大数据物联网区块链人工智能
⑴ 大数据,云计算,人工智能,区块链,5G是新时代的开始还是互联网时代的顶点呢
互联网才刚刚开始,智能化生活coming
⑵ 5G、大数据、人工智能、区块链等等这些新技术,会给我们带来什么样的体验和惊喜呢
数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。
⑶ 大数据七大趋势第一个趋势是物联网
大数据七大趋势第一个趋势是物联网
美国PCMagazine总编辑柯斯塔表示,他认为大数据的发展趋势以数字汇流对未来最具冲击,结合物联网、区块链、人工智能、语音识别等技术,这些科技相辅相成。
柯斯塔指出,他认为大数据未来应用有七大趋势。
第一个趋势是物联网,现今有84亿件物品互相连结,远大于全球人口数;不只是桌电、笔电或手机等3C产品相互链接,还有物流公司用智慧扫描仪做智慧物流,这是可以改变消费者与企业的趋势,但存在资安风险的问题。
第二个趋势是智慧城市,这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够,这有赖于政府部门与民营企业的合作;此外,发展中的5G网络是全世界通用的规格,如果产品被一个智慧城市采用,将可以应用在全世界的智慧城市。
第三趋势是增强现实(AR)与虚拟现实(VR),这两个技术最近开始降价跟提升质量,走向大众市场,FB发表了头戴式VR设备OculusGo,售价只要200美元;微软也发表了VR系统,可搭配HTC、三星与ACER等品牌的硬件使用。VR应用一开始以电玩为主,现在的应用却超越电玩,例如可以用来教学,像他靠着VR设备,把家里的插头电线完成配线,就像有水电技师在教学一样。
第四个趋势则是区块链,柯斯塔表示,这项技术本质是编译码跟加解密,可以有效加密信息。区块链有很多不同应用方式,美国几乎所有科技公司都在尝试如何应用,最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。
第五项趋势是语音识别,语音识别是通用的无屏幕接口,可以迅速地整合在各项工具上,在智能设备跟手机上很好用,而Amazon的智能喇叭Echo现在发展到第三代,可以开关智能电灯、开口询问就能搜寻信息等。这项产业有个很大优点,就是发展技术的公司都打算把这项技术商品化,像是google、Amazon跟苹果的语音识别技术都可透过授权,使用在其他业者的硬件服务上。
第六项趋势则是人工智能(AI),人工智能需要被教育,汇入很多信息才能进化,进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大,例如媒体业,现在计算机跟机器人可以写出很好的文章,而且1小时产出好几百篇,成本也低。AI对经济发展会产生剧烈影响,很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。但他对于AI的态度很正面,这会让生活更好,例如自驾车绝对比人驾车更安全。
第七项趋势是数字汇流,他认为对未来冲击最大的一项趋势,就是将上述六项趋势合并起来的效果,像是84亿个物联网设备,可用区块链技术加强安全性;智慧城市透过物联网,就能产生海量数据,这些数据需要由人工智能进行分析;虚拟现实和语音识别也需要透过人工智能不断学习,这些科技发展息息相关,相辅相成,所以数字汇流是最重要的趋势
⑷ 什么是物联网,什么是大数据,什么是区块链
1.什么是物联网
其实简单的来说,大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。
大数据的特征
大数据是指以服务于决策为目的,需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。
大数据具有如下本质特征:
1.根本目的是服务于决策,大数据能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力,做出更好的决策和判断;
2.量度大,大数据通常是指100T以上的数据量,这难以依靠传统的计算手段有效计算,而必须依靠新的计算手段和数据挖掘工具;
3.频率高,大数据是用户参与与互动而产生的数据,根据用户的网络痕迹来及时地了解用户的相关数据,这种数据是按照天甚至小时来计的高频数据。而传统的数据频率都很低,很多数据是按照月甚至按照年份来计算的;
4.速度快,大数据是实时性的数据,能够实时反应。例如,在网络搜索框输入一个关键词,能够瞬间呈现,而传统的数据收集方式则是严重滞后的;
5.永远在线。在线是大数据的前提条件,从这个角度来说,大数据是永远在线的,能够随时被调用的。大数据通过分析各种网络终端上的用户痕迹,能够更好地分析用户的行为、情感、思想、爱好与需求,来更好地进行决策和分析。
大数据的三大关键点
首先,数据的可获得度。目前在国内,大数据的发展严重受制于政府信息的公开性不够,很多数据难以获得,导致难以实现真正的大数据挖掘和分析,这就要求政府及时开放更多的数据,以提高数据的可获得度。
其次,进行科学的模型建构。模型的科学性直接决定着数据分析的质量,这就要求有高超的建模水平,当然数据量越多也有助于模型的合理构建。
第三,利用专家对观点进行提炼。为决策提供依据的基于数据挖掘的独到、高质量的观点,高度依赖于高质量的数据解释,这就体现了行业专家的价值。
物联传媒提供
⑸ 区块链,人工智能,大数据技术真的能构建文明三体吗
《三体》小说中描绘的三体世界虽然生存环境异常恶劣,但三体文明却比地球先进几百年,地球面临被殖民或消灭的风险。虽然是小说,但道理是朴素的,落后就要挨打,那如何迅速提升科技水平呢?
在人工智能、大数据、区块链的基础上,我们构建一个新的架构,这个架构里区块链是核心,是作为底层的一个数据基础。人工智能和大数据是搭建在区块链之上,人工智能是识别对方区块链交互活动的请求,识别出活动类型后交给大数据进行活动分析和预判,得出活动后的结果,给出结论是否可以与对方签约,签约后发生的所有交互信息通过区块链进行记账和存储,后续的区块链交互都可以按这个合约进行处理,不需要大数据再做共识处理。
应用层:
用户通过应用软件使用新区块链系统,查询自己的区块链账户信息,下达区块链交互任务并保存交互凭证和结果。应用层需要解决用户身份识别和安全访问的问题。
感知层:
由人工智能技术实现,主要作用是任务或数据的接收和识别,判断是否需要向控制层请求分析或处理,接收控制层的反馈结果,根据结果可与对方区块链订立合约,下次交互直接按照合约执行,如果不能订立合约,则将反馈结果直接发给对方。
⑹ 人工智能、区块链、云计算、大数据将如何影响未来
最近几年区块链和人工智能一直很热门
首先区块链是建立去中心化的网络,所谓的去中心化,就是说这个网络不属于你也不属于我。
它属于所有人。
而人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。也就是说,“机器的自我学习”
这样一来我们就可以思考区块链与人工智能的结合了。
首先我们要了解到,区块链目前可以简单的分为三个阶段。
而在前三个阶段中,都存在着:无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、 网络总是以最大容量运行等问题。严重的浪费资源并降低效率。
那么我们是不是可以将人工智能结合到底层公链技术当中,来解决这些问题呢?
答案是可以的!并且已经有团队研发,并已经取得了一定的进度。
Velas 是一个通过人工智能(AI)优化的神经网络来增强 其共识算法,进行自我学习和自我优化的公链,致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。 Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识,在不 降低安全性和交易速度的情况下,完全实现去中心化。不光如此, AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 ;Velas 只在需要时出块; 每 1 秒到每 2 分钟之间 ;可扩展性(可扩展至 30,000 TPS) ; 区块生产商是通过人工直觉选出的。
⑺ 区块链+人工智能+大数据技术,能否构建三体文明
区块链+人工智能+大数据技术,能否构建三体文明?
区块链+人工智能+大数据技术融合后就可以形成一个“三体人”的思维——区块链解决可信和不可篡改的问题。比如比特币,人工智能和大数据解决了创造力;比如AlphaGo。
我们通过人工智能学习和认知,然后通过大数据分析和处理,最后通过区块链形成经验和记忆。经验和记忆就像个体或组织的基因一样,无法篡改、真实、可靠、保密性强,容易形成共识,这样沟通、协作的效率就大大提高了,创造力也会互相激发,大大的推动社会跨越式发展,三体文明也即将到来。
比如用户Z在开车时不小心闯了红灯,摄像头抓拍后发给交通局区块链系统。
经过人工智能的车牌识别以及大数据的关联分析等功能,找到并通知Z交通违法,Z的区块链收到违法信息后通过人工智能识别违法照片或视频确实是自己本人,而且是自己的车,确认该违法记录,Z发送电子货币罚款给交通局指定区块链金融账户,交通局收到罚款后更改违法状态。
当Z再次路过这个交通路口的时候,Z的区块链账户会提醒不要闯红灯。如果Z还是闯了红灯,按照上面流程走完后,交通区块链系统认为Z是交通危险人群,会调度摄像头额外注意他,预判他的行为并通过路边大屏幕提醒他不要闯红灯或者通知他的家人对他进行教育。
三、结语
总而言之,新区块链架构真正做到了数据人生、数据民主,数据将成为每个使用者基因的一部分,让数据说话,新区块链架构将为社会带来智能协同的时代,区块链数据将指引我们更加高效、积极的生活和工作。
⑻ 大数据,人工智能和区块链来了,HR们准备好了吗
大数据、人工智能(AI)、区块链,是当前热门话题,这些新兴技术将时刻改变我们未来的生活。那么,对于HR的从业者,这些新兴技术对HR会产生哪些影响呢?
大数据
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
过去,在招聘人员的时候,是先根据理论建立一个能力模型。这个模型是基于一定的经验、逻辑和假设,并没有在实践中予以检验是否真的正确和有效,而是更关注前后的逻辑推论。但是,大数据的核心,是通过海量的数据去推测未来可能会发生什么,而不是建立因果关系。它源自于过去实践的总结。Google可以说是利用大数据技术招聘的先行者。Google首先让在职的所有员工完成一份几百题的问卷,然后利用大数据分析得出一套数学模型,从而根据这套数学模型去寻找合适人才。如此让Google不再是单一的根据文凭、成绩来判断求职者的能力,而能发现那些学校、成绩不太好却极具潜力的求职者。
大数据目前在HR中运用,主要是将公司现有人员行为特征数据化,通过大数据和算法去建立能力素质模型。运用的难点在于如何行为数据化,如何去建立数学模型。
人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI,它是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。比如我们常见的智能搜索,就是AI应用的一种。
预测性算法和机器学习作为一种锁定最佳候选人的工具快速兴起,涌现了许多AI+招聘的公司。借由AI快速评估求职者的个人素质,通过对用语偏好、微动作、心理情绪到社交媒体用语等的考察得出结论。还可以通过AI工具筛选简历和在数据库中搜索,来节省招聘人员的时间,并自动向合格的应聘者推销工作。AI的招聘软件可被用于早期招聘阶段以缩小候选者范围,到了招聘后期,雇主多会选择于求职者面对面交流,人为判断。这种软件提高了招聘效率,降低了筛选的偏见。
目前,AI在HR的应用,主要还是在外部招聘软件服务上,内部去建立基于AI的招聘在成本上投入很大。
区块链
区块链(Blockchain)是一种加密的数字记录总帐,它们被组织成一组数据,称为‘块’,并分布在一个网络上。这些块位于服务器上,称为“节点”像链一样连接在一起。每当发生新的交易时,区块链就会在网络上被认证。因此,需要每个节点的认证才能将块添加到链中。区块链创建信任,因为显示每个事务的链的副本由整个网络持有。这是一种分散数据的方法,只与你想要与之共享的人共享数据,并且数据只能由其所有者修改或删除。它是加密的,而且几乎不可能改变,除非你是该数据的验证所有者。
区块链的信息不可修改性和开放性特征,使之这种数据存储方式非常可信。过去,我们需要花费大量时间去核实教育证书真实性、技能有效性,甚至还需要通过外部背景调查机构去核实相关信息。同样,求职者也担心个人信息泄露而不愿公开相关信息。区块链这种技术,可以帮助招聘人员以高度安全的方式验证候选人的证书,并减少证书被更改或伪造的可能性,同时也可以有效保护求职者信息。这样我们就会减少信息验证所花费的时间,提高招聘效率。
目前,区块链的应用还仅仅是创想和构思,它需要大量的人和组织参与其中共同按照这个方式去构建数据,未来才有可能在HR领域中得以应用。
⑼ 讲区块链老师,新零售老师,大数据老师,人工智能老师,云计算老师,物联网老师,车联网老师有哪些
专家汇有很多讲新技术新趋势的老师,比如小米电视副总裁高雄勇老师,还有经常去清华北大总裁班讲课的陈起辉老师,还有很多,可以看下这个网页链接
⑽ 物联网、区块链、大数据有什么区别
物联网、区块链、大数据有什么区别
在不久的将来,物联网的设备将爆增,有可能是千亿,也可能是万亿,像这么一个庞大的网络,如果还是以中心化的组网模式去管理的话,数据中心的基础设施投入维护应该是没办法估量的。
大数据本质上来讲,属于数据库的一个小分支,这样就把这个问题归结为和数据库的关系。数据库在软件、在互联网界、在IT界其实是个特别古老的研究领域,从最初的文件系统到ER模型到后来引发的大家都知道的传统数据库的三大成就,关系模型、事务处理、查询优化,一直到后来互联网盛行以后的NOSql数据库的崛起,数据库技术在不停发展、在变化,那么也包括以XML为代表的半结构化,文本、语音等非结构化的数据处理等等。
区块链和数据库的关系看起来其实也就是这样一种关系,从数据库技术演进的过程,我们可以发现,它总是来源于要怎么去满足新的业务需求,然后创造出新的这些数据处理技术。比如从最开始的文件系统,为什么我们需要ER的这种模型呢,是因为金融行业的发展,大家对于这些快速的记帐、高并发数据写入和访问,有了进一步的需求,从而导致了实体关系模型的产生以及快速的发展。后来为什么NOSql数据库会出现呢?就是因为互联网的快速发展对数据库提出了更高更新的要求,所以本质上我们认为整个互联网就是一个大的数据库。
事物总是在不断发展的,当然我们通过NOSql数据库、云存储这些技术解决的互联网海量实时数据处理问题之后,下一个问题一定就来了,那就是如何以规模化的方式来解决数据的真实性和有效性。
举个例子,可能跟我们的饮食相关,从一开始的温饱问题,到营养结构问题,再到大家所关注的食品安全问题,数据库的发展其实也是一样,当我们通过ER实体关系模型,通过NOSql数据库能够很好的解决数据存储和数据访问的这些问题的时候,接下来大家要去关心的,要去解决的那一定是真实性、有效性的问题。
所以到了这个阶段,以区块链为代表的这些技术,对数据真实有效不可伪造、无法篡改的这些要求,相对于现在的数据库来讲,肯定是一个新的起点和新的要求。我们可以清晰的感受到,数据库与区块链融合趋势,其实是非常紧密的、无法阻挡,好像刚才说的电影,内容的制作方开始向虚拟现实、增强现实这个方向发展一样;从数据库的角度,区块链就是一种新型的数据组织方式。我们认为大数据、区块链是两者合一的。