云计算课程课件14大数据与人工智能
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2013 2014
202X 202X
202X
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大数据分析与人工智能应用培训ppt
教育行业应用
个性化教育
基于大数据分析学生的学习情况 和兴趣爱好，为学生提供个性化
的教育服务，提高学习效果。
在线教育
利用人工智能技术，实现智能化的 在线课程和学习辅导，方便学生学 习。
教育管理
通过大数据分析学校的管理情况和 教学质量，优化学校管理流程，提 高教学质量。
05
大数据与人工智能的挑战与未来 发展
根据问题类型选择合适的机器 学习或深度学习模型。
模型训练
使用历史数据训练模型，并调 整模型参数。
模型评估
使用测试数据评估模型的准确 性和性能。
数据可视化
图表绘制
使用可视化工具或编程语言绘制各种图表， 如折线图、柱状图、散点图等。
可视化交互
提供交互功能，使用户能够探索和分析数据 。
数据报告
将分析结果以报告形式呈现，便于汇报和交 流。
机器学习与深度学习技术包括分类、 聚类、回归等，使机器能够从大量数 据中提取特征，自主进行决策和预测 。
智能语音识别
总结词
智能语音识别是人工智能领域中研究如何使机器通过语音输 入进行信息获取和交互的应用。
详细描述
智能语音识别技术包括语音转文字、语音合成等，使机器能 够识别和理解人类语音，实现语音交互。
大数据分析与人工智能应用培训
汇报人：可编辑 2023-12-24
目 录
• 大数据与人工智能概述 • 大数据分析技术 • 人工智能应用领域 • 大数据与人工智能在行业中的应用 • 大数据与人工智能的挑战与未来发展 • 实践操作与案例分析
01
大数据与人工智能概述
大数据的定义与特性
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，具有4V（体量、速度 、多样性和价值）特性。
AI人工智能云计算大数据简介ppt模板
AI技术已经渗透到各行各业，成为推动产业转型升级的重要力量。同时，AI技术 也面临着数据安全、隐私保护等挑战。
趋势分析
未来AI技术将更加注重与云计算、大数据等技术的融合，推动AI技术的进一步发 展。同时，AI技术也将更加注重应用场景的拓展和落地，推动AI技术的商业化应 用。
03
云计算基础及原理
云计算概念及特点
AI人工智能云计算大数据简 介ppt模板
目录
• 引言 • AI人工智能概述 • 云计算基础及原理 • 大数据技术与应用 • AI+云计算+大数据融合创新 • 挑战与机遇并存 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
数字化时代
01
随着数字化时代的到来，数据成为新的生产要素，云计算为数
据处理提供了强大的后盾。
06
挑战与机遇并存
技术挑战及解决方案探讨
01
数据安全与隐私保护
随着大数据的快速发展，数据安全和隐私保护成为重要挑战，需要采取
加密技术、访问控制等措施来确保数据安全。
02
算法模型的可解释性与透明度
为了提高AI系统的可信度和可解释性，需要研究更加透明的算法模型，
以便人们更好地理解AI系统的决策过程。
伦理道德与社会责任
AI和大数据技术的发展需要遵循一定的伦理道德标准，企 业需要承担相应的社会责任，确保技术发展的可持续性。
产业生态构建和协同发展路径
产业链整合与协同
AI、云计算和大数据产业需要形成紧密的产业链整合，各环节之 间协同合作，共同推动产业的发展。
跨界合作与创新
鼓励跨界合作与创新，将AI、云计算和大数据技术与各行业进行 深度融合，拓展应用场景和市场空间。
05
趋势分析
未来AI技术将更加注重与云计算、大数据等技术的融合，推动AI技术的进一步发 展。同时，AI技术也将更加注重应用场景的拓展和落地，推动AI技术的商业化应 用。
03
云计算基础及原理
云计算概念及特点
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目录
• 引言 • AI人工智能概述 • 云计算基础及原理 • 大数据技术与应用 • AI+云计算+大数据融合创新 • 挑战与机遇并存 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
数字化时代
01
随着数字化时代的到来，数据成为新的生产要素，云计算为数
据处理提供了强大的后盾。
06
挑战与机遇并存
技术挑战及解决方案探讨
01
数据安全与隐私保护
随着大数据的快速发展，数据安全和隐私保护成为重要挑战，需要采取
加密技术、访问控制等措施来确保数据安全。
02
算法模型的可解释性与透明度
为了提高AI系统的可信度和可解释性，需要研究更加透明的算法模型，
以便人们更好地理解AI系统的决策过程。
伦理道德与社会责任
AI和大数据技术的发展需要遵循一定的伦理道德标准，企 业需要承担相应的社会责任，确保技术发展的可持续性。
产业生态构建和协同发展路径
产业链整合与协同
AI、云计算和大数据产业需要形成紧密的产业链整合，各环节之 间协同合作，共同推动产业的发展。
跨界合作与创新
鼓励跨界合作与创新，将AI、云计算和大数据技术与各行业进行 深度融合，拓展应用场景和市场空间。
05
云计算大数据及人工智能知识
云计算大数据及知识云计算大数据及知识文档1、云计算的基本概念和原理1.1 云计算的定义1.2 云计算的分类1.2.1 公有云1.2.2 私有云1.2.3 混合云1.2.4 社区云1.3 云计算的核心技术1.3.1 虚拟化1.3.2 自动化管理1.3.3 弹性伸缩1.3.4 高可用性1.4 云计算的优势和挑战1.4.1 优势1.4.2 挑战2、大数据的基本概念和原理2.1 大数据的定义2.2 大数据的特点2.2.1 海量性2.2.2 高速性2.2.3 多样性2.2.4 真实性2.3 大数据的处理技术2.3.1 分布式存储系统2.3.2 分布式计算框架2.3.3 数据挖掘和机器学习 2.3.4 可视化分析2.4 大数据的应用领域2.4.1 商业智能和数据分析 2.4.2 社交网络分析2.4.3 金融风控2.4.4 医疗健康2.4.5 智慧城市3、的基本概念和原理3.1 的定义3.2 的分类3.2.1 强3.2.2 弱3.2.3 通用3.2.4 特定3.3 的关键技术3.3.1 机器学习3.3.2 深度学习3.3.3 自然语言处理 3.3.4 计算机视觉 3.3.5 专家系统3.4 的应用领域3.4.1 技术3.4.2 自动驾驶3.4.3 语音识别和智能助理3.4.4 金融风控和交易3.4.5 建筑和制造业附件：- 附件1：云计算案例分析- 附件2：大数据处理流程图- 附件3：算法代码示例法律名词及注释：- GDPR：通用数据保护条例，是欧盟的一项法规，旨在保护个人数据和隐私。
- CCPA：加州消费者隐私法，是美国加州的一项法律，旨在保护消费者的个人信息和隐私。
- 伦理：涉及到技术应用中的道德和伦理问题，包括隐私、公平性、透明度等方面。
云计算、物联网、大数据、人工智能概述PPT课件
2021
10
云计算三个层面的服务-PaaS
PaaS(Platform-as-a- Service)平台即服务：PaaS是指将软件 研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此， PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是，PaaS的出现可以加快 SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。
计算时代
网络时代
2021
4
互联网发展面临问题
如何提高成千上万的网络用户同时访问的速度？ 图片、视频等海量数据，如何提高数据的处理速度？ 昂贵的IT设备和能耗，如何减少成本、节能环保？ 花费巨资购置的IT资产，如何提高利用率？
2021
5
互联网发展—瓶颈 传统IT制造的工艺极限——摩尔定律失效？
2021
6
云计算的萌芽
谷歌利用软件重新定义硬件——用烂机器堆出了 强大计算和存储能力，避开摩尔定律困扰
2021
7
“云计算”关键技术对比
传统IT模式
重500斤： 用驴拉
一头驴
云计算模式
重1000斤： 用马拉
两头驴
重2000斤： 用牛拉
四头驴
重4000斤： 用象拉
八头驴
2021
8
云计算的服务模式——云、管、端
IaaS(Infrastructure-as-a- Service)基础设施即服务：消费者通 过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。
企业、单位、个人不用建设机房、购买服务器、存储等设备用来 安装运行软件系统，可以按照自己的需求向云计算服务商租用。
用户可以根据自己业务需要增大或减少租用设备的性能和数量， 灵活方便、节省费用
用户可以利用云计算服务商提供的平台开发或运行软件，可以 供自己使用或为他人提供商业服务。如很多人利用苹果的云计 算平台开发出好应用，通过为他人服务获取利润。
10
云计算三个层面的服务-PaaS
PaaS(Platform-as-a- Service)平台即服务：PaaS是指将软件 研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此， PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是，PaaS的出现可以加快 SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。
计算时代
网络时代
2021
4
互联网发展面临问题
如何提高成千上万的网络用户同时访问的速度？ 图片、视频等海量数据，如何提高数据的处理速度？ 昂贵的IT设备和能耗，如何减少成本、节能环保？ 花费巨资购置的IT资产，如何提高利用率？
2021
5
互联网发展—瓶颈 传统IT制造的工艺极限——摩尔定律失效？
2021
6
云计算的萌芽
谷歌利用软件重新定义硬件——用烂机器堆出了 强大计算和存储能力，避开摩尔定律困扰
2021
7
“云计算”关键技术对比
传统IT模式
重500斤： 用驴拉
一头驴
云计算模式
重1000斤： 用马拉
两头驴
重2000斤： 用牛拉
四头驴
重4000斤： 用象拉
八头驴
2021
8
云计算的服务模式——云、管、端
IaaS(Infrastructure-as-a- Service)基础设施即服务：消费者通 过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。
企业、单位、个人不用建设机房、购买服务器、存储等设备用来 安装运行软件系统，可以按照自己的需求向云计算服务商租用。
用户可以根据自己业务需要增大或减少租用设备的性能和数量， 灵活方便、节省费用
用户可以利用云计算服务商提供的平台开发或运行软件，可以 供自己使用或为他人提供商业服务。如很多人利用苹果的云计 算平台开发出好应用，通过为他人服务获取利润。
高中信息技术必修课件大数据与人工智能
诊断和治疗水平。
金融行业风险评估和预测
信贷风险评估
01
通过大数据分析，评估借款人的信用状况和还款能力，降低信
贷风险。
市场预测与投资决策
02
利用大数据和人工智能技术，分析市场趋势和投资者行为，为
投资决策提供支持。
金融欺诈检测
03
基于大数据挖掘和分析，识别潜在的金融欺诈行为，保护投资
者和金融机构的利益。
02
大数据技术基础
数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫、传感器数据收集、日志文件 收集等
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值检 测与处理等
数据转换
数据格式转换、数据标准化、数据离散 化等
特征提取
基于领域知识、统计方法、机器学习等 方法进行特征提取
数据存储与管理技术
分布式文件系统
Hadoop HDFS、GlusterFS等
数据仓库
Hive、HBase等
NoSQL数据库
MongoDB、Cassandra、Redis等
数据流处理
Apache Kafka、Apache Flink等
数据分析与挖掘方法
统计分析
数据可视化
机器学习
深度学习
描述性统计、推断性统 计等
折线图、柱状图、散点 图、热力图等
分类、回归、聚类、降 维等算法
人工智能发展历程
03
萌芽期
发展期
成熟期
20世纪50年代至60年代，人工智能处于 萌芽期，主要进行基础理论和算法研究。
20世纪70年代至80年代，人工智能进入 发展期，专家系统、自然语言处理等领域 取得重要进展。
20世纪90年代至今，人工智能进入成熟 期，机器学习、深度学习等算法不断涌现 ，并在图像识别、语音识别等领域取得突 破性进展。
金融行业风险评估和预测
信贷风险评估
01
通过大数据分析，评估借款人的信用状况和还款能力，降低信
贷风险。
市场预测与投资决策
02
利用大数据和人工智能技术，分析市场趋势和投资者行为，为
投资决策提供支持。
金融欺诈检测
03
基于大数据挖掘和分析，识别潜在的金融欺诈行为，保护投资
者和金融机构的利益。
02
大数据技术基础
数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫、传感器数据收集、日志文件 收集等
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值检 测与处理等
数据转换
数据格式转换、数据标准化、数据离散 化等
特征提取
基于领域知识、统计方法、机器学习等 方法进行特征提取
数据存储与管理技术
分布式文件系统
Hadoop HDFS、GlusterFS等
数据仓库
Hive、HBase等
NoSQL数据库
MongoDB、Cassandra、Redis等
数据流处理
Apache Kafka、Apache Flink等
数据分析与挖掘方法
统计分析
数据可视化
机器学习
深度学习
描述性统计、推断性统 计等
折线图、柱状图、散点 图、热力图等
分类、回归、聚类、降 维等算法
人工智能发展历程
03
萌芽期
发展期
成熟期
20世纪50年代至60年代，人工智能处于 萌芽期，主要进行基础理论和算法研究。
20世纪70年代至80年代，人工智能进入 发展期，专家系统、自然语言处理等领域 取得重要进展。
20世纪90年代至今，人工智能进入成熟 期，机器学习、深度学习等算法不断涌现 ，并在图像识别、语音识别等领域取得突 破性进展。
大数据云计算 PPT
大数据云计算 PPT在当今数字化的时代，大数据和云计算已经成为了引领科技发展的重要力量。
大数据以其海量的数据规模、多样的数据类型和快速的数据流转，为企业和社会带来了前所未有的机遇和挑战；云计算则凭借其强大的计算能力、灵活的资源配置和高效的服务模式，为大数据的处理和分析提供了坚实的支撑。
在这个背景下，了解大数据云计算的相关知识，并通过 PPT 进行清晰、生动的展示，具有重要的意义。
一、大数据的概念与特点大数据并非仅仅是大量的数据，它还包括了对这些数据的收集、存储、管理和分析等一系列过程。
其特点主要体现在以下几个方面：1、数据规模巨大如今，企业和组织所面临的数据量已经达到了 PB 甚至 EB 级别。
这些数据来自于各个渠道，如社交媒体、物联网设备、电子商务平台等。
2、数据类型多样大数据不仅包含了传统的结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括了大量的非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
3、数据处理速度快在大数据时代，数据的生成和更新速度极快，需要能够在短时间内对数据进行快速的处理和分析，以获取有价值的信息。
4、数据价值密度低虽然大数据中蕴含着丰富的信息，但其中有价值的部分往往相对较少，需要通过有效的分析手段来挖掘。
二、云计算的概念与服务模式云计算是一种基于互联网的计算方式，它能够提供按需分配的计算资源，包括服务器、存储、数据库、网络、软件等。
云计算的服务模式主要有以下三种：1、 IaaS（基础设施即服务）IaaS 提供了服务器、存储和网络等基础设施资源，用户可以根据自己的需求进行配置和管理。
2、 PaaS（平台即服务）PaaS 为用户提供了一个平台，用于开发、测试和部署应用程序，包括操作系统、数据库管理系统、中间件等。
3、 SaaS（软件即服务）SaaS 直接为用户提供了各种应用软件，如电子邮件、办公软件、客户关系管理系统等，用户可以通过互联网直接使用这些软件，无需进行安装和维护。
三、大数据与云计算的关系大数据和云计算是相辅相成的关系。
从云计算、大数据到人工智能 PPT精品课件
云计算应用
云计算不光管资源，也要管应用
自己的应 用自动安 装
安装的过程平台帮不了你的忙，但是可以帮你做到自动化。 复杂度比较高的，都在用的，例如数据库等
通用的应 用不用安 装
云计算应用
云计算不光管资源，也要管应用
虽说脚本的方式能够解决自己的应用的部署问题，然 而不同的环境千差万别，一个脚本往往在一个环境上 运行正确，到另一个环境就不正确了。
公有云：阿里云、腾讯云、网易云、亚马逊
公有云：把虚拟化和云化软件部署在云厂商自己数据中心里面的， 用户不需要很大的投入，只要注册一个账号，就能在一个网页上点 一下创建一台虚拟电脑。。
云技术开源
Rackspace 和美国航空航天局合作创办了开源软件 OpenStack，它是一个计算 compute、网络networking、存储storage的云化管理平台。
管数据中心就像配电脑
什么叫计算、网络、存储资源？
Compute 计算
-比如你要买台笔记本电脑，是不是要关心这台电脑是什么样的 CPU？多大的内存？这两个就被我们称为计算资源。
Networking 网络
-家的所有的电脑、手机、平板就都可以通过路由器上网了。这就 是网络资源。
Storage 存储资源
-可能还会问硬盘多大？过去的硬盘都很小，大小如 10G 之类的； 后来即使 500G、1T、2T 的硬盘也不新鲜了。(1T 是 1000G)，这就 是存储资源。
3.速度（ Velocity）
实时获取需要的信息 比如：在客户每次浏览页面，每次下订 单过程中都会 对用户进行实时的推荐 ，决策已经变得实时
2. 多样（Variety）
结构化数据、半结构化数据和非结 构化 数据
如今的数据类型早已不是单一的文本形式，网络日志、 音频、视频、图片、地理位置信息等，对数据的处理 能力提出了更高要求
云计算导论 课件 第八章大数据与人工智能
• 人工智能是依靠海量数据归纳学习而产生的，而海量数据的处理离不开云计算。早年的冯 ·诺依曼体系的串 行结构使得计算机无法满足人工智能对硬件的要求，而近年来云计算具备的大规模并行和分布式计算能力 至少部分解决了这个问题，使得人工智能往前迈进了一大步。
本章结束！
• 与传统操作系统类似，DCOS从上至下应该具有三层结构：上层的平台服务，中间层的操作系统内置服务， 底层的操作系统内核。
8.3 云计算、大数据与人工智能的关系
• 8.3.2 云计算与人工智能的融合
• AI的兴起，是云计算、大数据演进和成熟的必然结果。AI的核心不仅仅是算法，更是学习，尤其是在大数 据环境下充分发挥大数据碎片化认知的优势，降低认知难度，最终实现“数据有价值”的人工智能。做个 形象的比喻，如果说云计算是大数据的土壤，那么大数据就是 AI 生长所需要的水分和肥料，而AI就是最终 在云计算和大数据的呵护下盛开的花朵。AI作为一个交叉学科始于20世纪50年代，除了离不开计算机、模 式识别技术外，还涉及复杂的脑科学、认知科学乃至哲学等诸多领域，但它自诞生后一直处于缓慢前行的 状态，直到遇见了云计算和大数据才出现了质的飞跃。
• 上述定义都有一定的道理，特别是4V定义，非常方便记忆，目前已经被越来越多的人们接受。
8.1 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ识大数据
• 8.1.3 大数据的技术
• 大数据的技术发展非常快，目前已经形成了一个围绕Hadoop和Spark的巨大生态群。
• 从2006年开始，Hadoop已经有十多年的发展历史。“ Hadoop 之父”道格 ·卡廷（Doug Cutting ）主导的 Apache Nutch项目是Hadoop软件的源头。该项目始于2002年，直到2006年，Hadoop才逐渐形成一套完 整而独立的软件。
本章结束！
• 与传统操作系统类似，DCOS从上至下应该具有三层结构：上层的平台服务，中间层的操作系统内置服务， 底层的操作系统内核。
8.3 云计算、大数据与人工智能的关系
• 8.3.2 云计算与人工智能的融合
• AI的兴起，是云计算、大数据演进和成熟的必然结果。AI的核心不仅仅是算法，更是学习，尤其是在大数 据环境下充分发挥大数据碎片化认知的优势，降低认知难度，最终实现“数据有价值”的人工智能。做个 形象的比喻，如果说云计算是大数据的土壤，那么大数据就是 AI 生长所需要的水分和肥料，而AI就是最终 在云计算和大数据的呵护下盛开的花朵。AI作为一个交叉学科始于20世纪50年代，除了离不开计算机、模 式识别技术外，还涉及复杂的脑科学、认知科学乃至哲学等诸多领域，但它自诞生后一直处于缓慢前行的 状态，直到遇见了云计算和大数据才出现了质的飞跃。
• 上述定义都有一定的道理，特别是4V定义，非常方便记忆，目前已经被越来越多的人们接受。
8.1 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ识大数据
• 8.1.3 大数据的技术
• 大数据的技术发展非常快，目前已经形成了一个围绕Hadoop和Spark的巨大生态群。
• 从2006年开始，Hadoop已经有十多年的发展历史。“ Hadoop 之父”道格 ·卡廷（Doug Cutting ）主导的 Apache Nutch项目是Hadoop软件的源头。该项目始于2002年，直到2006年，Hadoop才逐渐形成一套完 整而独立的软件。
大数据云计算PPT
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PART 02互联网创新
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PART 04用户新森林
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在织田方尚未看清楚之前—— 上杉方的第一队就已经渡过手取川，而第二、第三队虽然也跟在后面, 却没有渡河的迹象。 这时，众人总算松了一口气。由于这附近的居民都有作战经验，因此他 们也纷纷加入了这场战争。所有人都很想知道，在这场日本第一的上杉军与 织田军的对决中，他们将会以何种战术来作战。 然而 在两军原该会有一场大战的二十三日早晨，情况却有了令人意想不到的 变化。 当上杉军到达河原时，织田军就像算准了似的，突然在当天晚上全部撤 兵了。 不！至少在人们看来是如此。整个情况看来，就好像在两军即将短兵相 接的刹那间，织田军却突然从地面上消失了。这不仅令上杉军的士兵咬牙切 齿，也引起了各种流言。 然而，上杉军并未就此阵脚大乱，仍然以齐整的步调渡过了手取川。之 后，附近就传出了许多流言：“织田军在手取川遭遇上杉军，却不战而逃了。”“信长特意避开谦信逃走了。” 人们仿佛亲眼看到信长从马背上跌下来，夹着尾巴逃走的情景似的，不 断地制造出各种流言。听到这些传言，谦信只是摇头一笑。卖针线的藤吉 道三的远见与信长对战术的眼光同样锐利，这终于使得尾张的势力毫无 损伤地结束了这一场战争。 无论什么战争，只要入侵他国，即使战争获胜，己方所受的损失也一定 十分庞大。 胜利了！只要听到这个消息，当地的土豪、武士及百姓们，都会为胜利 者欢呼。但这却会引来入侵者的激流。 如果当时信长无法抑制自己的感情，那么这股激流将会影响他的势力° 道三即明白这一点，所以决定早点求死。而信长也十分明白道三的用意, 因此很快地命令军队渡河。毕竟胜利一方的势力还是很可I、白的。菊 当信长的军队渡到河中间时，义龙的先锋部队也及时追赶而来。大良口 之渡，又有如呼风唤雨似的。前进时打头阵，后退时，他却坚守后面，这即是信长观察“人间五十年”所得到的信条。所以来到大良口时，他先让洋枪刀队到达对岸。 其次是弓箭队，之后是枪队，最后他利用事先已备妥的小舟渡河。这时, 义龙的军队已经到达了河口，大家异口同声地说：“别让信长逃跑。”“那个大呆瓜只有一人，他渡不了河的。” 约有三百名士兵在毫无掩护的情况下追赶到河中。信长站在小舟上冷眼旁观着。当追兵接近小舟时，信长开始举手指示最 先渡过河的洋枪队向河里射
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PART 02互联网创新
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PART 04用户新森林
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在织田方尚未看清楚之前—— 上杉方的第一队就已经渡过手取川，而第二、第三队虽然也跟在后面, 却没有渡河的迹象。 这时，众人总算松了一口气。由于这附近的居民都有作战经验，因此他 们也纷纷加入了这场战争。所有人都很想知道，在这场日本第一的上杉军与 织田军的对决中，他们将会以何种战术来作战。 然而 在两军原该会有一场大战的二十三日早晨，情况却有了令人意想不到的 变化。 当上杉军到达河原时，织田军就像算准了似的，突然在当天晚上全部撤 兵了。 不！至少在人们看来是如此。整个情况看来，就好像在两军即将短兵相 接的刹那间，织田军却突然从地面上消失了。这不仅令上杉军的士兵咬牙切 齿，也引起了各种流言。 然而，上杉军并未就此阵脚大乱，仍然以齐整的步调渡过了手取川。之 后，附近就传出了许多流言：“织田军在手取川遭遇上杉军，却不战而逃了。”“信长特意避开谦信逃走了。” 人们仿佛亲眼看到信长从马背上跌下来，夹着尾巴逃走的情景似的，不 断地制造出各种流言。听到这些传言，谦信只是摇头一笑。卖针线的藤吉 道三的远见与信长对战术的眼光同样锐利，这终于使得尾张的势力毫无 损伤地结束了这一场战争。 无论什么战争，只要入侵他国，即使战争获胜，己方所受的损失也一定 十分庞大。 胜利了！只要听到这个消息，当地的土豪、武士及百姓们，都会为胜利 者欢呼。但这却会引来入侵者的激流。 如果当时信长无法抑制自己的感情，那么这股激流将会影响他的势力° 道三即明白这一点，所以决定早点求死。而信长也十分明白道三的用意, 因此很快地命令军队渡河。毕竟胜利一方的势力还是很可I、白的。菊 当信长的军队渡到河中间时，义龙的先锋部队也及时追赶而来。大良口 之渡，又有如呼风唤雨似的。前进时打头阵，后退时，他却坚守后面，这即是信长观察“人间五十年”所得到的信条。所以来到大良口时，他先让洋枪刀队到达对岸。 其次是弓箭队，之后是枪队，最后他利用事先已备妥的小舟渡河。这时, 义龙的军队已经到达了河口，大家异口同声地说：“别让信长逃跑。”“那个大呆瓜只有一人，他渡不了河的。” 约有三百名士兵在毫无掩护的情况下追赶到河中。信长站在小舟上冷眼旁观着。当追兵接近小舟时，信长开始举手指示最 先渡过河的洋枪队向河里射
云计算 大数据及人工智能知识
感谢您的观看
• 安全性增强：随着云计算的发展，云服务提供商 将更加注重数据安全和隐私保护。
云计算的发展趋势和挑战
数据安全与隐私保护
随着数据在云端存储和处理，数据安 全和隐私保护成为首要挑战。
合规性问题
网络延迟与带宽问题
对于某些需要低延迟的应用，如实时 音视频传输，云计算可能无法满足需 求。
企业需要确保在多个国家和地区的合 规性，以满足不同地区的法规要求。
• 可解释性AI发展：随着AI应用的广泛，提 高AI的可解释性成为一个重要方向。
人工智能的发展趋势和挑战
01
02
03
数据需求大
AI应用需要大量数据进行 训练和优化。
算法公平性
如何确保AI算法的公平性 和无偏见是一个重要问题 。
伦理问题
AI技术的滥用和隐私泄露 等伦理问题需要关注。
THANKS FOR WATCHING
大数据的发展趋势和挑战
实时数据处理
随着物联网和移动互联网的发展，实时数据处理的需求越来 越高。
数据可视化与分析
可视化工具使得数据分析更加直观，有助于快速理解数据。
大数据的发展趋势和挑战
• AI与大数据结合：AI技术为大数据分析提供了更强大的分析 能力。
大数据的发展趋势和挑战
数据质量问题
大数据中可能存在大量噪声和无关信息，影 响数据分析的准确性。
云计算、大数据及人工智能知识
汇报人： 202X-12-29
目 录
• 云计算基础知识 • 大数据基础知识 • 人工智能基础知识 • 云计算、大数据及人工智能的关系 • 云计算、大数据及人工智能的发展趋势和挑战
01 云计算基础知识
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• 安全性增强：随着云计算的发展，云服务提供商 将更加注重数据安全和隐私保护。
云计算的发展趋势和挑战
数据安全与隐私保护
随着数据在云端存储和处理，数据安 全和隐私保护成为首要挑战。
合规性问题
网络延迟与带宽问题
对于某些需要低延迟的应用，如实时 音视频传输，云计算可能无法满足需 求。
企业需要确保在多个国家和地区的合 规性，以满足不同地区的法规要求。
• 可解释性AI发展：随着AI应用的广泛，提 高AI的可解释性成为一个重要方向。
人工智能的发展趋势和挑战
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数据需求大
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算法公平性
如何确保AI算法的公平性 和无偏见是一个重要问题 。
伦理问题
AI技术的滥用和隐私泄露 等伦理问题需要关注。
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大数据的发展趋势和挑战
实时数据处理
随着物联网和移动互联网的发展，实时数据处理的需求越来 越高。
数据可视化与分析
可视化工具使得数据分析更加直观，有助于快速理解数据。
大数据的发展趋势和挑战
• AI与大数据结合：AI技术为大数据分析提供了更强大的分析 能力。
大数据的发展趋势和挑战
数据质量问题
大数据中可能存在大量噪声和无关信息，影 响数据分析的准确性。
云计算、大数据及人工智能知识
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01 云计算基础知识
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云计算和大数据基本培训课件
的信息。
大数据应用场景
01
02
03
04
金融行业
风险控制、客户细分、精准营 销等。
零售行业
市场趋势分析、消费者行为分 析、库存管理优化等。
医疗行业
疾病预测、个性化治疗、医疗 资源优化等。
政府行业
城市规划、智能交通、舆情监 控等。
大数据发展趋势
技术融合
数据治理
大数据将与云计算、人工智能等技术进一 步融合，形成更加强大的数据处理和分析 能力。
04
云计算和大数据技术 应用
云计算应用场景
在线办公和协作
利用云计算提供的在线文档编辑、视 频会议等功能，实现多人实时协作和 高效沟通。
存储和备份
将数据存储在云端，实现数据的可靠 备份和灵活扩展，降低本地存储成本 。
虚拟化和容器化
通过云计算提供的虚拟化和容器化技 术，实现应用程序的快速部署和管理 。
分析和处理大数据
利用云计算强大的计算能力，对海量 数据进行高效分析和处理。
大数据应用场景
用户画像和精准营销
通过对用户行为数据的分析，构建用户画像，实 现精准营销和个性化推荐。
智能交通和城市规划
利用大数据技术对交通流量、城市规划等进行分 析，优化城市交通和城市规划方案。
ABCD
舆情监测和分析
对网络舆情进行实时监测和分析，了解公众情绪 和社会热点。
边缘计算
将计算和数据存储推向网络边缘，以减少延 迟和提高效率。
容器化和微服务架构
提高应用程序的可移植性、可扩展性和可维 护性。
02
大数据概述
大数据定义与特点
定义
大数据是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，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。
大数据应用场景
01
02
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金融行业
风险控制、客户细分、精准营 销等。
零售行业
市场趋势分析、消费者行为分 析、库存管理优化等。
医疗行业
疾病预测、个性化治疗、医疗 资源优化等。
政府行业
城市规划、智能交通、舆情监 控等。
大数据发展趋势
技术融合
数据治理
大数据将与云计算、人工智能等技术进一 步融合，形成更加强大的数据处理和分析 能力。
04
云计算和大数据技术 应用
云计算应用场景
在线办公和协作
利用云计算提供的在线文档编辑、视 频会议等功能，实现多人实时协作和 高效沟通。
存储和备份
将数据存储在云端，实现数据的可靠 备份和灵活扩展，降低本地存储成本 。
虚拟化和容器化
通过云计算提供的虚拟化和容器化技 术，实现应用程序的快速部署和管理 。
分析和处理大数据
利用云计算强大的计算能力，对海量 数据进行高效分析和处理。
大数据应用场景
用户画像和精准营销
通过对用户行为数据的分析，构建用户画像，实 现精准营销和个性化推荐。
智能交通和城市规划
利用大数据技术对交通流量、城市规划等进行分 析，优化城市交通和城市规划方案。
ABCD
舆情监测和分析
对网络舆情进行实时监测和分析，了解公众情绪 和社会热点。
边缘计算
将计算和数据存储推向网络边缘，以减少延 迟和提高效率。
容器化和微服务架构
提高应用程序的可移植性、可扩展性和可维 护性。
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大数据概述
大数据定义与特点
定义
大数据是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，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。
云计算与大数据分析的培训ppt教程
云计算与区块链技术的结合
区块链云服务平台、云链一体化解决 方案等。
大数据与物联网的结合
物联网大数据平台、智慧城市大数据 应用等。
未来展望
随着技术的不断发展，云计算与大数 据将在更多领域发挥重要作用，推动 数字化转型和智能化升级。
07
挑战与对策
面临的主要挑战
数据安全与隐私保护
云计算和大数据分析涉及大量用户数据，如何确保数据的安全性 和隐私保护是一个重要挑战。
特点
弹性扩展、按需付费、高可用性 、易于管理和维护、支持各种设 备和平台。
云计算服务类型
IaaS（基础设施即服务）
01
提供计算、存储和网络等基础设施服务，用户可以根据需求租
用相应资源。
PaaS（平台即服务）
02
提供应用程序开发和部署所需的平台，包括数据库、开发工具
等，用户可以在此基础上开发自己的应用程序。
Alibaba Cloud
阿里巴巴的云计算平台，在中国市场占据主 导地位，提供全面的云服务。
IaaS、PaaS、SaaS服务模式解析
1 2
IaaS（基础设施即服务）
提供计算、存储和网络等基础设施服务，用户需 自行管理操作系统、数据库和应用程序。
PaaS（平台即服务）
提供应用程序开发和部署所需的平台和工具，用 户无需关注底层基础设施。
技术栈 考虑现有技术栈与云计算平台的 兼容性，避免过多的技术迁移成 本。
成本效益 评估不同云计算平台的定价模型 和服务质量，选择性价比高的平 台。
05
大数据处理技术
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
基于Google GFS论文实现，具有高容错性、高吞吐量等特点，适合处理大规模数据集。
区块链云服务平台、云链一体化解决 方案等。
大数据与物联网的结合
物联网大数据平台、智慧城市大数据 应用等。
未来展望
随着技术的不断发展，云计算与大数 据将在更多领域发挥重要作用，推动 数字化转型和智能化升级。
07
挑战与对策
面临的主要挑战
数据安全与隐私保护
云计算和大数据分析涉及大量用户数据，如何确保数据的安全性 和隐私保护是一个重要挑战。
特点
弹性扩展、按需付费、高可用性 、易于管理和维护、支持各种设 备和平台。
云计算服务类型
IaaS（基础设施即服务）
01
提供计算、存储和网络等基础设施服务，用户可以根据需求租
用相应资源。
PaaS（平台即服务）
02
提供应用程序开发和部署所需的平台，包括数据库、开发工具
等，用户可以在此基础上开发自己的应用程序。
Alibaba Cloud
阿里巴巴的云计算平台，在中国市场占据主 导地位，提供全面的云服务。
IaaS、PaaS、SaaS服务模式解析
1 2
IaaS（基础设施即服务）
提供计算、存储和网络等基础设施服务，用户需 自行管理操作系统、数据库和应用程序。
PaaS（平台即服务）
提供应用程序开发和部署所需的平台和工具，用 户无需关注底层基础设施。
技术栈 考虑现有技术栈与云计算平台的 兼容性，避免过多的技术迁移成 本。
成本效益 评估不同云计算平台的定价模型 和服务质量，选择性价比高的平 台。
05
大数据处理技术
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
基于Google GFS论文实现，具有高容错性、高吞吐量等特点，适合处理大规模数据集。
云计算课程课件14大数据与人工智能
完备性
•大数据的完备性，或者说全面性，代表了大数据的另外一个本质 特征，而且在很多问题场景下是非常有效的
•Google的机器翻译系统就是利用了大数据的完备性。它通过数据 学到了不同语言之间长句子成分的对应，然后直接把一种语言翻译 成另一类。它的前提条件就是使用的数据必须是比较全面地覆盖中 文、英文，以及其他的各种语言的所有句子，然后通过机器学习， 获得两种语言之间各种说法的翻译方法，也就是说具备两种语言之 间翻译的完备性。目前，Google是互联网数据的最大拥有者，随着 人类活动与互联网的密不可分，Google所能积累的大数据将会越来 越完备，它的机器翻译系统也就越来越准确
应用领域 ...... 呼叫中心客户问题分析 精准广告，交叉销售 提升客户体验，留住高净值客户，获取新客户 预测销量、库存等 交易风险、经营风险分析 根据宏观经济指标、各类事件信息做出预测 根据设备/软件状态，预测故障发生 经营风险分析
......
AI发展趋势
•AI in Production
AI从一门科学开始转变成一个系统或产品，一句话，AI需要 产品化，也必将产品化。随着机器学习和深度学习算法的不断成熟， 需要将AI打造成产品和系统，并在各个领域寻找Killer Applications。但是深度学习仍然面临着很大挑战，需要强大的计 算能力（需要大量CPU、 GPU、FPGA/ASIC的混合计算能力，以及分 布式计算能力），需要大量样本和数据，甚至需要大量人工来制作 样本（以传递知识给机器）
关联性
•大数据研究不同于传统的逻辑推理研究，它是对数量巨大的数据 做统计性的搜索、比较、聚类、分类等分析归纳，因此继承了统计 科学的一些特点
•统计学关注数据的关联性或相关性，“关联性”是指两个或两个 以上变量的取值之间存在某种规律性。“相关分析”的目的是找出 数据集里隐藏的相互关系网，一般用支持度、可信度、兴趣度等参 数反映相关性
云计算大数据及人工智能知识
大数据的4V特征
大数据的主要因素和变革
★ 主要因素：思维、数据、技术。 ★ 三项变革：商业变革、管理变革、思维变革。 ★ 滞后变成预见：改变认识世界和改变世界的方式。洞察市场，提高效率。 ★ 已经发生的未来：人类行为的93%是可以预测的，“数据将主宰一切”。
大数据的决策
★ 决策：将基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉 例1： Google仅凭网民访问痕迹，能得出与事实97%相似的结论，2009
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
云计算-IAAS（基础设施即服务）
举例：自己建造房子和租房子 建房子：买土地，设计，买材 料，建造，配套设施，管理。
实例：自己建设IAAS和租用IAAS 建大楼：买土地，设计，买材料 ，建造，配套设施，管理。 建机房：设计，机电设备，双电 力，发电站，买服务器，接互联 网，散热，容灾，技术…
云计算-PAAS（平台即服务）
举例：自己装修和装修公司 自己装修：室内设计，买材 料，装修施工，维护。
实例：自己建设PASS和租用PAAS 基于IAAS：建大楼，建机房，装修… 系统平台怎么办: 自己搭建（操作系统、 应用软件、环境配置、日常维护）
任意应用 Note
Photo
云平台
云计算-SAAS（软件即服务）
举例：自娱自乐和社区生活 自娱自乐：运动健身、休闲 娱乐、与家人联系等设备。
高资源 利用率
低成本 性价比高
灵活性 弹性扩展
云计算的本质
云计算的用户角色分类
★ 公有云：向公众提供计算资源的服务。资源共享、高性价比、弹性扩展。 ★ 私有云：为单个客户而构建。私有云的核心属性是专有资源。 ★ 混合云：融合公有云和私有云优势的云服务混合模式。
云计算服务模式的分类（三层）
相关主题
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AI发展趋势
•AI in everywhere
AI算法虽然是核心，但也只是整个系统的一部分，它本身不 能形成独立的产品，更多地是需要将算法应用到各个应用领域中， 赋能各个行业，以发挥算法的价值。目前各个行业、领域，都在积 极地尝试利用AI来赋能已有的产品或应用，以提高现有产品或服务 的智能化水平
14.3 云计算、大数据与人工智能的关系
• 系统协调者：系统协调者提供人工智能系统必须满足的整体要求，包括政策、 法律、资源和业务需求，以及为确保系统符合这些需求而进行的监控和审计 活动
• 安全、隐私和伦理：安全、隐私和伦理覆盖了人工智能领域的其 他四 个主要角色，对每个角色都有重要的影响。同时，安全、 隐私和伦理处于管理角色的覆盖范围之内，与全部角色和活动都 建立了相关联系
大数据软件栈
大数据软件栈
• 存储引擎层：主要包括分布式文件系统、分布式大表、搜索引擎、分 布式缓存和消息队列、分布式协作服务
• 资源框架层：YARN、Mesos和Kubernetes三者之间存在类似于演变的关 系，YARN和Mesos都借鉴了Google的Borg和Omega；未来基于容器技术 的资源管理框架Kubernetes将有可能取代前两者
AI发展趋势
•AI for everyone
机器学习工具需要更加易用化，更普及，让更多普通人能够 使用。目前的一个重要趋势，是使用深度学习技术，来提升AI工具 的智能化程度，包括自动建模，自动寻找最优参数，特征工程半自 动化等，使整个机器学习过程更加智能化/自动化。现在所有的机 器学习工具厂商都开始往这个方向努力，例如，DataRobot一直在 宣传自动建模（Auto-Modeling）的优势，Google的Li Feifei团队 发布的AutoML，可以让普通人也可以用这个工具来创建计算机视觉 相关的应用
• 管理：管理角色承担系统管理活动，包括软件调配、资源管理等 工作，管理的功能是监视各种资源的运行状况，应对出现的性能 或故障事件，使得各系统组件透明且可观
• 智能产品及行业应用：智能产品及行业应用指人工智能系统的产 品和应用，是对人工智能整体解决方案的封装，将智能信息决策 产品化，进而实现落地应用
预则性分析、风险分析 自动化部分简单的客服应答 自动化校对，减少人工审核
人工智能技术的应用领域
技术类别 语音处理
机器学习和深度学习 机器人
场景描述 机器翻译 语文-文本转换 精准营销 A－CRM客户全生命周期管理 市场/需求预测 反欺诈/实时风险分析 智能投顾 智能运维、故障预测 监管审计
自动驾驶、无人机
大数据生态圈
大数据已经围绕Hadoop和Spark技术形成了一个巨大的生态圈
14.2 初识人工智能
1.人工智能的历史及概念 2.人工智能的特征与参考框架 3.人工智能的发展趋势
14.2.1 人工智能的历史及概念
人工智能发展历史
• 早在1950 年，Alan Turing 在《计算机器与智能》中就阐述了对人工智能的思考
• 1959年，Arthur Samuel首次提出了机器学习，机器学习将传统的制造智能演化为通过学习 能力来获取智能，推动人工智能进入了第一次繁荣期
• 20世纪80年代中期，随着美国、日本立项支持人工智能研究，以及以知识工程为主导的机 器学习方法的发展，具有更强可视化效果的决策树模型和突破早期感知机局限的多层人工 神经网络出现，人工智能又一次进入繁荣期
• 1997年，IBM开发的深蓝（Deep Blue）战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。这是一次具有 里程碑意义的成功，它代表了基于规则的人工智能的胜利
• 2006年，在Hinton 和他的学生的推动下，深度学习开始备受关注，为后来人工智能的发展 产生了重大影响
•2011年，BM Waston在综艺节目《危险边缘》中战胜了最高奖金得主和连胜纪录保持者
云计算原理与实践
Principles and Practice of Cloud Computing
Outline
•14.1 初识大数据 •14.2 初识人工智能 •14.3 云计算、大数据与人工智能的D关ata系
Scie
14.1 初识大数据
1.大数据的发展背景 2.大数据的定义 3.大数据的技术
Hadoop的发展历程
总而言之，大数据技术有如下几点趋势：
•Hadoop、Spark这类分布式处理系统已经成为大数据处理各环节的通用处理方 法，并进一步构成生态圈
•结构化大数据与非结构化大数据处理平台将逐渐融合与统一，用户不必为每 类数据单独构建大数据平台
•MapReduce将逐渐被淘汰，被Spark这类高性能内存计算模式取代，同时 Hadoop的HDFS将继续向前发展，并将成为大数据存储的标准
险）、电信（通话、短信）都在 不断产生着新数据
14.1.2 大数据的定义
大数据的一种4V定义
大数据到底有哪些关键与本质 的特征，我们总结了如下四个 特征：
• 多维度：特征维度多
• 完备性：全面性，全局数据
• 关联性：数据间的关联性
• 不确定性：数据的真实性难 以确定，噪音干扰严重
多维度
•数据的多维度往往代表了一个事物的多种属性，很多时候也代表 了人们看待一个事物的不掘出一些结、吃法、成分、营养价值、价格、问题来源地、 时间等显性维度，而且还蕴藏着很多别人不太注意的隐含信息，例 如，提问或回答者的终端设备、浏览器类型等。虽然这些信息看上 去“杂乱无章”，但实际上正是这些杂乱无章的数据将原来看似无 关的维度联系起来了
14.2.2 人工智能的特征与参考框架
（1）人工智能的特征 •由人类设计，为人类服务，本质为计算，基础为数据 •能感知环境，能产生反应，能与人交互，能与人互补 •有适应特性，有学习能力，有演化迭代，有连接扩展
（2）人工智能参考框架
人工智能参考框架图
人工智能系统主要由基础设施提供者、信息提供者、信息处理者和系统协调 者四 个角色组成。此外，人工智能系统还有其他非常重要的框架构件：安全、 隐私、伦理和管理
完备性
•大数据的完备性，或者说全面性，代表了大数据的另外一个本质 特征，而且在很多问题场景下是非常有效的
•Google的机器翻译系统就是利用了大数据的完备性。它通过数据 学到了不同语言之间长句子成分的对应，然后直接把一种语言翻译 成另一类。它的前提条件就是使用的数据必须是比较全面地覆盖中 文、英文，以及其他的各种语言的所有句子，然后通过机器学习， 获得两种语言之间各种说法的翻译方法，也就是说具备两种语言之 间翻译的完备性。目前，Google是互联网数据的最大拥有者，随着 人类活动与互联网的密不可分，Google所能积累的大数据将会越来 越完备，它的机器翻译系统也就越来越准确
• 2012年，谷歌大脑通过模仿人类大脑在没有人类指导的情况下，利用非监督深度学习方法 从大量视频中成功学习到识别出一只猫
•2014年，微软公司推出了一款实时口译系统，可以模仿说话者的声音并保留其口音
•2016 年，谷歌AlphaGo 机器人在围棋比赛中击败了世界冠军李世石
• 2017 年，苹果公司在原来个人助理Siri的基础上推出了智能私人助理Siri和智能音响 HomePod
应用领域 ...... 呼叫中心客户问题分析 精准广告，交叉销售 提升客户体验，留住高净值客户，获取新客户 预测销量、库存等 交易风险、经营风险分析 根据宏观经济指标、各类事件信息做出预测 根据设备/软件状态，预测故障发生 经营风险分析
......
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
AI发展趋势
•AI in Production
AI从一门科学开始转变成一个系统或产品，一句话，AI需要 产品化，也必将产品化。随着机器学习和深度学习算法的不断成熟， 需要将AI打造成产品和系统，并在各个领域寻找Killer Applications。但是深度学习仍然面临着很大挑战，需要强大的计 算能力（需要大量CPU、 GPU、FPGA/ASIC的混合计算能力，以及分 布式计算能力），需要大量样本和数据，甚至需要大量人工来制作 样本（以传递知识给机器）
•两个数据A和B有相关性，只能反映A和B在取值时相互有影响，并 不是一定存在有A就一定有B，或者反过来有B就一定有A的情况。 严格地讲，统计学无法检验逻辑上的因果关系
不确定性
•大数据的不确定性最根本的原因是我们的这个世界是不确定的， 当然也有技术的不成熟、人为的失误等因素
•总之，大数据往往不准确并充满噪音。即便如此，由于大数据的 体量大、维度多、关联性强等特征，使得大数据相对于传统数据有 着很大的优势，使得我们能够用不确定的眼光看待世界，再用信息 来消除这种不确定性。当然，提高大数据的质量，消除大数据的噪 音是开发和利用大数据的一个永恒话题
云计算、大数据与人工智能
•大数据，事实上从属于云计算，是云 计算的应用。没有云计算，大数据就 是空中楼阁
•大数据也成就了云计算，没有了大数 据的云计算将会变得无的放矢
• 通用计算引擎层：其中MapReduce和Tez技术将逐渐退出舞台，Spark将 成为主流的通用计算引擎，如星环的引擎已经全面采用Spark技术
• 领域级引擎层：SQL批处理、交互式分析、实时数据库、数据挖掘和机 器学习、深度学习、图分析引擎、流处理引擎
• 分析管理工具层：主要包括ETL数据装载工具、Workfolow工作流开发 工具、数据质量管理工具、可视化报表工具、机器学习建模工具、统 计挖掘开发工具和资源管理工具
14.1.1 大数据的发展背景
Data Never Sleeps项目
• 半个世纪以来，随着计算机技术 全面融入社会生活，信息爆炸已
经积累到了一个开始引发变革的 程度。它不仅使世界充斥着比以 往更多的信息，而且其增长速度 也在加快。互联网（社交、搜索、
电商）、移动互联网（微博）、 物联网（传感器，智慧地球）、 车联网、GPS、医学影像、安全 监控、金融（银行、股市、保