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2017年物联网、大数据和人工智能的预测

2017年物联网、大数据和人工智能的预测
2017年物联网、大数据和人工智能的预测

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2017年物联网、大数据和人工智能的预测

摘要:毫无疑问,商业模式目前有三大趋势:物联网(IoT),大数据和人工智能(AI)。从仍然分散的互联网的事情到计算范式的快速波动,人们如何重塑我们的生活方式,每个人都在谈论这些趋势,但真正发生了什么?

毫无疑问,商业模式目前有三大趋势:物联网

(IoT),大数据和人工智能(AI)。从仍然分散的互联网的事情到计算范式的快速波动,人们如何重塑我们的生活方式,每个人都在谈论这些趋势,但真正发生了什么?

以下是您对消费者需求的了解以及从消费者角度来看未来的未来。

大数据

Wikipedia中定义的大数据是一个数据集的术语,它是如此庞大或复杂,传统的数据处理应用软件不足以处理它们。由于数据集非常庞大,所面临的挑战包括捕获,存储,分析,数据管理,搜索,共享,传输,可视化,查询,更新和信息隐私。然而,它更可能用于参考预测分析,用户行为分析,高级数据方法(包括人工智能),而不仅仅是数据集的大小。

2017年,期待块式技术应用的出现,特别是在分类帐系统中以代码编写的契约的智能合同。这些通常比传统合同更安全和不可逆转,但是在引用和执行这些合同时提高效率。

另外,数据自助服务解决方案的兴起也将使组织能够分析其数据,而无需建立数据科学部门。对于没有预算的中小企业来说,对于2016年高需求的数据科学家来说,这是非常有价值的。

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Hadoop的使用也迅速下降,这个框架允许大型数据集的分布式处理,因为雇用必要的人才来支持这个框架在内部被证明是具有挑战性的。还倾向于在云上使用应用程序来减少数据中心的支出,从而使数据自助服务模式受到欢迎。

正如研究公司Gartner Inc.在其分析数据管理解决方案魔力象限中所指出的那样,由于灵活性,敏捷性和运营定价模式,预期现在正在将云作为替代部署选项。

因此,由于更多的公司能够为员工提供从结构化和非结构化数据获得的正确知识,所以可以期待C级管理人员更容易获得洞察力。

这是一把双刃剑,但随着大数据技术的发展,高管们的期望将立即成为他们的数据,而不是想等待批量分析报告。因此,近乎实时数据更快地提供可操作分析的压力。

物联网

福布斯将物联网描述为连接任何具有开启和关闭交换机的设备(和/或彼此)的概念。如果设备具有开关开关,则可能将其配置为IoT的一部分。

认为“智能家居”设备,如锁定,当它检测到您的手机附近时可以解锁,或者可能是在检测到移动时才打开的指示灯。

在2016年,我们看到来自许多具有类似解决方案的供应商的噪音。在2017年,我们可以预期这些供应商中的一些将获得胜利,这将导致市场上较少的供应商。随着供应商的减少,我们也可以期待监管和标准化发挥作用,使我们变得更简单和更具凝聚力的解决方案。与此同时也是安全问题,因为IoT网络攻击在去年在乌克兰西部占用了一个电网。当然,关于汽车黑客自驾车的研究也引起了关注,所以2017年可能会对物联网带来安全措施。

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然而,医疗行业人工智能的发展还有很多。智能手机创业公司的重点从

2012年的20个增长到

2016年的近70个。显然,值得注意的重点是iCarbonX,旨在建立数字生活的生态系统,以实现个性化的健康管理系统和Flatiron Health,旨在通过有组织的数据打击癌症,帮助肿瘤学家提高护理质量。

在卫生技术巨头飞利浦,目前,大约有百分之六十的研究人员,开发人员和软件工程师正在致力于医疗信息学领域的创新工作,其中大部分人员正在研究人造智能在当前和未来医疗创新中的应用。

医疗保健人工智能应用趋势主要集中于成像和诊断,人工智能可以帮助您发现人们看不到的微妙细节和图像变化。这越来越成为一个拥挤的行业。而且还有助于预防健康人群和处于危险中的人群以及使用大数据集的慢性病患者的健康恶化是一个重点领域。

飞利浦首席创新和策略官Jeroen Tas认为AI有助于放射科医师为病例准备相关信息,并确定患者状况的微妙变化。另一个领域是重症监护病房,人工智能可以帮助确定急性发作的早期迹象,如心跳骤停或猝死。

塔斯还声称,“通过将遗传信息与病理学,医学图像,实验室结果家族史资料,其他条件和以前的治疗相结合,可以创建更丰富的患者图片。这些数据可以在AI的帮助下进行组织,以增加重要的附加上下文,有助于帮助临床医生做出更准确的诊断和支持个性化治疗选择。

软件工程师,设计师和其他专家的多学科团队似乎已经为放射科医师创建并推出了首个经过验证的应用程序。在远程病人监护中,人工智能可以实现虚拟护理,包括虚拟护理助理

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2017年及以后

物联网,大数据和人力资源都在增长,并且接近更多的商业和大众使用案例。

当它们进入平常和日常生活时,三个趋势将变得相互联系,以便提供更强大,流畅的产品。

人工智能在物联网中的应用毕业论文

毕业设计 设计(论文)题目:人工智能在物联网中的应用 专业班级:物联网141 学生姓名:周钟婷 指导教师:李生好 设计时间:2017.5.8——2017.6.9 重庆工程职业技术学院

重庆工程职业技术学院毕业设计(论文)任务书 任务下达日期:2017.5.8 设计(论文)题目:人工智能在物联网中的应用 设计(论文)主要内容和要求: 1.显示器件:引领TFT-LCD技术的创新和发展,致力于加快AMOLED、柔性显示、增强 现实、虚拟现实等新型显示器件及薄膜传感器件的进步。 2.智慧系统:以“物联网和人工智能”为主要方向,以用户为中心,基于在显示、人 工智能和传感技术优势,发展智能制造、智慧屏联、智慧车联、智慧能源四大物联网解决方案。 3.智慧健康服务:将显示技术、信息技术与医学、生命科技跨界结合,发展信息医学, 提供物联网智慧健康产品及服务。 教学团队主任签字:指导教师签字: 年月日年月日

重庆工程职业技术学院毕业设计(论文)指导教师评语评语: 成绩: 指导教师签名: 年月日

重庆工程职业技术学院毕业设计(论文)答辩记录

目录 摘要................................................... (1) 第一章目前人工智能技术的研究和发展状况......... . (2) 第二章显示器件事业技术应用 (2) 第三章智慧系统事业技术应用 (2) 3.1智能制造 (2) 3.2智慧屏联 (2) 3.3智慧能源 (2) 3.4智慧车联 (3) 第四章智慧健康服务事业技术应用.................... .. (3) 第五章目前人工智能发展中所面临的难题.......... . (3) 5.1计算机博弈的困难................... .. (3) 5.2机器翻译所面临的问题................... . (4) 5.3自动定理证明和GPS的局限.......... (4) 5.4模式识别的困惑 (5) 第六章人工智能的发展前景 (5) 6.1人工智能的发展趋势 (5) 6.2人工智能的发展潜力大 (5) 结束语 (6) 参考文献 (6)

(完整word版)中国移动探索大数据和人工智能参考答案

探索大数据和人工智能参考答案 1、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 2、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A. 首席数据官 B. 首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 3、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A. Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D. SparkSQL 4、MPP是指? A. 大规模并行处理系统 B. 受限的分布式计算模型 C.集群计算资源管理框架 D.分布式计算编程框架 5、以下哪个场景可以称为大数据场景? A.故宫游客人数 B.故宫门票收入 C.美团APP的定位信息 D.文章内容 6、以下应用没有使用你的地理位置信息的是? A. 美团 B. 滴滴 C. 高德地图 D. Word 7、Hadoop是()年诞生的? A. 1985-1985 B. 1995-1996 C. 2005-2006 D. 2015-2016 8、HBASE的特点不包括哪些? A. 面向行 B.稀疏性 C. 多版本 D.高可靠性 9、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()?

A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading 10、Flume采用了三层架构,分别为agent,collector和() A. Map B. storage C. Shuffle D. Hash 11、在Spark的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming 12、下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是? A. 100TB数据中有50TB有效数据 B. 1TB数据中有1KB有效数据 C. 100PB数据中有100PB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据 13、IBM的()是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。 A. AlphaGo B. 深蓝 C. 图灵机模型 D. 深度学习机器人 14、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A. 重复学习 B. 深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 15、对抗学习中两个网络互相竞争,一个负责生成样本,那么另一个负责做什么? A. 判别样本 B. 计算样本 C. 统计样本 D. 生成样本 16、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,请问它的英文缩写是? A. AI B. BI C. AL D. AF 17、下列选项中,哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架? A. Kafka

探索大数据和人工智能复习题及答案

探索大数据和人工智能 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个 MapReduce的过程大致分为Map、 Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming

4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是 kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习

B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃

大数据、人工智能与人类未来

大数据、人工智能与人类未来 从古代猿人到现代智人,从小型部落到特大城市,从物物交换到虚拟货币,人、社会、商业从没停止过演进的步伐。随着移动互联网、物联网、大数据、区块链、虚拟现实、人工智能、基因技术、纳米科技等新技术的层出不穷,一场以大数据和人工智能为代表的智能革命正在悄然发生,人、社会、商业又一次迎来了进化拐点。 未来人类进化的方向是什么?人工智能的发展将会给社会带来怎样的冲击?它会和人类和谐共处还是会取代人类?智能和意识如果可以分离,他们孰轻孰重?假使技术的发展使得人类大规模失业,我们到时该如何自处?在新技术的冲击下,未来商业形态又会向何处演化? 一、人工智能与人类未来 《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为人类的发展已经来到了巨变的前夜。从四十亿年前地球上诞生生命直到今天,生命的演化都遵循着最基本的自然进化法则,所有的生命形态都在有机领域内变动。但是现在,人类第一次有可能改变这一生命模式,进入智能制造和设计的无机领域。 “随着大数据的不断积累以及计算能力的快速发展,未来人类可能会越来越多地将自身的决策权让位给无意识的算法,让算法替自己决定该买什么东西,应该接受什么治疗以及应该和谁结婚。当权威从

人类转移到算法的同时,人工智能也会将数十亿的人赶出就业市场,使得人类产生大规模失业。他以自动驾驶汽车以及精准化医疗为例,生动地展现了人类在和机器竞争工作过程中的优势和劣势。” 甚至,“一旦那些失业的人真的再无经济价值,无法为社会的繁荣做出任何卓有成效的贡献,他们便会沦为无用阶层。而到那时候,以政府为代表的精英阶层也许会在他们身上放弃投资医疗和教育,他们将被整个社会系统彻底抛弃。” 二、人工智能与社会以及商业的未来 每一次社会的转型都会带来机会与挑战。互联网和数据正在改变我们的时代,世界的主导力量正在由工业时代的资源品和资本,向数据经济时代的数据和算法演进。 商业进化是否也跟人类进化相似,99%的商业组织都会成为附庸或者无用?如果未来进化到中心化商业形态,由此引发的基于数据、技术和商业模式的垄断会比过去按照行业和地域划分的垄断对商业社会带来更大的影响。高度中心化的商业体系将大大降低整个商业系统的容错和纠错能力。而泛中心化的未来商业,是一个多中心且中心动态均衡化的商业形态,并指出未来商业组织的三点生存之道,即三I理论:独立(Independence)、融合(Integration)以及智能(Intelligence)。 与此同时,随着人工智能和生物技术的发展,社会阶层对于人工智能与人类的未来,以及对社会的影响,已经在人工智能领域研究长

人工智能、云计算、大数据等新技术兴起,定位更重要

人工智能、云计算、大数据等新技术兴起,定位更重要 本文转载自《福布斯》2017 年11 月刊) 特约撰稿骆乐杰克?特劳特逝世前约半年,一代大师的毕生心血, 由他本人亲手创立的特劳特公司,被交托给了最信任的中国弟子邓德隆。特劳特伙伴公司,是全球领先的战略定位咨询公司之一,由“定位之父”杰克?特劳特先生创建。公司总部设在美国,在全球24 个国家和地区设有分部,由熟谙当地的合伙人及专家为企业提供战略定位咨询。 特劳特在全球广泛为包括IBM 、惠普、宝洁、西南航空、雀巢、苹果、通用电气、微软、沃尔玛等500 强企业客户服务,自2002 年进入中国市场以来,定位理论成功地影响了中国企业界,成为“企业家最值得一读的理论”之一,并成功培养 了瓜子二手车、东阿阿胶、加多宝等优秀企业案例。 2017“”黄金周前,最后一个工作日,一身深蓝色商务休 闲装,新任特劳特伙伴公司全球总裁邓德隆与《福布斯》进 行了交流。最近频繁的商务出差,和各种社交活动,丝毫没国最贵战略咨询公司的未来,他心中早已有了构想。 有在他脸上写下疲乏。侃侃而谈中,对于这家可能是目前 推动第三次生产力革命在邓德隆看来,特劳特的定位理论,

正从1.0 版本进入2.0 版本定位要从定位热潮,走入定 位绩效时代”。 杰克?特劳特的创举是发现了定位理论;然后用一生的时间,把这个理 论形成了非常完备的学科;再者是在各地找到了能 够掌握定位理论的专家,做广泛的传播和实践;发现-完善- 推广,这是定位1.0 时代的工作。 邓德隆口中的定位2.0 时代,一言以蔽之,就是“将定位热潮转化成定位绩效”。邓德隆打了一个比方,特劳特发明的“定位”,就像瓦特发明的蒸汽机,但是只停留在煤矿里抽水,际上对于人类的改变远 远不够。 站在巨人的肩膀上,作为学生的他,现在是要拿着“定位”这台蒸汽机,去推动纺纱、炼钢……他们要用定位这个理论,寻找“共同创业伙伴”企业,通过共创行业典范,树立一座座丰碑,改造一个个行业:瓜子二手车,加多宝,东阿阿胶,青花郎……最终每个行业都要打造出一个“行业典范”,蒸汽机一样最终推动工业革命。 我们最终的目标,最终的企图心,是用定位推动第三次生产力革命。”在邓德隆看来,定位理论完全具有这样的潜能,目前远远没有 释放。 为了实现“转化成定位绩效”这个战略目标,邓德隆将自己执掌的特劳特,重新定义成了共同创业的“伙伴公司”。 我们不是雇佣军”。邓德隆表示,特劳特不再是简单的咨询

物联网和人工智能相结合的作用

物联网和人工智能相结合的作用 让我们以日常生活中的物联网为例,想象一下,在你下班回家的路上,通常情况下你的身体和心理参数每天都是平稳的,如果突然出现脉搏加速,那么可能是因为你正在跑步或者处于紧张状态,也可能是有人跟踪你。如果你拥有一个可以监测所有参数的智能可穿戴设备将会怎样?它将会发现异常情况,然后触发报警或通知周围的其他设备。 在过去的一年中,我们已经认识到为了让大量传感器设备联机,从功能上讲,人工智能是必备的。而且,为了能够分析解读从各种设备获取的数据,人工智能在物联网革命中的重要性就更突出了。量化自我和物联网革命“量化自我”一词有助于我们理解物联网和人工智能相结合。简而言之,量化自我是通过自我跟踪技术实现自我认识。有些问题一直困扰着我们:我们过得好吗?我们还能做出哪些改变?我们应该在哪些方面节省时间?我们收集日常生活中方方面面的数据并加以分析,比如我们的食物消耗或者我们周围的空气质量;我们分析情绪的不同状态,我们常常担心自己的状况,不管是精神上或身体上。当物联网系统能触发一种行为时,数据对我们最有价值,这意味着我们应该实时收集并分析数据,以保持信息的连续性。总的来说,这就是导致物联网革命出现的重要步骤之一。物联网需要人工智能预测显示,到2020年我们每个人都会拥有很多连网设备,每秒需处理数TB的数据,这还不包括那些与宠物相关的连网设备,在某种程度上,物联网将成为地球上最大的数据来源。物联网革命可以让设备提示真正的商机在哪。我们已经见证了信息技术是如何推动传统系统向高度智能化的应用和服务转变的过程。为了立即识别已知模式或新模式,有必要实时进行数据收集。然而,寻找用所有这些设备产生的数据和信息来执行此操作的方法仍然是一个大问题。目前可以利用人工智能帮助解决一些仍由人力执行的任务,一旦计算机能够完全模拟人脑,就会引发“智力爆炸”,从而彻底改变文明,创新速度将呈指数级增长。人工智能肯定会超越自动驾驶汽车和飞机,如果世界上每台设备具有自我学习能力,且接入全球互联的计算环境,这个世界将如何运作?人工智能是物联网革命的一部分每个大公司都会收集和维护大量与客户相关的个人数据,包括他们的偏好、

人工智能论文机器学习与大数据

《人工智能》课程结课论文课题:机器学习与大数据 姓名: 学号: 班级: 指导老师: 2015年11月13日

机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据,而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临,随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势,我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在,即便我们没有专程调用它们,它们也经常出现在大数据应用之中,大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词:大数据;机器学习;大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来,人工智能技术的火热,很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们,为了在今后十年内不被淘汰,你们要补课了,从初中开始。 但时光一去不复返,对于已经升入大学,但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢?面对诱人的就业前景,正在向你招手的大好机遇,怎么能不心动?怎么能不想踏入这两大行业? 据数据统计分析,大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能,在中国人才缺口将超过500 万人,而中国人工智能人才数量目前只 有5 万(数据来自工信部教育考试中心)。 并且目前岗位溢价相当严重,2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三,月薪20.1k,如果按照普遍的16 月薪酬计算,那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据:

所以如果你对自己的专业/工作不满意,现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里,自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此,课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程,采用“T”字形的思维,以大数据的深度为主,以机器学习、云计算等作为宽度,相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发,进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点,商业应用,发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍,了解其他和大数据技术之间关系,然后对不同类型的大数据的分析和处理系统,解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景,数据来源于一 线互联网公司的源数据,有一定的商业价值,并严格把控实际项目的前瞻性,如:Spark 的版本迭代,机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节,潜移默化的培养学生放眼全局,排查技术难点,既能独立思考,又能组织团队开发。 希望能帮到大家。

《探索大数据与人工智能》习题库

《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、SparkStreaming是什么软件栈中的流计算? A.Spark B.Storm C.Hive D.Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Bigdata:Thenextfrontier forinnovation, competitionandproductivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中, 逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B.麦肯锡 C.扎克伯格 D.乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B.网络管理 C.网络优化 D.客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B.物流网络 C.企业运营 D.客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据 分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是 HBASE的特点? A.面向行 B.多版本 C.扩展性 D.稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是 什么关系? A.数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.SparkStreaming B.Mllib C.GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的 ? A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?

大数据和人工智能产业发展的思考

拓尔思总裁施水才在第七届中国智能产业高峰论坛作主题报告 发布时间:2017-10-16 2017年10月12日-13日,由中国人工智能学会主办的CIIS2017第七届中国智能产业高峰论坛在广东顺德隆重举行。本届高峰论坛以“创新、协调、绿色、开发、共享”为主题,中国人工智能学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英近300人齐聚一堂,共同探讨人工智能发展的科技创新与行业变革战略,破解人工智能创业和商业模式的密码。李德毅院士、李伯虎院士、清华大学孙富春教授、拓尔思总裁施水才在大会上作主题报告,施总的演讲主题是“大数据和人工智能产业发展的思考”。 施总在大会上发表主旨演讲 以下是精彩要点: 大家上午好。非常感谢中国人工智能学会邀请我在大会上做分享报告。今天我想给大家分享一下对于大数据和人工智能产业的发展思考。 第一点,我认为大数据和人工智能产业进行比对非常有意义; 第二点,针对“人工智能+行业”和“行业+人工智能”,谈一下个人理解和认识;

第三点,我认为对于未来人工智能的研究和应用,仅有计算能力、数据和算法是不够的,需要加入其他重要因素; 第四点,探讨人工智能现在的几个方向中,哪些还有大机会; 最后,讲一讲拓尔思基于NLP平台的一些人工智能应用实践。 大数据对人工智能产业的四大启示 一方面,人工智能产业的发展和数据密不可分,另一方面,数据驱动的商业比智能驱动的商业更符合产业本质,大数据产业的落地能力强于人工智能产业,因此观察大数据产业发展对人工智能产业很有意义。 目前大数据产业发展处于非常早期的阶段,仍然是大数据投资和创业的最好时机,但数据魔咒难破局,数据霸权、数据质量、灰色数据等问题凸显,中国大数据变现之路是垂直行业下的场景服务。 大数据对人工智能产业发展的启示:人工智能产业仍处于非常早期的阶段;数据的重要性不容置疑,但问题也不少;应用场景才是驱动力;垂直行业才是大部分参与者的机会所在。 行业+人工智能是智能产业发展的主流 在智能产业发展中,“行业+人工智能”占了90%,而“人工智能+行业”则占10%,可以看出,“行业+人工智能”仍然是智能产业发展的主流。

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系

5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?

A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

物联网与人工智能的结合

物联网与人工智能的结合 随着科学技术的突破,物联网技术不断发展,与人工智能技术相互结合以后,其发展前景以及应用前景将更加广阔。基于此,文章将分析物联网技术与人工智能的结合,阐述两项技术结合以后的实际应用,旨在为相关的技术人员提供参考,促进我国物联网技术与人工智能技术的发展,推动社会的不断进步。 标签:物联网;人工智能;IBM;Google;百度 前言 随着对物联网技术、人工智能技术研究的不断深入,我国甚至全世界将逐渐形成智能化的物联网系统,同时也吸引了更多专家、学者的重视。面对ARM公司对手机芯片设计的垄断,各个行业逐渐开展对物联网的研究,其目的是为了拓宽物联网的应用范围,但其技术水平依然落后于ARM公司。对此,需要将现代的人工智能技术与物联网技术相互结合,提高智能化物联网水平。 1 物联网技术与人工智能的契合 1.1 专家系统 物联网的系统中,存在一种智能服务器或者一个智能化的计算机程序,无论是智能化服务器还是智能化程序都具有专门的经验、知识,可以通过专家系统的网络部署,对物联网内部的数据进行初步处理。将物联网与人工智能相互结合,使专家系统能为用户提供更加智能化的服务功能,并且能够增加用户的数量,而这一功能的实现主要得益于物联网的智能终端对相关数据的采集。 1.2 智能控制 在应用物联网的过程中,其主要环节就是控制,因此实现对物联网技术的智能控制是提高物联网技术、扩大应用范围的关键。为了能够解决这一问题,可以将人工智能技术应用在物联网领域中,最大程度的增加物联网的使用价值,满足用户的不同需求。所有已经连接、安装完毕的物联网终端设备,可以接收控制中心发出的信号、指令,并依据相关信息开展自我操纵与自我管理,实现物联网技术与人工智能技术的结合。应用物联网智能控制功能时,其接收的信息、命令基本来源于同一类用户或者同一个用户,在此基础上,应用人工智能技术能够实现无人值守作业的目标,提高工作效率的同时,降低工作人员的工作负荷[1]。 1.3 智能化模块 智能模块分为不同的信息层,在实现其各自功能的前提下,能够提高物联网技术的智能水平。具体分层如下:

学大数据和人工智能技术好不好

学大数据和人工智能技术好不好 大数据和人工智能技术相信对于大家已经都不陌生了吧?!随着大数据被纳入国家发展计划之一,纳入全国各大高校专业,大数据的发展火焰愈发猛烈。而人工智能技术,很多地方已经针对小学初中等学生开设了兴趣班,未来的人工智能技术更是备受欢迎! 那在2018年大数据和人工智能技术又有怎样的发展趋势呢?能给我们的生活掀起多大的浪呢? 一、人工智能和云计算的结合 随着越来越多的企业采用人工智能解决方案以应对其业务困境,其中许多公司将寻求加强其IT基础设施,并将业务转向云端。随着大数据应用者的规模越来越大,人工智能越来越成为一种主流,随之而来的数据需求将给企业的本地服务器带来更大的负担,这意味着他们需要在别处满足他们的数据需求。 云计算非常适合帮助满足和管理这些不断增长的需求,因为内部部署的服务器和数据管理对于企业来说变得过于混乱并且成本高昂。 二、更加智能的市场营销 市场营销是利用大数据的力量革命化的关键领域之一,经过梳理大量的数据,企业能够比以往任何时候都更准确地针对特定的消费者,将广告和交易

直接发送到潜在消费者的邮箱或家门口。 随着越来越多的公司试图利用自动算法来分类数据以找到潜在的客户,人工智能领域将受益于行业投资的增加。而实时定位可以为正确使用的公司带来20%以上的销售机会,这意味着采用人工智能可以获得十分丰厚的利润。 三、聊天机器人应用越来越广泛 大数据和人工智能在全球范围内得到日益广泛的应用,在所有的创新中,很少有像聊天机器人这样的应用让消费者赞叹。Facebook,Skype和Slack等公司都在其服务中添加了聊天机器人,他们对消费者来说非常有趣,包括法律帮助热线,技术创新让聊天机器人越来越智能。这意味着它们可以为人们解析法规,通过有效的诊断来指导患者。 如果大数据继续以目前的高速度增长,那么预计在日前使用的社交媒体平台上将会有应用更广泛的聊天机器人。这可能比人们想像得还要快,这些由人工智能技术驱动的机器人可能会更加有效地与人们聊天,人们甚至可能无法判断是否正在与另一个人交谈。 千锋大数据开发采用“T”字形的思维,以大数据的深度为主,以机器学习、云计算等作为宽度,相辅相成。此外千锋大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发,进而验证所学技术的正确方向。学习大数据,千锋教育一定非你莫属!

人工智能在物联网中的应用毕业论文

人工智能在物联网中的 应用毕业论文 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

毕业设计 设计(论文)题目:人工智能在物联网中的应用 专业班级:物联网141 学生姓名:周钟婷 指导教师:李生好 设计时间:—— 重庆工程职业技术学院 重庆工程职业技术学院毕业设计(论文)任务书 任务下达日期:设计(论文)题目:人工智能在物联网中的应用 设计(论文)主要内容和要求: 1.显示器件:引领TFT-LCD技术的创新和发展,致力于加快AMOLED、柔性显示、增 强现实、虚拟现实等新型显示器件及薄膜传感器件的进步。 2.智慧系统:以“物联网和人工智能”为主要方向,以用户为中心,基于在显示、人 工智能和传感技术优势,发展智能制造、智慧屏联、智慧车联、智慧能源四大物联网解决方案。 3.智慧健康服务:将显示技术、信息技术与医学、生命科技跨界结合,发展信息医 学,提供物联网智慧健康产品及服务。 教学团队主任签字:指导教师签字: 年月日年月日 重庆工程职业技术学院毕业设计(论文)指导教师评语

评语: 成绩: 指导教师签名: 年月日重庆工程职业技术学院毕业设计(论文)答辩记录 目录

摘要................................................... (1) 第一章目前人工智能技术的研究和发展状况......... . (2) 第二章显示器件事业技术应用 (2) 第三章智慧系统事业技术应用 (2) 智能制造 (2) 智慧屏联 (2) 智慧能源 (2) 智慧车联 (3) 第四章智慧健康服务事业技术应用.................... .. (3) 第五章目前人工智能发展中所面临的难题.......... . (3) 计算机博弈的困难................... .. (3) 机器翻译所面临的问题................... . (4) 自动定理证明和GPS的局限.......... (4) 模式识别的困惑 (5) 第六章人工智能的发展前景 (5) 人工智能的发展趋势 (5) 人工智能的发展潜力大 (5) 结束语 (6) 参考文献 (6) 人工智能在物联网中的应用 摘要:(Artificial Intelligence),缩写为AI。它是、用于、和扩展人的的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是科学的一个分支,它企

大数据时代人工智能的创新与发展研究

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/417379775.html, 大数据时代人工智能的创新与发展研究 作者:徐卓函 来源:《科技资讯》2015年第33期 摘要:大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来,有关大数据和 人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实,大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先,大数据技术的发展依靠人工智能,因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次,人工智能的发展也必须依托大数据技术,需要大数据进行支撑。大数据时代背景下,未来人工智能会有哪些创新和发展,大家拭目以待。 关键词:大数据人工智能云计算数据挖掘机器人人工神经网络 中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2015)11(c)-0030-02 1 什么是大数据 1.1 大数据的定义 大数据是一个数据体量和数据类别都十分庞大的数据集。这个庞大的数据集,我们今天还无法用传统的数据库工具对它的内容进行获取和处理。整体概括起来,大数据具有数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理快等四大特征。 大数据的特征:第一,是指数据类型非常多,它的数据来自多种数据源,而非单一的一种数据源,数据的种类和数据的格式日渐丰富;第二,是指数据规模非常大,通常在10TB左右,规模非常庞大;第三,是指数据的真实性非常高,一些新的数据源渐渐兴起,打破了之前传统的数据源,今天的企业愈发需要这些有效的信息,以确保其真实性及安全性;第四,是指数据处理的速度非常快,能够做到数据的及时快速处理。 1.2 大数据的发展历程 “大数据”一词最早提出的是麦肯锡研究院于2011年发布的研究报告《大数据》。之后,经美国高德纳公司和美国一些科学家的宣传推广,渐渐地大数据概念开始流行起来。 大数据发展的萌芽期,是20世纪90年代至21世纪初,此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期,随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟,已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用,如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。 大数据发展的突破期,是2003—2006年,此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期,非结构化数据的迅猛发展带动了大数据技术的快速发展。此时,可以以2004年Facebook 的创立为标志,此时是大数据发展的突破期。

探索大数据和人工智能题库

序号题型试题参考答案 以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方 面的应用? 1单选A. 精准广告 A B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 IBM提出的大数据 5V特征包括()、更快 (Velocity)、更多( Variety )、更值钱 (Value)和更真实( Veracity )。 2单选A, 更有效B B.更大( Volume) C.更充分 D.更直观 下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是 ()? 3单选 A. 100TB 数据中有 50TB有效数据B B.1TB 数据中有 1KB有效数据 C.100PB数据中有 100PB有效数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优 化,这两项优化是下列选项中的哪两个? 4多选A. 网络速度的优化 BC B. 基础设施建设的优化 C. 网络运营管理和优化 D. 并发性的优化 世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发 布了《全球信息技术报告(第13版)》,通过该 报告,各国政府逐渐认识到大数据在哪些方面有 5多选重大意义?ABCD A. 推动经济发展 B. 改善公共服务 C. 增进人民福祉 中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫 做() 6单选 A. 九天A B. OneNET C. 移娃 自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不 是其中之一的是? 7单选A. 机器性能 A B. 语言歧义性 C. 知识依赖 D. 语境 Alpha Go 是第一个击败人类职业()选手的人工 智能程序。 8单选A. 国际象棋 B B. 围棋 C. 中国象棋 D. 五子棋 人工智能目前在以下哪三个领域有了长足的发 展? 9多选 A. 健康ABD B. 教育 C. 探索太空 人工智能关键技术的基础设施中包含下面哪两 项? 10多选 A. 算法框架AB B. 基础硬件 C. 人员

《探索大数据与人工智能》习题库

创作编号: GB8878185555334563BT9125XW 创作者:凤呜大王* 《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系?

《探索大数据与人工智能》题库

《探索大数据与人工智能》习题库 一、单选题 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《 Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系? A.数量越多处理时间越长 B. 数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的? A.1980 B. 2010 C. 1990 D. 2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构

浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识 光环大数据

https://www.doczj.com/doc/417379775.html, 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识光环大数据 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识_光环大数据。最近大数据和人工智能的发展非常的迅速,大数据时代和人工智能时代的到来,为我们的生活提供了诸多的便利。 大数据时代和人工智能时代 在人工智能路上有很多关键人物不能忘记,图灵不能忘记。计算机领域特别重要的一个奖图灵奖,其他学科有诺贝尔奖;诺贝尔时代没有计算机,后来有了计算机以后,大家就想计算机界也应该设一个和诺贝尔奖相当的奖,这个奖就是图灵奖,现在全世界一共65个人得过图奖,姚期智教授,是华人当中唯一得到图灵奖的。 人工智能涉及的领域非常广泛,工业、航天、商业都有应用,并且已经深入人们的生活,打开手机中的Cortana或者Siri,这就是AI的产物。要知道,在几十年前,这种超前的技术是不受认可的,教授相关课程的学校也是寥寥无几。究其原因,主要就是数据的积累和应用。高容量存储设备丰富了数据量的留存,随着数据的不断增加,人们开始在其中发现某种规律,引发了分析的需求。 分析让大量的数据有了价值,机器开始懂得用户想要什么,可以预测未来的天气和球赛的比分,这种人工智能与场景的结合,要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说,很多过去只有人能做的事情,现在更多的情况下能够通过机器实现,典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是,当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时,成本却越来越低廉。 大数据时代和人工智能时代 大数据时代和人工智能时代的到来,既给我们带来了便利,同时我们也面对一些挑战,有一部分职业岗位要被淘汰,同时对大数据人才和人工智能人才的需求也进一步加大。

大数据和人工智能哪个好

大数据时代带或了大数据这个行业,同时也将人工智能这个词代入了人们的视野。从名字上看,大数据更偏向于数据的挖掘、处理、分析,商业决策用到的比较多。而人工智能似乎在人们的生活中用到的比较广泛。 随着大数据的发展,可能有些机器人做的特别像人类,那它是不是可以代替演员?它可以一个场景一个场景给你表演它不需要说什么台词,只要它的关节够灵活,表情够丰富,而且它可以24小时给你表情不休息。 微博已经出现换脸技术,要是没看过原来的版本,你根本看不出被换过了。所以大数据和人工智能这种技术对未来行业影响是非常大的,特别是重复性劳动行业。 但是用脑子的行业是不会被淘汰,这个行业包括数据分析师。因为复杂的情况下进行分析还是要靠人脑!因为机器是对过去的一个学习。围棋被机器人打败

了,是因为围棋有规律可循,有规律的东西机器都好学,无规律的不好学。 学数据分析,你肯定要了解一个行业的本质,但是这个本质是会一直变的,可能这个行业今天是这个情况,可能过两三年它又发展到另外一个阶段,这个是机器无法预测的。 但假设机器可以预测,假设机器智能到一定程度可以自主学习,机器的特点是往优化的的方向去做,但是人类社会并不是,人类社会是谁厉害就听谁的,就像我们国家出现过那么多的朝代,我们都是听从那个朝代的老大的,我们自己也不知道下一个老大是谁,所以人类的发展是不可预测,它有必然性也有偶然性。 说完了数据分析,那让我们来看看人工智能对生活的贡献有哪些 说起人工智能,人们往往会想到智能家电,智能家居,机器人等。其实,你看到的只是冰山一角。真的人工智能是和大数据分不开的。可以说,人工智能是大数据的更深层次的应用。 我们不能把人工智能这项技术具体到一个家电或者一个机器人,其实,人工智能已经无形的深入到我们生活的每个角落。不知道你有没有发现,在你浏览一些网页的时候,你会发现在页面的某一角落,出现了你近期在某宝上搜索过的商品。你在一些平台浏览新闻时,页面上出现的新闻全部是你感兴趣的话题。在观看视频时,你的页面和其他人的也不一样,系统会推荐你们各自感兴趣的视频。这些推荐功能其实就是“智能化”的一些体现了。而所谓的“人工”其实指的就是你。是你教会了你的电脑、手机。让它们更了解你的喜好,统计了你的浏览记

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