数字化运维-数据增强
数据汇聚：首先我们需要把摄入的数据能够汇集到统一的位置，保证能够通过统一的方式能够在需要时访问到。
这个过程中的一个重要方法是通过建立运维数据命名空间的标签体系，能够对集成的数据进行标注。
另外数据平台提供了单元化的数据存取模块，实现了对底层集成的静态历史数据和动态实时流式数据多模存储复杂性的隔离，航空航天VR 虚拟现实培训系统，为后续的数据处理单元扫清障碍。
数据过滤：大部分的 AI 算法及数据仓库的构建都要求对输入的数据进行过滤。如数据仓库的 ETL 过程中的数据清洗、转换，AI 场景下特征工程中的大部分的工作都涉及到数据过滤的内容。
数据过滤可以在数据汇聚之前进行，也可以在数据汇聚之后进行，甚至在数据汇聚的过程同时进行过滤操作。但是一般来说，VR 虚拟现实培训系统，在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。
数字化运维架构的企业 PaaS 平台有待建立
大量企业在推进数字化转型过程中各自开发具有相同功能的 IT 应用，并且难以实现应用的自动扩展。开发或引入一个可以整合共同功能的 PaaS 平台成为推动企业数字化转型的关键步骤。
但由企业单独开发 PaaS 架构，会带来重复开发，火车VR 虚拟现实培训系统，并且各企业PaaS架构是碎片化的，成果也是参差不齐的。因此，企业数字化转型缺乏一个统一架构的 Paas 平台，以及由此带来的公共的、标准化、系统化的服务问题和面向每个领域的化服务问题
虚拟培训主要功能
认知培训。外观认知、结构认知、关键性能参数认知、功能与应用场景认知、工作理认知等。通过剖切透明等形式观看隐蔽结构，通过声、光、电、气等不可见能量传递可视化表现工作原理。
组装、操作使用、保养维护及故障检修培训。新品整备、操作使用、易耗件更替，以及应对不同工况的操作培训，定期养护操作培训，轨道交通VR 虚拟现实培训系统，典型故障的表现检测、分析判断、修复操作培训。提供的工况环境，可或随机预设各种故障。培训包含3种模式，全自教学演示、逐步提示下的熟悉训练、完全自主的训练与考核。
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