① 如何評價大數據的未來

在未來幾十年裡，大數據科學家將非常走俏。然而，在大數據初創公司領域，真正的贏家將是那些讓大數據易於理解、部署和使用的企業，這將使企業不再需要大數據科學家。大型企業始終會有大數據科學家，但更廣泛的中小企業則沒有錢來聘請昂貴的大數據科學家或專家。因此，那些能夠幫助中小企業解決大數據問題的大數據初創公司，將會有著巨大的競爭優勢。
這些大數據初創公司開發的演算法將會更加「聰明」，智能手機將變得更好，在未來，每個人的口袋裡都會有一個超級計算機，可以在實時執行復雜的計算任務，並將其可視化在手中的小屏幕中。並且，通過物聯網和數萬億的感測器，這些設備需要處理的數據量將會成倍增長。
大數據只會變得更大，BB級數據將會成為企業會議中的常用語。幸運的是，數據存儲也將越來越廣泛以及便宜，以解決龐大的數據量。BB級數據將會非常普遍，最終，大數據術語將會再次消失，大數據將再次「淪為」數據。
然而，在我們到達這個階段之前，企業和政府處理的不斷增加的數據將會帶來隱私關注。那些堅持道德准則的企業將會存活下來，其他輕視隱私問題的企業將會消失。關於大數據對消費者隱私的影響的辯論將會越演越烈，我們必須確保我們最終不會像電影《少數派報告》中那樣。
對於大數據的未來，我們仍然無從知曉，隨著大數據時代開始蔓延，很顯然，擺在我們前面的變化將會改變企業和設備。大數據並不會消失，企業將需要適應這個新的範式。企業可能可以推遲其大數據戰略，但我們看到已經有企業部署了大數據戰略，來超越其競爭對手。因此，如果你想在即將到來的大數據時代提供產品和服務的話，現在你就應該開始制定自己的大數據戰略，已經沒有時間可以浪費。

② 電影少數派報告劇情

答主非常看不慣那些似是而非，半問半答的所謂劇情介紹。讀者就是沒看電影來問劇情，你還賣什麼關子？要麼是蠢，要麼是壞。粘貼無良，答主手打劇情，希望大家能喜歡這部電影。
21世紀中葉，人類已經掌握了犯罪預防技術，通過供養在營養液中的三位先知的共同夢境，就可以預知被害人和兇手，並且根據夢境影像，推斷出兇手和犯罪地點，甚至進一步把犯罪控制在未發生的時刻。
這一天，預防犯罪中心的行動警長約翰又抓捕了一名即將犯罪的罪犯，本以為工作順利的中心迎來了一位麻煩的泥鰍：最高檢察官委派的探員前來調查預測系統的潛在問題，成為了約翰工作中的死對頭。
約翰的麻煩接踵而至，他吸毒的惡習被探員挖掘出來。而新的預測顯示，約翰還將謀殺一個叫里歐克勞恩的男子，夢境展示了諸多細節。約翰堅信自己是清白的，趁亂逃離了中心。
逃亡的過程十分精彩，他與昔日的戰友們勉力周旋，撿回一條小命。隨後，他在一個珍奇植物園，找到了預測系統的女設計師。
女設計師告訴約翰，先知是由特殊疾病的孩子訓練而來，而她正是當時的治療師。先知被預測系統徵用後，整日浸在營養液里，用葯物維持半夢半醒的精神狀態，用於預測兇殺案。三名先知的預測通常一致，如果有一位先知的預測與另兩位預測不同，就被稱為「少數派報告」，資料會保存在先知的大腦里，而報告從資料庫里刪除。
約翰看到了希望，希望女先知能給出少數派報告還他清白。在經歷了換眼的巨大痛苦後，約翰潛回中心，擄走了女先知，希望下載到少數派報告。重見陽光的女先知不願回去中心，也在不停幫助約翰。二人終於來到黑客的公司，通過下載影像看出，這件案件沒有少數派報告，約翰並不無辜。
約翰仍不死心，想盡一切辦法在兇案即將發生的時刻來到現場，希望證明自己的清白。約翰根據姓名找到酒店1006房間，發現里歐克勞恩竟然是殺死約翰兒子的人販子。里歐克勞恩臨死前告訴約翰，這一切都是被人設計好的，他是為了得到報酬而前來被約翰殺死，說完抱住約翰手中的槍，扣動了自殺的扳機。
約翰帶女先知逃離現場，回到家中將女先知安頓好。分別之際，女先知告訴約翰和他前妻一件往事：女先知的母親安莉曾經被人殺害，兇案場景經常出現在她的夢境里，而通過另兩位先知的預測報告被提前抓住的兇手其實屬於另一個案件，真正的兇案被障眼法隱匿了。
另一邊，追捕約翰的探員也根據線索發現了這一歷史疑案，認為舊案和約翰殺人案之間存在千絲萬縷的聯系，推理出真正的兇手就在預防犯罪中心裡。他帶證據和中心主任拉瑪交流，卻被拉瑪滅口。原來這個人人愛戴的老頭才是殺死安莉的兇手，因為他不希望安莉帶走女先知，預測系統是他飛黃騰達的工具，而約翰發現了舊案的疑點，必須做局除掉。
最後約翰被前妻從看守所救出，趕到拉瑪的升職宴會上對質，視頻被投射到宴會大屏幕上，拉瑪身敗名裂飲彈自盡。預防犯罪中心解散，三位先知回歸正常生活，約翰和前妻也重歸於好，准備迎接新的人生。

③ 和30年前相比，這波「VR元年」更樂觀

從莫頓·海利希構造出第一套虛擬現實系統至今，有關「VR元年」的論調已經出現了三輪。一輪又一輪的火爆與沉寂鑄就了VR漫長的發展史，而當媒體紛紛將2016年譽之為「VR元年」的時候，有關VR的未來也引發了新一輪的非議。
VR歷史上的第一次高潮出現在60年代，正式走出科幻小說在現實社會中有了實物的雛形，並引發了軍方和民間科學家的探索熱情。VR的2.0時代出現在80年代，這時的VR走出了實驗室並被推向市場，熱衷於VR的創業者拉尼爾也被稱之為「VR之父」。在這個邏輯下，2016年理所應當的成了VR的第三波浪潮。
由此便不難理解外界對VR前景的質疑，畢竟如今的VR設備並沒有徹底脫離80年代的形態，甚至連商業化的模式和突圍領域都相差無幾。現階段的VR究竟是爆發的初始期還是發展歷程中的又一個階段，沒有人能夠給出准確的答案，至少對比30年前來看，情況要更加的樂觀。
首先，硬體層面的技術積累令人興奮
人類歷史上的第一部行動電話誕生於1983年，重量高達兩磅，且耗費了摩托羅拉10餘年的研發。而今天智能手機的質量普遍在200g以內，且在功能、續航、便捷性等方面已經不能和30年前的產品同日而語。VR設備又何嘗不是如此。
30年前最著名的VR公司莫過於傑倫·拉尼爾打造的VPL，尤其是VPL為VR頭盔推出了配套的追蹤手套，極大地提升了人機交互的體驗。按照當時較為出名的VR產品Atari VR所公布的參數，20度的視野寬度和30HZ的刷新頻率，已經被今天流行的VR眼鏡甩了不知道幾條街。
即便是任天堂在1995年推出的Virtual Boy，搭配了一顆32位20MHZ的處理器，384 × 224 解析度的顯示屏，以及高達750的重量。如果按照今天的標准來看，處理器的延時問題簡直難以忍受，且解析度和可視角度也是糟糕至極，就重量來說，完全是一把戴在頭上隨時可能喪命的「達摩克利斯之劍」。
2012年Oculus Rift登陸Kickstarter進行眾籌，首輪融資就達到了驚人的1600萬元。兩年後Facebook斥資20億美元將Oculus收入囊中，再加上HTC、索尼等大大小小的入局者，VR的第三類浪潮越發的洶涌。
單就HTC Vive消費者版來看，單眼1200*1080的解析度、90fps的刷新率、20餘款交互感測器等等，同Virtual Boy相比已然進入了VR的黃金時代。
不得不承認，在處理技術、顯示技術、感測技術、材料等基礎技術方面，較於80年代已經有了質的改變。
特別是VR的核心技術中，捕捉、重現、反饋、合成、感知這五大技術的積累完全可以滿足聽覺和視覺的需要。且相比於30年前，從VR眼鏡到一體機再到PC類設備，產品種類、易用性和售價早已符合了在消費級市場爆發的條件，這無疑是件讓人興奮的事。
其次，VR在內容方面有了更多的場景
30年前國內的很多家庭還在使用黑白電視，即便是美國也處於顯像管成像的時代。硬體上的局限性無疑束縛了人類對VR應用場景的想像空間，更重要的是，這個層面的進步對推動VR的爆發尤為重要。
VR最早的應用場景是NASA用來幫助宇航員增強太空工作的臨場感，顯然這個理由並不足以打動消費者。隨後游戲和娛樂瞄準了VR，但直到90年代才展現出繁榮的跡象，比如說199年VR電影《剪草人》的上映，在當時的大眾市場引發了一個小高潮，並直接促進街機游戲VR的短暫繁榮。
接下來的幾年裡，《披露》、《捍衛機密》、《X檔案》、《睜開你的雙眼》、《少數派報告》等都或多或少帶有VR的橋段。只不過，真正的VR電影和VR游戲幾近於無。
回到現在來看，視頻、游戲、圖片、廣告等已經成為VR內容的主流，盡管優秀的VR電影還尚未出現，卻也有不少好萊塢大片樂意製造一款VR版本的電影宣傳片。
細究VR市場的參與者來看，既有Oculus為代表的創業者，也有HTC為代表的手機廠商，以及索尼等游戲廠商，和不為人關注的硬體設備生產商，比如為Oculus提供鏡頭的歌爾聲學、涉及眼球追蹤技術的歐菲光等等。
這些廠商的加入，一方面使VR徹底走出實驗室，成為一個被商業化的市場；另一方面內容創業者看到了信心，各類工作室和影視公司躍躍欲試，無疑將加速VR內容的發展和繁榮。
此外，VR在近30年的沉寂期中，不只是理論的完善和技術的醞釀，人們對於VR的認識已經從下一代顯示設備轉向新一代計算平台。也就是說，VR有可能成為PC、手機之後的又一代計算平台，這就不難理解一些公司在VR領域進行平台式布局的野心。
當然，如果VR會成為新一代計算平台，也就意味著擁有更豐富的應用場景，諸如醫療、教育、健康、旅遊、社交等等都有可能被VR所顛覆，這些恰是上一個「VR」元年所不曾提到的，也是現階段智能手機所追逐的。
再次，現階段的資本更有利於VR成長
矽谷的繁榮和資本的活躍不無關系，喬布斯創業時的投資者剛剛崛起，那時的中國更是沒有風投的概念。可在30年後，眾籌、天使投資、VC、PE等不管是在國內還是國外都已經相當普遍，並在影響VR的走向。
剝離技術和內容層面的因素，80年代的VR繁榮更多的是有軍方背景的研究院，任天堂、Hasbro等巨頭，波音、世嘉等為了特定目的的研究者，鮮有拉尼爾等能夠載入史冊的創業者。這個資本市場的成熟度以及對VR的態度不無關系，而在今天又是怎麼樣的局面？
對於資本的態度，不同媒體各據一詞。有媒體報道稱創投市場開始看衰VR市場，並以VR公司Magic Leap 7.94億美元的C輪融資和今年7200美元的D輪融資作為「證詞」。
看好VR的媒體同樣存在，以FellowData的數據為例，自2014年Facebook以20億美金買下Oculus之後，無論是融資數量還是融資額度都在逐年上升。可以肯定的是，所有的媒體報道和統計數據都有其片面性，但VR市場融資的頻率和數額的增長已經是不爭的事實。
很多人抱怨廉價的VR眼鏡充斥著市場，VR內容多粗製濫造，而眩暈感、延時等仍然影響著用戶體驗。或許這些問題恰是資本不看好VR的外在因素，所幸的是在這些「負面」之外，投資者看到了更大的價值。
至少暴風魔鏡、樂相科技、蘭亭數字等公司在技術和內容不佔優的情況下依然走紅，足見現階段資本的真實態度，且恰恰是有利於VR市場進一步成長的。
結語
號稱「VR之父」的拉尼爾在媒體采訪中對虛擬現實的回潮表示樂觀，並認為目前技術突破的時機已近成熟。即便這仍舊是一個不確定的未來，既有3D、全息等悄無聲息的先驅，又有大數據、人工智慧等在資本層面的競爭對手，和30年前相比，這波「VR元年」顯得更加真實。
文/Alter，微信公眾號：vr-tmt

④ 互聯網加和大數據對未來會產生什麼影響

語義網，或者說web3.0，經常被引述為互聯網的未來。語義網將使所有人以及所有連接到互聯網的設備互相通信，並讓不同應用程序和企業實時分享和再利用數據。大數據的未來將會利用語義網的優勢，並且，這將會對企業和社會帶來巨大的影響。

Joyent首席技術官Jason Hoffman預測，大數據的未來將是數據、計算和網路的融合。PC則是計算和網路的融合，而計算和數據的融合將允許對EB級原始數據直接進行分析，並允許對非常大的數據集提出問題。

匹配人類智力的人工智慧將允許我們更簡單地提問題和尋找答案，我們只需要向計算機提出自然的問題即可。目前，日本科學家已經建立了模仿人類腦細胞網路的超
級計算機，並實現了1%的腦容量。腦細胞網路包含1730億神經細胞，通過10.4萬億個突觸連接。整個過程花了40分鍾，來模擬1秒鍾的神經網路活動。
在未來幾年，這些超級計算機將會成為標准。現在，用戶仍然需要知道你想知道的，但在未來，這種超級計算機將提供你所有不知道的信息。

真正的優勢在於，當企業不再需要提問題來獲得答案，而是簡單地找出他們絕不可能想到的問題的答案。先進的模式發現和模式分類將使演算法為企業執行決策過程。另外，虛擬化將變得越來越重要，幫助企業理解BB級(brontobyte)數據。

在未來幾十年裡，大數據科學家將非常走俏。然而，在大數據初創公司領域，真正的贏家將是那些讓大數據易於理解、部署和使用的企業，這將使企業不再需要大數
據科學家。大型企業始終會有大數據科學家，但更廣泛的中小企業則沒有錢來聘請昂貴的大數據科學家或專家。因此，那些能夠幫助中小企業解決大數據問題的大數
據初創公司，將會有著巨大的競爭優勢。

這些大數據初創公司開發的演算法將會更加「聰明」，智能手機將變得更好，在未來，每個人的口袋裡都會有一個超級計算機，可以在實時執行復雜的計算任務，並將其可視化在手中的小屏幕中。並且，通過物聯網和數萬億的感測器，這些設備需要處理的數據量將會成倍增長。

大數據只會變得更大，BB級數據將會成為企業會議中的常用語。幸運的是，數據存儲也將越來越廣泛以及便宜，以解決龐大的數據量。BB級數據將會非常普遍，最終，大數據術語將會再次消失，大數據將再次「淪為」數據。

然而，在我們到達這個階段之前，企業和政府處理的不斷增加的數據將會帶來隱私關注。那些堅持道德准則的企業將會存活下來，其他輕視隱私問題的企業將會消失。關於大數據對消費者隱私的影響的辯論將會越演越烈，我們必須確保我們最終不會像電影《少數派報告》中那樣。

對於大數據的未來，我們仍然無從知曉，隨著大數據時代開始蔓延，很顯然，擺在我們前面的變化將會改變企業和設備。大數據並不會消失，企業將需要適應這個新
的範式。企業可能可以推遲其大數據戰略，但我們看到已經有企業部署了大數據戰略，來超越其競爭對手。因此，如果你想在即將到來的大數據時代提供產品和服務
的話，現在你就應該開始制定自己的大數據戰略，已經沒有時間可以浪費。
轉自網界網：http://e.cnw.com.cn/e-server/news/htm2013/20130815_280009.shtml

⑤ 有部小說 一個男主角是能預知未來 一個男主角是能看到過去

好像是叫異能警察來著，具體名字記不太清楚了，是一部短篇小說，我也看過你說的這部小說。

⑥ 大家對黑客教父花無涯還了解嗎

黑客的第一本書！《網路黑白》作者 花無涯
中國黑客協會創始人

《網路黑白》是學習黑客的第一本書!一本提高小白網路安全意識的必備 經典書！

網路安全和信息隱私已經成為各界十分關注的問題，這些占據新聞頭條的事件涉及了政府、企業和其它組織、家庭和個人的數據泄露。

每年遭受虛假信息、電話詐騙、木馬病毒、網路釣魚、帳號被盜、網購陷阱、銀行卡盜刷等中招的網民不計其數，為了減少網民的損失，提高全民網路安全意識，學習必要的手段與防範技巧尤其重要。

信息時代，企業和個人面臨的重大問題之一是信息安全意識的匱乏，要麼他們根本沒有認識到這一點，要麼忽視，要麼不願為此買單。

黑客教父花無涯專訪，花無涯，一個再熟悉不過的ID，混跡於各大組織論壇。名聲在外，興趣廣泛，涉獵奇多。

現任中國黑客協會大大的花無涯 為中華網路安全做貢獻並願意團結一切網路愛國團體和個人，為信息時代中華民族文化的偉大復興而盡責！為推動中國的互聯網發展而貢獻!

中國黑客協會非常重視人才的吸收的培養，致力於新手啟蒙和進階教育,引導其樹立正確觀念，為社會貢獻出一份力，網路世界不安定因素過多。

我們常聽說某社會工程師以假冒身份、翻垃圾桶等方式獲得機密資料……但在中國，如果你直接這樣做，估計你馬上會獲得精緻手銬一副及精美囚衣一件。但假如你連目標都無法接觸到，如何進行社會工程攻擊呢？大神花無涯 分享自己的經驗，描述了現在社會工程學更加全面的方式。

信息安全是一個整體，而社會工程學也屬於信息安全這個整體。但從現在的信息安全現狀來看，社會工程學攻擊則是整個信息安全中的最短板，社會工程攻擊與傳統信息安全不同，給我們帶來的危害也非我們所能估量。本書將像一盞黑暗中的指路燈，幫助你弄清鮮為人知的黑客社會工程攻擊手段，並學會如何防禦它的攻擊。同時不僅僅有社會工程學更加幫助小白提供網路安全意識，和防禦網路最新的詐騙手段分析，非常值得一看。

中國黑客教父 花無涯 他所領導的黑客協會多年來為國內安全發展做出貢獻。黑客界傳奇人物花無涯牽頭組建的黑客協會,多年來長期穩定且和國內外多家安全門戶合作、安全組織、非營利組織，中國黑客界傳奇人物黑客大作《網路黑白》 每一位對黑客感興趣的小白都值得一看。

⑦ 京東技術解密的目錄

618
1 陽光燦爛的日子——促銷手記 ....................................................... 2
雙11 日記 ...................................................................................................... 2
大數據平台的戰斗........................................................................................ 4
交易系統的抗壓會戰 .................................................................................... 7
JOS 備戰 ........................................................................................................ 8
青龍系統的一次意外之旅 ............................................................................ 9
不平凡的2014 年......................................................................................... 11
2 駭客帝國——數據中心網路大優化 ............................................. 12
IPO 蜜月期的618 ....................................................................................... 12
核心服務 ..................................................................................................... 13
提升改進 ..................................................................................................... 16
3 超級戰艦——高性能的交易系統 ................................................ 24
設計大流量高穩定交易系統的10 大原則 ................................................ 24
系統切分 ..................................................................................................... 25
災備切換 ..................................................................................................... 26
災備集群 ..................................................................................................... 28
限流 ............................................................................................................. 28
分流 ............................................................................................................. 29
降級 ............................................................................................................. 30
讀寫分離 ..................................................................................................... 31
線上壓力測試 ............................................................................................. 31
預案 ............................................................................................................. 32
應用實例：實時價格系統 .......................................................................... 33
4 完美風暴——海量訂單處理 ....................................................... 36
OFC 的重要性 ............................................................................................. 36
OFC 的形成 ................................................................................................. 37
技術的改造 ................................................................................................. 38
不得不愛的運維 ......................................................................................... 43
海量數據的開始 ......................................................................................... 46
一直在路上的OFC 人 ................................................................................ 50
產品演進
5 大時代——商城網站發展史 ....................................................... 52
青銅時代 ..................................................................................................... 52
白銀時代 ..................................................................................................... 53
黃金時代 ..................................................................................................... 55
不避諱差評的公司...................................................................................... 58
6 兄弟情——與騰訊ECC 的融合 ................................................. 60
寫在融合前 ................................................................................................. 60
京東與ECC 融合之易迅 ............................................................................ 62
京東與ECC 融合之QQ 網購 .................................................................... 65
京東與ECC 融合之拍拍 ............................................................................ 70
寫在融合後：J+T=今天 ............................................................................. 75
7 京東POP——再造一個京東 ....................................................... 76
POP 平台簡介 ............................................................................................ 76
POP 平台搭建 ............................................................................................. 80
POP 平台演進歷程 ..................................................................................... 84
POP 新業務，托起POP 的另一片天 ........................................................ 95
京東特賣之路 ........................................................................................... 101
POP 生態建設新時期 ............................................................................... 105
POP 未來使命與榮耀並存 ....................................................................... 106
8 速度與激情——極致體驗的供應鏈 .......................................... 108
倉儲系統發展歷程.................................................................................... 108
物流配送系統發展..................................................................................... 112
9 奪寶奇兵——售後系統 ............................................................ 126
追趕業務 ................................................................................................... 126
客戶體驗至上 ........................................................................................... 131
驅動業務 ................................................................................................... 133
融合開放 ................................................................................................... 134
新模式 ....................................................................................................... 136
10 華爾街——財務系統演化史................................................... 137
京東資金的秘密 ....................................................................................... 137
結算——京東和供應商不得不說的故事 ................................................ 140
發票——一張紙的前世今生 .................................................................... 146
11 成長的煩惱——內部信息化進程 ............................................ 149
京東特色新員工配型 ................................................................................ 149
京東企業內部門戶.................................................................................... 150
京東業務流程平台.................................................................................... 155
技術演進
12 少年派的奇幻漂流——從.Net 到Java ................................... 160
ASP 時代的個人網站 ............................................................................... 160
封閉開發升級.Net ..................................................................................... 161
架構升級為Java、服務化 ....................................................................... 163
13 通天塔——中間件 ................................................................. 168
服務框架SAF ........................................................................................... 168
工作流引擎PAF........................................................................................ 174
京東消息中間件JQ .................................................................................. 177
14 變形金剛——SOA 治理 ......................................................... 184
服務化開端 ............................................................................................... 184
服務拆分 ................................................................................................... 186
服務治理 ................................................................................................... 189
事件驅動 ................................................................................................... 190
流程編排 ................................................................................................... 192
創新
15 壯志凌雲——雲平台 ............................................................. 198
京東雲背景 ............................................................................................... 198
內部京東雲 ............................................................................................... 199
京東電商開放雲 ....................................................................................... 204
電商雲解決方案 ....................................................................................... 207
京東智能雲 ............................................................................................... 209
16 穿普拉達的女王——移動創新 ............................................... 212
虛擬試鏡 ................................................................................................... 212
虛擬試衣間 ............................................................................................... 216
17 少數派報告——大數據洞察未來 ............................................ 225
京東大數據平台演變歷程 ........................................................................ 225
京東大數據產品 ....................................................................................... 229
大數據技術創新 ....................................................................................... 234
京東大數據創新應用篇 ............................................................................ 241
18 人工智慧——智慧的采銷 ...................................................... 251
人工智慧的魅力 ....................................................................................... 251
智慧選品與智慧定價 ................................................................................ 252
供應鏈銷量預測 ....................................................................................... 255
自動補貨 ................................................................................................... 262
數據羅盤 ................................................................................................... 270
19 蝴蝶效應——創新孵化 .......................................................... 275
創新是一種價值觀.................................................................................... 275
「京東網站未來五年暢想」 .................................................................... 276
孵化器誕生 ............................................................................................... 278
4 個「蛋」 ................................................................................................... 280
「微創新獎」 ........................................................................................... 282
創新是一種文化 ....................................................................................... 284
牛人
20 神盾局——京東技術大咖 ..................................................... 286
開拓者——鄧正平 .................................................................................... 286
百變神龍——楊思勇 ................................................................................ 288
代碼狂——趙剛 ........................................................................................ 289
青龍之父——李東 .................................................................................... 291
縱雲者——劉海鋒 .................................................................................... 292
燈塔——彭青 ............................................................................................ 294
運維達人——張克房 ................................................................................ 295
千庫之魂——樊建剛 ................................................................................ 297
數據達人——劉思喆 ................................................................................ 298
思考者——隋劍峰 .................................................................................... 300
問題終結者——王春明 ............................................................................ 302
四駕馬車的車輪——陳成鋼 .................................................................... 303
知心愛人——劉尚堃 ................................................................................ 305
618 之盾——王曉鍾 ................................................................................. 307
創新先驅——楊凱 .................................................................................... 308__

⑧ 少數派報告（未來報告）中，男主角在犯罪之後發生了什麼有無細致些的劇情介紹

男主角沒有犯罪，那些只是別人設計陷害他的，最後他帶著那個女的，破毀了壞人的意圖，那些壞人實際上殺人兇手，殺害了那個有預感的女孩子的母親，最後就是正義得到維護，那個女孩子也過上了正常人的生活。這項少數派報告的措施也被禁止了。

⑨ 求好創意的電影，類似【時間規劃局】【源代碼】【逆世界】這種，在特別的世界又特定的規則。電影多分就高

科幻片，神奇代碼、我是傳奇、生活危機系列。

⑩ 神通廣大的預知警察

在傳統的偵探小說里，案發後，偵探一般都會第一時間到達現場，查看犯罪現場，收集指紋、犯罪工具以及犯罪分子遺留的其他線索，然後經過縝密的邏輯推理和多地調查，最終迅速破案。就連神乎其神的福爾摩斯，也只能在慘案發生後，才進行他三段式的破案步驟：觀察案發地點、了解案發情況、捉拿兇手。

但受害者所失去的親人和財產，很難再完好無損地返還回來，而犯罪分子本人也因為一時的沖動毀了自己，說到底，破案於社會而言，並沒有起到更大的保護作用。那麼，有沒有可能提前阻止犯罪分子的瘋狂行徑呢？


依據哪裡來？


軟體的強大預測能力，賦予了警察神通廣大的預知能力，而這一切還得感謝警察局事先層層羅列的大數據。

在中國，公安內網有查詢的許可權就可以看個人的出生年月、家庭住址、有無犯罪等詳細信息，在發達國家，這些信息更為完備。比如在美國，有一個令人膽戰心驚的信用記錄，不僅記錄著你的姓名、住址、照片等無關緊要的信息，甚至還包括你曾經破案或者犯罪的信用記錄，甚至你曾延遲交付水電費也會記錄在案。這個信用記錄已經被做成了資料庫，每個人都有自己的安全號，一輸入網路就能查詢。

除了這個全民皆有的數據系統，警察局還會建立犯罪分子特有的犯罪資料庫，並使用演演算法及諸如地理位置、犯罪記錄、年齡及前科等約24種的變數，推算出犯罪可能發生的地點、時間、人物及其手法。這些資料庫全國聯網，警方共享資源，成為了預測軟體的基礎數據。

在公共場合數據的調用方面，警方也有很大的權力，比如美國警方不僅能查閱美國超過20億個車輛牌照和所在地等私人信息外，更能利用不同的系統定位出犯罪地點，像是利用各地收音器找出開槍地點，利用社群軟體調查是否有違法行為等。

強大數據資源的支撐下，利用先進演算法的計算機不難形成較准確的預測系統。過去，在學校門口發現一個可疑車輛，警局接到報案後，會根據車牌搜索信息，但搜索結果只是出現車牌的主人姓名、電話、住址等少部分信息。而現在，假如幼兒園附近有個可疑車輛被報告給了警察局，預測系統就會根據已建立的車牌管理資料庫，查出誰擁有了這輛車，車主的逮捕記錄，和這個區域的犯罪情況，它不僅能知道這輛車現在在哪裡，而且通過調動車牌記錄，還可以知道它這幾天、幾個星期，甚至幾個月去過哪裡。根據攝像頭顯示，臉部識別系統又將識別此時開車的人是否是車主本人，通過合理的推測，這個數據可能有助於讓犯罪念頭扼殺在萌芽中。


破案能力引發爭議


預知警察不僅在預測方面比過去更加有效，而且在破案方面也是成績不俗，在國際上重大案件破獲中，列出恐怖分子的追捕名單中，都有預知系統的一份功勞。不過，預知警察在威懾犯罪分子時，也讓普通民眾精神緊張，因為除了常規的數據收集，為了達到理想的效果，警方還會使出旁門左道收集數據。

2013年震驚全世界的美國棱鏡丑聞中，根據斯諾登披露的部分棱鏡計劃內容，情報人員可以直接進入9家美國網路公司的中心伺服器，獲得用戶的已存儲數據以及實時數據，這九家公司又是影響全球的公司，如微軟、Facebook、YouTube、谷歌、蘋果等等，這也就意味著全球十幾億人可能處於時時被監控中。

棱鏡計劃被曝光後，輿論嘩然。面對公眾指責，美國國家安全局在聽證會上為自己喊冤，聲稱這些項目自2001年9月啟動以來，已幫助美國政府挫敗了超過50起恐怖陰謀，如果政府不實施這些監控項目，美國將會面臨更多恐怖襲擊的風險。

盡管打著為了國家安全與減少犯罪的名義，但大批的美國人並不買賬，他們高舉著寫有「安全得讓我感到害怕」的橫幅，抗議自己無時無刻不被監控著，個人隱私權正在不斷被侵犯。

人們擔心的不僅是有沒有第三隻眼時刻盯著自己，他們也擔心假如數據被黑客入侵篡改一氣，那些神通廣大的預知警察逮錯人了怎麼辦？而且現有的法律並沒有規定這些預知警察的權力界限，亂用權力該如何判？

凡此種種，都還沒有得到警察局的明確答復，但相信在不久的未來，警察局也會重新制定章程，規定權力和義務。畢竟當物聯網徹底實現後，預知警察會變得越來越多，甚至取代現在傳統警察的出警角色，而他們作為新的警察種類，在有無限的接近個人隱私的機會時，將會需要更嚴格的警察章程。


本文源自大科技*網路新說016年第7期雜志、歡迎廣大讀者關注我們大科技的微信號：hdkj1997