大数据将在三大领域突破大数据对已经对营销、电子商务、可预测的飞机维护带来了重大的影响

大数据将在无人驾驶汽车、医疗和教育三个领域产生深远影响。无人驾驶汽车能提高出行效率;精确医疗利用大数据实现个性化治疗;个性化学习帮助每个孩子发挥潜力。

  大数据时代,数据能否成功运用将深刻影响着我们的生活质量。大数据商用越来越多,回归应用本质才好。 《大数据时代》的作者维克托·迈尔-舍恩伯格在2016中国云计算大会上谈到,直到最近150年的时间里,人类的生活质量和收入才发生了爆炸式的改变,但在这之前的漫长岁月里,人类的生活质量却改进得非常缓慢。主要是因为测量世界的能力和观察世界的方式改变了,基于观察和数据,人类增强了洞察。 互联网是个神奇的大网,大数据开发也是一种模式,你如果真想了解大数据,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。随着观察范围和计算能力扩大,大数据时代会发生什么呢? 大数据会说话维克托说,大数据能够影响人类的能力,将使得人类可以用一个全新的方式来与周围的世界相处,即通过增加数据的数量来获得对世界更深刻的洞察。

  

  大数据将在三大领域突破大数据对已经对营销、电子商务、可预测的飞机维护带来了重大的影响,维克托认为,大数据接下来可能对以下这三个领域产生更大的影响。

  1、无人驾驶的汽车。汽车非常昂贵,然而在欧洲,人们只有4%的时间在使用汽车,96%的时间把车停在停车场,这是非常不高效的系统。如果未来普及了无人驾驶的汽车,我们就可以过上另一种生活。我们将只需要在手机上点一个按键,车就会自己开过来,把我们带去目的地。这种车就像没有驾驶员的出租车,可以被反复使用,效率和可持续性都得到了提升,也避免了资源浪费。有研究发现,如果自动机动车得到普及,可以减少25%的交通拥堵,减少30%的城市停车场面积。如果北京减少30%的停车场需求,城市生活将大不一样。2、医疗。我们的寿命现在都比较长了,但仍然希望能够更长。现在,我们的医疗水平并不是很好,由于我们忽视了每一个人的个体差异,医生会用通常的方法治疗每一个人。然而,基于大数据,我们可以做精确医疗,通过大数据分析每个人的差异,进行精确的治疗、剂量、用量,让患者更快恢复健康。

  2、医疗。我们的寿命现在都比较长了,但仍然希望能够更长。现在,我们的医疗水平并不是很好,由于我们忽视了每一个人的个体差异,医生会用通常的方法治疗每一个人。然而,基于大数据,我们可以做精确医疗,通过大数据分析每个人的差异,进行精确的治疗、剂量、用量,让患者更快恢复健康。

  3、学习。我们要让下一代有能力了解这个世界。然而,因为没有数据,我们难以做到因材施教,所有孩子获得同样的教学,学习同样的书本。低效率的教学就是在浪费脑力、知识和我们解决问题的能力。如果我们用大数据去分析孩子在发展学习能力时遇到的问题,就可以进行个性化的学习,就可以释放知识和理解力的力量,让每一个孩子充分开发潜能。附:当日,记者有幸参加了对维克托先生的采访,以下收录部分记者及同行与维克托先生的问答,以飨读者。 记者:如果把数据比喻为石油,石油是有国界的,那么数据也有国界吗?维克托:这个其实每一个社会、每一个国家都是有数据的,甚至小的团体,我们都是有数据的。现在问题不是大家没有数据,而是这个国家也好,这个组织也好,是不是真正的愿意把这个数据用来做事情,真正用大数据做决策的。大数据涉及储存、分享等,但关键在于把这个大数据真正用起来,真正能够促进经济、促进社会发展。举个例子说,现在所有车都有ABS系统,都配有GPS,如果我们把这两种数据放在一起进行分析,在哪些路段上,大部分人都在紧急刹车?为什么会有这种情况出现,是车的问题,路的问题,还是控制的问题,总之,数据交叉稽核,会给我们带来新的启示。

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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