引言： 在数字时代，数据被认为是新的石油，而大数据则是数据世界的燃料。大数据分析正在改变我们的生活方式、业务运营和决策制定。本文将深入探讨大数据的概念、应用、技术和挑战，以及它对不同领域的影响。1. 什么是大数据？大数据是指规模庞大、多样性、高速度和复杂性的数据集。它们通常无法通过传统数据处理工具来处理和分析。大数据的三个关键特征是：体积（Volume）： 大数据通常包含巨大的数据量，从千兆字节到
原创
2023-09-29 23:57:49
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金融大数据革命-eXtremeDB金融数据库-基于矢量的统计函数的流水操作实现内存分析简介对于当今自动化资本市场的底层软件来说，其关键任务是管理与交易和报价相关的市场数据，其中包括用于算法交易、风险管理以及订单匹配与执行的应用系统。降低上述系统时延能够获得竞争的优势，因此业界迫切期待能够有效提高市场数据管理速度的技术。市场数据通常以时间序列的形式出现，也就是在一段时间内对某个值的重复计量。数据库管
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精选
2013-10-28 12:10:16
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大数据分析使电影和音乐推荐更加精准和个性化。从传统协同过滤到深度学习，多种技术可组合使用。未来趋势包括多模态学习、强化学习和隐私保护技术。
数据驱动下的教育革命——为罗清红先生新书作序
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2021-07-27 11:17:42
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量化交易是通过数学模型和算法分析市场数据，自动执行交易决策的过程。人工智能（AI）技术，尤其是机器学习和深度学习，能够处理海量金融数据，挖掘复杂模式，优化交易策略。金融市场的非平稳性和噪声数据是AI量化交易的主要挑战。数据预处理是量化交易的基础，涉及缺失值填充、标准化、去噪等步骤。常见的算法包括随机森林、梯度提升树（GBM）和长短期记忆网络（LSTM）。AI与金融大数据的结合正在重塑量化交易领域，通过持续优化算法和基础设施，未来将实现更高精度和适应性的交易系统。回测是验证交易策略性能的关键步骤。
通过分析海量患者数据，AI能够识别复杂模式，提供精准诊断建议并预测疾病风险。这种技术整合使个性化医疗成为可能，从基因组学到电子健康记录，数据驱动的洞察力正在重塑临床决策流程。脱敏技术保护患者隐私，同时保留数据临床价值。神经网络架构特别适合处理多模态医疗数据，包括影像、实验室结果和临床记录的组合。联邦学习技术在保护数据隐私前提下，实现跨机构模型协作训练。交叉验证策略需要考虑医疗数据的时序特性，避免数据泄漏导致乐观偏差。可解释AI技术增强临床信任度。注意力机制突出影响诊断的关键数据片段，使模型决策过程透明化。
大数据入门：从零开始理解数据革命（从基础概念到技术生态，快速掌握大数据核心知识）一、为什么需要大数据？——数据革命的驱动力数据爆炸时代全球每天生成 2.5万亿字节 数据（相当于5000万部蓝光电影）。数据来源：社交媒体（Twitter/Facebook）、物联网设备（智能家居）、企业系统（ERP/CRM）等。传统技术的瓶颈关系型数据库（如MySQL）无法高效处理 PB
开源的数据处理平台凭借其低成本、高扩展性和灵活性的优势已经赢得了多数网络巨头的认可。现在Hadoop将进入更多企业。IBM将在明年推出内置NoSQL技术的DB2旗舰级数据库管理系统。上个月Oracle和Microsoft也分别透露了将计划在明年发布基于Hadoop的产品。两家公司都计划提供协助部署服务和企业级支持。Oracle已经承诺将会在大数据设备中预装Hadoop软件。大数据革命正以Apache Hadoop为中心如火如荼的进行着。自从开源分布式数据处理平台在5年前发布时讨论之声就不绝于耳。但在过去的18个月中，Hadoop赢得了客户的认可，并得到众多商业化的支持以及众多数据库和数据集成软
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2011-11-15 09:34:00
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开源的数据处理平台凭借其低成本、高扩展性和灵活性的优势已经赢得了多数网络巨头的认可。现在Hadoop将进入更多企业。IBM将在明年推出内置NoSQL技术的DB2旗舰级数据库管理系统。上个月Oracle和Microsoft也分别透露了将计划在明年发布基于Hadoop的产品。两家公司都计划提供协助部署服务和企业级支持。Oracle已经承诺将会在大数据设备中预装Hadoop软件。大数据革命正以Apa
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2022-12-05 12:41:17
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人工智能技术通过处理智能电网产生的大数据，在电力分配和调度中发挥着关键作用。从负荷预测到故障检测，从需求响应到安全分析，AI算法为电网运营提供了智能化解决方案。随着技术进步，人工智能将在构建更高效、更可靠、更可持续的电力系统中扮演越来越重要的角色。
现代制造环境中部署了大量传感器，包括温度传感器、振动传感器、视觉传感器等，它们实时采集设备运行状态、环境参数和生产数据。传感器大数据为人工智能提供了丰富的信息源，结合机器学习算法，能够实现设备预测性维护、生产流程优化、质量控制等目标。特征工程涉及提取统计特征（均值、方差）、频域特征（傅里叶变换）以及时间序列特征（滑动窗口统计）。采用监督学习（如随机森林、XGBoost）或无监督学习（如聚类、异常检测）建模设备健康状态。强化学习可用于动态调整生产参数（如温度、压力），以最大化良品率或最小化能耗。
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2021-07-20 15:53:28
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目录标题: Big Data and AI Revolution in Precision Agriculture: Survey and Challenges单位：台湾清华大学关键词：精准农业，大数据分析，机器学习，可持续农业，智能农业，数字农业本文通过分析2000-2020年间的主要相关文献，筛选77项与研究目标相关的综述，讨论了大数据和人工智能在精准农业中的应用。强调可持续农业发展的重要性以
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2023-12-19 11:18:48
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通过训练历史数据，模型能够预测正常用水量范围，当实际值超出阈值时触发警报。通过上述技术组合，人工智能将智能水表数据转化为可操作的洞察，实现从被动响应到主动管理的水资源治理模式转变。通过学习节点（水表）和边（管道）的关系，系统能定位潜在故障点。通过分析家庭用水模式，系统推荐最佳用水时间，避开高峰时段。Prophet算法可以分解用水数据的趋势性、季节性和节假日效应，生成高精度预测。隔离森林（Isolation Forest）和无监督聚类可以发现异常读数模式，区分真实泄漏与水表故障，减少误报率。
引言：从关系型到非关系型的演进在当今数据爆炸的时代，传统关系型数据库(RDBMS)正面临前所未有的挑战。Facebook游戏每小时数百万条的数据写入、Twitter每秒上万条推文的处理需求，都迫使开发者寻找更高效的存储解决方案。这就是NoSQL数据库崛起的历史背景。NoSQL数据库的多元宇宙NoSQL并非单一技术，而是一个包含多种数据模型的大家族：文档存储：如MongoDB、CouchDB，以JS
我们研究经济的时候,一定会放眼世界看更大的版图，因为今天的中国已经是世界第二大经济体了。看这张图的时候大家想一想，如果没有互联网，我们不可能及时地看到这个世界。80年代，开始进入了普通中国家庭。但是数量还是很少，通讯基本还是靠书信。现在信息发展非常快，这就要求我们思考：当我们放眼世界的时候，以什么样的思想和工具观察这个世界？这些大数据的发展历程大家已经耳熟能详了。大数据分析未来的发展趋势是：数
原创
2021-05-28 13:12:38
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如果要评一个2023科技圈的热搜榜，那么以人工智能聊天机器人 ChatGPT 为代表的 AI大模型 绝对会霸榜整个2023。ChatGPT 于2022年11月30日发布。推出仅两个月后，它在2023年1月末的月活用户已经突破了1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。而此前，火爆全球的短视频社交平台 TikTok 达到1亿用户则用了9个月。大数据搭“台” AI唱“戏”ChatGPT 的横空出
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2024-01-10 16:28:59
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在信息化飞速发展的今天，医疗行业正经历着一场深刻的数字化转型。特别是对于私立医院来说，要在这个变革的浪潮中史、生活习惯等数据，为患者提供个性化的预防、诊断和治疗建议，提高患者的满意度和忠诚度。
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2024-06-03 11:50:42
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如果要评一个2023科技圈的热搜榜，那么以人工智能聊天机器人 ChatGPT 为代表的 AI大模型 绝对会霸榜整个2023。 ChatGPT 于2022年11月30日发布。
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2024-01-15 11:07:02
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我上大学时那时候安卓的版本才到安卓4.4,在智能手机出来普及以前,各大网站的数据量并没有那么多,但是随着智能手机的普及,互联网巨头家里的数据呈现几何级增长,像什么微博,微信,视频网站的数据;需要找到合适的存储方式—>>分布式存储架构,可以水平扩展,实现存储数据类型多样化,二维可以实现高容错高吞吐量,轻松实现大文件存储(支持P级别的
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2023-03-15 11:01:42
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