大数据融合及应用.pptx
(2024年)华为介绍ppt课件pptx
线上线下渠道拓展及运营模式
线上渠道拓展
线下渠道拓展
华为积极拓展电商平台和官方网店等 线上销售渠道，为消费者提供便捷的 购物体验和丰富的产品选择。此外， 华为还与电商平台合作推出定制化产 品和专属优惠活动，增强用户粘性和 购买意愿。
华为在全球范围内建立了完善的销售 网络和售后服务体系，包括旗舰店、 专卖店、授权店等多种形式的线下门 店。这些门店不仅提供产品展示和销 售服务，还为消费者提供体验、咨询 、维修等一站式服务。
虚拟现实
5G技术将推动虚拟现实技术 在游戏、教育、培训等领域的
应用。
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人工智能技术在智能终端领域应用
智能手机
人工智能技术将提升智能 手机性能和用户体验，如 语音助手、智能拍照等。
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智能家居
人工智能技术将实现家居 设备互联互通和智能化控 制，提高家居生活便捷性 和舒适度。
1993年，推出中国第一台数 字交换机C&C08
02
01
2000年，开始在海外拓展业
务
03
2010年，首次进入《财富》 世界500强
04
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05
至今已发展成为全球领先的 ICT（信息、通信和技术）解
决方案供应商
4
华为业务范围与市场份额
业务范围涵盖移动通信、网络 设备、智能终端、云计算、大 数据等领域
华为介绍ppt课件 pptx
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目录
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• 华为概述 • 华为产品与解决方案 • 华为技术实力与创新 • 华为市场营销策略分析 • 华为供应链管理优化探讨 • 华为未来发展趋势预测
2
2024版智慧农业大数据解决方案课件pptx
•智慧农业概述•大数据技术基础•智慧农业大数据解决方案设计•智慧农业大数据应用实践目录•智慧农业大数据挑战与对策•总结与展望定义发展趋势国内外智慧农业现状分析国内现状国外现状大数据在智慧农业中应用前景生产环节应用经营环节应用管理环节应用服务环节应用大数据概念及特点大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别以上的数据。
大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据处理要求实时或准实时响应，以满足业务需求。
大数据中蕴含的价值信息往往稀疏，需要通过数据挖掘和分析才能发现。
数据量大数据类型多样处理速度快价值密度低大数据处理流程与关键技术01020304数据采集与预处理数据存储与管理数据处理与分析数据可视化与应用农业环境监测精准农业农业科研农业市场预测大数据在农业领域应用案例解决方案目标与原则01020304数据采集数据传输数据存储030201数据采集、传输和存储方案设计数据处理、分析和挖掘方法选择数据预处理数据分析数据挖掘基于大数据的土壤、气象等条件分析，为农作物提供精准的种植建议。
利用遥感技术、无人机等获取实时数据，对农作物生长状况进行监测和预警。
结合智能灌溉、精准施肥等技术，实现农作物生长的精准管理，提高产量和品质。
利用大数据技术对养殖环境、饲料配方等进行分析，提供个性化的养殖管理方案。
通过实时监测养殖环境的变化，及时调整养殖策略，确保养殖过程的顺利进行。
结合智能饲喂、疾病预警等技术，提高养殖效率，降低养殖成本。
利用大数据技术对农业资源环境进行监测和分析，为农业生产提供科学依据。
结合遥感技术、GIS等技术手段，对农业资源环境进行动态监测和评估。
通过数据挖掘和分析，发现农业资源环境的变化趋势和潜在问题，提出相应的应对措施。
农业资源环境监测应用实践结合物联网、二维码等技术手段，实现农产品信息的快速采集和共享。
通过数据挖掘和分析，发现农产品质量安全隐患和潜在问题，保障消费者的权益和安全。
利用大数据技术对农产品生产、加工、流通等环节进行全程追溯。
浙摄影版(2020) 信息技术六年级上册全册教学课件
新录音.wma
二、计算机中的编码
4.视频编码：视频的数据量大，在编码时，根 据不同的压缩方式，产生不同的视频文件类型 。
小草.AVI
小夜曲.MP4
清晨.RMVB
小结作业
1.右图分别为（
）和
（
）示例。
2.在实际生活中，还有哪些你知 道的“编码”方式？请列举说明 。
谢谢观看！
第1单元 数据与大数据
二进制：0，1 八进制：0，1，2，3，4，5，6，7，逢八进一 十进制：0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，逢十进一 十六进制：0，1，2，3，4，5，6，7，8，9， A , B , C , D , E , F, 逢 F 进 一
二、二进制
〉 世界上有很多事物只存在两种可能性，“真”“假”，“黑”“白”，“开”“关”等都可
购物、社交等软件
免费开放的不明wifi
快递单
一、数据的安全问题
〉 你知道还有哪些地方也是威胁数据安全的因素吗？
淘汰的旧手机 硬盘损坏 人为操作失误 电磁干扰 电源故障 自然灾害
大数据给人们带来方便 的同时，又是如何让我们处 于危险之中的？
二、数据安全防范
〉 你知道有哪些安全防范措施吗？
管好自己的数字足迹
码字符集.基本集）
二、计算机中的编码 GB2312-80
二、计算机中的编码
2.图像编码：根据应用需求，图像有不同的编 码方式，产生不同的图像文件类型
牛.bmp
夜色.jpg
蝴蝶.png
二、计算机中的编码
3.声音编码：根据要求不同，可以生成不同的 声音编码文件类型
朗读亭.wav 小兔子乖乖.mp3
以用“０”，“１”。 〉
特点：只有“０”，“１”两种符号，比如：十进制中的 １０表示１０，二进制中的１０表示２
互联网时代.pptx
03
隐私保护的挑战
然而，远程医疗和健康管理也面临着 隐私保护的挑战。如何保护患者的隐 私信息，防止信息泄露，是需要重视 的问题。
05 互联网时代下的人性挑战
网络成瘾与心理健康
网络成瘾现象
随着互联网的普及，网络成瘾问 题日益凸显。个体过度沉迷于网 络世界，导致日常生活、学习和 工作受到严重影响。网络成瘾可 能表现为过度使用社交媒体、网 络游戏、在线购物等。
消费者行为变革
互联网为消费者提供了丰富的商品选择、 便捷的购物体验和个性化的服务，推动了
消费者行为的转变。
A 全球化市场
电子商务打破了地域限制，使得商 家能够直接面向全球消费者，促进
了国际贸易的发展。
B
C
D
技术创新驱动
随着移动互联网、物联网、人工智能等技 术的不断发展，电子商务将继续创新，为 消费者带来更加丰富的购物体验。
02
个性化学习的可能
在线教育允许学习者根据自己的兴趣、节奏和进度进行学习，实现个性
化学习。同时，通过数据分析，还可以为学习者推荐合适的学习资源和
路径。
03
教育质量的挑战
然而，在线教育也面临着教育质量的挑战。如何保证在线教育的效果，
如何评估学习者的学习成果，都是需要解决的问题。
远程医疗与健康管理
01
物联网的普及
物联网技术将进一步推动设备间的互联互通，使 得各种智能设备能够无缝集成，为人们的生活带 来极大的便利。
区块链技术的应用
区块链技术以其去中心化、透明化和不可篡改的 特点，将在金融、供应链管理、版权保护等领域 发挥重要作用。
互联网时代的机遇与挑战
经济增长的新动力
互联网技术的不断创新将推动产 业升级，创造新的经济增长点。
2024大数据在农业领域的应用pptx
contents•引言•大数据技术在农业领域应用目录•大数据在农业领域典型案例分析•大数据在农业领域面临的挑战与问题•大数据在农业领域未来发展趋势预测01引言背景与意义农业大数据的产生随着农业信息化、智能化的发展，农业领域产生了海量的数据，包括气象、土壤、作物、市场等方面的信息。
大数据技术的成熟近年来，大数据技术在数据采集、存储、处理和分析等方面取得了显著进展，为农业大数据的应用提供了技术支撑。
农业现代化的需求农业现代化需要实现精细化、智能化和可持续化发展，大数据技术的应用有助于提高农业生产效率、降低成本、改善生态环境。
大数据与农业结合现状农业大数据平台的建设农业大数据应用案例农业大数据产业链的形成02大数据技术在农业领域应用农业生产环节应用精准施肥精准种植根据土壤养分含量、作物生长需求等大数据信息，制定个性化施肥方案，减少化肥使用，提高土壤肥力。
精准用药1 2 3农业水资源管理农业土地资源管理农业劳动力资源管理农业资源管理应用农业生态环境监测应用农业气象监测01农业环境监测02农业生物多样性监测0303大数据在农业领域典型案例分析精准种植案例分析土壤与气候数据分析智能农机装备应用农业病虫害监测与预警养殖管理案例分析养殖环境监测与调控通过收集养殖环境数据，利用大数据分析技术，实现对养殖环境的精准监测和调控，提高养殖效益。
饲料配方优化结合大数据和营养学知识，为养殖户提供科学的饲料配方建议，降低饲料成本，提高养殖效益。
疫病防控与预警利用大数据技术对动物疫病进行监测和预警，及时发现和控制疫情，保障养殖业健康发展。
农产品流通案例分析农产品价格监测与预测农产品质量安全追溯农产品产销对接04大数据在农业领域面临的挑战与问题数据来源多样性数据质量参差不齐数据共享与流通不畅缺乏专业分析人才分析方法和技术不足应用场景不明确农业信息化水平提升问题农业信息化基础设施薄弱01农民信息化素养不高02农业信息化服务体系不完善0305大数据在农业领域未来发展趋势预测智能化决策支持系统发展物联网技术在农业生产中应用拓展物联网技术将在农业生产中得到广泛应用，该技术能够通过传感器、RFID 等设备对农业生产环境中的温度、湿度、光照、土壤养分等参数进行实时监测和数据采集。
人工智能行业展示经典.pptx
行业应用分发和运营平台，机器人运营平台；智能广告、智能诊断、自动写作、 身份识别、智能投资顾问、智能助理、机器人等场景应用和解决方案。
精心整理
13
2017 年，Gartner 提出三大技术趋势，其中之一是无处不在的人工智能。 Gartner认为，未来 10 年，人工智能将成为最具破坏性级别的技术，主要是 因为卓越的计算能力、漫无边际的数据集、深度神经网络领域的超乎寻常的 进步。通过运用AI 技术，人类可以充分利用数据对 AI 进行训练，解决若干人 类解决效率低或难以解决的问题。
精心整理
9
要谈论人工智能的商业模式，不妨先来看看人工智能有哪些应用，下面有三 的大的方面： 智能机器人 指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别和掌纹识别等 智能搜索，博弈，自动程序设计，智能控制，遗传编程等
精心整理
10
Gartner 指出，企业通常在人工智能领域考虑以下技术：深度学习、强化学习，通用 智能、自动驾驶、认知计算、商业无人机（无人机）、对话用户 界面、企业分类法 和本体管理、机器学习，智能微尘、智能机器人，智能空间。在机器学习方面，全 球处于期望膨胀的高峰期。Gartner 提出，机器学习会在自动化领域、药物研究、客 户关系管理、供应链优化、预见性维护、操作效能、反欺诈、自动驾驶、资源优化 等领域展现大量的商业和社会场景。人工智能的技术应用主要是在以下几个方面： 自然语言处理（包括语音和语义识别、自动翻译）、计算机视觉（图像识别）、知 识表示、自动推理（包括规划和决策）、机器学习和机器人学。按照技术类别来分， 可以分成感知输入和学习与训练两种。计算机通过语音识别、图像识别、读取知识 库、人机交互、物理传感等方式，获得音视频的感知输入，然后从大数据中进行学 习，得到一个有决策和创造能力的大脑。
课堂教学与信息技术融合ppt课件pptx
02
课堂教学与信息技术融合 的理论基础
建构主义学习理论
03
知识是由学习者主动构建的
学习是情境化的
强调学习者的主体性和能动性
学习者通过已有的知识、经验和认知结构 ，主动对新知识进行选择和加工，从而构 建自己的知识体系。
学习者需要在真实的或模拟的情境中，通 过与他人和环境的互动，进行知识的构建 和学习。
智能评估与反馈
通过大数据分析、深度学习等技术，实现对学生学习成果的自动评 估和及时反馈，帮助教师更好地了解学生的学习情况。
教育机器人应用
研发教育机器人，为学生提供陪伴式学习体验，同时减轻教师的工作 负担。
教育信息化2.0时代的创新应用
在线教育平台
构建在线教育平台，实现优质教育资源的共享和普及，打破地域 和时间限制，让更多人享受优质教育资源。
混合式教学模式
结合在线教育和面对面教学的优势，开展混合式教学模式，提高教 学效果和学生的学习体验。
教育大数据应用
通过收集和分析教育大数据，为教育政策制定、教育改革提供科学 依据和数据支持。
06
结论与建议
研究结论
信息技术在课堂教学中具有显著优势，能够提高学生的 学习兴趣和参与度。
融合信息技术的教学设计能够更好地满足学生的学习需 求，提升教学效果。
性化的学习路径和资源。
03
多种教学方式的综合运用
混合式学习采用讲解、讨论、案例分析、实践操作等多种教学方式，激
发学习者的学习兴趣和动力，促进知识的深度理解和应用。
03
课堂教学与信息技术融合 的实践探索
基于多媒体的课堂教学
多媒体教学课件制作
利用PPT、Keynote等工具制作图文 并茂、生动形象的课件，提高学生的 学习兴趣和参与度。
大数据在互联网领域的应用——协同过滤.pptx
基于用户的协同过滤（User CF）
6 1. 基于用户的协同过滤（UserCF）
• 计算用户相似度 • 实现UserCF算法的关键步骤是计算用户与用户之间的兴趣相似度。目前较多使用的相 似度算法有： • 泊松相关系数（Person Correlation Coefficient） • 余弦相似度（Cosine-based Similarity） • 调整余弦相似度（Adjusted Cosine Similarity）
• 给定用户u和用户v，令N(u)表示用户u感兴趣的物品集合，令N(v)为用户v感兴趣的物品集合， 则使用余弦相似度进行计算用户相似度的公式为：
7 1. 基于用户的协同过滤（UserCF）
• 计算用户相似度 • 由于很多用户相互之间并没有对同样的物品产生过行为，因此其相似度公式的分子为0，相似度 也为0 • 我们可以利用物品到用户的倒排表（每个物品所对应的、对该物品感兴趣的用户列表），仅对有 对相同物品产生交互行为的用户进行计算
• UserCF算法推荐的是那些和目标用户有共同兴趣爱好的其他用户所喜欢的物品 • ItemCF算法推荐的是那些和目标用户之前喜欢的物品类似的其他物品
• UserCF算法的推荐更偏向社会化，而ItemCF算法的推荐更偏向于个性化
17 3. UserCF算法和ItemCF算法的对比
• UserCF算法的推荐更偏向社会化：适合应用于新闻推荐、微博话题推荐等应用场景，其推荐结果在 新颖性方面有一定的优势
• 协同过滤可分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤
4 1. 基于用户的协同过滤（UserCF）
• 算法思想
• 基于用户的协同过滤算法（简称UserCF算法）在1992年被提出，是推荐系统中最古老的算法 • UserCF算法符合人们对于“趣味相投”的认知，即兴趣相似的用户往往有相同的物品喜好：当
精选《计算机多媒体技术》课程课件pptx
计算机多媒体技术基本概念
多媒体数据压缩技术
包括多媒体技术的定义、发展历程、应用 领域等。
介绍了数据压缩的基本原理、常用算法及 标准，如MP3、JPEG等。
多媒体处理技术
多媒体应用系统开发
详细阐述了音频、图像、视频等多媒体数 据的处理方法和技术。
探讨了多媒体应用系统的开发流程、设计 原则及实现方法。
定义
计算机多媒体技术是指利用计算机对 文本、图形、图像、声音、动画、视 频等多种信息综合处理、建立逻辑关 系和人机交互作用的技术。
发展历程
计算机多媒体技术经历了从单一媒体 到多媒体、从单机到网络、从专业应 用到普及应用的发展历程。
核心技术及应用领域
核心技术
包括数据压缩技术、大规模集成电路制造技术、大容量的光盘存储器、实时多 任务操作系统等。
音识别、智能图像编辑等。
对未来学习的建议
深入学习多媒体处理算法
掌握更先进的音频、图像、视频处理算法，提高处理效率和质量 。
关注新技术发展动态
及时关注移动互联网、虚拟现实、人工智能等领域的新技术发展， 把握多媒体技术的前沿动态。
实践与应用相结合
通过参与实际项目或比赛，将所学理论知识应用于实践中，提升自 己的综合能力。
图像数字化
扫描、分色、色彩空间转换等图像数字化方 法。
图像处理算法
图像压缩编码
JPEG、PNG等常见图像压缩编码标准和原 理。
图像增强、图像恢复、图像分割等图像处理 算法的原理和实现。
02
01
图像编辑和合成
图像剪裁、滤镜效果、图层叠加等图像编辑 和合成技术。
04
03
视频处理技术
(2024年)大学信息技术基础课程讲义pptx
18
05
数据库系统原理及应用
2024/3/26
19
数据库系统概述及发展历程
数据库系统定义
数据库系统是由数据库、数据库管理系统、应用程序和数据库管理员组成的存储、管理、处理 和维护数据的系统。
发展历程
从层次和网状数据库到关系数据库，再到面向对象数据库和分布式数据库，数据库技术不断演 进，满足日益增长的数据处理需求。
2024/3/26
20
关系数据库管理系统（RDBMS）原理
01
关系模型
基于数学理论的关系模型是关系数据库的基础，包括关系数据结构、关
系操作和完整性约束三部分。
02
SQL语言
SQL是结构化查询语言的简称，用于访问和操作关系数据库的标准语言
，包括数据查询、数据定义、数据操纵和数据控制等功能。
2024/3/26
逻辑设计
将概念模型转化为数据库逻辑模型，即关系模型，并进 行优化和调整。
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物理设计
根据逻辑模型选取最适合应用要求的物理结构（包括存 储结构和存取方法）。
数据库实施
运用DBMS提供的数据语言、工具及宿主语言，根据逻 辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用 程序，组织数据入库，并进行试运行。
意识和素养。
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2024/3/26
THANKS
感谢观看
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常见网络攻击手段与防范策略
常见网络攻击手段
常见的网络攻击手段包括病毒攻击、蠕虫攻击、木马攻击、拒绝服务攻击、钓鱼攻击等。这些攻击手 段具有隐蔽性、传染性和破坏性等特点，给网络安全带来了严重威胁。
人工智能教学课件pptx
contents
目录
• 人工智能概述 • 机器学习基础 • 深度学习技术 • 自然语言处理技术 • 计算机视觉技术 • 人工智能伦理、法律和社会影响
01 人工智能概述
定义与发展历程
定义
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、 开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技 术及应用系统的一门新的技术科学。
发展历程
人工智能的发展大致经历了以下几个阶段
萌芽期
20世纪50年代至60年代，人工智能的概念被提出，并 开始进行一些基础性的研究。
第一次浪潮
20世纪70年代至80年代，专家系统、知识工程等技术 得到广泛应用，但由于技术限制和资金问题，人工智能 的发展陷入低谷。
第二次浪潮
20世纪90年代至21世纪初，随着计算机技术的飞速发 展，机器学习、深度学习等算法不断涌现，人工智能开 始进入快速发展期。
深度学习图像识别方法
利用卷积神经网络（CNN）自动提取 图像特征，实现端到端的识别与分类 。
目标检测与跟踪技术
目标检测方法
基于滑动窗口的目标检测、基于候选区域的目标检测（如 R-CNN系列）、基于回归的目标检测（如YOLO、SSD等 ）。
目标跟踪方法
基于滤波的目标跟踪（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）、基 于深度学习的目标跟踪（如Siamese网络、MDNet等） 。
前景展望
未来，随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，人工 智能将会发挥更加重要的作用。具体来说，以下几个方面 值得关注
智能化水平不断提高
随着算法和模型的不断优化，人工智能的智能化水平将不 断提高，能够更好地适应各种复杂环境和任务。
应用领域不断拓展
数据分析师培训PPT课件完整版)pptx
数据分析师的核心能力
数据处理能力
统计分析能力
数据分析师需要具备强大的数据处理能力 ，能够从海量数据中提取有用的信息，并 进行数据清洗、预处理和可视化。
数据分析师需要熟练掌握各种统计分析方 法，如描述性统计、回归分析、聚类分析 等，以从数据中挖掘出有用的信息。
商业理解能力
沟通能力
数据分析师需要具备对商业的理解和洞察 力，能够将数据与商业实践相结合，为企 业提供实用的决策建议。
01
02
03
数据清洗
处理缺失值、异常值、重 复值
数据转换
数据类型转换、数据标准 化、数据归一化
数据整合
合并数据、数据关联、数 据去重
数据可视化与报表制作
数据可视化
图表类型、可视化工具、可视化技巧
报表制作
报表设计、报表工具、报表发布
数据分析报告的撰写
报告结构、报告内容、报告呈现方式
03
数据分析工具与技术
理和分析。
数据分析方法
掌握R中常用的数据分析 方法，如描述性统计、 回归分析、聚类分析等
。
数据可视化Байду номын сангаас
学习使用R的内置函数和 包，如ggplot2、plotly 等，创建各种图表和图
形。
04
数据分析方法与模型
描述性分析
总结与概括
对数据进行简单的统计和 描述，如平均值、中位数 、众数等。
数据可视化
通过图表、图像等方式直 观展示数据特征和分布情 况。
数据分析师是指专门从事数据分析与数据挖掘工作的专业人员，他们通过对数 据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供数据支持和决策建议。
数据分析师的职责
数据分析师的主要职责包括收集和整理数据，进行数据清洗和预处理，运用统 计分析、机器学习等方法进行数据挖掘和分析，最终为企业提供数据支持和决 策建议。
2024版大数据旅游行业发展趋势报告PPTpptx
contents •引言•旅游行业大数据概述•旅游行业大数据发展趋势•大数据在旅游行业应用案例•大数据在旅游行业挑战与机遇•政策建议和展望•总结与反思目录01引言报告背景旅游业快速发展01大数据技术的广泛应用02个性化旅游需求增加03报告目的分析大数据在旅游行业的应用现状预测大数据旅游行业发展趋势提出大数据旅游行业发展建议02旅游行业大数据概述大数据定义及特点大数据定义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。
大数据特点数据体量巨大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低。
旅游行业大数据来源政府和企业公开数据互联网数据其他数据物联网数据包括景区门票、交通卡、酒店房卡等物联网设备产生的数据。
大数据在旅游行业应用现状旅游市场分析和预测旅游行业监管和决策支持旅游产品创新和个性化推荐旅游服务质量提升03旅游行业大数据发展趋势基于用户历史数据、偏好等，提供个性化行程推荐服务。
个性化行程定制通过大数据分析用户行为，实现精准营销和个性化服务。
精准营销通过数据挖掘和分析，提升游客满意度和忠诚度。
游客满意度提升个性化旅游服务发展智慧旅游城市建设智能化导览服务智慧交通管理旅游安全监控跨界融合与产业创新旅游+文化旅游+金融旅游+科技04大数据在旅游行业应用案例案例一：大数据助力旅游目的地营销数据挖掘与分析好。
个性化推荐营销策略优化服务质量监控通过收集和分析游客对旅游服务的评价、投诉等数据，及时发现和解决问题，提升服务质量。
游客行为预测利用大数据技术对游客历史行为、社交媒体活动等进行挖掘和分析，预测游客未来行为和需求，为旅游服务提供更精准的决策支持。
个性化服务基于游客画像和大数据分析，为游客提供个性化的旅游服务，如定制行程、智能导游等，提高游客满意度和忠诚度。
案例二：大数据提升旅游服务质量1 2 3产业链优化新产品开发商业模式创新案例三：大数据推动旅游产业创新05大数据在旅游行业挑战与机遇数据安全法规缺失目前针对旅游行业数据安全的法规尚不完善，导致企业或个人在数据处理过程中存在法律盲区。
人工智能技术及应用课件pptx
01人工智能概述Chapter人工智能的定义与发展定义发展历程人工智能的技术体系机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉人工智能的应用领域智能机器人通过集成传感器、控制器和执行器等设备，实现自主导航、语音识别、人脸识别等功能，广泛应用于家庭服务、工业生产等领域。
自动驾驶利用计算机视觉、雷达传感器和深度学习等技术，实现车辆在复杂交通环境中的自动导航和驾驶。
智慧医疗通过人工智能技术辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗效率和准确性。
智能家居将人工智能技术应用于家居设备，实现远程控制、语音识别、智能推荐等功能，提高家居生活的便捷性和舒适性。
02机器学习技术Chapter定义常见算法应用场景030201监督学习无监督学习定义常见算法应用场景强化学习定义智能体通过与环境进行交互，根据获得的奖励或惩罚来学习如何做出最佳决策。
常见算法Q-learning、策略梯度、深度强化学习（如DQN）等。
应用场景机器人控制、游戏AI、自动驾驶等。
常见模型卷积神经网络（CNN ）、循环神经网络（RNN ）、生成对抗网络（GAN ）等。
定义利用深度神经网络模型，通过逐层抽象和组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
应用场景图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
深度学习03自然语言处理技术Chapter词汇的附加信息词汇的基本形式包括词汇的拼写、读音、词源、词义等方面的信息。
词汇间的关系句子的结构句子的类型句法分析的方法1 2 3词汇的语义句子的语义篇章的语义语义理解01020304识别文本中的人名、地名、机构名等命名实体。
命名实体识别抽取文本中实体之间的关系，如人物关系、事件关系等。
关系抽取识别文本中的事件及其参与者、时间、地点等要素。
事件抽取分析文本中所表达的情感倾向和情感强度。
情感分析信息抽取04计算机视觉技术Chapter01020304图像分类图像增强图像分割图像生成图像识别与处理目标检测与跟踪目标检测01目标跟踪02行为识别03三维重建与虚拟现实三维重建从二维图像中恢复三维结构，如SFM（结构从运动恢复）、多视图立体几何等虚拟现实创建和体验虚拟世界，如VR头盔、3D渲染技术等增强现实将虚拟信息叠加到真实世界中，如AR眼镜、AR应用等视频分析与理解对视频进行自动分类和标注，如场景识别、事件检测等提取视频中的关键信息和精彩片段，生成视频摘要或预告片理解视频中的高层语义信息，如情感分析、故事情节理解等对视频进行剪辑、合成和特效处理，如非线性编辑、视频特效等视频分类视频摘要视频语义理解视频编辑与合成05智能语音技术Chapter声学模型语言模型解码器文本预处理声学建模波形合成自然语言生成与对话系统自然语言生成对话系统智能客服智能家居智能车载智能翻译智能语音应用06人工智能在各领域的应用Chapter智能机器人与自动化工业机器人服务机器人特种机器人智能交通与无人驾驶智能交通系统无人驾驶汽车无人机配送远程医疗健康管理医疗机器人通过互联网技术实现远程诊断和治疗，缓解医疗资源紧张问题。
2024版大数据与金融课件pptx
pptx•大数据与金融概述•大数据技术基础•大数据在金融风险管理应用目录•大数据在金融产品创新应用•大数据在金融监管领域应用•大数据与金融行业未来展望大数据与金融概述大数据定义及特点数据量大数据类型多样处理速度快价值密度低金融行业现状及发展趋势金融行业现状金融行业发展趋势大数据在金融领域应用前景信贷评估风险管理投资决策支持客户关系管理大数据技术基础数据采集技术去除重复、无效和异常数据，保证数据质量数据清洗数据转换数据集成01020403将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图网络爬虫、API 接口调用、传感器数据收集等将数据转换为适合分析的格式和结构数据采集与预处理技术分布式文件系统NoSQL数据库关系型数据库数据仓库数据存储与管理技术描述性统计、推断性统计等，用于发现数据的基本规律和趋势统计分析机器学习深度学习可视化分析分类、聚类、回归等算法，用于预测和决策支持神经网络模型，用于处理复杂的非线性问题将数据以图形、图像等形式展现，帮助用户直观理解数据数据分析与挖掘技术大数据在金融风险管理应用信贷风险评估与预测模型构建数据来源与整合01评估模型构建02预测模型应用03市场风险量化分析方法研究数据获取与处理量化分析方法风险度量与评估操作风险监控与预警系统建设操作风险识别通过对业务流程的全面梳理，识别出潜在的操作风险点。
监控系统设计构建操作风险监控系统，实现对关键业务环节的实时监控和预警。
预警模型构建基于数据挖掘、异常检测等技术，构建操作风险预警模型，及时发现潜在风险。
大数据在金融产品创新应用个性化金融产品推荐系统设计数据收集与预处理通过爬虫、API接口等方式收集用户行为数据，并进行清洗、去重、标签化等预处理操作。
用户画像构建基于用户行为数据，运用机器学习算法构建用户画像，包括用户基本信息、风险偏好、投资经验等维度。
推荐算法设计根据用户画像和金融产品特性，设计协同过滤、内容推荐等推荐算法，实现个性化金融产品推荐。
华傲数据治理总体解决方案.pptx
技术体系
系
❖ 数据探查 ❖ 数据清洗、质量提升
架
❖ 数据集成、监控
构
❖ 数据安全
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管理体系
❖ 制定数据标准（定义标准、使用标准） ❖ 制定数据管理机制（管理流程、权责关系） ❖ 制定数据应用规则（数据集成、分发规则） ❖ 制定数据模型（统一数据视图）
数据定义规则 数据清洗规则 数据应用规则
数 据 指 标 、 规 则 体 系
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数
整体统计
细节探索
据
探
• 概况认知
• 深入分析
查
• 通用探查需求
• 多维度统计
建立数据库 全文索引
Schema概况统计 表概况统计
主外键关联探索 敏感数据探索
基本分析 结构分析 频率分析 分布统计
关联分析
• 数据依赖分析 • 全面数据诊断
执行体系
❖ 业务梳理 ❖ 数据分析 ❖ 绩效评估 ❖ PDCA循环管控机制
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华傲数据治理管控架构是促进企业数据管理体系建设和执行体系落地的有力支
撑平台，将分散、多样化的核心主数据通过标准化、质量探查、清洗、集成及监控
等操作进行优化，形成企业内的数据管控体系，并结合企业组织结构，形成数据管
控执行体系，在企业内部持续运行，提升、挖掘主数据的应用价值。
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业务梳理
数据分析
应用分析
数
据
• 业务流梳理
• 数据流梳理
• 数据的应用规则
梳ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 业务职责重定义
• 数据格式分析
• 数据的应用范围
理
• 业务与组织机构的关联分析
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第四组 人员： 潘正兵、冯卫娇、闵青焱、刘双龙
李月月、白雪、刘超 演讲人：李月月
目录
大数据应用案例 大数据带来的时代变革 认识大数据 大数据关键技术 大数据在“工业4.0”中的应用 大数据风险 结语
精密传动及系统
目录
大数据应用案例 大数据带来的时代变革 认识大数据 大数据关键技术 大数据在“工业4.0”中的应用 大数据风险 结语
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“数据化”—— 一切皆可“量化”
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案例2 农夫山泉利用大数据卖矿泉水
数据量大
农夫山泉业务员收集的 数据每位业务员每天收 集的数据为10M左右，全 国共10000个业务员每月 产生的数据为3TB
数据如何处理 超市、金融公司与农夫山泉有 某种渠道来分享信息； 以更多的方式来监测人的位 置； 系统分析图像。视频和音频等 资料
迪达斯合作已有13年，旗下拥有100 多家阿迪达斯门店，也经历了这场风
波
黄金罗盘
基于外部环境、消费者调研和 门店销售数据的收集、分析， 成为了将阿迪达斯和叶向阳们 引向正轨的“黄金罗盘”
后续工作
将收集门店的销售数据上传至阿迪达斯。 收到数据后，阿迪达斯对数据做整合、分 析，再用于指导经销商卖货
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（39%）。上述数据是根据“LNS研究与MESA国际”的近期调查
得出的。
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案例5 乔布斯的癌症治疗
苹果公司的传奇总裁史蒂夫-乔布斯在与癌 症斗争的过程中采用了不同的方式，成为世界 上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排 序的人。乔布斯生病后，治疗团队也调用了大 数据，对乔布斯的个人情况匹配海量的诊疗数 据，得到一个更好的治疗方案，因此他的生命 得以延长了好几年。
现实
对产品合规性进行 监测并且追溯到具 体生产设备成为可 能
如何利用大数 据改进制造业
通过对产品进行监 测，制造商能够主 动为客户提供预防 性维护建议，以便 提供更好的服务
大数据帮助提高制造绩效的3个主要方面
分别是：更好的预测产品需求并调整产能（46%），跨多重
指标理解工厂绩效（45%）以及更快地为消费者提供服务与支持
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“更好”——不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大数据 时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己 “发声”。
➢关联物，预测的关键 ➢“是什么”，而不是“为什么” ➢改变，从操作方式开始 ➢大数据，改变人类探索世界的方法
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二、大数据时代的商业变革
案例4 淘宝网掘金大数据金融市场
淘宝推出信用贷款服务，不依赖担 保、抵押，仅基于海量的企业经营数据， 通过大数据分析，分析出企业经营状况 和信誉度，作出决策，这种金融模式获 得了巨大的成功！
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案例5麦肯锡：如何利用大数据改进制造业
加快IT、制造与营 运的整合，让工业 4.0的愿景更快成为
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大数据带来的时代变革
—— 一场生活、工作与思 维的大变革！
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大数据开启了一次重大的时代转型。就想望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我 们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明 和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
•大数据，变革公共卫生 •大数据，变革商业 •大数据，变革思维 •大数据，开启重大的时代转型 •预测，大数据的核心 •大数据，大挑战
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“更杂”——不是精确性，而是混杂性！
执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是有 框架且能适用于传统数据库的。如果不能接受混乱，剩下95%的非框架数 据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界 的窗户。
➢允许不精确 ➢大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 ➢纷繁的数据越多越好 ➢混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 ➢新的数据库设计的诞生
利用社交大数据 的敏锐洞察，锁 定主流消费群体
在愚人节当天围 绕品牌的口号展
开话题
趣多多到 底做了些
什么
聚焦于消费群体 习惯使用的主流 社交和网络平台
联合80后脱口秀
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大数据应用案例 大数据带来的时代变革 认识大数据 大数据关键技术 大数据在“工业4.0”中的应用 大数据风险 结语
乔布斯开玩笑说：“我要么是第一个通 过这种方式战胜癌症的人，要么就是最后一 个因为这种方式死于癌症的人。
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案例6 依靠大数据玩转愚人节营销
趣多多在愚人节的这次营销活动，创造了6 亿多次页面浏览并影响到近1,500万独立用户， 品牌被提及的次数增长了270%。可以说这是一 次成功的品牌营销活动，广泛的发声，让趣多多 的用户关注度得到了一次巨大的提升，诙谐幽默 的品牌基因更加深入的进入到用户的意识层面。
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案例1“无良”商家
• 一个父亲有一个高中的女儿，接到了一个促 销的广告，是关于婴儿的广告，这个父亲勃然大 怒，说商家无良，为了促销向我的高中生女儿促 销婴儿产品。但是过了一两个星期，他感到非常 内疚，因为他对于商家的这种态度是错误的，原 因是他的高中女儿确实怀孕了。为什么商家会发 现这个问题呢？商家实际上就是通过在商场的一 些数据挖掘和对比，发现这个女孩子经常在商场 里购买过类似的一些商品，在有一些类似的货架 面前驻足观看，而且这个频度很高，商家对于后 台大数据的分析，筛选出潜在的客户，发出商业 广告。
与SAP的联合
SAP和农夫山泉开始共同开发基于“ 饮用水”这个产业形态中，运输环境 的数据场景。有了强大的数据分析 能力做支持后，农夫山泉近年以 30%-40%的年增长率
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案例3 阿迪达斯的“黄金罗盘”
身陷库存泥潭
2008年之后，阿迪ຫໍສະໝຸດ 斯的库存问题很严 重；叶向阳的厦门育泰贸易有限公司与阿
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一、大数据时代的思维变革
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“更多”——不是随机样本，而是全体数据！
当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时，在大数据时代进行抽样分 析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了，我们需要的是所有的数据， “样本＝总体”。
➢让数据“发声” ➢小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息 ➢全数据模式，样本＝总体