现阶段，人工智能已经成为各行业炙手可热的话题。伴随着我国社会经济发展水平的提升，各行业对人工智能技术的落地应用需求也在不断扩大。但目前，很多行业与人工智能的结合还处于概念阶段，安防是为数不多的可以将人工智能成熟应用并落地的行业，为此，很多专家认为安防行业正在成为人工智能的第一着陆场。 近几年来，“人工智能+安防”的理念被越来越多的的安防企业接受和发展，并以此为中心，形成了一系列的产品和系统解决方案。人工智能在安防行业的快速落地，得益于全国范围内安防设备的普及，无需进行过多的基础建设，即可达成人工智能的落地。另一方面，安防行业对人工智能技术有着强烈的需求，随着人工智能技术的成熟和规模化应用，产...

事实上，人工智能的浪潮并不是在路上，而是已经到来。以下这三个行业正因对人工智能技术的运用成本较低也较为容易，从而产生了巨大的变化。 医疗 人们普遍认为目前的医疗体系存在很严重的问题，很多创业公司都相信，解决这一问题最重要的是通过人工智能等技术将主动权交回患者的手中。 未来，通过人工智能和大数据，我们可以将《星际迷航》电影中的Tricorder收入囊中，智能手机以及其他智能设备也将飞跃发展，从而实现每一个个体的自我治疗。 通过对每一个个体的基因组测序，并将其与大型数据库进行比对，医生亦或是人工智能机器人就可以判断你患有某种疾病的概率，并给出应对病情的最佳治疗方案。 Google、苹果、三星以及...

大数据时代给我们一个武器，怎么样用大数据解决问题呢?有三个方法解决人才发现。 第一，搜索与评价功能。搞搜索与评价的人是什么人呢?是大数据科学家。比方说著名的科学人才评价公司汤森路透，评价各个领域的人才，从2002年-2015年猜测准了38位诺奖得主，就是大数据，把全世界发表论文多少篇，哪个领域谁，拉出单来。再就是把文章里被引用出来的引用指数，加起来猜测谁获得诺奖。比如去年11个人获得诺奖，猜准8个，是用大数据作为武器搜索出来的，而不是领导定。这个武器就是搜索武器。现在我们有吗?有的。湖北省有一个周怀北，他把文章不断在云上出版，搞了1000多份杂志，他不用登记。这个人跟我说，当今中国找什么人才...

企业设计物联网设备时必须确保能够设备正常工作，并遵守成本和美学考虑因素制约。以下是企业设计物联网设备的一些其他考虑因素： 电池寿命：Wi-Fi设备公司Edgewater最近支持在Kroger商店内部署物联网，而Edgewater首席执行官AndrewSkafel表示，电池使用寿命是最重要的设计因素之一。他指出，在杂货店里，有数百个传感器监控食物冷藏状态，“因此，额外多年的电池续航时间可为他们节省大量成本，我知道这是他们设计的前沿和中心。” 网络连接选择，在这一点上，有一致意见：在涉及物联网网络连接时，将不会达成共识。 芯片巨头ARM的物联网产品经理MikeEftimakis说：“没有一种标准...

云服务器，也可以叫云主机，在近几年时间，已经快速在国内普及开来，并有逐渐替代虚拟主机、VPS的趋势。相比传统服务器，云主机的特点和优势也非常明显，下面就为大家简单普及一下。 关于云服务器的定义很多，没有标准答案，比较统一认可的说法是，它是一种可弹性伸缩的计算服务，其计算处理的能力异常强大、可靠性高、数据安全、简单易用。 简单普及：云服务器及其优势 经常有人这样比喻，合租服务器就像合租一套房屋，传统的租用服务器就相当于租一套三室一厅的房子自己住，虚拟主机相当于租用其中一个单间床位，VPS换汤不换药，两者都容易受到别人的影响。云主机则更接近拥有独立设施的宾馆标间，规模多样，价格不贵，在体验方面也...

目前，我们可以在市场上找到很多用于网络分析和数据可视化的开源工具，例如NetworkX，R和Gephi中的iGraph包等。在所有工具中，Gephi一直以来被认为是最值得推荐的，它可以帮助用户轻松实现超过十万个节点的可视化。但是，除了Gephi，还有很多免费开源工具可供选择，本文列出了顶级的七大数据可视化分析工具，可帮助企业分析并梳理数据之间的关系。　　1、GephiGephi是一个开放式的图形可视化平台，基本也是市场上公认的领先分析软件之一，也是最受欢迎的网络可视化分析软件包之一。使用者不需要具备任何编程知识，就可广泛使用Gephi生产高质量的可视化图表。它还可以处理相对较大的图形，实际大...

数据工程师 职位描述：处理大量数据的公司，并管理数据通道。这意味着，当需要时，你要能确保有效地从数据源收集和检索数据，并进行清理和预处理。 为什么它很重要：如果你只处理过相对小的(<5Gb)保存为.csv或.txt文件的数据集，那么你可能很难理解为什么会有一些人的全职工作是构建和维护数据管道。 这里有几个原因： 一个50Gb的数据集对计算机的RAM来说太大了，所以你通常需要其他方法将其输入到你的模型中。 处理这么大规模的数据需要花费大量时间，并且经常需要冗余存储。管理数据的存储也需要专门的技术诀窍。 要求：你将使用的技术包括ApacheSpark、Hadoop和/或Hive，以及K...

云计算技术的出现，是为了使人们在信息数据处理上花费的成本更低，而现阶段的事实并非人们所想象的那样，当大大小小的企业争先恐后的开始部署自己的云计算，才发现云计算也是一个烧钱的主儿，还没有尝到云计算带来的甜头，就已经挨了云计算一巴掌。那么，究竟会有哪些云计算成本需要企业考虑，我们不妨做一次盘点。 一、烧钱的IT基础设施 这些IT基础设施包括：入门服务器折旧费、服务器软件折旧费、服务器能耗费用及场地租金、维护管理设备的人力资源费用和保存文件的其它支出等。企业进行IT基础设施部署时，可以事先进行周全的IT资产盘算，规划数据架构，使用按需分配的方案节约IT基础设施成本花费。 二、企业自主管理软件成本 ...

大数据vs.人工智能是一种公平的比较吗?在某种程度上，它是，但首先让我们先厘清它们之间的区别。 人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行术语，但也可能会有一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处?它们有什么共同点吗?它们是否相似?能进行有效的比较吗? 这两种技术所具有的一个共同点是兴趣。NewVantagePartners公司对企业管理人员进行的大数据和人工智能调查发现，97.2%的企业高管表示他们的公司正在投资、构建或启动大数据和人工智能计划。 更重要的是，76.5%的企业高管认为人工智能和大数据密切相关，数据的更大可用性正在增强其组织内的人工智能和认知。 有人认为将人工智能与大数据...

“家庭网络”不断发展，如今物联产品之间可以无缝协作，提供智能又安全的家庭体验。实际上，最新的智能家居和智能语音家庭助理产品内部十分复杂。 家庭安全空间是多层分散的，使其互操作性成为挑战。消费者日常选择产品会根据产品的易用性和互操作性，包括网关的可用性，无缝连接、本地和远程监控的能力等。 安全服务提供商和安全系统公司都在致力于通过集成安全系统的三大基本构建块来使产品具有开箱即用的互操作性： 传感器，包括电子门锁、门窗传感器、烟雾/热探测器、泄漏探测器、空气质量监测器和玻璃破碎探测器。 监控，使用安全摄像头和/或可视门铃。 控制，使用网关、检修面板、基于云的仪表板以及智能手机APP进行本地和远程...

本人学习数据分析有一两年了，现在在职于一家外资行业，看到很多小白涌入数据分析行业，我就给大家推荐几本有用的书籍，供大家参考，合适的话你们可以看看，或者决定是否踏入数据分析这一个行业： 1.《深入浅出数据分析》：讲了数据分析到底是干什么的？数据分析都包含什么内容？对新人们还是有一定的作用，难度容易。 2.《深入浅出统计学》：要了解常用数理统计模型（描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等），重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，难度容易。 3.《极简统计学》：对统计推断部分的阐述十分清晰，适合非统计背景的人工阅读。 4.《统计学：从数据到结...

目前云存储的主要分为公有云、私有云和混合云。公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过互联网使用。这种云有许多实例，比如百度云盘、360云盘、OneDrive、阿里云、腾讯微云等等。私有云是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。私有云可部署在企业数据中心的防火墙内，也可以将它们部署在一个安全的主机托管场所，私有云的核心属性是专有资源。私有云可以是企业提供的，也可以是自己架设的。公有云融合了公有云和私有云。私有云的安全性是超越公有云的，而公有云的计算资源又是私有云无法企及的。在这种矛与盾的情况下，混合云完美地解决了这个问题，它既可以利...

根据数据类型的不同，对一个问题的建模可以有不同的方式，在机器学习或人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式，在机器学习领域主要有以下几种重要的学习方式：　　　　1.监督式学习，在监督式学习中，输入的数据被称为”训练数据“，每组训练数据都有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中的”垃圾邮件“、”非垃圾邮件“，对手写数字识别中的1，2，3，4等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与”训练数据“的实际结果进行比较，不断地调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。　　　　2.非监督式学习，在非监督式学习下，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些...

信息是推动世界发展、科技进步的不竭动力。而作为信息时代的产物——大数据，逐渐成为大家讨论的话题。随着数据的不断积累，网络也出现了种种安全问题。 信息访问权限混乱 一般来说，访问权限主要是由系统管理员来控制外来人员访问本区域的网络资源，在此情况下，通常只有被授予了访问权限才能访问此网站。然而，随着互联网技术的迅速发展，信息访问权限出现了混乱不堪的局面。各种信息铺天盖地，随之访问权限也出现了“大锅粥”，各种权限逐渐弱化，许多信息源没有了权限界定甚至出现混乱。大量数据的泄露给一些别有用心的黑客提供了机会，也致使网络出现了一些不安全的因素。 数据信息泄露严重 随着数据值的增大和数据的集中，对海量数据...

大数据，作为一套技术、一种经营战略是相对成熟的。这种成熟带来的好处是更先进的工具、更顺畅的部署和新的商业机会。不利的一面是，如果公司想要在实现数字化转型目标方面取得真正成功，新挑战的出现需要更为明智的策略。 一家公司的数字化改造应该从清晰的趋势和障碍出发，更好地规划出一条通往其所寻求业务成果的路线。考虑到这一点，以下是我们关注的三大数据趋势，以及在数字时代可能出现在企业和成功之间的三大困境。　　　　三大趋势　　　　1.真实的机器学习　　　　我们坚信，机器学习、人工智能未来很快会接管世界，至少是人类的大部分工作。然而现实正一步步向我们推进，我们发现机器学习能最有效地成为人类的助手而不是替代者。...

　　随着深度学习技术的成熟，AI人工智能正在逐步从尖端技术慢慢变得普及。从走在前沿的科技公司，到努力创新的传统行业，几乎每家公司都想把握这个新“风口”。而人工智能的核心就是人才，那么对于热门中的热门，人工智能领域的人才供需情况到底如何呢？ 　　一些业内人士认为，国内的供求比例仅为1：10，供需严重失衡。工信部教育考试中心副主任周明也曾向媒体透露，中国人工智能人才缺口超过500万人。现在，让我们一起来看看排名前10位的人工智能职位及其职责列表。 　　1、数据科学家 　　数据科学家属于分析型数据专家中的一个新类别，他们对数据进行分析来了解复杂的行为、趋势和推论，发掘隐藏的一些见解，帮助企业做出更...

  首先从企业信息化发展阶段时，数据平台结构的程度来看。个人依照企业信息化，将数据平台阶段划分为：只有业务数据库——>中间库——>完善数据仓库(DW)——>数据集市(DataMart)，顺序与阶段并不绝对正确，可能有组合，可能所在阶段不完全一致。以下先看各个数据平台阶段特点，再看对应阶段数据分析工具选型的考虑吧。  　　1.业务数据库　　一个企业IT信息化建设最初的阶段，业务库中数据量不大，要分析展示下数据情况啦，不慌，问题不大，这时候OLTP结构下也可以写写SQL快速展现，随便玩玩office工具也没问题。  　　但是随着时间的推移，各种...

  大数据vs.人工智能是一种公平的比较吗?在某种程度上，它是，但首先让我们先厘清它们之间的区别。   人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行术语，但也可能会有一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处?它们有什么共同点吗?它们是否相似?能进行有效的比较吗?   这两种技术所具有的一个共同点是兴趣。NewVantagePartners公司对企业管理人员进行的大数据和人工智能调查发现，97.2%的企业高管表示他们的公司正在投资、构建或启动大数据和人工智能计划。   更重要的是，76.5%的企业高管认为人工智...

  NB－IoT的全称是NarrowBand－InternetofThings，是基于蜂窝网络的窄带物联网技术，聚焦于低功耗广域网，支持物联网设备在广域网的蜂窝数据连接，可直接部署与LTE网络，可降低部署成本和实现平滑升级，是一种可在全球范围内广泛应用的一门物联网技术，他的特点可以概括为：广覆盖、低功耗、低成本、大连接等特性。   NB－IOT，是基于3GPP组织定义的国际标准，可在全球范围内部署，基于授权频谱的运营、NB－IOT技术来源于电信运营商，通信设备商以及芯片设计商的共同努力，早期，华为和沃达丰主导了NB－M2M技术，高通等联合主导的NB－...

什么是服务器虚拟化? 服务器虚拟化是将服务器物理资源抽象成逻辑资源，让一台服务器变成几台甚至上百台相互隔离的虚拟服务器，我们不再受限于物理上的界限，而是让CPU、内存、磁盘、I/O等硬件变成可以动态管理的“资源池”，从而提高资源的利用率，简化系统管理，实现服务器整合，让IT对业务的变化更具适应力。 什么是桌面虚拟化? 官方解释是这么说的，将计算机的终端系统（也称作桌面）进行虚拟化，以达到桌面使用的安全性和灵活性。可以通过任何设备，在任何地点，任何时间通过网络访问属于我们个人的桌面系统。 小编通俗地讲一下，你可以看这个桌面是从哪里提供的，如果我们把电脑自带的操作系统所生成的桌面理解为物理桌面的...