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Hadoop VS Spark 性能原理分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：92
面对Hadoop与Spark孰优孰劣这个问题，最准确的观点就是，设计人员旨在让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。 直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。 比如说，Spark没有文件管理功能，因而必须依[详细]
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百度搜索大数据：地摊经济火了
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：53
为应对新冠疫情冲击下的就业危机，我国多个城市放宽了对地摊经济的管制。李克强总理提出：地摊经济、小店经济是就业岗位的重要来源，是人间的烟火，和高大上一样，是中国的生机。百度搜索大数据显示，近7天摆摊技巧相关内容搜索热度同比暴涨655%，达到10年[详细]
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浅谈数据挖掘的基本概念及其最常用算法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：145
当前，大数据的理论和应用正在国民经济和生活的各个领域如火如荼的进行。很多人对大数据的基本概念和特点已经有所了解，那么我们仅仅将大数据进行获[详细]
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大数据和物联网如何相互关联?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：118
在组织和个人之间，物联网(IoT)和大数据技术已得到快速发展。据《福布斯》预测，到2025年，生成的数据量将增加到175 ZB。这将对收集、分析和报告数据的方式产生巨大的影响。 考虑到每秒从IoT传感器收集的数据量，必须配备先进的分析系统来有效地收集和利用[详细]
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数据分析、人工智能和物联网将如何塑造疫情之后的新常态
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：186
冠状病毒疫情如今正在全球各地持续蔓延，为有效应对病毒，需要共享一些公共卫生信息资源。公共卫生基础设施可以通过采用人工智能、云计算、流媒体、物联网等新兴技术有效汇集、整理和处理各种信息和数据。 冠状病毒疫情给世界各国的经济和社会运行带来严重[详细]
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网络安全行业的人工智能炒作泡沫正在缩小吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：198
人工智能被誉为网络中的下一件大事，尽管该概念与第一个电子邮件病毒一样古老。自从2015年底/2016年初开始，随着它成为分析师、销售团队和营销人员大量使用的工具，围绕这项技术的喧嚣迅速扩大。 人工智能的采用继续加速，根据凯捷用人工智能重塑网络安全的[详细]
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人工智能捷径将模拟速度提升数十亿倍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：60
即使用最快的超级计算机模拟复杂的自然现象也要花上几个小时，如大气雾霾如何影响气候。而作为一种能够快速模拟的算法，仿真器无疑提供了一条捷径。一项日前发表在预印本服务器 arXiv 上的研究表明，人工智能可以很容易地生成精确的仿真器，可以将所有科学[详细]
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预见2020：人工智能安全10大趋向解读
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：50
2020年的网络安全处于一个发展转折点。人工智能和机器学习的进步正在为网络安全的技术进步提供助力，实时数据和分析也使得建立更强大的业务案例成为可能。网络安全支出过去很少与增收入或降成本挂钩，然而，这种情况将在2020年发生变化。领先的网络安全专家[详细]
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2020年值得注意的10个人工智能趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：196
人工智能技术将在未来一年如何发展?组织需要在主要的人工智能发展趋势中寻找边缘建模、对数据治理的新关注，以及不断发展的人才竞争。然而，很少有人做得好。麻省理工学院(MIT)2019年发布的《SMR-BCG人工智能全球执行研究报告》表明，90%的组织对人工智能进[详细]
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不应该相信的云计算与人工智能两个误区
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：128
如果人们认为云计算将导致数据中心消亡，而人工智能项目注定要失败，那么需要再考虑。 在技术界，有两个主要的缺点：人们过于渴望迎接未来，具有讽刺意味的是，如果发展速度不如人们预期的那么快，就无视它。举个例子，今天有两个持续存在的误区：第一，云[详细]
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2020，人工智能和深度学习以后的五大趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：155
虽然近年来人工智能经常成为热门议题，但它还远未实现真正的成就。人工智能技术发展的主要障碍在于投资成本，投资成本影响短期内的回报。而当时机成熟时，投资AI的公司却可以获得巨大的回报。在最近的一份报告中，麦肯锡预测人工智能领头企业未来将会实现现[详细]
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人工智能将在2020年代转变教育的6种方式
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：70
众所周知，人工智能正在改变人类社会的方方面面，无论是自动停车系统、移动支付、社交媒体订阅还是我们每天与之互动的其他各种技术，人工智能可以说是无处不在。不久的将来，AI也将完全重塑教育行业。全球的教育程序已经转变为集成AI的不同应用程序。现在的[详细]
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2020年人工智能在云平台的应用将展现爆炸式增长
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：155
如果埃森哲公司分析师预测得到证实，则计算的下一个重大飞跃可能会在云中奠定基[详细]
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人工智能改变税收行业的七种模式
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：182
政府正在医疗保[详细]
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人工智能如何挽救企业数据目录？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：57
数据目录这一概念其实并不新鲜，早在大型机时代，企业就开始通过数据目录跟踪、管理其数据资产。数据目录保存的是与数据有关的数据，或称之为元数据。一个企业的数据目录需要记录遍及整个公司的所有数据库和文件，并为其添加描述，例如，如果有可能的话，对[详细]
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2020年大数据给企业带来的5大好处
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：70
大数据市场如今正在呈爆炸式增长。根据调研机构Markets and Markets公司的调查，未来五年的全球大数据市场规模将达到2290亿美元。尽管大数据技术发展迅速，但许多中小企业却忽略了它的好处。 企业需要考虑大数据的巨大好处，并相应地进行投资。 为什么小型[详细]
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大数据技术与服务市场中 金融、通信等应用主宰“沉
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：147
近年来，数据越来越成为重要的基础性战略资源，并逐渐显现出生产要素的属性，并且被研究人员认为是第四次工业革命的石油，在推动社会和经济发展过程中扮演者不可替代的角色。充分挖掘各类数据的价值，将大数据更好地运用于各个行业，已经成为了社会各界重点[详细]
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数据之美：可视化会给你意想不到的答案！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：96
作为数据科学家或分析师、人工智能或机器学习工程师，我们大部分的工作都是向同事或主管解释事物，报告个人的工作和发现，数据可视化已经成为我们生活中必不可少的一部分。 而对于不了解或不感兴趣的人来说，原始数据就是长串随机数字、图像或音频文件。我[详细]
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数据分析前沿的观点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：151
去年10月，来自数据分析领域的先进企业的八位高管就自己所面临的最大难题发表了看法。他们都是公司中负责数据分析工作的最高管理人员，其中包括美国国际集团(AIG)、美国运通、三星移动、西门子医疗，TD Bank和沃尔玛。他们的背景各不相同，首席信息官、首席[详细]
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我们需要什么数据架构？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：93
在大数据和数据科学的新时代，对于企业而言，具有与业务流程一致的集中式数据体系结构至关重要，该体系结构随业务增长而扩展，并随技术进步而发展。 成功的数据架构可以使数据的各个方面清晰明了，从而使数据科学家能够高效地处理可信赖的数据并解决复杂的[详细]
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自然语言处理在当今商业中的八大应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：133
了解自然语言处理如何演变为业务优化的推动者。 基于人工智能的工具现在统治着每个工业部门。有了丰富的社交媒体、组织和数字平台，产生的数据中不乏有用的资源。尽管企业一直在使用这些数据来满足他们的需要，但这些数据中更重要的部分（将近80%）是非结[详细]
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网络和数据布线专家将成为数字时代的主要合作伙伴
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：101
数据布线专家对企业如何在数字领域蓬勃发展，并在这一过程中成为主要合作伙伴进行了阐述。 调研机构去年发布的一份调查报告预计，到2023年，结构化布线市场将增长30亿美元以上。 未来几年，企业将比以往任何时候都更加依赖大数据。需要采用更强大的基础设施[详细]
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行业专家强调大数据对市场营销的重要性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：57
近年来，大数据技术传播者对数据科学的重要性提出了许多大胆的主张。随着大数据技术在各种行业领域的应用越来越广泛，市场营销专家也加入了大数据技术传播者的行列。 一些营销专家看到了采用大数据的好处。这些专家不仅强调大数据带来的总体利益，还指出大[详细]
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让骗保者在大数据面前现形
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：128
日前，国务院办公厅印发《关于推进医疗保障基金监管制度体系改革的指导意见》（以下简称《指导意见》），这是我国第一部国家层面的医保基金监管文件。《指导意见》强调要强化医保基金监管法治及规范保障，加强医保基金监督检查能力保障，加大对欺诈骗保行为[详细]
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大数据网管运营数据存储模式研究
所属栏目：[大数据] 日期：2021-11-04 热度：128
随着近两年通信流量业务开展得如火如荼，更多的用户上网行为的数据分析需求猛增，而处理这类数据需要大量的写入处理，而且字段不固定，传统的关系型数据库已无法满足需求，急需多节点的分布式大数据集群来解决数据处理及存储问题。 本研究构建了一套大数据[详细]
