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国家智能体育健身场景新体验

系统复杂性高:需要长时间的学习和使用,需要对工具有深入的了解和经验,才能解决复杂的数据处理和可视化问题。可扩展性差:报表缺乏良好的可扩展性和灵活性。边缘计算生态系统由物联网终端设备、边缘计算设备、云计算平台、应用场景等多个部分组成。

系统复杂性高:需要长时间的学习和使用,需要对工具有深入的了解和经验,才能解决复杂的数据处理和可视化问题。 可扩展性差:报表缺乏良好的可扩展性和灵活性。当需要处理超出初始设计范围的数据时,报告工具的限制可能会使用户无法满足其需求。 依赖 IT 团队:在 BI 可能需要报告工具的实施和维护 IT 支持和干预团队。这可能会导致报告开发速度慢,迭代周期长。

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数据可视化平台

边缘计算生态系统由物联网终端设备、边缘计算设备、云计算平台、应用场景等多个部分组成。物联网终端设备包括传感器、智能家居设备、移动设备等,它们收集数据并发送到边缘计算设备。边缘计算设备是一种处理和存储数据的设备。它可以直接连接物联网终端设备,也可以通过局域网络连接到云计算平台。云计算平台是一个存储和分析数据的平台,它提供数据存储和分析服务,以及应用程序开发等服务。应用场景包括智能制造、智能城市、健康医疗等。

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