智能决策=大数据+人工智能 百分点Deep Matrix智能决策系统融合大数据与人工智能技术，基于动态知识图谱和行业业务模型，具备自适应和自优化的能力，支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理，进而做出前瞻和实时决策的智能化产品系统 五大核心能力： 海量数据汇聚融合能力：借助百分点大数据系统，将海量的结构化与非结构化业务数据进行汇聚融合； 快速感知和认知能力：通过人工智能应用，从海量的数据中快速提取有价值的数据，感知业务与环境的变化 ； 强大的分析和推理能力：对数据进行智能分析与推理，分析出业务的真实动向与未来趋势； 自适应与自优化能力：通过对人工配置与机器执行的融合，实现针对应用的智能预警、智能研判； 行业智能决策能力：通过大数据与人工智能的结合 ：汇聚行业专家知识，结合6大类50余种社会经济发展综合决策模型，推动政府科学决策水平和决策能力现代化，助推“数据治国”； 智能全媒体服务系统Deep Editor：提供智能专题库、传播影响力分析、全媒体智能用户洞察等服务 强强携手 共创美好智能未来 不过，百分点深知，仅靠一家的力量，助推企业的智能进化显然是一件不太可能的事情，为此，百分点联合中国电子进出口有限公司、京东云、中央网络与影视中心、中国人民公安大学多家知名政企
人工智能与大数据 这份PPT是本周在《相约张江·2017年中韩创业投资论坛》上做的交流。 内容是近期对大数据和人工智能领域的一些观察、体会和总结。 主要有以下几点： 1. 由于本轮AI在图像识别、语音识别和游戏领域，均取得了超过人类的表现。因此本轮AI一定会有一批相关应用落地。这是和前几次AI热潮不同的地方。 2. Big Data，Alphago Zero和Alpha Zero的例子告诉我们，大数据的大 应 修正为格局大。而格局大 = 数据有效+完备。 5. Ecosystem：大公司在构建生态，小公司要主动寻找生态。 8. 每个人要主动拥抱这个AI大时代。 大数据人工智能未来生活 让我们一起 面向未来 迎接未来 活在未来
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按照S市大数据中心对市区两级大数据资源平台建设统一标准规范的要求下，以实际需求为导向，搭建m区大数据资源平台，加快推进与承接S市大数据资源平台的落地数据资源，归集区内各单位公共数据资源，按需实现共享交换 ，逐步构建形成m区公共数据汇聚、整合、共享、应用、展示、评价为“六位一体”的大数据资源体系，构建m区数据基础库、专题库和主题库为核心的数据资产，充分挖掘与发挥数据应用价值，构建数据集成、数据共享、数据管理 、数据决策的综合管理服务体系 按照总集规划，对m区大数据资源平台中的数据智能子系统进行建设，数据智能子系统作为大数据资源平台的核心系统，包括：数据资产、数据治理2大核心管理；通过数据资产子模块管控整个大数据资源平台中的数据资产 ，围绕数据资产的全生命周期进行管理；数据治理作为大数据资源平台中作为数据清洗、融合、挖掘的核心工具，对平台内的数据进行治理。
2017年CDAS第4届中国数据分析师行业峰会大数据与人工智能分论坛中，来自IBM、猎聘网、智众互动、智库等6位专家与资深行业领军人物分享了大数据时代，大数据如和驱动人工智能，人工智能又如何反哺大数据？ 他指出弱智能通过脑科学、硬件、算法、器官模拟和情商的突破达到强智能。随着信息时代的发展，大数据技术让信息更好被利用，人工智能产品将更加多元。 通过收集用户需求，基于数据分析，减少用户去选和比，更好地提升了用户的体验。人工智能将被运用到深度学习、语音、图像、系统、芯片、语义等各个方面。 如何全面理解大数据驱动人工智能？ ? 人工智能与人的职业发展 工智能与人的职业发展 ? 猎聘网首席数据官 单艺 随着人工智能的发展，各个领域都受到不同程度的影响，对于求职者来说，合理的分析人才大数据是求职成功的关键。 武汉大学镝次元数据新闻研究中心负责人王琼 算法时代到来，数据时代崛起，人工智能成为愈来愈热的话题。媒体作为时代的前瞻人与历史的记录者，应如何应对对这个时代的到来？数据和媒体之间又是怎样的关系？
大数据人工智能词汇索引 T ---- T字节(TB: Terabytes)：约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。 U ---- 非结构化数据(Un-structured data)：非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。 而是能够包含数据的很多变量的同时还具有可读性和可理解性的复杂图表。 价值(Value) ：(译者注：大数据4V特点之一) 所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。 XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化 Y ---- Yottabytes：接近 1000 Zettabytes，或者 2500 据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
大数据人工智能词汇索引S S ---- 流处理(Stream processing)：流处理被设计来用于持续地进行流数据的处理。 与流分析技术(指的是能够持续地计算数值和统计分析的能力)结合起来，流处理方法特别能够针对大规模数据的实时处理。 非结构化数据是指任何不能够被放在关系型数据库中的数据，例如邮件信息、社交媒体上的状态，以及人类语音等等。 软件即服务(SaaS)：软件即服务让服务提供商把应用托管在互联网上。 半结构化数据也不是完全原始的数据或者完全非结构化的数据，它可能会包含一些数据表、标签或者其他的结构元素。半结构化数据的例子有图、表、XML 文档以及电子邮件。 智能数据(Smart Data)：是经过一些算法处理之后有用并且可操作的数据。 Terabyte：这是一个相对大的数字数据单位，1TB 等于 1000GB。
现在大数据挖掘的技术都很成熟，更完善更系统的解决方案早已有人做得非常好。如果连数据都还没有，那就什么都不用提了。毕竟，人工智能+大数据的生态模式已经开启。 ? 7月初，据外媒福布斯报道百度将人工智能+大数据为中国政府采集数据提供支持。7月13日，李彦宏在百度的开放云战略发布会上首度公开百度开放云“人工智能、大数据和云计算”三位一体的发展战略。 因为互联网未来向智能+发展的基础是数据。有数，有趋向完整的海量数据是现在所有巨头在布局人工智能+大数据生态模式的重点。 数多了怎么办：智能计算 有些人在努力获取数据，有些人在为数据多而未能充分利用而焦虑。 数据量级达到一定程度，再利用数据优化服务需要人工智能算法。随着企业数据量的积累，挖掘数据提高效率变成了必需。 大数据服务的现在及未来：智能+生态模式 未来人工智能+大数据生态模式将更多的应用于在商业场景下。
目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？ 人们经常笼统地说，大数据就是大规模的数据。 信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。 例如，每年双十一，在阿里的淘宝、天猫这样的电子商务平台上，每时每刻都有成千上万笔交易正在进行，所有这些交易数据在阿里交易平台的内部，都可以实时汇总，供人们对双十一当天的交易情况进行监控、管理或分析、汇总 假如能利用用户ID，将用户在微博上的社交行为，和用户在电子商务平台如淘宝、京东等的购买行为关联起来，通过对不同来源的大数据的整合，采集到更多维度的数据，就可以向微博用户更准确地推荐他最喜欢的商品。 聚合更多数据源，增加数据维度，这是提高大数据价值的好办法。 大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。大数据的拥有者只有基于大数据建立有效的模型和工具，才能充分发挥大数据的价值。
人工智能在记忆、人脸识别方面比人更精确，机器学习通过大量数据的探索，面向任何狭窄的领域，比如精准广告推送、无人驾驶等等，一个一个领域，人工终究会被机器所超越。 人工智能会把人从简单的劳力劳动中解放出来，大数据就是第一步。数据量的激增使得企业可以通过数据实现一些过去只有人能够做的事情，因此大数据是人工智能的前提。 “在企业系统里，绝对需要做一些判断和推荐，你要推荐什么商品给用户，该放什么样的广告，这背后都可以用到人工智能引擎。”将来，“人工智能发展一定是从数据最大、最快能产生价值的领域开始”。 谷歌成立了一家公司，旗下有100万台数据库服务器，是世界上最大的一体化数据中心，它把所有数据加以利用，用在搜索就是谷歌，用在诊断就是谷歌健康，用在汽车就是无人驾驶……背后都是人工智能加上一体化大数据。 这几件事情里特别核心的一件就是大数据中心和人工智能算法的整合。让我们一起来引领人工智能和大数据时代的来临。
不过我们意识到，其实在蒋杰的演讲中还包含了一项与大数据有着千丝万缕联系的技术：人工智能。 大数据是人工智能赖以实现的基础，而人工智能的境遇也同大数据太像了：一旦某项技术用人工智能实现了，人们就不再叫它人工智能了，以至于我们老是在抱怨为什么都看不到人工智能的成熟应用。 蒋杰的演讲中多次提到深度学习、LSTM等属于人工智能的专有名词，却从不刻意强调它是人工智能的现象也恰好从侧面印证了这一点。 不过虽然大数据和人工智能在不断的走下神坛，却并不意味着它们的作用就会变得不重要了，从蒋杰的演讲中我们也可以看到，人工智能在金融领域已经发挥了相当巨大的作用。 或许我们也可以参考这种思路，将人工智能应用到别的它尚未发挥这么大作用的领域中去。 下面是蒋杰的演讲全文： 大家好，我今天给大家分享的题目叫《你的一天，金融大数据》。
未来的电子商务被称作是大数据电商。按照大数据电商的定义，未来的大数据电商至少包含如下三个方面，一是O2O，即线下与线上的结合;二是实交化，即用户与厂商之间的积极互动;三是个性化，即千人千面。 移动端普及不能忽视在今年双十一中，京东新引入的微软著名“黑科技”——人工智能管家小冰。据了解，此次小冰技能升级，最大的颠覆性创新在于电商大数据集成和人工智能的底层运用。 面对阿里的大数据电商布局，京东也希望能够推进云计算大数据的发展，促成云计算大数据技术在整个电子商务领域商业产品的推广，驱动京东的技术和业务升级。 面对微软亚洲互联网工程院的橄榄枝，京东无法抗拒。 此次小冰与京东的合作中，小冰对内集成了京东数万个类目商品的近千万条信息，对外匹配微软必应覆盖整个互联网电商和兴趣类目的大数据分析。在大数据基础上，形成了人工智能的自主判断能力。 见砍柴网：人工智能涉足电商 大数据驱动京东未来？
现在大数据挖掘的技术都很成熟，更完善更系统的解决方案早已有人做得非常好。如果连数据都还没有，那就什么都不用提了。毕竟，人工智能+大数据的生态模式已经开启。 7月初，据外媒福布斯报道百度将人工智能+大数据为中国政府采集数据提供支持。7月13日，李彦宏在百度的开放云战略发布会上首度公开百度开放云“人工智能、大数据和云计算”三位一体的发展战略。 因为互联网未来向智能+发展的基础是数据。有数，有趋向完整的海量数据是现在所有巨头在布局人工智能+大数据生态模式的重点。 ? 数多了怎么办：智能计算 有些人在努力获取数据，有些人在为数据多而未能充分利用而焦虑。 数据量级达到一定程度，再利用数据优化服务需要人工智能算法。随着企业数据量的积累，挖掘数据提高效率变成了必需。 大数据服务的现在及未来：智能+生态模式 未来人工智能+大数据生态模式将更多的应用于在商业场景下。HCR慧辰TMT研究部认为，大数据服务未来将有以下四种模式： 一是形成数据资源和计算资源提供平台。
2021年6月29日，北京市房山区经济和信息化局发布《房山区大数据基础设施建设政府购买服务项目（电子政务外网升级改造、电子政务云）》公开招标公告，预算7145.465445万元。 服务范围：房山区电子政务外网升级建设改造服务、房山区电子政务云建设与服务、房山区大数据平台建设与服务、房山区大数据运行管理中心建设与服务、政务外网和政务云相关安全系统建设服务等。 为落实北京大数据行动计划重点工作任务 为落实北京大数据行动计划重点工作任务，区经信局按照全市“打通市区数据通 道，推动‘上云’、‘入链’，进一步强化区级整合、市级对接，推进全市数据统一管理”的要求，计划进行政务云平台建设 通过大数据基础平台建设，打牢我区大数据基础，进一步提升全区政务数据资源整合能力与大数据应用服务支撑能力，推进数据共享和资源开放，并利用目录区块链管理系统提升数据管理与共享应用水平，为以后推进各部门信息系统数据上云 建设目标 充分运用云计算、大数据等先进理念和技术，按照“集约高效、共享开放、安全 可靠、按需服务”的原则，以“云网合一、云数联动”为构架，建成房山区区电子政务云和大数据平台，实现区政府各部门基础设施共建共用
▍邬学宁：创意与人才揭示中国AI技术与应用之殇 ? （图片说明：SAP硅谷创新中心首席数据科学家邬学宁现场发言） 消费电子的人工智能应用情况如何？ 这其中的规律为大数据至少是人工智能的动力或是石油，没有大数据就无法驱动人工智能，所以这一发展本身也是水到渠成的。 根据大数据定制，其实就是所有消费品可以放在一个更大的工业背景下，原来工业品是标准化一个产品，即使iPhone也是所有人一样没有差异的，将来的趋势就是所有产品在数据化之后可以更好为人服务，可以根据每个人的情况量身定制提供服务 因此，在新智能硬件这一领域上，未来的发展趋势应该较为明确。 回到人工智能、AI、大数据与消费电子产品的结合，过去使用的手机生物识别、语音识别等都是AI在手机应用上的体现。 AI对于消费品的影响远远不仅于此，大数据的积累和技术的成熟是AI的基石，它又同时完全揭开这一个AI发展的潜力。人工智能技术和消费品电子设备的紧密的结合，会给行业产生非常颠覆性的创新。
中兴智能视觉大数据报道：人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行术语，但也可能会有一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处?它们有什么共同点吗?它们是否相似?能进行有效的比较吗? 有人认为将人工智能与大数据结合在一起是一个很自然的错误，其部分原因是两者实际上是一致的。但它们是完成相同任务的不同工具。但首先要做的事是先弄清二者的定义。很多人并不知道这些。 人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。 在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。 它们在使用上也有差异。 虽然它们有很大的区别，但人工智能和大数据仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。
第三阶段：以大数据、机器智能、区块链等技术应用为特征的新阶段，即现阶段。在政务信息化和智慧城市建设的基础上，政府越来越重视政务数据的综合治理、价值创造以及基于政务数据的模式创新。 ）的通知》、《新一代人工智能发展规划》等关于大数据、人工智能的整体战略规划陆续浮出水面。 其中，在《新一代人工智能发展规划》中，已经把“智慧城市”、“大数据”、“物联网”等技术集大成于人工智能的基础设施。可以预见，未来政务的发展方向也是会以“政务AI+”为主要方向的。 与此同时，政务大数据将成为“政务AI+”的重要基石。 综合上述的电子政务发展轨迹，每个阶段都对政务大数据的蓬勃发展起到了重要的推进作用。 纵观电子政务的整个发展脉络、历程，政务的上下文边界是围绕着政府职能的变革、行使社会治理、监管及服务的业务模式发展而不断发展和衍化的。政务大数据的上下文边界伴随着政务的上下文边界的变化而变化。
自从 Google 的人工智能 AlphaGO 成为围棋界的百胜将军开始，AI(Artificial Intelligence，人工智能)这两个英文字，刹那间成为科技业最热门的关键字之一。 而就在2017年初，早在 AI 领域打下深厚底子的 IBM Watson，除了打进一些数据服务公司、科技公司外，甚至进军医疗领域，能够依照病患资料判定青光眼，准确率高达95%。 ? 为何能进展神速? “大数据”提高了深度学习精准度 演算法及硬件条件的大幅跃进提供了机器学习发展的优良条件，再加上数字化联网的蓬勃下带来的“大数据”，便引爆了科技大厂争相投入深度学习技术的浪潮。 举个例子描述深度学习如何进行。想像一下，要让一台搭载深度学习能力的车辆进行自动驾驶，面对陌生的路线、随时有行人冲出马路的危险路况，机器怎么判断? 这么说来，要能让AI靠“深度学习”发展思考能力，很大程度是依赖大数据所赐，不过，这时候我们就会面临一个问题：没有大数据，深度学习就毫无用武之地了吗?
数据是推动当今数字经济的燃料。 大型组织、小型企业和个人越来越依赖数据来执行日常任务。 被称为大数据的海量数据集由人工智能系统分析以提供洞察力。 这些见解可以是趋势、模式或预测。 为了让算法得出准确的结论，请确保您运行全面的数据。 大数据和人工智能影响商业世界的方式 数据和人工智能产生了广泛的影响。 以下是大数据和人工智能为商业世界带来的一些好处。 快速提高商业智能。 由于数据和人工智能，企业不得不猜测或盲目预测客户需求的时代已经结束。 数据和人工智能还可以帮助解决组织的复杂性并提高效率。 未来趋势 数据和人工智能将继续在企业和消费者领域发挥更大的作用。 要采用最新技术并建立您的业务以取得成功，您需要注意以下一些趋势。 增强分析是一种新技术，其中使用人工智能、机器学习、自动化和自然语言处理来转换数据工作流。 它将使组织能够发现隐藏的模式并获得更多见解。 自动化将增加。 组织有望实现大多数任务的自动化。
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