为了提高数据增长的有效性，微亿智能制造还在数据模拟和可视化交互方面做了一些工作，主要包括基于大模型Embedding的样本搜索和数据分布可视化、工业异常数据的可编辑内容生成等。
在数据基础层面，安踏物流的数据基础包括数据仓库、数据标准化质量管理、数据及时性和数据可视化。为了支持决策，这部分确保了数据的高质量和可视化。同时，考虑到不仅为整个集团提供服务，而且涵盖零售和供应链，因此安踏物流与外部合作伙伴的合作非常重要，考虑外部合作伙伴，需要注意能力建设，包括对接能力、整合能力，能够快速响应业务需求，与企业互动。
推动科技平台成为产业要素资源的连接器。科技平台的插件解决方案为解决中小企业数字化转型成本高、难以获取产业链数据资源等问题提供了有效的解决方案。
这种合作无疑解决了双方的痛点。众所周知，人工智能算法和模型的性能和准确性通常取决于大量的数据进行培训和学习。大型模型公司如何解决数据准确性问题？使用数字营销平台跨平台、多维数据可能是最佳选择，数字营销公司也可以通过深度合作降低计算能力和模型的投资成本。
武汉不断优化城市农业大数据平台，开展农业金融服务、农产品生产可追溯性等场景数据要素的开发和应用，帮助数字农村建设。推动产业数字化发展。鼓励大型企业整合行业数据资源，在智能制造、智能物流、电子商务、农业生产、研发设计等领域提供数据要素服务，使产业链协调创新。
数据分布可视化和可编辑内容生成都是在样本搜索的基础上进行的，而搜索模型是在上述领域大模型的基础上通过测量学习方法进行微调获得的。在项目中，数据分布可视化主要用于解决数据边界定义问题。通过可视化图(如下所示)，项目实施者可以更加关注不同类别数据的模糊区域，从而提高数据边界确定的效率和准确性。在可编辑内容生成方面，针对缺陷样本收集困难、数据标记成本高等问题，微智能制造通过自主开发地图和合成工具生成不同位置和形状的高模拟缺陷样本，提高数据广泛的有效性。“神笔马良”在模型建设、迭代、部署等方面发挥着重要作用，不仅大大压缩了项目周期，而且提高了模型性能。
大数据时代的到来使世界越来越透明。自由和民主是信息社会的生态。公众对透明的可视化数据呈现有着迫切的需求，在企业决策、营销决策、医疗、教育等领域都需要大数据。在大数据流行之初，技术行业和学术界都非常需要高质量的学习书籍。本书作者将自己的互联网数据工作经验与大数据行业的发展相结合，对行业的发展具有重要意义。它是中国罕见的互联网前沿研究的杰作。
努力构建线上线下融合共生的新产业生态系统。通过数字连接，建立线上线下无缝连接的商业生态，根据各平台业务数据实时共享，提高产业链不同环节的响应速度，为优化产业结构提供良好的生态环境，同时催生新的商业模式。
