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大数据与企业快速融合同时 面临的三大挑战

随着互联网与IT技术对传统产业的改造的深入,全社会的信息化程度越高,各行各业会产生大量的用户大数据。 大数据已经成国家战略,事关经济的转型与升级,以及中国在全球经济、政治、文化上的竞争力。从个人出行到工业大数据,从能源到企业服务,大数据正快速与企业结合,拥有勃勃生机。以大数据处理云为例,用户数据产生后,云计算可以提供高速存储介质、图型数据库、高密度存储机柜、冷热数据分级技术以及强大的数据分析和弹性计算能力,最终通过CDN分发为数据使用者提供各类数据应用,如人脸识别等。在成本方面,以小米图片数据量计算,500亿张照片的规模下,使用云计算模式,成本不到传统IT模式的一半。 大数据是从信息技术的底层来捕捉信息化的共性基础和未来发展趋势。大数据技术是底层技术,基础性、内蕴性、普适性可以给各个行业助力。但大数据的基础性、底层性,也带来了一些挑战。 目前大数据面临的的3大挑战为 业内有人总结,大数据行业的挑战来自三方面: 1 是原来的分析基础要变化,要融合统计学、计算理论基础、逻辑基础; 2 是计算技术也需要重新革新,无论是存储、计算语言、还是计算方法都需要重新来过; 3 是大数据做出来的结论对不...

【云栖精选】当AI来敲门,一刊尽览人工智能

一个月前,柯洁与AlphaGo的人机大战的结局定格在了0:3,和去年李世石输给AlphaGo一样,人类的惨败又一次引发了一阵热议——人工智能时代真的已经到来了吗?很遗憾,并没有!人工智能有强弱之分,而我们现在只是处于弱人工智能时代,未来的人工智能远不止下棋这么简单,它将会改变人们的生活方式。把时间线拨回到1956年的夏天,以麦卡锡、明斯基、罗切斯特、香农为首的全球最显赫的计算机学界专家在达特茅斯会议上齐聚一堂,正式宣布了人工智能学科的诞生,几乎就在一夜之间,这一概念便受到了一众学者的追捧,毫不夸张的说,人工智能的第一个十年已是繁荣一片。但正如我们所看到的,这只是昙花一现,此后几十年里人工智能的发展几乎停滞不前,一直停留在理论研究阶段,期间甚至还遭遇了几次寒冬,商业化步履蹒跚。直至2006年加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hi

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