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不要想当然认为人工智能不会替代你的工作！
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：89
我们已经看到，一些平淡无奇或单调乏味的任务已经被机器人或自动化所取代，那么怎样才能阻止它们让我们所有人都失业呢? 希望总是存在的：有很多工作还需完全依赖于人的素质，比如创造力或同情心。这些是计算机程序无法复制的东西难道可以复制?接下来，让我[详细]
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AI可以跨过GitHub危机吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：58
机器学习如今正在面临一些危机，将会阻碍该领域的快速发展。这些危机源于一个更广泛的困境，即科学研究的可重复性。根据《自然》杂志对 1,500 名科学家进行的一项调查，70% 的研究人员曾尝试复制其他科学家的实验但未能获得成功，50% 以上的研究人员未能复[详细]
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2022年人工智能趋向AI将如何影响你？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：101
人工智能（AI）在2022年及以后将在我们的生活中扮演哪些更重要的角色？以下或许是人工智能大有可为的几个方面。 元宇宙和AI相碰撞 元宇宙结合了虚拟现实、增强现实、在线世界、定制体验和游戏。这使得人们可以完全在网上沟通交流、成交业务和塑造个性，这[详细]
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无代码可重用的人工智能将怎样跨越人工智能的鸿沟
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：158
重复使用预先构建的人工智能解决方案和组件以及无需编码即可对其进行自定义，最终将允许企业创建人工智能解决方案，而无需雇佣人工智能专业人士或采用成本昂贵的 IT 资源。 人工智能技术先驱、麻省理工学院教授 J.C.R. Licklider 于 1960 年在他撰写的一篇[详细]
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2022，大模型还可以走多远
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：157
2021 年是大模型层出不穷的一年。从去年 OpenAI GPT-3 发布开始，今年华为、谷歌、智源、快手、阿里、英伟达等厂商先后推出自己的大模型，人工智能产业开始了新一轮的激烈角逐，而且有愈演愈烈之势。作为探索通用人工智能的路径之一，AI 大模型不仅本身是[详细]
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2022年，AI将给网络安全行业带来什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-10 热度：105
近年来，人工智能(AI)已经成为了我们日常生活中重要的组成部分。各种算法通过执行一系列与市场决策相关的任务，以发现在基本技术实现之外的、与人类习惯有关的洞察。在YouTube和TikTok上使用的建议算法，会根据您的反馈，提供个性化的内容。而虚拟地图之类[详细]
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大数据如何改变制造业
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：133
区块链如何改变制造业 由于该领域的独家技术突破，制造业正处于一场革命之中。 制造业的大数据正在实现明智的战略，并制定未来的路线图。 制造业是在过去几十年里经历了巨大变化的行业之一。除了简单地自动化相关流程之外，制造业还利用技术实现各种其他目[详细]
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一文读懂元数据管理！
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：91
一文读懂元数据管理！ 一、什么是元数据？ 元数据（metadata）是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是描述数据的数据。概念总是生涩，对于没有IT背景的人来说比较抽象，不容易理解，下面举几个例子。 示例1：歌词中的元数据 有一首很[详细]
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为何大厂选择减人而不是降薪？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：186
为何大厂选择减人而不是降薪？ 01 前2天写了大厂裁人和招人为何同时进行的原理，后台也收到了很多有趣的私信，其中有一个问题让我觉得特别有意思。 问的是大厂为控制成本他能理解，但同样是控制成本，裁掉30%的人，以及不裁人集体降薪30%，区别是啥? 为什[详细]
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终于有人把数据的属性讲明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：111
终于有人把数据的属性讲明白了 1.结构化与非结构化数据 某些数据集具有很好的结构性，就像数据库中的数据表或电子表程序中一样。而其他的数据以更多样的形式记录着有关世界状况的信息。它们可能是像维基百科这样包含图像和超级链接的文本语料库，也可能是[详细]
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价值变现的关键是组织优化和数据治理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：141
大数据、数据治理、数据湖以及目前被热议的数据中台概念，无不让企业信息化部门疲于跟进，而不是根据企业的实际情况决定建设节奏。企业A的IT部门，就曾受到业务部门要求建设数据中台的压力，但迟迟难以下决心启动数据中台项目。 从A企业的视角来看，目前，[详细]
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反映数据质量的八个指标
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：198
数据的质量直接影响着数据的价值，并且还影响着数据分析的结果以及我们依此做出的决策的质量。质量不高的数据不仅仅是数据本身的问题，还会影响企业的经营管理决策;数据错误还不如没有数据，因为没有数据时，我们会基于经验和常识做出不见得是错误的决策，[详细]
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如何采用大数据技术帮助制定数字化策略？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：98
数字化采用被定义为通过优化遗留系统和利用新技术来重塑企业。近年来，大数据一直是数字化采用的中心。这就是全球各地方的公司去年在大数据技术上花费1620亿美元以上的原因。 整个过程远不止这些，但采用新技术并将其集成到业务工作流程中是关键。为了简化[详细]
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数据中台虚火？数据管控体系应该这么搭
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：196
大数据、数据治理、数据湖以及被热议的数据中台概念，无不让企业信息化部门疲于跟进，而不是根据企业的实际情况决定建设节奏。企业A的IT部门，就曾受到业务部门要求建设数据中台的压力，但迟迟难以下决心启动数据中台项目。 从A企业的视角来看，目前，行业[详细]
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大数据和道路安全如何携手共进？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：90
大数据现在被广泛用于预测交通和避免事故 道路交通事故仍然是一个主要问题，因为全球每年有超过 125 万人丧生。根据世界卫生组织的一份报告，它仍然是 15 至 29 岁人群的主要死因。 世卫组织已承诺采取一项强有力的举措，到 2022 年减少道路交通事故造成的[详细]
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数据科学中数据收集的终极指南
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-08 热度：136
在当今世界，数据对任何一家企业的成功都起着关键作用。企业的目标受众、竞争对手产生的数据、工作领域的信息以及企业自己收集的数据可能会帮助找到更多客户、分析业务决策、重新优化业务模型或进入到其他市[详细]
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Flink 在 B 站的多元化探索与践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-24 热度：54
本文整理自哔哩哔哩基础架构部资深研发工程师张杨在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括： 1.1 基础功能完善 在平台的基础功能方面，我们做了很多新的功能和优化。其中两个重点的是支持 Kafka 的动态 sink 和任务提交引擎的优化。[详细]
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详解数据管理发展的五个阶层
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：128
近年来现代化企业都在改革现有的数据管理体系，优化原有的基于策略定义的数据管理模型，逐渐开始使用基于数据使用行为的数据管理方式。以确保数据不仅可用，而且保持活性，从而始终让数据资产充分发挥本身价值。 从历史的视角看，数据管理是一个不断进化发[详细]
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数据在网络中是怎样传输的
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：198
整个请求交互过程分为了几个部分，首先最上层就是应用程序，接着往下是 Socket 库。 再下面就是操作系统的内部了，这里面就包括了协议栈,协议栈上半部分为 TCP 和 UDP ,它们都是负责数据的收发。 只是一个需要 连接，一个不需要连接可以直接收发数据，这两[详细]
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区块链在 数据为王 的年代扮演了什么角色？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：130
在当今数据为王的时代，数据作为企业、组织、乃至国家的战略资产，其重要性不言而喻。今天老蔡想和大家一起探讨下以下几方面的问题：1. 数据管理的全生命周期；2. 传统数据治理的弊端；3. 当代信息技术间的相互关系；以及4. 最后抛出区块链技术在数据治理[详细]
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行业大数据有什么安全风险
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：167
网际空间安全面临的威胁越来越多样化。移动网络、云和虚拟化、物 联网、工控系统等技术领域的快速发展，使得保护对象和攻击路径都变得 更加复杂。而攻击来源也从早期的个人黑客变为犯罪团伙、政治势力、网 络部队等更严密的组织。甚至大数据技术本身也被攻[详细]
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数据管理的现实和商业智能的将来
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：67
无论企业在哪个行业工作，拥有多少员工，或者是否面向消费者、企业、私营部门或公共部门进行营销，都不再重要。无论来自哪里，数据和分析都是日常现实。大多数企业定期收到的数据量是天文数字。全球的IT部门都在努力实施工具和实践，对他们收到的信息进行[详细]
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数据剖析的几个误区
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：165
在IT领域，炒作越大，误解越多，数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一，可以带来巨大的商业收益，但错误的观念可能会阻碍分析能力顺利和及时的流转，从而使商业用户和最终客户受益。当企业创建或扩大他们的分析战略时，以下是他们可能要[详细]
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终于有人把元数据说明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：177
元数据管理工具是企业数据治理的重要抓手，它可以帮助企业解决数据查找难、理解难等问题，促进数据的集成和共享。 一、系统架构 从应用角度看，元数据管理平台可分为数据源层、元数据采集层、元数据管理层、元数据应用层四层架构，如图1所示。 1. 数据源层[详细]
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谈谈大数据技术现状和分类
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-23 热度：52
随着社交媒体、物联网和多媒体应用等各种来源产生的海量数据的诞生，大数据已经成为一个重要的研究领域。大数据在许多决策和预测领域发挥了关键作用，如推荐系统、商业分析、医疗保[详细]
浙公网安备 33038102330475号