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释放人工智能在大数据分析中的潜力
摘要。本文全面研究了人工智能 (AI) 在大数据分析中的应用。它侧重于机器学习和深度学习方法，这些方法可用于开发金融、医疗保健、环境和教育等领域的创新算法和解决方案。本文讨论了将 AI 应用于大数据分析的好处，例如提高预测效率和准确性以及优化决策。然而，它也强调了信息处理和安全、隐私问题和道德考虑等缺点和挑战。本文阐述了处理大量数据所带来的机遇和技术挑战。强调了跨学科方法的必要性以及在各个活动领域正确实施 AI 的重要性，以最大限度地发挥对社会和经济进步的影响。具体来说，本文深入探讨了尖端的 AI 和机器学习技术，这些技术能够识别复杂的模式并从大量异构数据源中提取有意义的见解。现实世界的案例研究表明，应用 AI 正在改变个性化医疗、预测性维护、需求预测等领域的决策。本文重点介绍了数据质量、算法透明度、模型可解释性和道德 AI 方面的最佳实践和注意事项，以挖掘大数据分析的潜力，同时降低偏见和违规等风险。它强调了需要将 AI、领域专业知识和有目的的数据科学相结合的整体解决方案。总体而言，本文在大数据革命中对现代 AI 提供了一个平衡的视角。它向技术和非技术读者介绍了如何在大数据和 AI 的交汇处取得成功——通过现实地对待挑战、遵循负责任的 AI 原则并专注于以人为本的设计。
使用大数据实时检测土木结构损伤
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分散的智能和大数据分析互惠关系
摘要 - 自从2000年代初期对大数据的可用性意识袭击商业世界以来，越来越多的组织已转向数据驱动的方法，从雇用到产品开发的所有事物。Gartner报告说，多达60％的大数据项目无法实施。这意味着了解分析的需求还不够；您需要能够收集数据并有效地工作。此外，人工智能（AI）及其机器学习和深度学习的子集作为大数据项目的强大方法和技术都受到数据偏见和数据质量难题的困扰。同时，讨论了区块链如何帮助解决这些废弃的数据项目以及数据可靠性问题，事实证明，将区块链技术带入大数据分析并创造出了所谓的分散智能，从而使企业提供更大的知名度，安全性，还可以使某些型号的研究范围来解决我们的问题，从而使我们的研究范围有一些问题，我们可以为我们提供一些问题，从而使我们的效率成为我们的研究，从而使我们能够为我们提供一些问题，从而为我们提供了一些范围，因此我们可以为我们提供一些努力，从而使我们能够为我们提供一些问题，从而使我们的效率为我们提供了一些问题，从而使我们能够为我们提供一些问题，从而使我们的效率为我们提供了一些问题：我们的目标是我们的目标：需要披露他们的数据吗？，第三方能否以有影响力的方式为AI模型做出贡献吗？与此同时，我们期望分散的智能与大数据分析之间存在相互关系，这些问题提出了以下问题，例如：分散智力有效地影响大数据分析吗？以及大数据分析有效地影响分散的智能？
大数据分析在精密医学中的作用
Precision Medicine是一种创新的医疗保健方法，旨在通过考虑遗传学，环境和生活方式等因素来为个人特征量身定制医疗治疗。大数据分析通过从广阔而多样化的数据集中提取有意义的见解来实现精确医学的希望中起着关键作用。本研究文章探讨了精密医学中大数据分析的进步，应用和挑战。它检查了大数据分析如何促进个性化诊断，治疗选择和疾病预防策略。此外，它讨论了与精密医学中大数据相关的道德，隐私和监管挑战。本文通过概述了这个迅速发展的领域的未来方向和研究和实施的机会。精确医学，也称为个性化或个性化医学，代表了医疗保健提供的范式转变。它认识到每个患者都是独一无二的，并且需要量身定制的诊断，治疗和预防方法。精确医学的核心是多种数据类型的整合，包括基因组，临床，环境和生活方式因素，以告知医疗保健决策。大数据分析具有处理和分析大型和复杂数据集的能力，已成为推进精确医学计划的基石[1-3]。
量子计算：大数据分析中的工具
抽象的大量数据（称为“大数据”）可以做惊人的事情。由于它具有巨大的潜力，在过去的二十年中，这是一个热门问题。公共和商业部门组织正在使用大数据分析来更好地提供他们提供的服务。数据管理和分析是必要的，以从少量数据中提取相关信息。而不是在大量数据中搜索答案，就像在干草堆中寻找针头一样。由于其对信息处理系统的众多承诺，量子计算进行了营救，尤其是在大数据分析领域。量子计算的功率建立在量子物理原理上。由于这些事件缺乏经典的对应物，因此传统计算机无法提供相同的结果。在这里，我们使用量子计算来查看大数据分析的情况。作为一个全新的主题，Quantum Computing提出了许多开放问题。大数据分析中的量子计算也因其问题，潜力和未来的方向和方法而强调。
医疗保健转型：将人工智能和机器学习与大数据分析相结合
人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和大数据已成为改变医疗保健格局的强大力量。人工智能是指机器模拟人类智能过程，使其能够执行推理、学习、解决问题和决策等任务。机器学习是人工智能的一个子集，涉及算法的开发，使系统能够从数据中学习并在没有明确编程的情况下做出预测或决策。另一方面，大数据是指从电子健康记录、医学影像、可穿戴设备和基因组学等各种来源生成的庞大而复杂的数据集，超出了传统数据处理工具的能力。这些技术的融合有可能通过提供更深入的见解、增强决策能力和改善患者治疗效果来彻底改变医疗保健。人工智能和机器学习技术（例如深度学习）支持从诊断到个性化治疗计划等各种医疗保健应用，而大数据分析则可以处理大规模数据，从而揭示医疗保健实践中的模式、趋势和相关性。这些技术共同促进了医疗保健各个领域（包括疾病预防、诊断、治疗和管理）更准确、及时、更具成本效益的解决方案 [1]。
使用人工智能进行大数据分析 - UTS 的 OPUS
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汇丰推出首个由人工智能和大数据驱动的股票指数产品
纽约——汇丰银行今天宣布推出人工智能驱动的美国股票指数 (AiPEX) 系列，这是市场上第一个使用人工智能 (AI) 作为股票投资方法的指数。AiPEX 系列指数由 EquBot 开发，利用 EquBot 和 IBM Watson ™ 的人工智能功能将大数据转化为投资洞察。AiPEX 利用 IBM Watson 和 EquBot 的人工智能的强大功能来吸收和学习大量公开可用且持续生成的数据点。数据点可能包括公司公告、推文、商店停车场的卫星图像，甚至是 CEO 在收益报告中使用的语言语气。AiPEX 应用通过大数据和人工智能学到的知识，使用基于规则的流程客观评估美国 1,000 家最大的上市公司，并根据人工智能选择那些股价有望增长的公司。AiPEX 每月重新平衡其投资组合，为了管理短期波动，AiPEX 每天在所选股票和现金之间重新分配。AiPEX 根据类似于基本股票研究方法的客观选择流程选择股价可能有望增长的公司，只是速度快数千倍，范围更广。汇丰全球银行及市场美洲量化投资解决方案主管 Dave Odenath 表示：“在当今市场，投资者需要能够跟上每天生成的不断增长的数据量的策略。”“我们现在能够为客户提供不仅能跟上日益复杂的数据世界，而且能蓬勃发展的解决方案。AiPEX with Watson 模拟了数千名分析师和交易员组成的团队昼夜不停地工作，从数百万条信息中学习并识别潜在的投资机会。”汇丰银行是 AiPEX 的独家授权商，并向其全球客户提供基于该指数的各种投资解决方案。Athene USA 是一家领先的退休储蓄产品提供商，现在在其固定指数年金套件中提供 AiPEX。“AiPEX 指数是第一个将人工智能技术引入固定指数年金信用策略的指数，提供 100% 的股票敞口，”Athene USA 首席执行官兼总裁 Grant Kvalheim 表示。“通过与汇丰银行合作将这一突破性指数引入我们的产品平台，Athene 巩固了其作为零售市场独特、价值驱动的退休解决方案领先供应商的声誉。”
供应链优化和风险管理中的大数据分析：亚马逊的案例研究
摘要：本研究旨在探索大数据技术在供应链管理中的应用，特别是在应对复杂的市场需求和供应链风险方面的作用。本研究从理论和实践案例两个层面出发，系统地掌握大数据在供应链管理中的关键技术，包括需求预测、库存管理、生产优化、供应商管理等应用场景。通过以亚马逊为例的实证分析，本研究揭示了大数据分析如何显著提高供应链的敏捷性、效率性和抗风险能力，具体表现为库存周转率的提高、供应链成本的降低、物流效率的优化，并提出了一系列优化策略。本研究系统地掌握大数据在供应链管理中的核心技术，并分析其在需求预测、库存管理、生产优化、物流配送、供应商管理等场景的实际应用效果。
基于地理空间云框架的可持续农业大数据分析
人类面临着巨大的挑战：如何提高农业产量，实现 21 世纪的粮食安全，养活预计将增长到 100 亿的人口。这需要在保持可持续农业系统的同时，应对气候变化、水资源枯竭以及极端天气事件导致的土壤侵蚀和生产力下降等挑战。精准农业诞生于 20 世纪 80 年代，得益于 GPS 和卫星图像等几项关键技术的发展。本文认为，随着气候变化的影响日益加剧，精准农业和农业的下一次革命将由可持续精准农业和环境 (SPAE，类似于 7R) 驱动，它可以利用过去的技术与大数据分析相结合。这种新的以技术为中心的 SPAE 从特定地点的管理重点转变为全球可持续性的概念。为了实现这一转变，我们引入了 WebGIS 框架作为组织原则，将本地、特定地点的数据生成器（称为智能农场）与区域和全球农业视图联系起来，从而为农业行业和政府决策者提供支持。这将有助于将位于网络中的数据库集成到一个系统中，以实现所需的 SPAE 管理和连接