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们看到ArrayList.forEach()方法的主要逻辑就是一个for循环，在该for循环里不断调用action.accept()回调方法完成对元素的遍历。这完全没有什么新奇之处，回调方法在Java GUI的监听器中广泛使用。Lambda表达式的作用就是相当于一个回调方法，这很好理解。

Stream API中大量使用Lambda表达式作为回调方法，但这并不是关键。理解Stream我们更关心的是另外两个问题：流水线和自动并行。使用Stream或许很容易写入如下形式的代码：


 

随着这种过渡的发生呈指数级增长，负责城市规划和协调的人员需要采用前瞻性的方法进行设计和维护。如果忽视这一点，对大多数公民而言可能意味着较低的生活质量，尤其是在与其他诸如洪水泛滥和空气污染加剧等问题同时出现时。

实际上，伦敦大气排放清单的最新数据显示，伦敦的大多数人都处于非法空气污染水平之下。随着伦敦人口的增长，汽车数量随着二氧化碳排放量增加的连锁效应而增加。

好消息是，技术以及更重要的是数据为城市领导者提供了一个机会，以支持更可持续的城市转型，解决人力资源管理对环境的影响以及需求的可用性。换句话说，就是智慧城市。

通过边缘计算将智慧城市带入生活

边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术 。对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。

建设智慧城市的目的是通过在停车场、公共交通站、垃圾车、城市照明系统等中安装传感器，并收集有助于城市决策的数据，从而优化向居民提供的交通、能源分配和服务。整个城市产生的庞大数据量可提供有关居民行为、习惯和需求的大量信息。

数字化技术是所有智慧城市的核心，它们提供了重要的转型潜力。近年来，边缘计算由于其启用的许多基于IoT的应用而在智慧城市领域引起了轰动。与之前的集中式愿景不同，边缘计算提出了一种新的分散式方式，可以抓住机遇并应对城市转型带来的危害。边缘计算允许在设备本身(而不是大型数据中心)上即时处理和分析大量复杂数据。


 

事实证明，这些业务问题是多种多样的，包括：

• 一个来自供应链和工程的团队使用机器学习算法来自动化零部件的报价过程。零部件的预测定价模式将Jabil的报价流程周转时间缩短了80%以上。
• 来自财务和IT部门的一个团队使用统计时间序列预测模型，将公司的应付账款预测准确率提高到了97%。
• 一个由来自财务、工程和IT部门的成员组成的团队使用了统计技术来对一个新的工程能力进行利用率的预测，准确率为90%，这使工程工作负载的管理更加高效了。

Jabil在各个部门都培养了公民数据科学家，包括财务、人力资源、制造、供应链、工程和法律部门。将跨职能团队聚集在一起的能力将使公司能够解决更广泛的业务问题。

“这可能是我们在过去一年半时间里所做的两个最大的改进:具有跨职能的特性，以及我们正在努力解决的非常具体、定义明确的业务问题。”Cantrell说。

在数据科学领域推销业务

Cantrell说，除了果断地将重点放在解决业务问题之外，该项目成功的另一个早期因素是创建了高管级别的培训队伍，让关键高管参加为期两天的集中培训项目。这帮助高管理解了这个项目，并在他们开始寻找需要用数据来解决的业务问题时获得了他们的热情支持。该计划还继续通过邀请高级管理人员在每个团队完成该计划时参与汇报来加强管理层的赞助。

“当管理层看到公司的问题得到了解决，得到了可以帮助他们变得更好的结果时，我们真的开始在整个执行团队中获得了认同和支持，”Cantrell说。“平心而论，我们在前期进行了大量的推销。然后花了差不多三年的时间让高管们对此感到兴奋。但现在，在过去两年的问题会是，‘好吧，你在分析方面做了什么?接下来呢?'虽然花了一些时间，但我们最终通过将其与业务联系起来，使信息得到了传达，因为他们也看到了业务的价值。”



 

（编辑：广元站长网）

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