Ⅰ 可穿戴设备未来趋势化

近年来全球可穿戴设备出货量 为3.1亿台,比之前增长16.7%,市场规模庞大。而随着消费升级内及AI、 VR、AR等技术的逐渐普及容,可穿戴设备 已从过去的单一功能迈向多功能,同时具 有更加便携、实用等特点。智能可穿戴设备在医疗保健、导航、社交网络、商务和媒体等许多领域有众多可开发应用,并能通过不同场景的应用给未来生活带来改变。

目前市场上主要的可穿戴产品形态各异,主要包括智能眼镜、智能手表、智能手环、意念控制、健康穿戴、体感控制、物品追踪等。其中,医疗卫生、信息娱乐、运动健康是热点;产品功能方面,互联(NFC、Wifi、蓝牙、无线)、人机接口(语音、体感)、传感(骨传感、人脸识别、地理定位、各类传感器)是该类产品必不可少的功能。

大数据可以做什么

现在大家可能都听说过大数据,大数据的出现使得各个行业的发现具有了方向性,为推动社会做出了巨大的贡献,大数据离不开数据挖掘,那么大家知道不知道大数据可以做什么呢?简单来说,大数据可以让预测未来。
一、大数据可以预测未来

简而言之,大数据和数据挖掘能够赋予我们预测能力。而现在我们的生活已经数字化了,我们每天所做的任何事情都可以通过大数据记录下来,就好比每张信用卡交易都是数字化和可查询的。对于企业来说,大多数财务和运营数据都保存在数据库中。而现在,随着可穿戴设备的兴起,大家的每一次心跳和呼吸都被数字化并保存为可用数据。使得机器了解我们。
二、如果模式保持不变,那么未来就不再是未来

现在,我们生活中的许多不同事物都有不同的表现形式。比如说,一个人可能在任何工作日内在工作和家庭之间旅行,在周末到某个地方游玩,这种模式很少改变。商店将拥有任何一天的高峰时段和闲置时间,这种模式不太可能改变。企业将在一年中的某些月份要求更高的劳动力投入,这种模式不太可能改变。
由此,计算机通过终端去进行搜集到这些数据,就去分析这些数据,然后对受众群体进行合理的安排。计算机也就能够知道什么时候是适合促销的最佳时间,例如,如果这个人每周五的星期五都要洗车,或者是优惠券,那就是洗车促销如果这个人每年三月都要去度假,那就可以进行全方位的服务。同时计算机还可以预测商店全天的销售预测,然后制定业务战略以最大化总收入。一旦未来变得可预测,我们可以随时提前计划并为可能的最佳行动做好准备。这就说明了大数据给了我们预测未来的力量。这是数据挖掘的力量。数据挖掘始终与大数据联系在一起,因为大数据支持大量数据集,从而为所有预测提供了基础。

三、机器学习是什么?

刚才我们根据一块数据的处理方式进行了分析。假设这条数据包含一组购物者的购买行为,包括购买的商品总数,每个购物者购买的商品数量。这是迄今为止最简单的统计分析。如果我们的目标是分析不同类型的购物者之间的联系,或者如果我们想要推测特定类型的购物者的特殊偏好,或者甚至预测任何购物者的性别或年龄,我们将需要更多复杂的模型,通过录入的数据,我们称之为算法。机器学习可以更容易理解为为数据挖掘目的而开发的所有不同类型的算法,方便我们的生活。
四、数据挖掘是什么?

通过计算机去学习算法,用现有数据去预测未知数,这正是数据挖掘的奇迹与机器学习密切相关的原因。然而,任何机器学习算法的强度在很大程度上取决于大量数据集的供应。无论算法有多复杂,都不能从几行数据中做出预测,需要大量的数据作为样本。大数据技术是机器学习的前提,通过计算机的学习,我们能够从现有数据集中获得有价值的见解,这就是数据挖掘。
以上的内容就是对于大数据可以做什么?这两个问题的具体的解释了,大数据的出现能够让我们更好的预测未来,希望这篇文章能够给大家带来帮助,最后感谢大家的阅读。

Ⅲ 什么是大数据时代

大数据时代

(巨量资料(IT行业术语))
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最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
产生背景
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进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
大数据时代来临
据,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]
数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”[2]

影响
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大数据
现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。[3]
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[2]
在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、O2O、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。[4]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……[1]
截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明,2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。[5] 每一天,全世界会上传超过5亿张图片,每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而,即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信,以及上传的全部图片、视频与音乐,其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。
这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段,而随着技术成熟,我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一,而从2005年起,用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%,达到了4000亿美元。[5]

大数据的精髓
大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:是全部数据,而不是随机采样;是大体方向,而不是精确制导;是相关关系,而不是因果关系。[6]
A.不是随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前我们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让我们意识到,这其实是一种人为限制);
B.不是精确性,而是混杂性:研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;
C.不是因果关系,而是相关关系:我们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生。

数据价值
大数据时代,什么最贵?
十年前,葛大爷曾说过,“21世纪什么最贵?”——“人才”,深以为然。只是,十年后的今天,大数据时代也带来了身价不断翻番的各种数据。由于急速拓展的网络带宽以及各种穿戴设备所带来的大量数据,数据的增长从未停歇,甚至呈井喷式增长。[7]
一分钟内,微博推特上新发的数据量超过10万;社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……
这些庞大数字,意味着什么?
它意味着,一种全新的致富手段也许就摆在面前,它的价值堪比石油和黄金。
事实上,当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时,华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”,先人一步用其预判市场走势,而且取得了不俗的收益。
让我们一起来看看——他们是怎么做的。
这些数据都能干啥。具体有六大价值:
●1、华尔街根据民众情绪抛售股票;
●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;
●3、银行根据求职网站的岗位数量,推断就业率;
●4、投资机构搜集并分析上市企业声明,从中寻找破产的蛛丝马迹;
●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索,分析全球范围内流感等病疫的传播状况;
●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博,实时分析选民对总统竞选人的喜好。[1]

可视化
“数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说。Instagram以10亿美元出售之时,成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。
大数据是如此重要,以至于其获取、储存、搜索、共享、分析,乃至可视化地呈现,都成为了当前重要的研究课题[1] 。
“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前,是怎样一幅壮观的景象?在后台注视着这一切,会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉?”
这个问题我曾请教过刘建国,中国著名的搜索引擎专家。刘曾主持开发过国内第一个大规模中英文搜索引擎系统“天网”。
要知道,刘建国曾任至网络的首席技术官,在这样一家每天需应对网民各种搜索请求1.7亿次(2013年约为8.77亿次)的网站中,如果只是在后台静静端坐,可能片刻都不能安心吧。网络果然在提供搜索服务之外,逐渐增添了网络指数,后又建立了基于网民搜索数据的重要产品“贴吧”及网络统计产品等。
刘建国没有直接回答这个问题,他想了很久,似乎陷入了回忆,嘴角的笑容含着诡秘。
倒是有公司已经在大数据中有接近上帝俯视的感觉,美国洛杉矶就有企业宣称,他们将全球夜景的历史数据建立模型,在过滤掉波动之后,做出了投资房地产和消费的研究报告。
在数据可视化呈现方面,我最新接收到的故事是,一位在美国思科物流部门工作的朋友,很聪明的印度裔小伙子,被Facebook高价挖角,进入其数据研究小组。他后来惊讶地发现,里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家,“Facebook想知道,能不能用物流的角度和流程的方式,分析用户的路径和行为。”

Ⅳ 大数据与可穿戴设备相比哪一个出来时间早

大数据的概念一定比可穿戴设备出来的时间早。

因为可穿戴设备是大数据、互联网和物联网技术发展下的产物。以智能穿戴松果手表为例,先有了大数据的概念,于是松果数码经过多年的研究才开发出智能可穿戴设备来采集数据的。

希望对你有帮助。

Ⅳ 大数据分析到底能干什么

大数据分析可以用来干什么

一、大数据可以预测未来

二、如果模式保持不变,那么未来就不再是未来

Ⅵ 大数据时代 如何理解“大数据”

最早提出大数据概念的学科是天文学和基因学,这两个学科从诞生之日起就依赖于基于海量数据的分析方法。
大数据可以说是计算机和互联网结合的产物,计算机实现了数据的数字化;互联网实现了数据的网络化;两者结合才赋予了大数据生命力!
随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活,加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及,新的数据正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的数据是互联网出现以后迅速产生的。
不过,抛开数据的海量化生产和存储这种表面现象,我们更加要关注的是由数据量变带来的质变,这种质变表现在以下3个方面:
1)数据思维
大数据时代带给我们的是一种全新的思维方式,思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革!
- 分析全面的数据而非随机抽样;
- 重视数据的复杂性,弱化精确性;
- 关注数据的相关性,而非因果关系。
历来的商业变革都是由思维方式的转变开始的,旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候,如果大脑不能与时俱进,吸收并转变为顺应潮流的新思维,通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略,那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域,然后渗透到传统的商业领域:黑莓(Blackberry)、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎。。。案例比比皆是!
当然,这些企业的没落并不是因为没有数据思维,但他们都是被新互联网思维淘汰的昔日巨人。数据思维是最新的思想,其影响力还没有发展到导致巨头轰然倒塌。但是,如果不给予足够的重视,下一波没落王国的名单中,可能就会有你!
2)数据资产
大数据时代,我们需要更加全面的数据来提高分析(预测)的准确度,因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种个人信息数据之外,我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据;我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能,这些家用电器在更好地服务我们的同时,也在生产大量的数据;甚至我们出去逛街,商户的路由器,运营商的WLAN和3G,无处不在的摄像头电子眼,百货大楼的自助屏幕,银行的ATM,加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。
在互联网领域,我们喜欢说入口这个词,入口对应的直接意义是流量,而流量在互联网领域就意味着金钱,这种流量变现可能是广告,可能是游戏,也可能是电商。在大数据时代,入口这个词还有更深刻的意义,那就是数据生产的源头,用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事,也会留下一系列相关的数据,这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益!所以,在大数据时代,意识到数据也是资产的公司都已经开始在各个数据生产的源头进行布局,可能是一个解决刚兴需求的WEB网站,也可能是一个单纯的工具APP,还可能是一个可穿戴的数码产品!
3)数据变现
有了数据资产,就要通过分析来挖掘资产的价值,然后变现为用户价值、股东价值甚至社会价值。
大数据分析的核心目的就是预测,在海量数据的基础上,通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。
预测事情发生的可能性继续往下延伸,就可以通过适当的干预,来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样,都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品,引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告,并称之为精准营销,由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。

Ⅶ 大数据的应用领域有哪些

1.了解和定位客户
这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集,通过大数据技术创建预测模型,从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。
利用大数据,美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。
滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者,想象一下,你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡,多少次翻越等等,在社交媒体上分享这些信息,与家人和朋友相互评比和竞争。
除此之外,政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为,奥巴马在2012年总统大选中获胜,归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。
2.了解和优化业务流程
大数据也越来越多地应用于优化业务流程,比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆,并根据实时交通路况数据优化运输路线。
人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器,检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动,与谁交谈,甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度,平均业绩提高了23%。
如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签,万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里,还可以反馈温度,湿度,运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代,“大数据”领域寻求共性的信息和模式,那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。
3.提供个性化服务
大数据不仅适用于公司和政府,也适用于我们每个人,比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据,从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”,大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。
4.改善医疗保健和公共卫生
大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列,有助于我们找到新的治疗方法,更好地理解和预测疾病模式。试想一下,当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据,都可以应用于数百万人及其各种疾病时,未来的临床试验将不再局限于小样本,而是包括所有人!
苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据,可以追踪你一天走了多少步,或者提示你化疗后感觉如何,帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化,吸引更多的参与者,并提高数据的准确度。
大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式,提前24小时预测出身体感染的症状,从而及早干预,拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。
更重要的是,大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期,可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如,谷歌基于搜索流量预测流感爆发,尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了,但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。
5.提高体育运动技能
如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具,通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台,帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策,以减少球员不必要的受伤。
还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫:嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈,为你的练习打分,甚至指导你在家如何练习。
6.提升科学研究
大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心,有65,000个处理器,能同时分析30pb的数据量,这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等,变的更容易获取和分析,从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。
7.提升机械设备性能
大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如,丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器,在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试,在用户家中安装智能电表,然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况,以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划,并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰,杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带,追踪货架上的商品分配,甚至预测一项任务的完成时间。
8.强化安全和执法能力
大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术,检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯,预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。
2014年2月,芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员,进行通告和探访,目的是提前预防犯罪。
9.改善城市和国家建设
大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中,以提升资源运用的效率,优化城市管理和服务。
加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水,帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号,从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯,将交通拥堵状况减少了约16%。
10.金融交易
大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的,如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据,以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望,这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

Ⅷ 安顿与其他智能穿戴设备的区别

自古以来,“治未病”就是中医学的重要思想,而安顿率先将人工智能大数据融合中医脉诊原理,通过智能可穿戴设备——安顿护心手表,实时监测和采集用户心率、血压、血氧饱和度等基本体征数据,实现疾病的早预防、早发现和早治疗,防病于未然。

“我们发现传统的可穿戴设备多数用于数据采集和对比,如果以人工智能、大数据与可穿戴设备这三者技术为基础,利用中医脉诊原理发现身体隐患,实现对人体暗藏的疾病进行风险预判,从而提前预警介入,将是一件造福全人类的伟大创新。”安顿联合创始人——马剑飞在接受央视记者采访时,如是说道。

Ⅸ 大数据能做什么用

如果说砍树是一个职业,那你手中的斧头就是大数据。大数据是一种覆盖政商等领域的超大型平台,你可以用大数据来瞄准你所关心领域的长短点并很快很准地得出预判,升华概念,你能通过数据预测未来,行业的未来你能掌握了,就能赚钱。

Ⅹ 互联网,智能机器人,5G网络,大数据搜索统计,云存储,无人机,无人驾驶汽车,可穿戴设备,大脑科学,

人机融合

人机融合的人工智能发展方向
——来自25年前(1984年)的学术论文
http://www.gkong.com 2010/1/25 10:12:34 来源:《人工智能学报》陈体滇,龚英辅
一、人机融合的方向
从石器时代以来,人类创造了各种各样的工具,唯独人工智能的出规,向人智能本身提出了挑战。对人工智能远景的预测,国内学者大多认为人工智能永远只能是受制于人的一种工具,是人智能的模拟物,不可能达到人智能的水平;而西方学者大多认为,人也只是一种高级机器,因此,人工智能机器将定能像人一样的进行思维,成为人的一种特殊“伙伴”,更有甚者,少数人认为人工智能的进化速度远远超过人智能的进化,故总有一天“进化计算机”将会奴役、控制人类。
上述三类视点,从本质上讲都贬低了人类自身的智能,1983年作者和陈体滇先生提出了“人工智能的未来最终将实现与人智能融合为一体”的新观点。
人工智能的发展,要依靠人智能的支持,要吸取对人自身智能机制的研究成果,同时人工符能的科技成果反过来又可直接帮助和改善人智能。按熙事物发展的辩证规律,人工智能不会与人智能相对独立和平行地向前发展,而误人和"机"相互影响、相互渗透、相互交织在一起共同向前发展。只有对人的智能结构不断地作更透彻的研究了解,才可能研制更高水平的人工智能,这种技术进步的趋势,必然使人工智能领域的尖端成果具有与人智能结构越来越大的同构性和相亲性。基于人类高度关心改善自身的智能,人工智能的这些尖端成果必然被优先用来改港人类自身的智能。例如,用技术手段改善普通人的记忆力、改造提高低能儿和白痴的智能水平等。这类改善、改造的发展和升级,最终将导致高级的人工智能与人智能融合为一休,实现“人机融合”。这里所说的"机"并非单指电子计算机,“融合”主要是指人机的同体和信息的直接耦合,而非一般所说的“人机共存”关系。
人机融合是一个相当长的发展过程,它将伴随技术进步,逐级逐步地向前发展。首先实现的是低级和局部的融合,近几年人工智能科授的进步不断证实了这种趋势。如最近美国科学家就明确宣布,他们研制的“神经芯片”首先就是用于改善人的中枢神经功能,“使截瘫患者丢掉手杖”。随着人机融合的升级,最终将在地球上产生一种人机高度融合、高智慧、能自行繁殖(复制)的“新智体”(或曰“新人类”)。因此,文明
人类的演化由于技术的影响将经历自然进化——人工促进人智能的进化——人机融合体(新智体)的自行进化的辩证发展过程。在人机融合时代,出于物理目标的不同,将存在多种多样、多层次的智能机(体),但具有怨茁级智能的应是人机融合体。