人工智能论文5000字有数据照片的格式怎么写

人工智能论文5000字有数据照片的格式

论文的写作要求、流程与写作技巧广义来说，凡属论述科学技术内容的作品，都称作科学著述，如原始论著（论文）、简报、综合报告、进展报告、文献综述、述评、专著、汇编、教科书和科普读物等。但其中只有原始论著及其简报是原始的、主要的、第一性的、涉及到创造发明等知识产权的。其它的当然也很重要，但都是加工的、发展的、为特定应用目的和对象而撰写的。下面仅就论文的撰写谈一些体会。在讨论论文写作时也不准备谈有关稿件撰写的各种规定及细则。主要谈的是论文写作中容易发生的问题和经验，是论文写作道德和书写内容的规范问题。一、论文写作的要求下面按论文的结构顺序依次叙述。(一)论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。现在往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。(三)论文——引言 是论文引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。(四)论文——材料和方法 按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志 对论文投稿规定办即可。(五)论文——实验结果 应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。(六)论文——讨论 是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。 论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。(七)论文——结语或结论 论文的结语应写出明确可靠的结果，写出确凿的结论。论文的文字应简洁，可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。(八)论文——参考义献 这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉，便于查找，同时也是尊重前人劳动，对自己的工作有准确的定位。因此这里既有技术问题，也有科学道德问题。一篇论文中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处。如论文引言中应引上对本题最重要、最直接有关的文献;在方法中应引上所采用或借鉴的方法；在结果中有时要引上与文献对比的资料；在讨论中更应引上与 论文有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等。一切粗心大意，不查文献；故意不引，自鸣创新；贬低别人，抬高自己；避重就轻，故作姿态的做法都是错误的。而这种现象现在在很多论文中还是时有所见的，这应该看成是利研工作者的大忌。其中，不查文献、漏掉重要文献、故意不引别人文献或有意贬损别人工作等错误是比较明显、容易发现的。有些做法则比较隐蔽，如将该引在引言中的，把它引到讨论中。这就将原本是你论文的基础或先导，放到和你论文平起平坐的位置。又如 科研工作总是逐渐深人发展的，你的工作总是在前人工作基石出上发展起来做成的。正确的写法应是，某年某人对本题做出了什么结果，某年某人在这基础上又做出了什么结果，现在我在他们基础上完成了这一研究。这是实事求是的态度，这样表述丝毫无损于你的贡献。有些论文作者却不这样表述，而是说，某年某人做过本题没有做成，某年某人又做过本题仍没有做成，现在我做成了。这就不是实事求是的态度。这样有时可以糊弄一些不明真相的外行人，但只需内行人一戳，纸老虎就破，结果弄巧成拙，丧失信誉。这种现象在现实生活中还是不少见的。(九)论文——致谢 论文的指导者、技术协助者、提供特殊试剂或器材者、经费资助者和提出过重要建议者都属于致谢对象。论文致谢应该是真诚的、实在的，不要庸俗化。不要泛泛地致谢、不要只谢教授不谢旁人。写论文致谢前应征得被致谢者的同意，不能拉大旗作虎皮。(十)论文——摘要或提要：以200字左右简要地概括论文全文。常放篇首。论文摘要需精心撰写，有吸引力。要让读者看了论文摘要就像看到了论文的缩影，或者看了论文摘要就想继续看论文的有关部分。此外，还应给出几个关键词，关键词应写出真正关键的学术词汇，不要硬凑一般性用词

二、写好论文的关键(一)论文写作——材料、观点和文字材料是写好论文的基础，观点是论文的灵魂，文字是论文的外在表现。材料和观点是论文的内容，文字是论文的形式。形式是表现内容的，内容要通过形式来表现。三者的完美结合是内容和形式的统一。材料来源于实验。设计的好坏直接影响材料获得的效率与质量。整篇论文是由若干工作单元组成的，每一工作单元又是由每次实验材料积累起来的。因此要善待每天的实验。每天工作时都要考虑到这一数据在将来论文中的可能位置，对每一张影像记录都要认真收集保存。材料要真实可靠，数据要充足。有了异常，要及时分析处理，要保证所得结果可信，排除假象。一篇论文总要有新现象、新处理、新效果、新观点。观点应明确，客观辩证。不要、也不能回避不同观点。从论文定题到结论，处处有观点，所以观点是论文的灵魂，是贯穿始终的。讨论观点时不要强词夺理，不要自圆其说，力戒片面性、主观性、随意性。要和国内外文献上的观点相比较，也要和自己实验室过去的观点相比较。在比较中分析异同，提高认识。也不要怕观点错误，不要怕改正错误。要百家争鸣，通过争鸣，认识真理。论文的文字要自然流畅，“言而无文，行之不远”。但也不要华丽雕琢，目的是“文以载道”。论文叙述要合乎逻辑，层次分明，朴素真实，分寸恰当。(二)论文写作——准备和动笔论文写得好坏，关键在于准备。会写论文的人，一般总是三步过程。论文写前深思熟虑，全局在胸;充分打好论文腹稿，提起笔来，一气呵成;写出论文初稿后，放一段时间，反复吟读，千锤百炼。不会写论文的人相反。肚子里空洞洞，脑子里乱烘烘，笔头上千斤重。他们拿起笔来就写，写几下就停。写写停停，停停写写。忽儿找材料，忽儿查数据，忽儿补实验。忽儿撕掉一页，忽儿抄上几句。忽儿哀声叹气，搔头摸耳，咬笔杆，踱方步。这两种人的差别在于准备状况的不同，这是很多初写论文的人意识不到的。写论文的良好准备应该有三个阶段。论文写作——近期(写时)准备是指实验结束后到着手写作论文前一段时间的准备。应该收齐材料，处理好数据，制备好图表，完成统计处理。然后打好论文腹稿，列出 论文提纲，明确基本观点和主要结论。与指导者和合作者讨论，取得共识。深思熟虑后，一气呵成。其中“打腹稿”是写论文的关键阶段。这时应将所有工作和数据通盘考虑，全局在胸。这就像战斗打响前的运筹帷帽一样，是作者脑力劳动最紧张的时刻。论文写作——中期(做时)准备会写论文的人不是做完实验后才开始考虑写论文的，而是在研究工作的全过程中都考虑着写论文。论文“题目”和“引言”是论证时各种思考的凝炼。“材料和方法”是在找方法、建方法时形成的，写论文时只要如实叙述就可以了。“实验结果”是在实验设计、实验操作、阶段归纳、资料整理等过程中不断积累、整理而来的。“讨论”是综合平时的思考，同周围人员经常讨论商量，查阅和分析文献等过程后最后归纳而成的，是将平时思考过的众多问题集中几个主要观点以讨论的形式表达出来。“结论”则只须将最终结果归纳一下就可以了。所以会写论文的人，是在做研究的整个过程中不断地自然形成着最后的论文。这整个过程就是论文的中期准备。可见，中期准备以论文题目之始为始，以题目之终为终。题目结束之日，也就是论文中期准备完成之时。论文写作——远期(学时)准备如果只是着力于做好论文近期准备和中期准备，往往还不能写出上乘的论文，这就要看论文作者的远期准备，也就是学习阶段的基础准备了。这种准备是指对研究动态的掌握，专业基础的积累和逻辑思维、文字表达、分析综合等各方面能力的总体水平。这决不是一朝一夕所能企及，而是终生积累训练而就的。这就是为什么要强调“读书破万卷，下笔如有神”，“尔果欲学诗，功夫在诗外”了。这些平时积累的功夫，决定着作者 论文的写作水平，而论文写作水平又影响着论文的传播。这种能力不是临用时提得高的，而是要作者从年轻时就下苦功的。(三)论文写作——审稿与修改一气呵成写好论文稿件后，是要反复修改、千锤百炼的。不仅自己应该反复锤炼，还应请有关人员提意见，最后还要通过编辑部请相关专家审阅。 论文修改时凡是属于写作规格和篇幅方面的问题应按刊物规定的要求修改。作为论文作者，自己辛勤努力取得的实验数据当然十分珍惜，总希望在论文中尽量表达。但 论文审稿者旁观者清，往往提出一些合并或删除的意见。这时作者应该冷静考虑，该列入论文的列入，不必列入的不要列入。写论文只有“删繁就简三秋树”，才能“领导标新”地开出“二月花”。论文审稿者也常会对所论观点提出意见。这是需要认真推敲决定是否采纳修改的。论文作者毕竟对自己的工作己有过长期实践和思考，逐渐形成了观点。应该说这些观点是有相当根据的。只要言之有理，述之有据，可以对审稿人的意见进行解释，保留自己的观点。但有时 论文作者自己局处一隅，想法越来越钻牛角尖。论文审稿人从更高的角度宏观审视，一针见血地指出论文立论和观点中的问题，这种情况也是有的。这时论文作者就应该认真思考意见的实质，调整思路，反复推敲，决定取舍。既不固执己见，也不曲意迎合。抱着探讨真理的态度，相互交流，共同提高。论文通过审稿，有些意见不大，稍事修改即可发表。有些要有较大的改动才能发表。有的论文甚至认为基本事实不可靠或基本观点有误而无法发表。论文作者应冷静分析这些意见，妥善处理。一切都应坚持科学的、实事求是的态度。如果自己确认结果和观点无误，那么可以在 论文退稿后改投他刊。同一时候是不能一稿二投的

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机器人和人工智能的区别(2008-07-29 19:00:35)标签：杂谈 我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种：工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误；军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力；无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。 【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

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学术堂整理了一份标准的论文格式模板，供大家参考:　　一封面　　题目:小二号黑体加粗居中　　各项内容:四号宋体居中　　二目录　　目录:二号黑体加粗居中　　章节条目:五号宋体　　行距:单倍行距　　三论文题目　　小一号黑体加粗居中　　四中文摘要　　1、摘要:小二号黑体加粗居中　　2、摘要内容字体:小四号宋体　　3、字数:300字左右　　4、行距:20磅　　5、关键词:四号宋体，加粗词3-5个，每个词间空一格　　五英文摘要　　1、ABSTRACT:小二号TimesNewR　　2、内容字体:小四号TimesNewR　　3、单倍行距　　4、Keywords:四号加粗词3-5个，小四号TimesNewR词间空一格　　六绪论　　小二号黑体加粗居中内容500字左右，小四号宋体，行距:20磅　　七正文　　(一)正文用小四号宋体　　(二)安保、管理类毕业论文各章节按照一、二、三、四、五级标题序号字体格式　　章:标题小二号黑体，加粗，居中　　节:标题小三号黑体，加粗，居中　　一级标题序号如:一、二、三、标题四号黑体，加粗，顶格　　二级标题序号如:(一)(二)(三)标题小四号宋体，不加粗，顶格　　三级标题序号如:标题小四号宋体，不加粗，缩进二个字　　四级标题序号如:(1)(2)(3)标题小四号宋体，不加粗，缩进二个字　　五级标题序号如:①②③标题小四号宋体，不加粗，缩进二个字　　医学、体育类毕业论文各章序号用阿拉伯数字编码，层次格式为:1××××(小2号黑体，居中)××××××××××××××(内容用4号宋体)1××××(3号黑体，居左)×××××××××××××(内容用4号宋体)1××××(小3号黑体，居左)××××××××××××××××××××(内容用4号宋体)①××××(用与内容同样大小的宋体)××××(用与内容同样大小的宋体)　　(三)表格　　每个表格应有自己的表序和表题，表序和表题应写在表格上方正中表序后空一格书写表题表格允许下页接续写，表题可省略，表头应重复写，并在右上方写"续表××"　　(四)插图　　每幅图应有图序和图题，图序和图题应放在图位下方居中处图应在描图纸或在洁白纸上用墨线绘成，也可以用计算机绘图　　(五)论文中的图、表、公式、算式等，一律用阿拉伯数字分别依序连编编排序号序号分章依序编码，其标注形式应便于互相区别，可分别为:图1、表2、公式(5)等　　文中的阿拉伯数字一律用半角标示　　八结束语　　小二号黑体加粗居中内容300字左右，小四号宋体，行距:20磅　　九致谢　　小二号黑体加粗居中内容小四号宋体，行距:20磅　　十参考文献　　(一)小二号黑体加粗居中内容8-10篇，五号宋体，行距:20磅参考文献以文献在整个论文中出现的次序用[1]、[2]、[3]……形式统一排序、依次列出　　(二)参考文献的格式:　　着作:[序号]作者译者书名版本出版地出版社出版时间引用部分起止页　　期刊:[序号]作者译者文章题目期刊名年份卷号(期数)引用部分起止页　　会议论文集:[序号]作者译者文章名文集名会址开会年出版地出版者出版时间引用部分起止页　　十一附录(可略去)　　小二号黑体加粗居中英文内容小四号TimesNewR单倍行距翻译成中文字数不少于500字内容五号宋体，行距:20磅

论文格式1、毕业论文格式的写作顺序是：标题、作者班级、作者姓名、指导教师姓名、中文摘要及关键词、英文摘要及英文关键词、正文、参考文献。2、毕业论文中附表的表头应写在表的上面，居中；论文附图的图题应写在图的下面，居中。按表、图、公式在论文中出现的先后顺序分别编号。3、毕业论文中参考文献的书写格式严格按以下顺序：序号、作者姓名、书名（或文章名）、出版社（或期刊名）、出版或发表时间。4、论文格式的字体：各类标题（包括“参考文献”标题）用粗宋体；作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体；正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体；英文用TimesNewRoman字体。5、论文格式的字号：论文题目用三号字体，居中；一级标题用四号字体；二级标题、三级标题用小四号字体；页眉、页脚用小五号字体；其它用五号字体；图、表名居中。6、格式正文打印页码，下面居中。7、论文打印纸张规格：A4210×297毫米。8、在文件选项下的页面设置选项中，“字符数/行数”选使用默认字符数；页边距设为上：3厘米；下：5厘米；左：8厘米；右：8厘米；装订线：8厘米；装订线位置：左侧；页眉：8厘米；页脚8厘米。9、在格式选项下的段落设置选项中，“缩进”选0厘米，“间距”选0磅，“行距”选5倍，“特殊格式”选（无），“调整右缩进”选项为空，“根据页面设置确定行高格线”选项为空。10、页眉用小五号字体打印“湖北工业大学管理学院2002级XX专业学年论文”字样，并左对齐。11、使用软件：MicrosoftWord2000以上版本。随时欢迎您的咨询，希望对您有帮助。补充：鄙人可以帮你弄下，欢迎随时找我。

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一般论文包含内容有：论文题目、作者姓名、单位、摘要、关键词、论文正文、参考文献。具体要求如下： ①论文题目用二号黑体字居中打印，上下必须空一行； ②作者姓名用四号宋体，且居中排版； ③单位用六号宋体，居中排版； ④“摘要”和“单位地址”之间必须空一行，用小五号黑体打印； ⑤“关键词”用小五号黑体， “关键词”内容结束后必须空一行； ⑥论文正文用五号宋体打印； ⑦“参考文献”四字用五号黑体居中打印，参考文献内容用小五号宋 体字打印。数字序号严格采用阿拉伯数字，顺序依次为：1；1。 公式采用规范符号，上下标清楚；公式编号用小括号（）表示，位于行末。 插图采用计算机画图，并贴在论文相应的位置，图号、图名用六号宋体打印，如论文中有照片，同样贴在论文的相应位置。 论文最后要附上作者的介绍，顺序为：姓名、性别、出生年月、学位（或受教育情况）、职称。

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人工智能的论文的话，那么你就可以写人工智能的发展史，人工是智能的发展潜力，人工智能的发展方向，这都是可以的

你搜下这本书：人工智能与机器人研究，里面有一些这个领域的文章

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人工智能与机器人期刊上的专业文献不知道有没有你这类课题的研究，你可以通过关键词去检索下相关文献参考参考哈

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人工智能大数据论文5000字怎么写的

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

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人工智能应用范围比较广

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。