我们都知道pig和hive的作用是一致的都是为了简化mapReduce的编程而开发的，但是hive是过程化语言SQL,pig是数据流语言pig Latin.就工具的选择来说，HiveQL类似于SQL，不需要大量的学习 pig还是有一定优势的。hive Pig 不同点hive要求数据必须有scheme,但是pig什么都可以操作（结构化，非结构化，半结构化），所以有句俗话pig是家畜，什么都吃。 bytearray是通过封装了java的byte。 tuple:tuple是一个定长的，包含有序pig数据元素的集合。tuple可以分为多个字段，每个字段对应着一个数据元素。 这些数据元素可以是任意的数据类型，它们无须是相同的数据类型。一个tuple相当于sql中的一行，而tuple的字段相当于sql中的列。 3.模式pig对于模式非常宽松，如果用户为数据定义了一个模式，那么pig会使用这个模式，为的是既可以进行预先的错误检查也可以用于执行过程的优化。
我们大家在客户端频繁向服务端请求数据时，服务端就会频繁的去数据库查询用户名和密码并进行对比，判断用户名和密码正确与否，并作出相应提示，也就是在这样的背景下Token便应运而生。 （如照片，视频，联系人列表），而无需将用户名和密码提供给第三方应用。 这样，OAuth让用户可以授权第三方网站访问他们存储在另外服务提供者的某些特定信息，而非所有内容下面是OAuth2.0的流程： token2.png这种基于OAuth的认证机制适用于个人消费者类的互联网产品 Cookie-工作原理.jpgToken Authtoken author.pngToken Auth的优点Token机制相对于Cookie机制又有什么好处呢？ 6.CSRF：因为不再依赖于Cookie，所以你就不需要考虑对CSRF（跨站请求伪造）的防范。
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适用于艰难环境的更多可调试的机器将会不断涌现出来。更重要的是，随着机器人能够回应人类并且与人类相互交流，机器学习和其它人工智能技术将变得至关重要。 日本力量的第二个聚焦点在于拟人化机器人。最近推出的与这个发展路线相呼应的“软银机器人”Pepper，一个被设计成能够读出和回应人类的情感的拟人化机器人。 相反地，他说，大学部门是以一个“孤岛”的形式来经营的，正是日本机器人领域发展“真正的问题所在。”这些变化使得美国公司占据优势地位。 这些包括Preferred Networks，一个致力于将AI技术应用到机器人和自动驾驶系统的机器学习公司，并且其已经与强大的制造商例如Fanuc 、松下等公司建立合作关系。 至今为止，如果机器人的未来掌握在初创企业的手里，在硅谷的一些人士相信，加利福尼亚的技术区占据着更大的优势。
, 暂时总结一下相对C++的优势吧. , 比如发送一个消息到一个对象, 你有叫这个名字的处理函数就执行, 没有就算了, 我通知完我就不管了能过类名创建对象相当于内置了工厂模式, 比较状态机中, 状态的扩充就不用麻烦再去改原有的代码了序列化C 把主要的程序逻辑放入脚本后, 相当于运行在一个沙盒里, 做好异常处理可以保证程序不崩溃垃圾回收C++写出的代码安全性与稳定性非常依赖程序员的素质, 而脚本可以让你不用关心内存越界, 内存泄露, 非法内存访问等这种隐藏很深的 这相对于C++的结束->修改->编译->重新运行->还原到指定场合, 可以节省大量的时间另一方面就是方面调试, 因为可以实时更改运行逻辑, 那很多时间相关的逻辑代码就可以方便的屏蔽, 修改, 输出等协程 , 但是在做AI技能什么的写出来的代码能简化太多了!
TKE相比于自建集群的优势自建集群：首先从自身自建集群运维的经验来说：1、选择部署方式（目前常用）；二进制：二进制部署相对于kubeadm较为复杂，每个组件需要自行独立维护；Kubeadm：可实现快速部署 2、证书管理；对于kubeadm部署方式，部分证书时效只有一年，需要关注证书过期时间，及时更新，对于部分需求可能难以维护，当然也可以通过修改源码的方式修改kubeadm生成证书的时效性，需外网环境。 3、其他组件支持；对于其他所需的组件，需自行寻找学习自行部署维护，类似日志收集、Ingress、以及各类资源管理器Yaml文件生成。 腾讯云TKE：对于上述自建部署的难点，TKE都做了相应的处理。 20年 TKE自建.png 3、其他组件支持；对于相比于Ingress之类组件，则已经在部署的时候就集成到了TKE中，无需后续安装，对于更多组件TKE也在不断更新适配中。 4、高可用；TKE支持高可用的高效部署，无需自行部署时的相对繁琐操作，无需自行处理Nginx、Haproxy的反向代理，TKE已经做了相应的对于支撑，降低运维成本。
朱理 最高人民法院法官 尊敬的各位专家和同仁，很高兴有机会参加“南湖论坛”。在这里，我对《反不正当竞争法》（修订送审稿）中的第六条，关于相对优势地位滥用问题简单谈一点想法。 首先要了解什么是相对优势地位，相对优势地位即指在非对称依赖关系双方市场主体之间的交易过程中，一方对另一方有相对优势地位，使得一方依赖于另一方，而且没有可以期待转向的可能性，因此受到了具有优势一方的控制， 构成相对优势地位滥用有三个条件：一是相对性，即指在双方交易关系中；第二是依赖性，这取决于很多原因，有的是源于产品供给，有的是源于原料供应，有的则是品牌信任。 这需要回到一个概念上，要区分绝对优势地位和相对优势地位，绝对优势地位就是指市场支配地位，这个很好理解，绝对优势地位属于横向比较，即经营者相对于其他竞争对手而言是不是有优势地位。 随着现代反垄断法的发展，绝对优势地位与相对优势地位之间的关系会发生变化，由于反垄断法项下的绝对优势地位的相对化，导致相对优势地位的存在变得没有必要了。
它的提出是基于2008年以来，我们对移动互联网，物联网，云计算，大数据，工业4.0，人工智能等前沿科技的综合观察得出的结论。 关于互联网类脑智能巨系统互联大脑架构就是互联网向与人类大脑高度相似的方向进化过程中，形成的类脑智能巨系统架构。 从互联网类脑智能巨系统的发展角度看，腾讯占据了互联网大脑中一个非常优势的位置：互联网神经元网络的构建。我们知道大脑中神经元和神经元网络是最重要的基础架构。 一方面，腾讯基于社交平台可以实现人类群体智慧的聚合，同时由于社交平台不断产生和沉淀大量不同场景的数据，腾讯对这些数据进行AI方向的研发和处理，并通过互联网的类脑神经元网络与其他类脑神经网络结合，就形成腾讯特色的 实验室专注于机器学习算机视觉、语音识别和自然语言处理四大领域的基础研究，并结合腾讯独有场景和业务优势提出内容、游戏、社交和平台工具型AI四大应用探索。
结果发现小脑的表面积大约相当于大脑表面积的80%。此外，还对一只猴子的脑重复人类中的处理流程，发现其小脑表面积与大脑的比值要远远低于人类小脑，只占大约33%。 4.深部小脑核团：由于T2PD图像减少了其对比度，位于小脑深部的齿状回核团直接利用PD图像以及与小脑皮层相同的方法对其进行重建。 为了对比，人类女性左右半球软膜的表面积之和约为2038cm²。这也就意味着小脑软膜的表面积与整个大脑新皮层的表面积相当，但小脑的体积只有大脑的八分之一。 相比直下，猴子的新皮层表面积有269cm²，小脑的表面积只相当于新皮层的33%，远远低于人类中的78%。该现象也表明人类小脑中的折叠褶皱现象增加的剧烈程度。 五、讨论 通过对小脑皮层进行薄层水平上的重建，该研究发现小脑表面积要远远大于之前研究中的结果，大约相当于新皮层表面积的78%。
相对于人而言，具有L4级自动驾驶能力（在特定场景全自动驾驶）的“蜗小白”可以夜间作业、多次清扫、不留死角。 表面上看，地产物业是很“水泥”的产业，互联网公司难以进入，然而实则不然，在地产物业智能化的趋势下，百度的技术、平台和生态优势，对地产物业产业将具有很强的吸引力。首先，是AI技术优势。 百度地产物业解决方案的思路是与开发者一起来服务行业，开发者擅长做具体解决方案，但基础AI技术往往要借助于巨头，百度AI基础技术优势明显，吸引了很多开发者，比如提供小区人脸识别解决方案的康行对比了很多AI 其次，是AI平台优势。 DuerOS和Apollo已经是本次百度地产物业智能解决方案的重头戏，未来，医疗大脑还可以直接对接社区医疗，交通大脑则可以预测小区出行缓解周边交通……再次，是百度生态优势。百度在地产行业已积累多年。
前不久，比尔盖茨和李开复关于中美两国的AI前景发表了自己的观点。两人一致认为中国在人工智能领域的前景可期，但是两人有一些细微的差别。 比尔盖茨认为美国的领军优势是比较大的，美国会是AI领域的老大，中国会成为第二名。李开复先生则认为中国存在弯道的机会，有机会成为AI领域的领军者。 ? 李开复认为中国在跟美国的AI竞赛中具有三个有利条件：1.中国在政策层面有优势，全民重视，甚至上升到了国家战略的高度；2.中国有数据优势，人口多、市场大，智能设备和数据搜集会加速中国AI发展，而且投资方面也超过了美国 作为业内人士，李开复提出的几点是比较有参考意义的。这些都是中国在AI领导权之争的潜在优势。但是，我们也必须要正视现实，目前为止我们跟美国还是有差距的。 但是，有了这三个条件，中国在AI领域赶超美国只是有了可能性，就像李开复说的不是没有机会。但是要把握机会，就需要我们把现有的优势充分利用起来。对此，有几点值得注意的。
相对于搜索引擎、信息流等超级市场而言，输入法市场对于百度来说，曾经不是那么重要，更多是防御性业务。 输入法是用户与机器之间人机交互的一个重要桥梁，负责信息的录入，此前搜狗输入法拥有绝对优势，并且从输入法切入到浏览器再进入到搜索市场。 百度反其道而行之，在搜索市场拥有绝对优势后，推出了浏览器和输入法等工具，避免被人掐住脖子。百度出发点可能是防御，但这并不阻碍百度将输入法做好。 人工智能的应用，将大幅提升输入法的语音输入效率。语音输入兴起，同时十分依赖AI技术。百度抓住这样的趋势，基于领先的AI技术在语音输入上进行布局，如今实现了厚积薄发。 与传统语音技术的建模方式相比，它能够充分发挥神经网络模型的参数优势，大幅提升百度输入法对中英文、多种口音、多种风格(如朗读、聊天、轻声)混合输入的识别准确率，目前，百度输入法语音输入相对正确率较行业领先水平提升
脑机相连的前景其实并不仅限于医疗领域，它已被部分业内人士视作人类与AI的一种未来相处方式。也就是说，脑机连接并不只适用于特殊疾病患者，有可能成为普通人的标配。 ，而是更加强大、集中化的人工智能；9月，马斯克在推特上说，国家层面的人工智能优势之争可能成为引发第三次世界大战的导火索。 照此形势发展下去，多位业内著名人士预言的“超级人工智能”确有望成为现实。届时，世界会呈现一番怎样的景象呢？人们对此有两种极端猜想。 要实现这一点，突破某些脑机连接技术的应用范围限制，使之从医学领域走向更加广阔的研究空间似乎势在必行。不过，对于人类与AI的未来，并非所有人都抱着悲观态度，认为人机唯有互联、融合这一条出路。 今年7月扎克伯格与马斯克关于AI会否毁灭人类的互怼言犹在耳，而被誉为“现代机器人之父”的美国著名机器人专家鲁尼-布鲁克斯也在接受媒体采访时表达了对马斯克等人“AI威胁论”的不同意见。
虽然在比赛中，AI无人机以每圈13.9s的成绩稍落后于人类控制的无人机的11.1s。人工智能算法与人类操作对比，人类在飞行过程中会更多地依赖感觉。 因此仓库或者密集的城市，AI操控的无人机更有优势，因为它能够突破GPS的限制。同时AI驱动的无人机也是完全自主的无人机，这意味着无人机是没有外部定位和外部电脑控制，单纯依靠自身判断选择最优路线飞行。? 此外，快速室内飞行的最大性能限制，主要来自于机载摄像机的快门响应速度，这些相机用来跟踪无人机的运动。飞行速度太快、离地面太近, 或者滚动、俯仰太快都会导致图像模糊, 甚至会造成无人机丢失。 摄像头技术能够给无人机一双“眼睛”，从而跟得上它的飞行运动；人工智能算法的提高，就像给它装上更强的“大脑”，让它在最短的时间内，学习并分析最优的飞行路线。 借助JPL的在硬件的优势，结合Google自身在软件方面经验，相信这款AI无人机将会超越人操作的无人机。综上，随着AI技术的发展， AI无人机将会在更广阔天地发挥它的作用。
相较于技术门槛较低的非侵入式脑机接口，侵入式针对的场景往往精细度更高、底层原理更复杂，但对严重瘫痪等高难医疗领域有重大的意义。 当下AI制药行业大多停留在对技术难题的局部突破，即单独针对特定性质（靶向性、稳定性、吸收性等）反复迭代。如何基于整体优化的思路，AI模型一次性满足多样化需求，成为当下国内外AI制药企业关注的重点。 基于不同的场景，分析师对相应的新型芯片进行了梳理，大致分为数据处理器DPU、数据流架构芯片、光量子芯片、非硅基芯片、AI自主设计芯片。 趋势七：AIGC领域出现综合性虚拟人AIGC，AI生成虚拟内容，以2018年在视频中更换人脸的Deepfake为代表性事件。GAN、大型预训练模型、自编码器等都属于AIGC领域常用的技术手段。 固态电池以固态电解质替代液态电解质，尽管在离子导电率上稍显逊色，但由于理论上能有效抑制锂枝晶的生长，在安全性上有明显的优越性，此外在柔性、便携性等方面上也具有极大的优势。
基于对传统工业流程痛点的了解，以及精湛的深度学习技术，腾讯优图联合腾讯云带来领先的AI+工业解决方案，为企业降本、增效、提质。 基于腾讯优图AI技术，腾讯构建自动化缺陷分类和检测系统，覆盖了大部分人工目检工作，“智能化+人工”检测大幅度提升质检的精细化、精准化程度，极大的提升生产效率。 同一领域，巨头狭路相逢，免不了对比、较量，你输我赢……百度：AI工业生态，稳中有忧在百度大脑招募AI工业质检合作伙伴的宣文中，我们看到这么一段话：“愿意在质检产品和服务中使用百度AI核心算法模型和AI模组 ，将自身质检产品服务与百度AI产品服务相结合，为客户提供基于百度AI能力的质检行业解决方案，与百度AI开放平台合力打造良性的质检领域AI生态。” 公告里，从“构建工业领域的AI生态”一言来看，百度对于AI工业是执着的。
透过排名，已然能够感受到国内各大城市在AI算力上的角逐愈加激烈，国内AI产业欣欣向荣、百家争鸣的局面已初步形成。在这个节点上，人工智能的潮水将向何方涌动，就变得至关重要。AI算力产业发展趋势如何？ 更重要的，未来AI的发展风向将会倾向哪些方面？在刚刚落幕的人工智能计算大会 （AICC）上，或许都能窥到答案。国内算力基建化脚步加快相较去年，今年的AI城市算力排名变化依旧不小。 上海凭借自身在经济发展上的优势，人工智能产业集聚效应非常明显，拥有千余家人工智能核心企业，多年来也保持在国内AI城市第一梯队。北、杭、深、上、广还在吸引顶尖人才、构建创业生态上有着独特优势。 显然，国内各地区都在争相布局自己的人工智能计算中心，算力基建化已成为大势所趋。算力要走向多元融合透过各大城市在AI领域你追我赶、良性竞争的表象，我们不难感受到当下AI产业如日方升。 元脑生态通过技术共创、资源共享，实现伙伴间的能力融合，能够实现智慧转型的全生命周期的交付与服务，例如，安德医智基于元脑生态平台的AI技术支持，在人工智能影像分析上已经推出心肌病变、颅内肿瘤、脑小血管病等多种疾病的
、安防、医疗等城市运营领域的应用场景，形成彼此间紧密相连的人工智能城市应用生态体系，而人工智能将成为城市治理的核心和「大脑」。? ，在人才及核心竞争力上的优势，可帮助上海建立完整的人工智能产业生态闭环。 新造车阵营的优势在于完全脱离了传统车企的制造业基因，能更激进地推动纯电动等新技术的落地；而传统车企+人工智能头部企业合作模式则更能发挥传统车企成熟的车辆控制技术及量产经验优势，同时借助人工智能头部企业领先的 其中 AI 芯片显著提高了智能终端在运行如人脸解锁、相册人脸聚类、AR表情等消费级 AI 应用时的运算性能，大幅优化了用户体验。 人工智能城市的未来发展，需要走一条不同于过往传统智慧城市的路径，为此需要涵盖 AI 技术、数据运营、场景深耕的全栈式人工智能城市运营商，这也是商汤科技为代表的人工智能头部企业的独特优势——站在硬件+算法的上游
DT君说：阿里云有城市大脑，滴滴有交通大脑，各种大脑的背后，AI、大数据才是真正的主角。 据百度AI•深泉计划项目负责人蔡田介绍，百度通过先进的AI技术为学生简历评优，做岗位匹配，让复杂的就业、招聘工作变得更为简单。DT君说：让人才和岗位实现精确匹配，这样的工作很多招聘平台都已经在做。 她还补充说Google、Facebook甚至德国车企宝马公司等，因为它们正在积累的数据以及这些数据帮助它们抵达客户和降低成本，会对竞争对手形成不公平优势。 他认为，中国的AI领域虽然在人才方面（较美国）落后了一些，但差距正在缩小。而且，中国在技术上具备结构化优势，就规模和资本而言，在科技领域处于领先地位，同时还拥有一个更好的监管环境。 这些数据涵盖了与公众生活、企业、个人密切相关的各个领域，开放内容“含金量”高；所有数据都是结构化数据，可以机读、便于访问和理解。
人类这边，则由25名全球神经影像领域顶尖专家、学者和优秀临床医生组成，他们中有拥有几十年临床工作积累的影像学大咖，也有有志于AI系统研究的青年科技人才。经过前期招募、预赛及定向邀请选拔而出。 对于本次比赛AI学生取得的成绩，高培毅并不意外，他介绍说，通过对北京天坛医院近十年来接诊的数万余神经系统相关疾病病例影像的系统学习，“BioMind天医智”在脑膜瘤、胶质瘤等常见病领域的磁共振影像诊断能力相当于一个高级职称医师级别的水平 马坚表示，目前AI对单一数据源的分类可能做的不错，但是如何从复杂的多模态数据中有效综合作出诊断和治疗意见，AI可能还有非常多问题要解决，而且，这还涉及到更多社会学意义上的问题，譬如AI和医生以及病人互相间信任 BioMind的老师高培毅也表示，“觉得它容易就能代替医师的人，把医师的作业看得太简略了。”AI在大数据深度学习方面确实具有巨大的优势，不过在实践确诊中，放射科医师仍具有很强的不行代替性。 昨天的比赛，人工智能系统以 20% 的显著优势，战胜人类医生。这说明，在某几类疾病的读片中，人工智能确实比人类智能更有优势。而且，不久的将来，在其它疾病的读片中，机器也势必超越人类。
在演讲中，除了再次介绍了五月份发布的“超级大脑”平台外，这位腾讯云大数据、AI相关产品和服务负责人也对英特尔所提供的软件、硬件等产品给出了积极的评价。 “灵活高效”是AI落地对软硬件结合的根本需求深度学习的热潮到来之后，随着大批开源框架和算法的流行，所有人都把心思花在了拼算力和拼算法优化上。 谈及腾讯“超级大脑”的差别和在其中的优势，王龙表示，从设计理念上，腾讯的超级大脑被定位为一个平台工具，致力于数据、算法、设备、应用之间连接的效率，甚至包括与微信链接的能力，但这个“大脑”自身并不提供任何数据 他同时举了两个案例：一是上海进博会的安检工作已经引入基于腾讯超级大脑平台的合作伙伴的人工智能安检系统，这套系统对于多类危险品的检测准确率已经接近甚至超过人类；二是针对吸烟监测的人工智能应用，过去曾一度因误报率过高而受制于成本问题无法真正应用 ，但现在基于平台对数据、设备、算法的效率等方面优化之后，其准确率和召回率已经达到了商业化级别。
智能钛工业 AI 平台（TI-Insight）是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台方案，包含 AI 训练系统和 AI 推理系统两个功能组件。本平台提供了包含数据工厂、内置通用/行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。
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