大數據指紋
大數據能夠幫助各行各業的企業從原本毫無價值的海量數據中挖掘出用戶的需求，使數據能夠從量變到質變，真正產生價值。隨著大數據的發展，其應用已經滲透到農業、工業、商業、服務業、醫療領域等各個方面，成為影響產業發展的一個重要因素。
無人駕駛汽車技術逐漸成熟、語音語義識別的精度不斷提高、圖形圖像識別技術獲得發展、智能機器人頻頻亮相，AlphaGo與韓國圍棋選手李世石的對弈更是引爆了人們對人工智慧的熱情。隨著消費水平提高和人口老齡化的影響，提供教育、醫療、娛樂等專業化服務的智能機器人開始倍受關注。
隨著人工智慧的發展，在海量數據中挖掘有用信息並形成知識將成為可能。未來大數據技術將與人工智慧技術更緊密地結合，讓計算系統具備對數據的理解、推理、發現和決策能力，從而能從數據中獲取更准確、更深層次的知識，挖掘數據背後的價值。
B. 手機指紋鎖是被大數據錄取還是被手機錄取
被手機錄取。
C. 公安破案時，常說的運用了大數據，大數據是什麼意思呀
大數據現在已經成為一個代名詞了，其實公安說的大數據跟我們平常網路上說的大數據還是有版些權差別的，網路大數據更多還是建立在用戶喜好方面，採集數據經過電腦分析處理後的信息，偏人工智慧方向。而公安說的大數據，那是真正的大數據，包括指紋庫、血液庫、DNA資料庫以及各個攝像探頭數據等，這些項目中很多還在建庫階段，可能你不清楚，但你的數據已經通過一些渠道被採集了
D. 人工智慧與大數據專業怎麼樣
是很不錯復的專業，制未來的走向
大數據是眾多學科與統計學交叉產生的一門新興學科。大數據牽扯的數據挖掘、雲計算一類的，所以是數學一類的專業。
（1）統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
（2）數學與應用數學是一個學科專業，該專業培養掌握數學科學的基本理論與基本方法，具備運用數學知識、使用計算機解決實際問題的能力，受到科學研究的初步訓練。能在科技、教育和經濟部門從事研究、教學工作或在生產經營及管理部門從事實際應用、開發研究和管理工作的高級專門人才。
（3）信息與計算科學專業是以信息領域為背景用將邁向的數學與信息，管理相結合的交叉學科更深入和專業。
E. 大數據和人工智慧哪個好
想了解大數據與人工智慧孰優孰劣，首先我們得從認知和理解大數據和人工智慧的概念開始。
1、大數據
大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。
2、人工智慧
人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。
3、大數據與人工智慧孰好孰壞
大數據和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯系，一方面人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。
目前大數據相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智慧尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到人工智慧也會相對比較容易。總的來說，兩個技術之間並不存在孰優孰劣的問題，發展空間都非常大。
F. 大數據是什麼,而人I智能又是什麼呢
沒有辦法在很短時間范圍內，應用常規軟體進行收集和處理的數據集合。而人工智慧就是指利用計算機模擬人類智力活動。
G. 指紋都有哪兩種
指紋有渦狀紋、蹄狀紋和弓狀紋三種。
渦狀紋是像同心圓的旋渦狀；渦狀紋偏向一個方向的是蹄狀紋；而像弓一樣彎曲的是弓狀紋。
潛伏指紋是經身體自然分泌物如汗液，轉移形成的指紋紋路，目視不易發現，是案發現場中最常見的指紋。潛伏指紋往往是手指先接觸到油脂、汗液或塵埃後；
再接觸到干凈的表面而留下，雖然肉眼無法看到這些指紋，但是經過特別的方法及使用一些特別的化學試劑加以處理，即能顯現出這些潛伏的指紋。鑒識人員最常接觸到的指紋是潛伏紋。
(7)大數據指紋擴展閱讀：
指紋總體特徵
指可以用人眼直接觀察到的特徵。它包括：
1、基本紋型
常見的指紋圖案有環型、弓型、螺旋型，其他的指紋圖案都基於這三種基本圖案，只是一個粗略的分類，僅僅依靠圖案類型來分辨指紋是遠遠不夠的，但通過分類可以更加便利於在大資料庫中搜尋到指紋。
2、模式區（Pattern Area）
模式區是包含了紋型特徵的區域，即從模式區就能夠分辨出指紋是屬於那一種類型的。
3、核心點（Core Point）
核心點位於指紋紋路的漸進中心，它用於讀取指紋和比對指紋時的參考點。
4、三角點（Delta）
三角點位於從核心點開始的第一個分叉點或者斷點、或者兩條紋路會聚處、孤立點、折轉處，或者指向這些奇異點。三角點提供了指紋紋路的計數和跟蹤的開始之處。
5、式樣線（ Type Lines）
式樣線是在指紋包圍模式區的紋路線開始平行的地方所出現的交叉紋路，式樣線通常很短就中斷了，但它的外側線開始連續延伸。