سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) في أوروبا، حسب المكونات (الأجهزة والبرامج والخدمات)، والتطبيق (التعرف على الصور، ومعالجة اللغات الطبيعية، والتعرف على الكلام، واستخراج البيانات)، والمستخدم النهائي (الخدمات المصرفية والخدمات المالية والتأمين (BFSI)، تكنولوجيا المعلومات والاتصالات والرعاية الصحية وتجارة التجزئة والسيارات والتصنيع والفضاء والدفاع والأمن وغيرها)، البلد (فرنسا وألمانيا وإيطاليا وإسبانيا وتركيا وبلجيكا وروسيا والمملكة المتحدة وهولندا وبقية أوروبا) - اتجاهات الصناعة وتوقعاتها إلى 2028.
تحليل السوق والرؤى: سوق شبكات التعلم العميق العصبية في أوروبا
تحلل أبحاث سوق Data Bridge أن سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) سيُظهر معدل نمو سنوي مركب قدره 20.9٪ للفترة المتوقعة 2021-2028 ومن المتوقع أن يصل إلى القيمة السوقية البالغة 357.23 مليون دولار أمريكي بحلول عام 2028.
الشبكات العصبية للتعلم العميق (DDNs) هي تقنية قائمة على التعلم الآلي تستخدم في المقام الأول لاتخاذ القرار وتشخيص التنبؤ بالقرار والاتصال والمشكلات التي تدعم تصميم عملية محدد جيدًا. يتم اعتماد هذه التقنيات على مستوى الوحدة ضمن التطبيقات المتنوعة مثل أمان الكمبيوتر الشخصي، والتعرف على الكلام، والتعرف على الصور والفيديو، واكتشاف الأخطاء الصناعية، والطب الطبي، والتمويل.
من المتوقع أن يؤدي التطور السريع والنمو في جودة علوم الكمبيوتر، والاعتماد السريع للتكنولوجيا الأحدث من قبل الكثيرين، وبالتالي الزيادة السريعة في مجموعة متنوعة من المعلومات الواردة من المستخدمين من خلال مجموعة متنوعة من المؤسسات، إلى دفع السوق. ومن المتوقع أن ينافس الطلب المتزايد على خدمات الحوسبة السحابية هذا التوسع. من المتوقع أن تقود هذه العوامل السوق وتكون بمثابة محركات للنمو.
تعمل الرقمنة المتزايدة عالميًا على تعزيز سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق في العالم. ويساعد التحول الرقمي على تكييف التكنولوجيا المتقدمة التي توفر الفائدة في جمع المعلومات، حيث تعتبر المعلومات حاسمة وجزءاً أساسياً من الذكاء الواقعي. تساعد المعلومات سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) في أوروبا على التعرف على النمط والتنبؤ به.
ومع ذلك، فإن ندرة الوعي فيما يتعلق بالعنصر، والتعقيدات أثناء تنفيذ الخوارزميات وأجهزة التكامل، وبالتالي الافتقار إلى وحدة منطقة احترافية افتراضية من المتوقع أن تحد من السوق.
يقدم تقرير سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) تفاصيل التطورات الأخيرة الجديدة، واللوائح التجارية، وتحليل الواردات والصادرات، وتحليل الإنتاج، وتحسين سلسلة القيمة، والحصة السوقية، وتأثير اللاعبين المحليين والمحليين في السوق، ويحلل الفرص من حيث جيوب الإيرادات الناشئة. ، التغييرات في لوائح السوق، التحليل الاستراتيجي لنمو السوق، حجم السوق، نمو سوق الفئات، مجالات التطبيق والهيمنة، الموافقات على المنتجات، إطلاق المنتجات، التوسعات الجغرافية، الابتكارات التكنولوجية في السوق. للحصول على مزيد من المعلومات حول بيانات الاتصال بالسوق الخاصة بالشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs)، التي تربط أبحاث السوق للحصول على ملخص محلل، سيساعدك فريقنا على اتخاذ قرار مستنير بشأن السوق لتحقيق نمو السوق.
نطاق سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) في أوروبا وحجم السوق
يتم تقسيم سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) على أساس المكونات والتطبيقات والمستخدم النهائي. يساعدك النمو بين القطاعات المختلفة في الحصول على المعرفة المتعلقة بعوامل النمو المختلفة المتوقع أن تكون سائدة في جميع أنحاء السوق وصياغة استراتيجيات مختلفة للمساعدة في تحديد مجالات التطبيق الأساسية والاختلاف في السوق المستهدف.
- على أساس المكونات، ينقسم سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) إلى أجهزة وبرامج وخدمات.
- على أساس التطبيق، يتم تقسيم سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) إلى التعرف على الصور والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية واستخراج البيانات.
- على أساس المستخدم النهائي، ينقسم سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) في أوروبا إلى الخدمات المصرفية والخدمات المالية والتأمين (BFSI)، وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات، والرعاية الصحية، وتجارة التجزئة، والسيارات، والتصنيع، والفضاء والدفاع، والأمن. و اخرين.
نطاق سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) التحليل على مستوى الدولة
يتم تحليل سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) وحجم السوق وتوفير معلومات الحجم حسب البلد والمكونات والتطبيقات والمستخدم النهائي كما هو مشار إليه أعلاه.
الدول المشمولة في تقرير سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) هي فرنسا وألمانيا وإيطاليا وإسبانيا وتركيا وبلجيكا وروسيا والمملكة المتحدة وهولندا وبقية أوروبا.
يوفر القسم القطري لتقرير سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) أيضًا العوامل المؤثرة على السوق الفردية والتغيرات في التنظيم في السوق محليًا والتي تؤثر على الاتجاهات الحالية والمستقبلية للسوق. تعد نقاط البيانات مثل أحجام الاستهلاك ومواقع الإنتاج وأحجامه وتحليل الواردات والصادرات وتحليل اتجاهات الأسعار وتكلفة المواد الخام وتحليل سلسلة القيمة النهائية والمنبعية بعضًا من المؤشرات الرئيسية المستخدمة للتنبؤ بسيناريو السوق للبلدان الفردية. بالإضافة إلى ذلك، يتم أخذ وجود وتوافر العلامات التجارية العالمية والتحديات التي تواجهها بسبب المنافسة الكبيرة أو النادرة من العلامات التجارية المحلية والمحلية، وتأثير التعريفات الجمركية المحلية وطرق التجارة مع تقديم تحليل توقعات لبيانات الدولة.
تحليل حصة السوق في المشهد التنافسي والشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs).
يوفر المشهد التنافسي لسوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) تفاصيل حسب المنافس. التفاصيل المدرجة هي نظرة عامة على الشركة، والبيانات المالية للشركة، والإيرادات الناتجة، وإمكانات السوق، والاستثمار في البحث والتطوير، ومبادرات السوق الجديدة، والتواجد العالمي، ومواقع ومرافق الإنتاج، وقدرات الإنتاج، ونقاط القوة والضعف في الشركة، وإطلاق المنتج، وعرض المنتج واتساع نطاقه، والتطبيق هيمنة. ترتبط نقاط البيانات المذكورة أعلاه فقط بتركيز الشركات على سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs).
اللاعبون الرئيسيون المشمولون في تقرير سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) هم ALYUDA Analysis, LLC, ALPHABET INC., IBM, Neural Technologies Limited, NEURODIMENSION, INC., NEURALWARE, NVIDIA CORPORATION, SKYMIND INC, SAMSUNG, Qualcomm Technologies, Inc. وIntel Corporation وAmazon internet Services, Inc. وMicrosoft وGMDH LLC. وSensory INC. وWard Systemscluster, Inc. وXilinx Inc. وStarmind وغيرها. يفهم محللو DBMR نقاط القوة التنافسية ويقدمون تحليلًا تنافسيًا لكل منافس على حدة.
SKU-
