这是一个信息爆炸的时代，计算无处不在，移动互联网浪潮下，我们无时无刻不体验着电子信息化的便捷。在这样的背景下，云计算和大数据的概念随之而来，化身互联网的中坚力量。 今年是云计算发展迅速的一年，越来越多的企业、机构聚焦云计算和大数据分析研究，逐渐应用到智慧城市、智能设备、电子政务、金融、医疗、教育、能源、交通等各行各业。 在本次第六届云计算大会上，新增5类行业应用论坛，这也就说明，电子信息领域技术创新方向、产品与服务交付形式、商业模式都在变革，由云计算、大数据等引发造就的新一轮电子信息服务业调整、重组与转变正在上演。 ，在中医药领域更具应用优势；5、未来大数据可应用到医疗诊断、全程信息跟踪、预测、预防、个性化治疗等领域，使病人在诊疗过程中有决策权；6、电子病例是获取临床信息的主要来源之一。 目前医院中的数据共享存在很大问题，医院要想搭建病人电子病例，首先该解决共享问题；7、如何建立医疗服务体系至关重要，结合医疗保险，利用物联网和云端管理，从而达到高水准的居家管理。
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www.qtbigdata.com 新闻速报1大数据应用广泛 国家政策扶持力度或加大 据之前经济参考报等媒体报道，包括大数据产业“十三五”规划在内的多个重要的国家级产业促进政策，将在下半年陆续出台。 据信息化和软件服务业司司长谢少锋介绍，这一规划除了会确定大数据产业未来五年的发展目标外，还将在大数据关键技术及产品研发、大数据产业化、工业大数据、大数据应用试点、大数据标准体系建设等多个维度，对大数据产业的发展做出详细布局 ；四是进一步加强大数据安全管理；五是支持地方发展大数据产业；六是加快大数据标准制定和验证推广；七是加强国际合作；八是建设复合型人才队伍。 可以预见，以大数据为代表的信息经济对促进传统产业升级，培育壮大新动能，必将发挥越来越重要的作用。 新闻速报4IBM归纳制造业大数据分析五大应用IBM 根据制造业所面临到的问题与产品生命周期，归纳出制造业大数据分析五大应用模式：第一、物料品质监控。
一、大数据+ AI的优势1、更准确的评估用户信用解释：能够考虑过去可能没有得到信用评分的人，或者可能被传统的基于逻辑回归的评分太匆忙地拒绝了。 2、AI对风控的控制更加精确解释：人为的去做风控，每一个人都会有自己的主观看法和偏差，但是用AI + 模型 + 大数据去判断风险，去控制风险，可以令风险的控制和判断更加精准。 3、极大提升传统征信行业的决策效率解释：AI对大数据量的加工处理更高效，决策效率也很高，替代了大部分的人工操作和决策过程。 二、AI（以DL为例） 和 ML（以LR为例）在征信大数据上的区别与联系区别：1、DL对数据的学习更加全面深刻，而LR过于教条；解释：DL可以通过复杂的推理，在大数据中找到不明显的东西（优势中的第一点） + LR、贝叶斯、SVM等图1 AI、ML、DL的联系三、大数据+AI技术如何应用到征信行业大数据 + ML：利用大量用户金融交易行为记录类数据，通过机器学习方法，建立模型，预测用户信用情况，给出不同形式的反馈结果
SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。 SPSS for Windows是一个组合式软件包，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。 SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析 SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。 此外，该软件还广泛应用于经济学、生物学、心理学、地理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。
由于疫情的原因，今年的大会和去年一样采取线上的方式举行，组织形式也与去年大同小异。 具体到本次线上会议的参与度上，创纪录的 10 家企业选择成为大会最高级别的赞助商、多达 2000 人参与了会议互动同样反应了这一点。 后续 Lily Mara 的有关不要过度优化演讲中，同样回应了这个目标：为了更好地普及 Rust，哪怕在不重要的地方牺牲一点性能，简化 Rust 的一些特性也是可取的。 除了上述主题演讲，本次的 Rustconf 大会还有 来自 Twitter 的 Brian Martin 介绍的用 Rust 重写缓存框架 Pelikan 的经历、社区开发者 Hugo Peixoto 最后，来自微软的 Nell Shamrell-Harrington 介绍了 Rust 社区广受好评的周报“This Week in Rust”发布七年以来背后的一些有意思的洞察，展现出 Rust 爱好者
统计显示，在印度海得拉巴，医疗健康初创企业在2017年总共获得了1100万美元的融资。2018年，这些医疗健康初创企业将致力于将更多尖端技术（如物联网IoT，大数据分析和医疗设备）整合到医疗保健领域。 Telangana全国软件和服务公司协会（NASSCOM）区域总监Srikanth Srinivasan表示，物联网和大数据分析是在印度健康科技领域发挥关键作用的两项技术，由于医疗健康行业存在着大量的数据并且每天还在不断地产生新的数据 ，大数据分析可以用来获得更准确的预测。 他同时也希望人工智能和机器学习等其他技术在印度的医疗健康领域发挥更大的作用。根据一份报告，印度医疗保健行业目前正面临诸多挑战，例如自费支出率高、缺乏专业医护人员、医院的床位严重不足等。 不过可以看出，随着印度医疗健康领域的初创企业逐渐壮大和数据的逐渐增加，大数据分析将成为处理这些数据的关键技术。（编译金又南）
SQLite 3.30.0 发布了，SQLite 是一个 C 实现的 SQL 数据库引擎，它的特点是小型、快速、自包含、高可靠性和功能齐全。 SQLite 嵌入在所有手机和大多数计算机中，也捆绑在为数众多的其它应用中，是世界上使用量最大的数据库引擎。? 编译指示，以提供有关 WITHOUT ROWID 表在磁盘上的表示形式的信息新增 sqlite3_drop_modules() 接口，使应用程序可以禁用不需要的自动加载的虚拟表改进 CLI 中的 .recover dot-command，以便从损坏的数据库文件中恢复更多内容增强 RBU 扩展，以支持表达式索引更改架构解析器，因此如果 sqlite_master 表的类型、名称和 tbl_name 列中的任何列已损坏 选项添加了 TCL 接口配置方法，以便能够禁用 SQLITE_DBCONFIG_ENABLE_VIEW，并从 TCL 控制其他 sqlite3_db_config() 选项为应用程序定义的 SQL 函数添加了
优先队列的特点：能保证每次取出的元素都是队列中优先级别最高的。优先级别可以是自定义的, 例如, 数据的数值越大, 优先级越高, 或者数据的值越小, 优先级越高，通常采用堆来实现。 在最大堆中两个子节点都必须比父节点小，而在最小堆中，它们都必须比父节点大。内存占用不同普通树占用的内存空间比它们存储的数据要多。你必须为节点对象以及左右子节点指针分配额外的内存。 堆仅仅使用一个数组来存储数据，且不使用指针。 平衡不同二叉搜索树必须是“平衡”的情况下，其大部分操作的复杂度才能达到O(log n)。 在堆中搜索不是第一优先级，因为使用堆的目的是将最大（或者最小）的节点放在最前面，从而快速的进行相关插入、删除操作。堆的应用堆排序堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。 ，把最大值放在堆顶；再重复堆顶数据与堆的最后一位进行位置交换，存入有效部分，当堆的大小为1的时候，数据就变得有序了。
近期的成功，比如挖掘社交媒体数据推断潜在的健康风险、机器学习预测风险中的病人、机器人支持外科手术，已经为人工智能在医疗领域的应用扩展出了极大的应用可能。与医学专家和病人的交互方法的改进将会是一大挑战。 4.教育在过去的十五年间，教育界见证了为数众多的人工智能科技的进步。诸如 K-12 线上教育以及大学配套设备等等应用已经被教育家和学习者们广泛利用。 政策不需要更多也不要更严，而是应该鼓励有用的创新，生成并转化专业知识，并广泛促进企业与公民对解决这些技术带来的关键社会问题的责任感。 随着人工智能被越来越广泛和深入地整合到工业和消费产品中，一些领域中需要调整现有的建立监管制度以适应人工智能创新，或者在某些情况下，根据广泛接受的目标和原则，从根本上重新配置监管制度。 最近的进展很大程度是由于互联网所带来的大型数据集的增长和分析、传感技术的进步和最近的”深度学习”的应用。
大数据应用电子商务之精准推广作者：张子良版权所有，转载请注明出处1.1 引子：来自亚马逊的邮件 经常网购的朋友最近是否注意到，上一次京东，浏览过什么产品，当你打开其他的有京东推荐链接的网页时，总是能够看到来自京东的推荐呢 在前期，顾客分析部的人会思考如何确认孕妇群，他们想到通过用户的前期消费数据来辨认，预测的准确率高达95%以上。确认之后，怎么把这些产品推荐给相应的客户呢？ 1.4 大数据的应用价值 以京东为例，我们记录每一个登录用户的历史访问信息，优先选择出最近或者最多浏览的产品信息，从而形成针对该用户的推荐产品信息。 当该用户访问推广信息时，从用户推荐信息库中检索出推荐信息并显示，这就做到了信息的精准投递。当然，背后的辛苦则是海量数据分析的结果，京东的访问量，我们可以看一下来自alex的统计：? 如此众多的数据应用非大数据莫属啊。京东只是一个例子，利用大数据，我们可以做的不止包括大数据精准推广、此外商业数据分析、商业模式转化方面亦可以达到不错的效果。
在“2017年云状态”报告中，人们发现，私有云失去其可行性，混合云实施太复杂，而公共云得到了广泛的应用。 ? 根据一项新的研究，基于企业数据中心中的大量虚拟化环境的私有云保存期限有限，那些计划采用私有云的IT经理在最近一次调查中从原来的28%降至16%，因为他们期待着云计算在未来的进一步发展。 另一方面，公共云得到了更广泛的应用。两年前，20%的受访者预计从云计算中获得一半或更多的IT服务。今天，这一数字已经增长了近一倍，达到了39%。 在这个调查中，有一个令人惊讶的发现是，85%的受访者表示使用了多个云供应商的云服务，Emison认为这个数字还有可能增加。 与此同时，大多数受访者表示，他们没有采用编排工作负载或管理其云操作的软件，这表明未来的云部署将会增加复杂性，并造成新的管理问题。
近日，上海交通大学电子系图像所宋利教授及其研究生罗莹在《科学》杂志2018年1月刊上发表了一篇名为《虚拟现实技术及其广泛应用》的综述性科普文章，清晰扼要地为大众介绍了虚拟现实技术的前世今生以及不可小觑的应用魅力 但由于游戏设备价格高昂加之游戏应用体验一般，VR超前的技术思维未被市场广泛接纳，这些VR游戏产品的普及率并不高。 数据手套的“手势跟踪”可实现交互，设备上集成了振动、按钮、触摸等反馈机制。数据手套的优势在于没有视场限制；缺陷则是使用门槛较高，用户需要穿脱设备，使用场景仍有局限。 VR系统大体上由数据获取、内容分发、终端呈现，以及传感与交互 等多个环节构成。 VR技术与航天航空领域的结合可将各类风险降至最低，其设备相对简单，从而使得投资效率最大化，这将是今后研究中值得推广和应用的方向。未来，VR行业会更加注重内容的开发。
比赛的结果也说明了人工智能领域在医疗方面有着广泛的应用前景，借助人工智能，在未来，可以极大程度上提高医生的诊断和工作效率，同时，”人工智能医生“也能弥补偏远地区人手不足的问题，也将为基层医疗带来更加珍贵的医疗资源 在国外，”人工智能医生“已经有了相当广泛的应用，在美国一家癌症中心就有一位”人工智能医生“，该中心和多方合作，联合开发出一款癌诊断软件，通过”人工智能医生“的计算能力，可以从病人病例和丰富的研究资料库中找到相应的资料 人工智能医生“通过对数据不断的收集，建立出各种数据模型，并不断的对其计算，从而得出诊断结果，和人类医生相比，”人工智能医生“的优势不言而喻，首先就是人类医生本身没有办法做到样样精通而”人工智能医生“却可以做到且没有主观性 ，可以对每一个科室所包含大量的书籍、诊断数踞，医疗记录，做到一字不差的精准记录，最后理性分析，得到相应的诊断结果。” 人工智能医生“所诞生的可能性，已经让人们看到了无尽的希望，随着人工智能技术逐步成熟，在未来，一定会有着更广泛的应用。
图1.jpg 如今就是要借助人工智能、大数据、区块链等新型技术再造一个零售行业，同时京东也在积极的推进区块链技术，加强商品溯源。 区块链技术可以从整个供应链中收集数据，并增强库存跟踪流程，使得数据可靠，安全且不易篡改。同时，通过区块链收集准确的数据信息，还可以减少供应链上的浪费。 随着区块链的介入，可以确保供应链和物流数据的真实性和安全性，供应链中的每一个环节的每一条数据都会被记录，用于查询且无法篡改。区块链还允许零售业进行指定运输，存储和展示。 图2.jpg 区块链在银行业中的应用对于区块链技术和运行方式的基本理解，你脑中真正的问题，可能是：区块链真地能够应用在银行产业吗?如果是的，我们如何才能最好地利用区块链技术? 区块链技术拥有所有可靠技术应该有的特性，其中也包括金融相关的业务。区块链可以提供高级别的安全性，特别是在交换数据，信息和金钱等方面。
当涉及到公共云时，金融服务行业多年来一直避免采用。并不是说金融服务行业不愿接受新技术。当然，金融行业在1969年就推出了自动取款机，并推动了当今移动支付的广泛应用。? 金融机构在新兴技术应用方面很谨慎，这可以让人理解。就数据隐私和安全性而言，金融服务是受监管最严格和经常审查的行业之一。 就像其他行业的公司一样，金融服务公司如果想继续更好地开展业务，就必须进行数字化转型。他们必须利用广泛的数据分析和人工智能工具来帮助他们收集客户洞察力，推动创新，并带来新的市场机遇。 云计算服务提供商的响应近年来，AWS公司大力推广其对金融和保险行业的云计算服务。目前，其客户包括Capital One、FINRA、纳斯达克、太平洋人寿等金融机构。 在大多数情况下，它们提供了安全级别保护，而大多数公司缺乏自己实现和管理的专门知识或资源。有些公司还采取了额外的步骤来实现HIPAA和PCI DSS合规性。
本篇介绍在NLP中应用最为广泛的特征抽取模型LSTM。详细介绍LSTM提出的由来及其模型结构，并由此分析了LSTM能够解决RNN不能够对长序列进行处理和训练的原因。 第一步，根据输入信息，用tanh产生该时刻需要更新到细胞状态中的内容；用sigmoid函数产生更新的比例。?第二步，将需要更新的内容更新到细胞状态中去，生成C_t。?最后，是输出门。 LSTM是一个应用广泛的模型，但随着Attention机制的提出，transfomer开始作为一种更为强大的特征抽取模型，开始横扫各大NLP任务的榜单。 考虑到聊天机器人是一个非常复杂的NLP应用场景，几乎涵盖了所有的NLP任务及应用。 基于海量数据，进行超大规模网络的无监督预训练。具体的任务再通过少量的样本进行Fine-Tune。这样模式是目前NLP领域最火热的模式，很有可能引领NLP进入一个全新发展高度。你怎么不深入的了解？
在我们理解大数据在这方面有几个主要的元素，一个是数据，一个是技术，还有一个就是应用。 ，这个就是大数据的应用。 大数据整个的价值的发挥应该是本身数据是没有价值，本身技术也没有价值，通过技术去处理这些数据，得到一些大数据的应用得到非常大的价值，从这几个方面大概来讲一讲大数据时代对我们的一些变革和创新。 这是TMF国际标准化组织里面去总结的一些运营商在大数据方面的一些应用的价值，包括市场营销、产品分析、客户体验方面、网络优化方面都总结了一些具体的应用点和应用案例。 后面结合一些中国移动一个活动，结合中国移动市场营销，这个和数据分析无关，这是推广渠道，返话费什么的，完成整个店的规划和开张营销提供信息服务。
我们更倾向于将Hudi当做一个数据湖平台，不仅包含表格式，还包含支持事务的存储层。基于数据湖平台的新愿景重新设计了Hudi的生态架构图。 •表服务：现在Hudi pipeline是自管理的，如文件大小、自动清理、压缩、聚簇数据、冷启动数据。所有的服务绝多数情况都可以独立运行而不阻塞其他服务。 •数据服务：提供实用工具程序Deltastreamer，提供更高级别的功能，如摄取DFS数据源，Kafka源和即将推出的Pulsar数据源等等），增量ETL支持，重复数据删除，提交回调，即将到来的预提交验证 •时间轴元服务器：现在已经在Spark中支持元服务器，可由RocksDB甚至Hudi的元数据表支持，我们可以把它变成一个可扩展、分片的元数据存储服务，所有引擎都可以使用它来获取任何元数据。 为此我建议将我们更名为数据湖平台，而不是“通过DFS（HDFS或云存储）来摄取和管理大型分析数据集的存储和管理”。
在笔者看来，大数据的应用效果主要取决于两部分，一是大数据的技术部分，二是对数据质量和价值有重要影响的数据治理部分，二者应当并重。本书分别介绍下这两条线的发展历程。 （一）大数据的技术部分被广泛认可的“大数据”概念最初是由著名咨询公司Gartner的高级分析师道格拉斯·兰尼(Douglas Laney)提出的。 国内银行的大数据应用（一）技术及应用方面工行在2013年引进了业界最流行的Hadoop技术，在Hadoop基础上搭建了大数据应用。 建行自上而下建立了完整的组织管理和工作机制，以总行数据管理部作为大数据能力建设牵头部门，并组建了大数据智慧中心，作为专门为全行提供大数据应用支持的专业化机构，为总分行各业务部门大数据应用提供全面的数据、 这两大领域的成功应用也使银行有意愿将大数据应用范围进一步拓宽，然而，在实际工作中，大数据技术的应用还是具有较高的业务门槛的，尤其是在数据建模方面。
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