-
首例！Facebook悬赏4万美元寻找数据滥用案例
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：112
据外媒报道称，当地时间4月10日（本周二），Facebook宣布了一项奖励计划对于找到Facebook平台上数据滥用案例的用户最高提供4万美元奖励，这是科技行业首次建立这种寻找数据滥用的奖励项目。 据了解，Facebook成立了10个人的赏金审查团队，用于调查数据赏金[详细]
-
东北工业大数据中心项目开工建设
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：166
4月8日，记者在位于浑南区创新路的施工现场看到，由沈阳东网科技有限公司投资建设的东北工业大数据中心项目启动春季开工建设，项目计划2018年全面封顶。 东北工业大数据中心暨工业大数据研究院是由中关村大数据产业联盟、北京航天数据股份有限公司、东网科[详细]
-
分布式一致性算法：可能比你想象得更复杂
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：189
1.分布式系统的难题 张大胖遇到了一个难题。 他们公司的有个服务器，上面保存着宝贵的数据，领导Bill 为了防止它挂掉， 要求张大胖想想办法把数据做备份。 张大胖发挥了抽象的能力，在脑海里浮出了这么一个画面， 这个唯一的机器可以成为一个节点： 为了提[详细]
-
AI同传正式上岗：人类的噩梦还是福音？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：197
4月8日，博鳌亚洲论坛上，腾讯翻译君和微信智聆联合组队为其提供独家AI同声传译服务。 据悉，这是博鳌论坛创办17年来，首次尝试现场用机器同传。区别于以往的单主讲人会议，此次也是AI同传类产品首次公开支持讨论型会议。 现场，AI同传服务会覆盖到会议现[详细]
-
大数据创新应用:高速公路的数据存储及处理
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：139
摘 要：通过分析信息化建设脉络中高速公路数据的海量产生，结构复杂的海量数据存储及处理，阐述大数据平台在智慧高速建设中的作用，总结大数据在智慧高速中的客户服务、运营优化、稽查分析、应急资源调度、预测预警等方面的具体应用，对交通指挥中心工作提[详细]
-
谷歌前搜索与AI部门老大被苹果挖走了向库克汇报
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：156
4月4日消息苹果公司今日宣布聘请昨日离职的谷歌前搜索与AI部门高级副总裁约翰詹南德雷亚（JohnGiannandrea）加盟，担任苹果公司机器学习及人工智能战略总负责人。根据最新报道，詹南德雷亚将成为16位直接向苹果CEO汇报的苹果高管之一。 昨日报道，詹南德雷[详细]
-
AI界对“杀手机器人”说不 联合国为此召开会议
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：184
（原题：新闻分析：人工智能界为何对杀手机器人说不） 联合国《特定常规武器公约》政府专家小组4月9日在瑞士日内瓦召开会议，预定讨论致命自主武器系统研发，也就是常说的杀手机器人可能带来的影响。 50多名世界知名人工智能和机器人研究人员４日宣布，将[详细]
-
人工智能、边缘计算将为云数据中心带来哪些变化
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：130
如今，现代数据技术的发展难以预测，因为整个行业和市场都在不断变化。就在过去的几年里，人们引入了先进的分析工具、自动化、人工智能、机器学习等。随着每一个新兴科技的推出，都会有一系列颠覆行业景观的变化。 边缘数据中心将会兴起 边缘计算的的兴起[详细]
-
智慧城市的建设应加强安全的监管
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：139
理顺安全责任，强化统一网络安全监管职能，推动网络安全管理工作有序开展，实现业务发展和网络安全管理的协调统一。 推进新型智慧城市建设，是党中央、国务院基于我国信息化和新型城镇化发展现状作出的重大决策。然而，越来越复杂的信息系统及大量云物移大[详细]
-
大数据技术：内包还是外包
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-14 热度：198
对于零售商来说，大数据是一把双刃剑。这些公司正在努力探索全方位的市场竞争，因为他们试图抵御像亚马逊公司这样的行业巨头，一些公司正在将大量资源部署到开发自己的大数据解决方案中，以试图与零售巨头进行竞争。 零售商面临的一个问题是他们需要内部构[详细]
-
DeepMind：把人工智能和神经科学结合起来，实现良性循环
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-14 热度：89
人工智能的最新进展引人注目。人工系统在 Atari 视频游戏、古老的棋类游戏围棋以及扑克游戏中已经优于人类专业玩家。它们还可以生成与人类无差别的笔迹和语音、在多种语言之间翻译，甚至将你的假期照片用梵高的风格进行风格重塑。 这些进步可以归结为几个[详细]
-
数据分析的四种类型模式
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-14 热度：198
在这篇博文中，我们聚焦于在数据科学领域所遇到的四种类型的数据分析模式：描述型、诊断型、预测型和指导型。当我与刚涉足数据科学领域的年轻分析师们交谈时，通常，我会问他们认为什么是数据科学家最重要的能力。他们的答案相当多样化。 我想告诉他们的是[详细]
-
深度学习已成功应用于这三大领域
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-14 热度：162
在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实现。接着，我们将回顾深度学习已经成功应用的几个特定领域。 尽管深度学习的一[详细]
-
玩转大数据，你应该知道的75个专业术语
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-14 热度：174
如果你刚接触大数据，你可能会觉得这个领域很难以理解，无从下手。不过，你可以从下面这份包含了 25 个大数据术语的清单入手，那么我们开始吧。 算法(Algorithm) ：算法可以理解成一种数学公式或用于进行数据分析的统计学过程。那么，「算法」又是何以与大[详细]
-
大数据治理需要具备哪些能力和关键技术？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-14 热度：196
在企业数据建设过程中，大数据治理受到越来越多的重视。从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各样的难题和挑战。本篇文章通过分析大数据治理建设中的沟沟坎坎[详细]
-
人工智能和机器学习如何帮助IT团队解决数据管理问题
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-14 热度：129
掌握和处理大量数据对于IT部门来说是一个挑战。以下是人工智能(AI)和机器学习如何帮助人们分类、组织和汇总大量信息的方法。 根据三星公司的调查，2016年全球互联网流量超过了1ZB，即10亿兆字节。这个数字是巨大的，但这个数据量与全球各企业正在存储的全[详细]
-
你可能还不知道应用关联防护
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-14 热度：99
近年来，作为高效而直接的数据库防御工事，数据库防火墙已被越来越多的用户关注，应用在关键系统的数据库安全防护中，以保护核心数据资产安全。实现危险行为过滤，数据库防火墙必需串联部署，才能形成数据库的安全屏障。这要求其既要发挥抵御威胁行为的功[详细]
-
数据库防火墙风险大？那是你还不知道应用关联防护
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-14 热度：110
近年来，作为高效而直接的数据库防御工事，数据库防火墙已被越来越多的用户关注，应用在关键系统的数据库安全防护中，以保护核心数据资产安全。要实现危险行为的过滤，数据库防火墙必需串联部署，才能形成数据库的安全屏障。这要求其既要发挥抵御威胁行为[详细]
-
为什么说Python 是大数据全栈式开发语言？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-14 热度：91
前段时间，ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做Fullstack JavaScript，是关于用JavaScript进行前端、服务器端，甚至数据库(MongoDB)开发，一个Web应用开发人员，只需要学会一门语言，就可以实现整个应用。 受此启发，我发现Python可[详细]
-
打破数据统一的七大原则
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-12 热度：144
数据统一在数据分析领域里是个长期的挑战，从事数据分析的从业者希望在数据分析之前，来自不同实体的数据能够在同一个地方呈现出来。数据统一由七部分组成：1、获取数据 2、清洗数据 3、转换数据、4、模式集成 5、重复数据删除、6、分类 7、导出 一般而言[详细]
-
物联网下：大数据属于谁？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-12 热度：139
数据隐私与访问的讨论在物联网时代变得越来越复杂 在之前一些文章中，我已经警告过一些组织机构机构可能很快就会遭遇数据问题被锁定、赶出或以其他方式禁止访问，以有助于优化未来业务的关键新数据源的可能性。 虽然我相信每个数据驱动的组织机构现在就应[详细]
-
大数据趋势下如何实现NAS存储与容灾备份？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-12 热度：199
1、数据量暴增，存储市场风云变幻 据IDC预测，全球的数据量正面临一个爆炸性增长，到2020年即将达到44ZB，那44ZB是个什么概念呢? 如果以1KB=1024MB计算，1ZB的数据量换成 128G iPad的高度，可达地球到月球距离的6.6倍。 这些数据中，90%的增量来自于非结构[详细]
-
数据清洗的经验与教训 Data Cleaning
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-12 热度：199
小学的时候我统计过同学里有多少要订课间牛奶：每人分别需要什么口味和什么大小，应收多少钱。最后这份按照座位排序的表格要和一张学号表格按照同学姓名对应起来，并计算每种口味订购数量和每人应收款。过程中我遇到了很多困难，例如有同学订了多种口味，[详细]
-
被大数据遗忘的基础奠基-Log
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-12 热度：199
在大数据时代，Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献，更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL，乃至Paxos， LSM tree等词语的时候，Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年[详细]
-
如何在多系统和网络拓扑中构建高性能模型？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-12 热度：192
这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决[详细]
