利用大数据推动智能制造主要有哪些方向？（）
A: 把问题变成数据，利用数据对问题的产生和解决进行建模，把经验变成可持续的价值
B: 把问题变成人的知识积累，利用人对问题的产生和解决进行经验积累，把经验变成可持续的价值
C: 把数据变成知识，从“可见解决问题”延伸到“不可见问题”，不仅要明白“how”，还要去理解“why”
D: 把知识再变成数据，这里的数据指的是生产中的指令、工艺参数和可执行的决策，从根本上去解决和避免问题
E: 大数据就是智能制造
A: 把问题变成数据，利用数据对问题的产生和解决进行建模，把经验变成可持续的价值
B: 把问题变成人的知识积累，利用人对问题的产生和解决进行经验积累，把经验变成可持续的价值
C: 把数据变成知识，从“可见解决问题”延伸到“不可见问题”，不仅要明白“how”，还要去理解“why”
D: 把知识再变成数据，这里的数据指的是生产中的指令、工艺参数和可执行的决策，从根本上去解决和避免问题
E: 大数据就是智能制造
举一反三
- 大数据与智能制造三个重要元素（问题、数据、知识（模型））之间的关系是（） A: 问题->知识->数据->问题 B: 问题-知识-数据-问题 C: 问题 D: 问题数据->问题 E: 问题->知识->数据
- 数据、信息、知识关系描述不正确的是 A: 数据是描述事物的符合，未经过加工的原料。信息是加工过的数据，有实际意义价值。知识是借助经验把信息用于决策，解决实际问题。 B: 信息是加工过的数据，有实际意义价值。知识是借助经验把信息用于决策，解决实际问题。 C: 知识是借助经验把信息用于决策，解决实际问题。 D: 从数据到知识不需要技术性工具
- 目前深度学习的问题在于:() A: 映射问题 B: 无法在情报不足的情况下进行推理 C: 尽量把识别问题变成推理问题 D: 尽量把推理问题变成识别问题
- 把调查内容变成一个一个的问题
- 应用数据库技术的主要目的是()。 A: 解决数据保密问题 B: 解决数据冗余问题 C: 解决数据独立性问题 D: 解决数据管理问题