大家好,感谢邀请,今天来为大家分享一下大数据中人工智能应用的问题,以及和大数据人工智能的应用的一些困惑,大家要是还不太明白的话,也没有关系,因为接下来将为大家分享,希望可以帮助到大家,解决大家的问题,下面就开始吧!
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大数据和人工智能在物联网智慧城市建设过程中有哪些应用场景?
首先,要对智慧城市有个基本的了解,个人引用杜明芳博士在《新基建驱动的新型智慧城市建设生态体系》中阐述的内容,智慧城市是智造城市、智绿城市、智文城市、智享城市、智安城市、智融城市、智服城市、智信城市的科学融合;其业务领域涵盖智慧建筑、智慧健康、智慧交通、智慧工业、智慧能源、智慧政务、智慧教育、智慧农业等方方面面,是一个城市运行的智慧化提升。
而智慧城市的运行需要先进的科学技术手段来实现,方方面面运行的信息通过数据的形式来展现,大数据技术就是对数据的汇集、清洗、加工、处理、分析、呈现的系统集成技术;同时数据的传输和反馈需要最新一代信息通讯技术来保证传输过程的稳定性、高速性,而5G技术极大的解决了数据传输的相关问题。俗话说:要致富,先修路。5G技术就是在建设智慧城市在数据传输方面高速公路。而最终的数据汇集到大数据中心,通过人工智能的协调、处理、分配等复杂性的过程最终做出正确的、合理的、科学的、有前瞻性的决策、执行命令和措施。
在智慧城市中,大数据是各方面运行的信息流展示,人工智能是处理综合信息的大脑,他们应用到智慧城市的方方面面,各个场景。当然目前我们是从某一个节点或某一方面进行智慧性的改造,在可以预计的将来,智慧城市的运行时系统的,各个行业和领域相互协调的,达到和完成智慧城市的完美运行。
就智慧供热的场景来说,它的智慧平台包括智慧供热系统、安全保证系统、环保监测系统、供热服务系统等;它的服务单元包括热源、热网、换热站、楼宇热力单元、用户;而智慧供热系统中包括地理信息系统、动态负荷预测系统、动态水力计算系统、热站智控运行系统、楼宇智控运行系统、室内温度采集系统、能耗分析系统等等。而这些系统和平台运行的技术支撑是互联网+、云计算、人工智能运算和控制、供热工程技术等。
同时热源也是智慧的,现今在国家清洁清洁采暖政策大力实施下,清洁智慧热源已经使用到民生供热的方方面面,高压电极锅炉、空气源热泵、水源热泵、低压电锅炉等已经在供热领域蓬勃发展。如何采用适合实际情况的、有发展前景的、与各种热源智慧结合和清洁运行的智慧热源将是今后在智慧城市中智慧供热发展的重点方向。
大数据技术在商业智能中如何应用?
大数据技术在商业智能领域应用相当于广泛,也是AI的基础,主要取决了行业,每个行业对于大数据AI的应用不同。互联网行业的案例就是:今日头条
大数据应用是不是比人工智能应用更加广泛呢?是不是更加深入生活呢?
谢谢邀请!
从技术体系上来说,大数据是智能化的基础,大数据的发展必然会促进人工智能的进一步发展,从技术成熟度上来说,大数据技术在2016年的时候已经趋于成熟(来自Gartner报告),而人工智能目前依然处在研究的初期阶段,所以大数据未来将逐渐落地,而人工智能的落地还需要按步骤分阶段进行。
目前大数据已经开始在很多领域陆续开始应用,其实从技术体系上来说,大数据技术的发展是一个连续的过程,在技术上伴随着统计学、物联网、云计算的发展而逐渐完善。比如,大数据目前一个重要的应用是数据分析,而数据分析本身就存在很长的技术积累期,统计学主要的研究内容就是数据分析,所以大数据的发展存在一个比较扎实的理论和应用基础。从这个角度来说,大数据的落地还是具有广泛基础的。目前大数据的处理也有很多种方式,比如目前比较流行的Beam就是一个流处理和批处理整合的应用。
随着大数据和人工智能的发展,二者之间的界限也逐渐模糊,比如目前从事大数据分析的工程师往往也在做机器学习方面的研发,而机器学习是人工智能领域的重要研究内容之一,与此类似的情况还包括自然语言处理、计算机视觉和机器人学等内容,目前这些传统的人工智能研究领域已经与大数据建立起了紧密的联系。所以说,随着大数据的发展和落地,人工智能也一定会伴随着大数据逐渐开始落地应用。
总之,未来大数据与人工智能的结合将更加紧密,有大数据的地方也往往会有人工智能的身影,对于很多用户来说,大数据的价值需要智能体(人工智能产品)来进行体现,尤其是对于普通用户来说,大数据比较抽象,而智能体则比较好接受。
大数据和人工智能是我的主要研究方向,目前我也在带相关方向的研究生,我会陆续在头条写一些相关方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题,也可以咨询我,谢谢!
大数据应用服务的两条主线是
大数据应用服务包括两条主线:
(1)大数据技术发展,主要是数据采集和数据搜索,构建数据搜索体系
(2)大数据应用,即经历了从Google、Yahoo在搜索引擎时代,数据仓储、大数据分析时代,大数据挖掘时代,再到AI技术与大数据结合时代。
其中,Google通过HDFS对海量数据的存储,运用MapReduce技术中高效的计算网页内容,提高用户的检索能力,维系了搜索引擎之巅的地位。由于数据采集离不开存储,索引的构建也需要大量计算,因此存储容器和计算能力贯穿搜索引擎的整个更迭过程。当下,大数据涉及技术框架、管理技术、分析技术等方面,且每天都在发展。
关于本次大数据中人工智能应用和大数据人工智能的应用的问题分享到这里就结束了,如果解决了您的问题,我们非常高兴。
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