从脑科学的角度分析物联网、 云计算、 大数据和互联网的关系

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大数据与物联网

大数据与物联网

大数据与物联网一、引言大数据与物联网是当今信息技术领域的两大热门话题。

大数据指的是海量、高速、多样化的数据资源,而物联网则是通过互联网连接各种物理设备,实现设备之间的智能互联。

本文将深入探讨大数据与物联网的关系以及它们对社会和经济的影响。

二、大数据与物联网的关系1. 大数据为物联网提供了数据支撑大数据的出现为物联网的发展提供了强大的数据支撑。

物联网中的各种传感器、设备以及用户交互产生的数据,都可以通过大数据技术进行采集、存储、处理和分析。

大数据技术能够从海量数据中提取有价值的信息,帮助物联网系统实现智能化和优化。

2. 物联网为大数据提供了数据源头物联网中的各种设备和传感器不断产生着大量的实时数据,这些数据成为了大数据分析的重要源头。

物联网连接了各种智能设备,如智能家居、智能工厂等,通过收集这些设备产生的数据,可以为大数据分析提供更多的维度和深度。

三、大数据与物联网的应用领域1. 智能交通大数据与物联网在智能交通领域有着广泛的应用。

通过在交通设施和车辆上安装传感器,可以实时监测道路交通情况、车辆位置和速度等信息。

这些数据可以被用来优化交通流量、提高交通安全性,并且可以为交通管理者提供决策支持。

2. 智能健康结合大数据和物联网技术,可以实现智能健康监测和管理。

通过穿戴式设备和传感器,可以实时监测人体的生理参数和运动情况。

这些数据可以被用来提供个性化的健康建议、预测疾病风险,并且可以为医疗机构提供更准确的诊断和治疗方案。

3. 智能能源管理大数据和物联网可以帮助实现智能能源管理,提高能源利用效率。

通过在能源设备和建筑中安装传感器,可以实时监测能源的消耗情况和效率。

这些数据可以被用来优化能源使用、减少能源浪费,并且可以为能源供应商提供更准确的能源需求预测。

四、大数据与物联网的挑战与解决方案1. 数据安全和隐私保护大数据和物联网的快速发展也带来了数据安全和隐私保护的挑战。

大量的数据传输和存储需要保证数据的安全性,防止数据泄露和恶意攻击。

物联网大数据云计算人工智能相互关系

物联网大数据云计算人工智能相互关系

物联网大数据云计算人工智能相互关系物联网、大数据、云计算、人工智能相互关系在当今的科技领域,物联网、大数据、云计算和人工智能无疑是最热门的话题。

它们各自有着独特的特点和应用场景,但又相互关联、相互影响,共同推动着科技的进步和社会的发展。

首先,让我们来了解一下物联网。

物联网简单来说,就是将各种设备、物品通过网络连接起来,实现智能化的识别、定位、跟踪、监控和管理。

从智能家居中的智能家电、智能安防设备,到工业领域的智能传感器、智能生产线,再到交通领域的智能汽车、智能交通系统,物联网的应用无处不在。

这些设备能够实时收集大量的数据,比如温度、湿度、位置、状态等信息。

而大数据,则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,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。

物联网所产生的海量数据,正是大数据的重要来源之一。

通过对这些数据的分析和挖掘,可以发现隐藏在其中的规律、趋势和价值,为企业决策、社会治理等提供有力的支持。

云计算在这个过程中扮演着重要的角色。

云计算提供了强大的计算能力和存储资源,使得处理和分析物联网产生的海量数据成为可能。

想象一下,如果每个物联网设备都需要自己配备强大的计算和存储能力,那将是多么昂贵和不现实。

而云计算的出现,让这些设备可以将数据上传到云端,由云端的服务器进行处理和分析,大大降低了成本,提高了效率。

同时,云计算还提供了弹性的服务,能够根据实际需求动态调整计算和存储资源,满足不同规模和复杂度的任务。

人工智能则是对人的意识、思维的信息过程的模拟。

它能够从大数据中学习和提取知识,进而实现智能的决策、预测和控制。

例如,通过对物联网收集的大量交通数据进行分析,人工智能可以预测交通拥堵情况,优化交通信号灯的控制,提高交通效率;在医疗领域,人工智能可以分析患者的病历数据,辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。

可以说,物联网是数据的生产者,大数据是数据的载体和资产,云计算是数据处理的基础设施,而人工智能则是数据的价值挖掘者。

物联网大数据云计算人工智能相互关系

物联网大数据云计算人工智能相互关系
一日三餐吃货论
在家里自己做饭属于自建 私有云
01
请厨师到家里上门做饭 则属于典型的混合云, 在资产安全的情况下有 限使用公有云
虚拟化
用户并不需要关注具体的硬件实体, 只需要选择一家云服务提供商,注册 一个账号,登陆到它们的云控制台, 去购买和配置你需要的服务(比如 云服务器,云存储,CDN等等), 再为你的应用做一些简单的配置之后 你就可以让你的应用对外服务了。
物联网大数据云计算人工智能
传统的应用变得越来越复杂:需要支持更多的用户,需要更强的计 算能力,需要更加稳定安全等等,而为了支撑这些不断增长的需求, 企业不得不去购买各类硬件设备(服务器,存储,带宽等等)和软 件(数据库,中间件等等),另外还要组建一个完整的运维团队来 支持这些设备或软件的正常运作,这些维护工作就包括安装、配置、 为什么会需 测试、运行、升级以及保证系统的安全等。支持这些应用的开销变 要“云”? 得非常巨大,而且它们的费用会随着你应用的数量或规模的增加而 不断提高。所以,云计算,应运而生——更大、更快、更强
物联网大数据云计算人工智能
物联网:Internet of Things,为物物相连的互联网,得益于大数据和云计算的 支持,互联网才正在向物联网扩展,并进一步升级至体验更佳的人工智能时 代。在未来,虚拟世界的一切将真正实现物理化! 物联网主要通过各种设备(比如RFID,传感器,二维码等)的接口将现实世 界的物体连接到互联网上,或者使它们互相连接,以实现信息的传递和处理。 人工智能而言,物联网(IoT)其实肩负了一个至关重要的任务:数据收集。 物联网可连接大量不同的设备及装置,包括:家用电器和穿戴式设备。嵌入 在各个产品中的传感器(sensor)便会不断地将新数据上传至云端。 这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析,以生成所需要的信息并继续 积累知识。 物联网的终极效果是万物互联,不仅是人机和信息的交互,还有生物功能识 别读取等。

人工智能与大数据的关系

人工智能与大数据的关系

人工智能与大数据的关系人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)和大数据是当今信息技术领域中的两大热门话题,它们之间存在着紧密的关联和相互依赖。

人工智能是指模拟和实现人类智能的技术,而大数据则是指由于数据规模巨大和复杂程度高而难以传统方式处理的数据。

本文将探讨人工智能与大数据之间的关系,并阐述其在各个领域中的应用。

其一,大数据为人工智能提供了强大的支撑。

人工智能技术的发展需要海量的数据作为基础,而大数据技术正是满足了这一需求。

通过收集、存储和分析大量的数据,可以为人工智能算法提供充足的训练材料。

例如,深度学习算法在图像识别领域取得了重大突破,这得益于大数据集中包含的成千上万的图像样本。

因此,可以说大数据为人工智能的发展奠定了坚实的基础。

其二,人工智能的发展推动了大数据技术的进一步改进。

由于人工智能需要处理海量的数据,因此大数据技术需要不断创新和完善,以满足人工智能算法的需求。

例如,传统的数据库管理系统无法高效地处理大规模的数据,而分布式存储和计算技术的出现,使得大数据的处理变得更加高效和可行。

另外,机器学习和数据挖掘等人工智能算法的应用,也推动了大数据分析方法的改进和优化。

其三,人工智能和大数据的结合在各个领域中发挥着重要作用。

在医疗领域,人工智能可以通过分析大量的病历和医学文献,辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择。

在金融领域,大数据和人工智能的结合可以帮助机构更准确地进行风险评估和交易预测。

在交通领域,人工智能可以通过分析大数据实现智能交通调度和拥堵预测,提高交通效率和安全性。

在工业领域,人工智能可以通过大数据分析,实现设备的预测性维护和智能制造。

因此,人工智能和大数据的结合将为各行各业带来巨大的改变和发展机遇。

综上所述,人工智能与大数据密不可分,它们之间的关系相辅相成。

大数据为人工智能的发展提供了重要支撑,同时也促使大数据技术的进一步创新。

它们的结合赋予各个领域更大的创新能力和发展潜力。

大数据与物联网

大数据与物联网

大数据与物联网一、引言大数据和物联网是当今社会中两个重要的技术趋势。

大数据是指规模庞大、结构多样、来源广泛的数据集合,通过分析这些数据可以获得有价值的信息和洞察。

物联网是指通过互联网连接和交互的各种物理设备和对象,使它们能够收集和交换数据。

本文将详细介绍大数据与物联网的概念、关系以及在各个领域中的应用。

二、大数据与物联网的关系大数据和物联网有着密切的关系。

物联网的发展使得大量的传感器、设备和物品能够收集和传输数据,这些数据形成了大数据的基础。

同时,大数据分析可以帮助物联网系统更好地理解和利用收集到的数据,从而提高系统的效率和性能。

大数据和物联网的结合为各个行业带来了巨大的机遇和挑战。

三、大数据与物联网的应用1. 健康医疗领域大数据和物联网在健康医疗领域的应用十分广泛。

通过穿戴式设备、传感器等物联网技术,可以实时监测人体健康状况,收集大量的生理数据。

结合大数据分析,可以对个体的健康状况进行精准预测和诊断,提供个性化的医疗服务。

此外,大数据还可以用于疾病的早期预警和流行病的监测,提高公共卫生水平。

2. 城市管理领域大数据和物联网可以应用于城市管理的各个方面。

通过物联网技术,可以实时监测城市的交通流量、环境污染等数据,并将其与大数据分析相结合,实现智能交通管理、环境保护等目标。

同时,大数据还可以帮助城市规划和决策,提高城市的运行效率和生活质量。

3. 工业生产领域大数据和物联网在工业生产领域的应用被称为工业4.0。

通过物联网技术,可以实现设备的远程监控和自动化控制,提高生产效率和质量。

大数据分析可以对生产过程进行优化和预测,降低成本和资源消耗。

此外,大数据还可以用于产品质量追溯和供应链管理,提高产品的可追溯性和安全性。

4. 农业领域大数据和物联网在农业领域的应用被称为农业物联网。

通过物联网技术,可以实时监测土壤湿度、气象条件等数据,帮助农民进行精准灌溉和农业生产管理。

大数据分析可以对农作物生长情况进行预测和优化,提高农业生产的效益和可持续性。

2020年广西专业技术人员公需科目《当代科学技术前沿知识》96分答案题库(四)

2020年广西专业技术人员公需科目《当代科学技术前沿知识》96分答案题库(四)

2020年广西专业技术人员公需科目《当代科学技术前沿知识》98分答案题库(四)(关注我,可查看更多题库)一. 单项选择题(共20题,共40分)1.以下哪点不是我国水资源分布情况的特点:()。

[2分]A人均占有量高B南方水多C北方水少D西部水少2.从危害人体健康的角度来看,()是形成严重危害人体健康的光化学烟雾的罪魁祸首。

[2分]A二氧化碳B二氧化氮C水蒸气D氧气3.第三代半导体材料在光电子器件、电力电子器件、固态光源、半导体激光器等领域有着广泛的应用,下列不属于第三代半导体材料的有()。

[2分]A碳化硅B氮化镓C金刚石D形状记忆合金4.我国首次应用于北极科考的水下滑翔机是()。

[2分]A“蛟龙”号B“深海勇士”号C“海翼”号D“鹦鹉螺”号5.驯化是把野生植物变成栽培作物的过程,经过驯化,栽培作物在丧失野生植物的不良特性的同事还具备了一系列优势。

以下哪个特点不是野生植物经过驯化之后具备的优点:()。

[2分]A种子易萌发B籽粒或果实大C人工种植条件下单位面积产量显著提高D肥料需求少6.从区域总体情况来看,一些国家已经成为了全球大气污染控制产业的引领者。

下列国家中哪个不是污染控制产业的引领国:()。

[2分]A中国B美国C欧盟D日本7.下列属于我国自主研发的水下滑翔机的是()。

[2分]A“海翼”号B喷射滑翔者C海上滑翔者D海上探索者8.在全球可持续发展进程中,()始终处于引领地位。

[2分] A美国B俄罗斯C中国D联合国9.下列不属于脑科学研究的核心问题的是()。

[2分]A知觉B语言C实践D思维10.()是世界水电装机第一大国。

[2分]A美国B日本C德国D中国11.目前全球最大的能源消费国是()。

[2分]A美国B中国C德国D日本12.基因编辑技术相关研究始于20世纪()末期。

[2分]A60年代B70年代C80年代D90年代13.天然气水合物由天然气体与水构成。

自然界中能够形成水合物的天然气体有多种,但迄今为止世界各大海域已发现的天然气水合物中哪种气体占据绝对优势:()。

云计算与互联网的关系

云计算与互联网的关系

云计算与互联网的关系云计算是一个比较新的概念,它是指通过互联网来提供数据存储、计算能力和应用程序等各种服务的一种计算模式。

互联网的发展推动了云计算的兴起,而云计算也为互联网的发展提供了动力。

它们两者之间的关系十分密切,互为依存、相辅相成。

互联网的发展互联网在上世纪六七十年代开始发展,它是一种通过电子设备将世界各地的计算机、网络设备、终端设备等无数个终端联通起来的通信技术。

在互联网诞生之初,它的主要应用是在学术、军事和政府领域内,而从二十世纪九十年代开始,随着商业互联网的兴起,互联网逐渐普及至个人和家庭领域,成为了人们学习、工作、娱乐等日常生活的必需品。

随着互联网的发展,越来越多的数据、信息需要进行处理、存储、分享等操作,传统的个人计算机已经无法承担这些任务。

这时,云计算概念应运而生。

云计算的兴起云计算最早出现在21世纪初,它是一种针对于计算能力、存储空间和软件应用等方面的一种计算模式。

云计算主要是基于Internet,通过对消费者提供有用的数据存储、计算能力、开放的应用平台和各种计算资源为基础的一种服务模式。

云计算的兴起让企业、政府和个人等用户能够更加方便和高效地享受数据存储和处理的各种服务,它搭建了连接起客户、供应商和各种计算资源的平台,使得玩家可以高效地共享各种数据和信息。

同时,它还可以节省IT设备、人力资源等成本,提高企业和组织的运营效率和稳定性。

正因为云计算给企业、组织和个人带来诸多好处,它被广泛应用在各个领域之中。

互联网与云计算的关系互联网和云计算作为现代信息化技术的两个重要组成部分,是相互依存、相互促进的关系。

互联网是连接世界各地的物理基础设施,而云计算则是该基础设施上的应用程序和计算资源。

互联网提供了连接的“道路”,而云计算则是在“道路”上提供服务的目的地,它们各自的发展和迅速成熟的技术特性使得二者之间的联系越加紧密。

云计算的发展离不开互联网的支持,它需要互联网提供高速、稳定的网络,并能够支持各种计算、存储、传输等服务。

大数据与云计算和物联网的相互关系

大数据与云计算和物联网的相互关系

大数据与云计算和物联网的相互关系云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势,三者既有区别又有联系。

云计算最初主要包含了两类含义:一类是以谷歌的GFS和MapReduce为代表的大规模分布式并行计算技术;另一类是以亚马逊的虚拟机和对象存储为代表的“按需租用”的商业模式。

但是,随着大数据概念的提出,云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术,而人们提到云计算时,更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模式(如IaaS、PaaS、SaaS)。

从云计算和大数据概念的诞生到现在,二者之间的关系非常微妙,既密不可分,又千差万别。

因此,我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。

此外,物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。

下面总结一下三者的联系与区别。

第一,大数据、云计算和物联网的区别。

大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析,从海量数据中发现价值,服务于生产和生活;云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源并通过网络以服务的方式,廉价地提供给用户;物联网的发展目标是实现物物相连,应用创新是物联网发展的核心。

第二,大数据、云计算和物联网的联系。

从整体上看,大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。

大数据根植于云计算,大数据分析的很多技术都来自于云计算,云计算的分布式数据存储和管理系统(包括分布式文件系统和分布式数据库系统)提供了海量数据的存储和管理能力,分布式并行处理框架MapReduce提供了海量数据分析能力,没有这些云计算技术作为支撑,大数据分析就无从谈起。

反之,大数据为云计算提供了“用武之地”,没有大数据这个“练兵场”,云计算技术再先进,也不能发挥它的应用价值。

物联网的传感器源源不断产生的大量数据,构成了大数据的重要数据来源,没有物联网的飞速发展,就不会带来数据产生方式的变革,即由人工产生阶段转向自动产生阶段,大数据时代也不会这么快就到来。

大数据和云计算和物联网的关系

大数据和云计算和物联网的关系

大数据和云计算和物联网的关系
大数据、云计算和物联网是当今科技领域中最重要的技术概念之一,
它们之间有着密不可分的关系。

首先,大数据为云计算和物联网提供了核心支持。

大数据是指无论是
结构化、非结构化还是半结构化的海量数据,通过专业的处理与分析可以
挖掘出其中的价值。

然而,传统的数据处理方法已经无法满足当前海量数
据的需求,因此出现了云计算。

云计算利用虚拟化技术,以数据中心为基础,通过分布式计算资源的共享和调度,实现了对大规模数据的处理和存储。

云计算的出现使得大数据处理变得更加高效和便捷,也带来了更强大
的计算能力和存储能力。

最后,大数据、云计算和物联网相互协作,共同推动着新技术的发展。

大数据的收集、存储和处理需要强大的计算和存储能力,云计算提供了这
样的基础设施。

而云计算又依托于物联网的数据传输和设备连接能力,从
而实现了数据的快速处理和分析。

通过云计算的支持,大数据的结果可以
通过物联网传输回各种设备和终端,实现智能化的应用和服务。

同时,通
过集成大数据、云计算和物联网的技术,还能够实现更高级的应用,如智
慧城市、智能交通等。

总体来说,大数据、云计算和物联网三者相辅相成,互相依存。

大数
据提供了云计算和物联网的数据基础,云计算提供了大数据处理和存储的
基础设施,物联网为大数据和云计算提供了数据源和计算资源的扩展。


们共同推动了新技术的发展,为我们提供了更高效、智能的应用和服务。

从脑科学看物联网、云计算、大数据关系

从脑科学看物联网、云计算、大数据关系

从脑科学看物联网、云计算、大数据关系1 脑科学与互联网本世纪初,随着互联网的发展,不断有新的应用和概念诞生,其中物联网,云计算和大数据得到了研究者的重点关注,并引起广泛的研究热潮。

研究者已经从不同方面对物联网,云计算,大数据进行了深入研究并取得诸多成果。

但还存在一些问题等待解决,例如,物联网,云计算,大数据与互联网是怎样的关系,它们之间又是如何区分和关联的。

本世纪初开始的互联网与脑科学的交叉对比研究,为分析物联网,云计算,大数据与互联网的关系奠定了基础。

如果我们观察近20年来互联网出现的新应用和新功能,可以直观的发现互联网与大脑结构具有越来越多的相似性。

这些现象包括:打印机,复印机的远程操控,医生通过远程网络进行手术;中国水利部门在土壤,河流,空气中安放传感器,及时将气温,湿度,风速等数据通过互联网传输到信息处理中心,形成报告供防汛抗旱决策使用; Google推出了“街景“服务,在城市中安装安装多镜头摄像机,互联网用户可以实时观看丹佛、拉斯维加斯、迈阿密、纽约和旧金山等城市的风貌等。

这些新互联网现象分别具备了运动神经系统,躯体感觉神经系统,视觉神经系统的萌芽,基于以上互联网新现象,2008年9月我们发表论文“互联网进化规律的发现与分析”,从神经学的角度分析互联网的成熟结构,将其抽象为一个与人类大脑高度相似的组织结构-互联网虚拟大脑。

寻找并定位互联网的虚拟听觉,视觉,感觉,运动神经系统,虚拟中枢神经系统等。

绘制出互联网的类大脑结构图(图1)。

此后科学领域的进展也不断印证互联网与神经学具有交叉对比的可能性,2010年6月10日美国南加州大学神经系统科学家拉里·斯旺森和理查德·汤普森在美国《国家科学院院刊》(PNAS)发表论文“Hypothesis-driven structural connectivity analysis supports network over hierarchical model of brain architecture“ 指出老鼠大脑一小块区域中的神经系统类似互联网结构。

人工智能与大数据

人工智能与大数据

人工智能与大数据近年来,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)和大数据成为了科技领域的热门话题。

人工智能通过模拟人类的智能活动,使计算机系统具备感知、学习、推理和决策等能力。

而大数据则是指人们在日常生活和工作中产生的庞大数据集合。

本文将探讨人工智能与大数据互相影响的关系,以及它们在各个领域的应用。

一、人工智能与大数据的相互关系1.1 人工智能对大数据的影响人工智能在处理大数据方面具有明显优势。

通过机器学习和深度学习等技术,人工智能可以从大数据中提取有用的信息和知识,帮助人们更好地理解数据的含义和趋势。

同时,人工智能还能够自动化地分析和处理大数据,提高数据处理的效率和准确性。

1.2 大数据对人工智能的促进大数据为人工智能提供了充足的数据基础。

通过获取和分析大数据,人工智能可以从中学习并提高自身的智能水平。

大数据中的丰富信息和模式可以帮助人工智能系统进行更准确的预测和决策,提升其性能和表现。

二、人工智能与大数据在各个领域的应用2.1 医疗健康领域人工智能结合大数据在医疗健康领域具有广泛的应用前景。

通过分析大量病历、医疗数据和生物信息,人工智能可以帮助医生提高医疗诊断和治疗的准确性。

同时,结合医疗健康领域的大数据,人工智能还可以进行疾病预测和风险评估,帮助人们实现个性化的健康管理。

2.2 金融领域在金融领域,人工智能和大数据的结合可以实现更精确的风险评估和投资决策。

通过分析市场数据、用户交易记录和经济指标等大数据,人工智能可以快速识别市场趋势和风险因素,为投资者提供更准确的建议和预测。

同时,人工智能还可以辅助银行和金融机构进行反欺诈监测和客户管理等工作。

2.3 城市管理领域人工智能和大数据在城市管理领域的应用可以提高城市的智能化水平和运行效率。

通过收集和分析城市中的各类数据,人工智能可以实现交通优化、智能照明和环境监测等功能,提升城市的可持续发展和居民的生活质量。

2.4 教育领域人工智能和大数据在教育领域的融合应用可以改变传统的教学模式和评估方式。

详解云计算、物联网和大数据

详解云计算、物联网和大数据

详解云计算、物联网和大数据云计算、物联网和大数据是当今信息技术领域中备受关注的三大热门话题。

它们的出现和发展,不仅极大地推动了科技进步和社会发展,也给人们的生活和工作带来了革命性的改变。

本文将对云计算、物联网和大数据的概念及其应用进行详解,并探讨它们之间的关系和相互作用。

一. 云计算云计算,顾名思义,是将计算资源像云一样提供给用户,使其能够随时随地通过网络访问和使用计算资源。

与传统的本地计算相比,云计算具有很多优势。

首先,云计算可以实现资源的共享和高效利用,大大减少了硬件设备和维护成本。

其次,云计算提供了强大的计算和存储能力,用户可以根据需求随时调整所用资源的规模,节省了大量时间和精力。

最后,云计算极大地提升了数据的安全性和灵活性,用户可以随时备份和恢复数据,保障了数据的可靠性。

二. 物联网物联网,又称为物联网,是通过互联网将各种物理设备、传感器和其他对象连接起来,实现设备之间的信息传输和交互。

在物联网中,各种设备和传感器都可以通过互联网收集和共享数据,从而实现智能化和自动化的操作。

物联网的应用范围广泛,包括智能家居、智能城市、工业自动化等。

通过物联网,我们可以实现对设备的远程控制,提高生产效率和生活质量。

三. 大数据大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合,这些数据一般无法用传统的数据处理工具进行处理和分析。

大数据的特点主要有三个方面:数据量大、速度快和类型多样。

大数据的应用范围非常广泛,涉及金融、医疗、交通、能源等各个领域。

通过对大数据的分析和挖掘,我们可以从中发现潜在的商业机会、社会趋势和规律,为决策者提供科学依据。

四. 云计算、物联网和大数据的关系云计算、物联网和大数据之间存在着密切的联系和相互依赖。

首先,云计算为物联网和大数据的发展提供了强大的支撑和基础。

云计算提供了高效的计算和存储能力,满足了物联网海量数据的处理和存储需求。

其次,物联网为大数据的采集和传输提供了技术支持和条件。

物联网中各种设备和传感器能够实时收集和传输大量的数据,为大数据分析提供了源源不断的数据流。

人工智能、大数据、物联网、云计算到底是什么关系?

人工智能、大数据、物联网、云计算到底是什么关系?

1956年8月,在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中,几位科学家正聚在一起开了个Party,他们分别是约翰·麦卡锡(John McCarthy)、马文·明斯基(Marvin Minsky,人工智能与认知学专家)、克劳德·香农(Claude Shannon,信息论的创始人)、艾伦·纽厄尔(Allen Newell,计算机科学家)、赫伯特·西蒙(Herbert Simon,诺贝尔经济学奖得主)。

在这个潮趴上,他们讨论了一个完全不食人间烟火的主题:用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。

这个被称为“达特茅斯会议(Dartmouth Conference)”的聚会被公认为是人工智能的起源。

人工智能(Artificial Intelligence)简称AI,它是研究、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。

人工智能是计算机科学的一个分枝,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

它是对人的意识、思维的信息过程的模拟,人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

如今人工智能商业化正在快速推进中,比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。

此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用!对于未来而言,人工智能会在人类生活的方方面面,发挥越来越多的作用,也会刷更多的存在感,慢慢的更会懂我们很多!不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现,比如刷脸支付已经在来的路上了!人工智能、大数据、物联网以及云计算,彼此之间皆存在着千丝万缕的“亲缘”关系!先以人工智能为例,抛弃其他任何,也便不会有今天大红大紫的人工智能!大数据是人工智能的基石,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。

云计算、大数据、物联网、人工智能之间的关系

云计算、大数据、物联网、人工智能之间的关系

云计算、大数据、物联网、人工智能之间的关系物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络,简言之物联网就是“物物相连的互联网”。

下面跟随云里物里科技一起来看下他们之间的关系。

后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合,实现物体与物体之间:环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。

广义上说,当下涉及的信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。

物联网的关键技术1.传感器技术:这也是计算机应用中的关键技术。

大家都知道,到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。

自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。

2.RFID标签:也是一种传感器技术,RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术,RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。

3.嵌入式系统技术:是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。

经过几十年的演变,以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。

嵌入式系统正在改变着人们的生活,推动着工业生产以及国防工业的发展。

如果把物联网用人体做一个简单比喻,传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官,网络就是神经系统用来传递信息,嵌入式系统则是人的大脑,在接收到信息后要进行分类处理。

这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。

现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。

云计算云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务商进行很少的交互。

云计算和互联网的关系

云计算和互联网的关系

云计算和互联网的关系云计算是指通过网络进行数据存储、管理和处理的一种计算模式,它与互联网有着密不可分的关系。

在云计算的模式下,各种计算资源和服务可以通过互联网进行访问和共享,从而为用户提供更加灵活、高效和可扩展的计算能力。

本文将探讨云计算和互联网的关系以及云计算对互联网的影响。

一、云计算与互联网的发展历程互联网的发展已经改变了人们的生活和工作方式,而云计算则是互联网的一种重要扩展。

互联网的早期,主要是基于客户端/服务器模式,用户需要自己购买硬件和软件进行数据存储和处理。

这种模式限制了计算能力的扩展,并且成本较高。

随着云计算的出现,用户无需购买昂贵的硬件,而是通过互联网获取所需的计算资源和服务,实现了资源的共享和灵活的计算能力。

二、云计算对互联网的影响1. 提供了更高效的计算能力云计算提供了弹性的计算能力,可以根据用户的需求进行快速扩容和缩减。

这使得互联网应用能够更好地应对高峰期的流量压力,提高了用户体验和服务的可用性。

同时,云计算的大规模集中管理也提高了计算资源的利用率,降低了成本。

2. 促进了创新和发展云计算为创新提供了基础设施和平台。

通过云计算,企业和个人可以快速部署新的应用和服务,降低了开发和运维成本,推动了创新和发展。

云计算还提供了大数据分析和人工智能等前沿技术的支持,拓展了互联网的应用领域。

3. 加强了数据安全与隐私保护随着互联网应用的普及,数据泄露和隐私泄露的风险也随之增加。

云计算的出现为数据的安全和隐私提供了更好的保障。

云服务商采取了一系列安全措施,如数据加密和身份验证,以保护用户的数据不被非法获取和滥用。

4. 多样化的应用和服务云计算为互联网提供了更多元化的应用和服务。

通过云计算,用户可以使用软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)和基础设施即服务(IaaS)等不同的服务模式,灵活选择所需的功能和资源,并根据业务需求进行调整和定制。

5. 推动了互联网行业的变革云计算的出现对整个互联网行业产生了深远的影响。

互联网和大数据的关系

互联网和大数据的关系

互联网和大数据的关系在当代社会中,互联网和大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。

互联网的快速发展和普及,以及数据的快速增长和应用,为我们的日常生活、经济、医疗、教育等方方面面带来了巨大的影响。

本文将探讨互联网和大数据之间的紧密关系,并分析这种关系对社会发展的影响。

1. 互联网与大数据的概念和特点互联网是指多个计算机网络互相连接形成的、覆盖全球的网络系统。

它不仅仅是一个信息存储和传递的平台,还是一个全球化的沟通和合作工具。

互联网的特点包括全球覆盖、信息共享、即时传输、互动性强等。

大数据是指由于互联网技术的快速发展,我们每天都会产生海量的数据,这些数据量大、种类多样、速度快且具有高价值。

大数据的特点包括容量大、速度快、多样性、价值高等。

2. 互联网和大数据的关系密不可分。

首先,互联网的快速发展提供了大量的数据来源。

人们在日常生活中使用互联网进行各种活动,比如网购、社交媒体、浏览网页等,这些活动产生了大量的数据。

这些数据通过互联网平台,如搜索引擎、社交媒体等被记录、存储和传输,形成了庞大的大数据资源。

其次,大数据为互联网提供了更好的应用和服务。

大数据可以通过分析、挖掘和利用,为互联网用户提供个性化和智能化的服务。

比如,根据用户的搜索记录和兴趣偏好进行个性化推荐;利用大数据分析用户的消费习惯,提供精准的广告服务等。

大数据的应用使得互联网变得更加智能和高效。

再者,互联网和大数据的结合促进了信息的共享和协作。

通过互联网和大数据技术,不同地区、不同行业的人们可以方便地共享和交流信息。

这种信息的共享不仅促进了各行各业的创新和发展,还促进了社会的进步和共同繁荣。

最后,互联网和大数据的发展也给数据安全和隐私保护带来了新的挑战。

互联网的普及和大数据的应用使得个人和机构的信息容易受到侵害和滥用。

因此,社会各界需要加强对数据的安全管理和隐私保护,建立相应的法律法规和技术手段,保护个人和机构的数据安全和隐私权益。

3. 互联网和大数据对社会发展的影响互联网和大数据的快速发展对社会发展产生了深远的影响。

互联网与大数据

互联网与大数据

互联网与大数据互联网与大数据是当今社会中的两个重要概念,它们的结合对于各行各业都具有重要意义。

本文将从互联网和大数据的定义、互联网与大数据的关系、互联网与大数据的应用领域以及互联网与大数据的未来发展进行详细阐述。

一、互联网和大数据的定义互联网是指通过计算机网络将全球各地的计算机连接在一起,实现信息的传输和共享。

它是一个开放的网络平台,可以实现人与人、人与机器之间的交流和互动。

大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合,无法通过传统的数据处理工具进行管理和分析。

大数据具有三个特点:数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。

二、互联网与大数据的关系互联网和大数据是相辅相成的关系。

互联网的发展为大数据的产生提供了基础,而大数据的分析和应用也推动了互联网的进一步发展。

首先,互联网的普及和发展使得数据的产生和获取更加便捷。

通过互联网,人们可以随时随地获取各种类型的信息,产生了大量的数据。

其次,大数据的分析和应用为互联网提供了更多的可能性。

通过对大数据的分析,可以挖掘出有价值的信息和规律,为互联网的发展提供了指导和支持。

三、互联网与大数据的应用领域互联网与大数据的结合在各个领域都有广泛的应用,以下是几个典型的应用领域:1. 电商行业:互联网和大数据的结合使得电商行业得以迅速发展。

通过对用户的行为数据进行分析,电商企业可以了解用户的购买偏好,提供个性化的推荐服务,提高销售效率和用户满意度。

2. 金融行业:互联网和大数据的结合为金融行业带来了巨大的变革。

通过对用户的消费、投资等数据进行分析,金融机构可以评估风险、制定个性化的理财方案,提高金融服务的效率和质量。

3. 医疗行业:互联网和大数据的结合为医疗行业提供了更多的可能性。

通过对患者的健康数据进行分析,医疗机构可以实现个性化的诊疗方案,提高诊断的准确性和治疗的效果。

4. 城市管理:互联网和大数据的结合为城市管理提供了更多的手段。

通过对城市中各种传感器和设备产生的数据进行分析,可以实现智能交通、智能环保等领域的创新,提高城市的管理效率和居民的生活质量。

物联网、大数据、人工智能之间的关系,通俗的理解

物联网、大数据、人工智能之间的关系,通俗的理解

物联网、大数据、人工智能之间的关系,通俗的理解1、物联网——基础中的基础物联网,万物互联的结果,就是人和物、物和物之间产生通信和交互。

想象下,相当于一个物品也有了一部手机(芯片),可以给出频率、方位、轨迹、习惯。

这些通信和交互,跟人类一样,最终都以数据的形式呈现。

而数据就可以被存储、建模、分析。

人的数据被采集,物的数据被采集,人与人、人与物、物与物各自的数据和相互之间的数据,随时间的推移,都被记录采集了下来,OK,这些海量数据,怎么办?当然交给大数据分析和计算了!所以说,物联网是给大数据打基础。

2、大数据——基于物联网的应用,人工智能的基础大数据的数据从何而来,就是物联网提供的。

以前是人人互联、人机互联,现在是万物互联,其数据更加庞大,因此而带来的大数据结果,将更加丰富和精确。

这里也能看出,大数据就是物联网的最佳应用。

也因·大数据,物联网的价值被更大的发挥。

那么,大数据是做什么用的呢?对头,是为人工智能准备的。

起初,大数据为人类决策(人类的大脑,也就是BI)提供支持,最终大数据将支撑机器人的大脑。

3、人工智能——大数据的最理想应用,反哺物联网OK,人工智能来了,很好奇人工智能的智力从何而来?其实,就是来自于大数据。

小数据可被人类大脑计算使用,但是,当海量超海量数据被分析挖掘应用于人工智能的时候,将呈现出几何增长的速度和精准,且几乎无失误。

一个语音机器人,可以在被使用过程中收集的数据调教,越来越聪明、越来幽默,无外乎数据的量级增长的效能。

超量数据,让机器人能获知包含甚至超出人范畴的行为习惯,运行规律,甚至能分析出人类及万物的下一步进化和发展。

大量的数据,能让机器人的判断能力更加精准,失误几乎消失,阿尔法狗不就是大量数据+计算分析的最佳例证嘛。

在记忆和运算方面,当前机器已经远远摔人类在后,接下来,只要给机器人足够的数据,会发生什么?……,不敢想象!写在最后:人工智能,有无穷的空间和时间可以想象和发挥。

大数据与物联网

大数据与物联网

大数据与物联网引言概述随着科技的不断发展,大数据和物联网已经成为当今信息技术领域的两大热门话题。

大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合,而物联网则是指通过互联网连接各种物体,实现信息的传递和交互。

两者的结合将会给人类带来前所未有的便利和机遇。

一、大数据与物联网的关系1.1 大数据与物联网的定义大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合,其特点是数据量大、数据种类多、数据处理速度快。

物联网是通过互联网连接各种物体,实现信息的传递和交互。

大数据和物联网的结合,可以实现对物体的实时监测和数据分析。

1.2 大数据与物联网的作用大数据和物联网的结合,可以实现对物体的实时监测和数据分析,为企业和个人提供更加精准的信息和服务。

通过大数据分析,可以挖掘出隐藏在数据中的有价值信息,为企业的决策提供支持。

物联网则可以实现设备之间的智能互联,提高生产效率和生活品质。

1.3 大数据与物联网的发展趋势随着技术的不断发展,大数据和物联网的应用范围将会越来越广泛。

未来,大数据和物联网将会与人工智能、云计算等技术结合,为各行各业带来更多的创新和机遇。

二、大数据与物联网在工业领域的应用2.1 智能制造大数据和物联网的结合,可以实现对生产线的实时监测和控制,提高生产效率和产品质量。

通过大数据分析,可以实现生产过程的优化和智能化。

2.2 物流管理大数据和物联网的结合,可以实现对物流链路的实时监测和优化,提高物流效率和降低成本。

通过大数据分析,可以实现物流过程的智能化和精细化管理。

2.3 能源管理大数据和物联网的结合,可以实现对能源消耗的实时监测和调控,提高能源利用效率和减少能源浪费。

通过大数据分析,可以实现能源消耗的优化和节约。

三、大数据与物联网在城市管理中的应用3.1 智慧交通大数据和物联网的结合,可以实现对交通流量的实时监测和调控,提高交通运输效率和减少交通拥堵。

通过大数据分析,可以实现交通流量的智能化管理。

3.2 环境监测大数据和物联网的结合,可以实现对环境污染的实时监测和预警,保护城市环境和提高居民生活质量。

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从脑科学的角度分析物联网、云计算、大数据和互联网的关系作者刘锋1 脑科学与互联网本世纪初,随着互联网的发展,不断有新的应用和概念诞生,其中物联网,云计算和大数据得到了研究者的重点关注,并引起广泛的研究热潮。

研究者已经从不同方面对物联网,云计算,大数据进行了深入研究并取得诸多成果。

但还存在一些问题等待解决,例如,物联网,云计算,大数据与互联网是怎样的关系,它们之间又是如何区分和关联的。

本世纪初开始的互联网与脑科学的交叉对比研究,为分析物联网,云计算,大数据与互联网的关系奠定了基础。

如果我们观察近20年来互联网出现的新应用和新功能,可以直观的发现互联网与大脑结构具有越来越多的相似性。

这些现象包括:打印机,复印机的远程操控,医生通过远程网络进行手术;中国水利部门在土壤,河流,空气中安放传感器,及时将气温,湿度,风速等数据通过互联网传输到信息处理中心,形成报告供防汛抗旱决策使用; Google推出了“街景“服务,在城市中安装安装多镜头摄像机,互联网用户可以实时观看丹佛、拉斯维加斯、迈阿密、纽约和旧金山等城市的风貌等。

这些新互联网现象分别具备了运动神经系统,躯体感觉神经系统,视觉神经系统的萌芽,基于以上互联网新现象,2008年9月我们发表论文“互联网进化规律的发现与分析”,从神经学的角度分析互联网的成熟结构,将其抽象为一个与人类大脑高度相似的组织结构-互联网虚拟大脑。

寻找并定位互联网的虚拟听觉,视觉,感觉,运动神经系统,虚拟中枢神经系统等。

绘制出互联网的类大脑结构图(图1)。

图1 互联网虚拟大脑结构图此后科学领域的进展也不断印证互联网与神经学具有交叉对比的可能性,2010年 6月10日美国南加州大学神经系统科学家拉里·斯旺森和理查德·汤普森在美国《国家科学院院刊》(PNAS)发表论文“Hypothesis-driven structural connectivity analysis supports network over hierarchical model of brain architecture“指出老鼠大脑一小块区域中的神经系统类似互联网结构。

拉里·斯旺森的研究表明大脑中互联网式结构的存在可以解释大脑能克服局部损伤的现象,如同互联网任何一个单独部分都可以去掉,但网络其他部分照常工作一样,神经系统也并不是某一部分绝对不可或缺。

这个研究从神经学领域证明互联网与神经学具有相关性。

2012年11月16日,加州大学圣迭戈分校Dmitri Krioukov在《Scientific Report》,发表论文“Network Cosmology”,也提出互联网与脑神经网络的发展与构造具有高度的相似性。

研究组利用计算机模拟并结合多种其他计算,证明在复杂网络的动态发展和控制中,描述大尺度时空结构的因果关系网络的曲线图,是一个具有显著聚类特征的幂函数曲线,和许多复杂网络如互联网、社交网、脑神经网络等有高度的相似性[3]。

Dmitri Krioukov的研究对于互联网虚拟大脑的设想给予了有力的数据支持。

互联网虚拟大脑的提出和绘制,一方面可以帮助我们预测互联网的未来发展趋势和成熟结构,用神经学的视角研究互联网的运行机理,另一方面希望能够将物联网,云计算,大数据,移动互联网等应用有机的集合起来,通过互联网的类脑结构研究它们之间的区别和联系。

2.物联网与互联网虚拟大脑的关系2005年11月国际电信联盟(ITU)发布了题为《 ITU Internet reports 2005-the Internet of things 》的报告,正式提出了物联网(Internet of things,IOT)一词,这一报告虽然没有对物联网做出明确的定义,但从功能角度,ITU认为“世界上所有的物体都可以通过因特网主动进行信息交换,实现任何时刻、任何地点、任何物体之间的互联、无所不在的网络和无所不在的计算”;从技术角度,ITU认为“物联网涉及射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术和智能技术等“。

在世界范围内,物联网还没有统一的定义和结构,比较著名的有欧盟第七框架计划( Frameworkprogram7,简称FP7)提出的sensei物联网架构,其目标是通过Intnet将分布在全球的传感器与执行器网络(WS&AN)连接起来,组成一个真正的世界互联网(Real World Internet RWI),并定义开放的服务访问接口与相应的语义规范来提供统一的网络与信息管理服务.此外,由美国麻省理工学院和英国剑桥大学等7个高校组成AUTO ID实验室,日本东京大学UID中心,韩国电子与通信技术研究所(ETRI),美国弗吉尼亚大学,欧洲电信标准组织(ETSI),法国巴黎第六大学都从不同方面对物联网的架构进行了设计和探讨[7]。

总体上看,物联网重点突出了传感器感知的概念,同时它也具备网络线路传输,信息存储和处理,行业应用接口等功能。

而且也往往与互联网共用服务器,网络线路和应用接口,使人与人(Human ti Human ,H2H),人与物(Human to thing,H2T)、物与物( Thing to Thing,T2T)之间的交流变成可能,最终将使人类社会、信息空间和物理世界(人 机 物)融为一体.根据物联网和互联网的区别和关联,我们在互联网虚拟大脑结构图进行了如图2所示的标示,以描述物联网与传统互联网,物联网与互联网虚拟大脑的关系。

图2 物联网与互联网虚拟大脑关系示意图3 云计算与互联网虚拟大脑的关系2007年 10月IBM和 Google宣布在云计算领域的合作后, 云计算迅速成为产业界和学术界研究的热点。

IBM 技术白皮书中关于云计算的定义是:“云计算一词用来描述一个系统平台或者一种类型的应用程序。

一个云计算平台可按需进行动态部署、配置、重新配置以及取消服务。

云计算平台中的服务器既可以是物理的,也可是虚拟的。

“云应用”使用大规模的数据中心以及功能强劲的服务器来运行网络应用程序与网络服务.任何一个用户可以通过合适的互联网接入设备以及一个标准的浏览器就能够访问一个云计算应用程序.”。

云计算的诞生有其历史根源,随着互联网的发展,互联网新兴的应用的数据存储量越来越大,互联网业务增长也越来越快。

因此互联网企业的软硬件维护成本不断增加,成为很多企业的沉重负担。

与此同时,互联网超大型企业如Google,IBM, 亚马逊的软硬件资源有大量空余,得不到充分利用,在这种情况下,互联网从企业各自为战的软硬件建设向集中式的云计算转换也就成为互联网发展的必然。

纵观云计算的概念和实际应用,我们可以看到云计算有两个特点,第一,互联网的基础服务资源如服务器的硬件,软件,数据和应用服务开始于集中和统一。

第二,互联网用户不用再重复消耗大量资源,建立独立的软硬件设施和维护人员队伍。

通过互联网接受云计算提供商的服务,就可以实现自己需要的功能。

我们知道大脑的中枢神经系统(central nervous system)在动物的神经系统集中化的过程中,作为其形态上的中心和在机能上的中枢而被分化出来的部位。

中枢神经系统有控制和调节整个机体活动的功能。

在互联网虚拟大脑的架构中,,互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层,核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务,从定义上看,云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。

在理想状态下,物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互,向云计算提供数据,接受云计算提供的服务。

基于以上分析,我们在图3中标注云计算的位置如下。

图3 云计算与互联网虚拟大脑关系示意图4. 大数据与互联网虚拟大脑的关系Nature 早在2008 年就推出了Big Data 专刊。

Science 在2011 年2 月推出专刊《Dealing with Data》,主要围绕着科学研究中大数据问题展开讨论,说明大数据对于科学研究的重要性。

全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)在2011年6 月份发布了一份关于大数据的详尽报告《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》,对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。

2012年3 月份美国奥巴马政府发布了《大数据研究和发展倡议》 (Big Data Research and Development Initiative) ,投资2 亿以上美元,正式启动“大数据发展计划”。

计划在科学研究、环境、生物医学等领域利用大数据技术进行突破。

大数据目前尚没有统一的定义,比较有代表性的是3V 定义,即认为大数据需满足3 个特点:规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。

除此之外, IDC 认为大数据还应当具有价值性(Value),大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点。

而IBM 认为大数据应该具有真实性(Veracity)随着博客、社交网络、以及云计算、物联网等技术的兴起,互联网上的数据正以前所未有的速度在不断的增长和累积,学术界、工业界甚至于政府机构都已经开始密切关注大数据问题,应该说大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物,互联网用户的互动,企业和政府的信息发布,物联网传感器感应的实时信息每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据,这些数据分散在整个网络体系内,体量极其巨大。

这些数据中蕴含了对经济,科技,教育等等领域非常宝贵的信息,大数据的研究就是通过数据挖掘,知识发现和深度学习等方式将这些数据整理出来,形成有价值的数据产品。

提供给政府,行业企业和互联网个人用户使用和消费。

我们在论文“互联网与神经学的交叉对比研究”中对互联网虚拟大脑的信息层定义时,曾经这样描述““互联网的信息成爆炸式增长,这些信息的形式包括文字,二维图片,文档,视频,声音,三维图像等,分布在互联网的服务器,路由器,交换机,用户终端和互联网虚拟神经系统里。

我们将这些分布在互联网中的信息统称为互联网虚拟大脑的信息层或数据海洋。

”我们在前文阐述过,以云计算为代表的互联网新应用的兴起,表明互联网基础服务无论从硬件,软件还是数据信息都在向集中和统一的方向发展。

也就是说,未来的大数据还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。

可以预见,当大数据的容量进一步增加,存储方式进一步趋向集中。

大数据将逐步形成互联网虚拟大脑的信息层(数据海洋)。

因此,我们在图4中对大数据进行标注如下。

图4 大数据与互联网虚拟大脑关系示意图5. 总结本文在互联网虚拟大脑结构图的基础上,分析了互联网与物联网,云计算和大数据的关系,标识出物联网,云计算,大数据和传统互联网在互联网虚拟大脑结构图的位置。

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