應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，當(dāng)前各大人工智能的智能搜索、智能問(wèn)答方面，均有該算法的影子。

NO.5 傳感器信號(hào)數(shù)據(jù)挖掘之我受不了這噪聲

概述：將聲音識(shí)別技術(shù)融入生產(chǎn)質(zhì)量檢測(cè)過(guò)程；融合傳統(tǒng)信號(hào)處理方法和大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)，提高聲音識(shí)別的精度和普適性；將聲音識(shí)別環(huán)節(jié)融入工廠信息化系統(tǒng)；形成小型化設(shè)備產(chǎn)品，而不僅僅輸出技術(shù)服務(wù)或方案。有助于拓展公司在傳感器信號(hào)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的業(yè)務(wù)，逐步形成小型化設(shè)備產(chǎn)品，在空調(diào)、煙機(jī)等白色家電質(zhì)檢線進(jìn)行推廣，為公司帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益。

NO.6 汽車沖壓件質(zhì)量缺陷識(shí)別與工藝優(yōu)化

概述：車企為新車型確認(rèn)工藝時(shí)，經(jīng)常依據(jù)擬定工藝參數(shù)反復(fù)試制調(diào)參，但影響參數(shù)多、試制成本高、周期長(zhǎng)、受沖壓開(kāi)裂等困擾；沖壓件缺陷線尾檢測(cè)環(huán)節(jié)人工勞動(dòng)強(qiáng)度大、噪音損傷大，且易出現(xiàn)漏檢、錯(cuò)檢等現(xiàn)象，質(zhì)檢數(shù)據(jù)難以收集。鑒于此，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行試制開(kāi)裂預(yù)測(cè)分析，用機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)圖像分析達(dá)成缺陷智能檢測(cè)，保證質(zhì)檢數(shù)據(jù)自動(dòng)存儲(chǔ)，形成產(chǎn)線數(shù)據(jù)閉環(huán)并關(guān)聯(lián)分析與工藝優(yōu)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(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)治理方案

概述：充分發(fā)揮圖數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系、實(shí)體關(guān)系、業(yè)務(wù)關(guān)系的高效存儲(chǔ)、分析和展現(xiàn)方式，助力企業(yè)數(shù)據(jù)治理的實(shí)施與落地。圍繞圖數(shù)據(jù)庫(kù)以創(chuàng)新的方式與數(shù)據(jù)治理內(nèi)容全面融合使之價(jià)值最大化，包括：技術(shù)融合，發(fā)揮價(jià)值；產(chǎn)品融合，提升價(jià)值；關(guān)系融合，發(fā)現(xiàn)價(jià)值；數(shù)據(jù)融合，挖掘價(jià)值；服務(wù)融合，貢獻(xiàn)價(jià)值！

NO.8 電力資產(chǎn)標(biāo)簽與畫(huà)像技術(shù)研究

概述：提出電力資產(chǎn)畫(huà)像方法論，規(guī)定電力資產(chǎn)畫(huà)像的三個(gè)維度，提出標(biāo)簽分類方法，構(gòu)建電力資產(chǎn)標(biāo)簽體系，并指出每類標(biāo)簽的賦值思路。輔助實(shí)現(xiàn)電力資產(chǎn)全生命跟蹤、全過(guò)程記錄，實(shí)現(xiàn)信息資源跨專業(yè)、跨系統(tǒng)共享，提高系統(tǒng)實(shí)用性，與企業(yè)決策信息進(jìn)行互動(dòng)交換，促進(jìn)電網(wǎng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)行和管理。

NO.9 基于客戶細(xì)分的公募資金潛在客戶挖掘模型

概述：以客戶價(jià)值和客戶忠誠(chéng)度維度進(jìn)行客戶細(xì)分群體特征刻畫(huà)，并基于此結(jié)合客戶基本屬性、資產(chǎn)屬性、持倉(cāng)特征、交易特征、產(chǎn)品偏好、風(fēng)險(xiǎn)偏好等建立指標(biāo)體系，采用分類算法進(jìn)行潛在公募基金購(gòu)買人群挖掘。針對(duì)券商，可將公募基金營(yíng)銷準(zhǔn)確率從3%提高到85.88%，營(yíng)銷成本節(jié)約96%，首次購(gòu)買公募基金客戶的拓展率為22%，全面識(shí)別所選群體的客戶特征，識(shí)別率達(dá)100%，幫助客戶找到適合的投資產(chǎn)品，為客戶提供最終投資參考。

NO.10 基于大數(shù)據(jù)的刀具壽命預(yù)測(cè)管理

概述：借助RFID、大數(shù)據(jù)技術(shù)，收集刀具流轉(zhuǎn)及運(yùn)行過(guò)程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘分析，形成智能化的刀具磨損狀態(tài)識(shí)別模型指導(dǎo)換刀，同傳統(tǒng)的依據(jù)經(jīng)驗(yàn)判定刀具壽命相比，這種方式優(yōu)勢(shì)更為突出。通過(guò)刀具系統(tǒng)實(shí)施，可降低企業(yè)刀具投入成本，保守估計(jì)可為企業(yè)每年在刀具方面的成本投入節(jié)省10%左右；有助于推進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程智能化，全面提升企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、管理和服務(wù)的智能化水平。

看完以上課題，

身為小編的我承認(rèn)看不懂，

但還是感覺(jué)挺高大上的！

課題涉及了電力、制造、金融等多個(gè)領(lǐng)域。

最后，小編要再次提示：

11月18日，

創(chuàng)新大賽總決賽鳴鼓開(kāi)鑼！

誰(shuí)將登頂王座？

敬請(qǐng)期待...

今天，以“硬科技改變世界·硬科技引領(lǐng)未來(lái)·硬科技發(fā)展西安”為主題的“2017全球硬科技創(chuàng)新大會(huì)”在西安開(kāi)幕。作為“硬科技”概念的首創(chuàng)城市，十月下旬以來(lái)，西安在全球掀起一股“硬科技”旋風(fēng)，讓西安乃至整個(gè)陜西，再一次置身全世界的聚光燈下。美林?jǐn)?shù)據(jù)作為西安本土的一家科技公司，同時(shí)又是“硬科技”八路軍中的一路，已經(jīng)感受到了大西安濃濃的科技創(chuàng)新氛圍，并積極投身到科技創(chuàng)新的大浪潮中。創(chuàng)新離不開(kāi)人才，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的日漸深入，大數(shù)據(jù)人才和企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)也日趨顯性化、白熱化。為促進(jìn)大數(shù)據(jù)專業(yè)人才的培養(yǎng)、提升美林人從海量和復(fù)雜的數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)的能力，今年7月，美林?jǐn)?shù)據(jù)自主舉辦的“大數(shù)據(jù)創(chuàng)新大賽”拉開(kāi)帷幕。此前，公司已成功舉辦過(guò)兩屆，有力的促進(jìn)了美林人從“IT人才”向“DT人才”的轉(zhuǎn)型。本屆大賽以“數(shù)據(jù)賦能，融合創(chuàng)新”為主題，基于公司自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，參賽隊(duì)伍通過(guò)數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用和技術(shù)研究，制定完整的大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用解決方案，挖掘數(shù)據(jù)背后潛在的應(yīng)用價(jià)值。