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海量数据最新视觉报道_海量数据取得自治事务专利(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-04

海量数据

深度学习与推荐算法：引领信息时代的新潮流在信息爆炸的时代，如何从海量数据中找到你真正想要的内容？答案就在于深度学习与推荐算法的完美结合！这不仅是科技的进步，更是改变我们生活方式的革命。想象一下，你在晚上放松时，打开手机，推荐算法精准地推送出你最喜欢的音乐、电影或文章。这个过程背后，是深度学习模型对你的兴趣、行为习惯的深刻理解。它们像一位无形的助手，洞悉你的需求，让你在信息的海洋中不再迷失。深度学习通过模拟人脑的神经网络，能够分析和学习复杂的模式。这意味着，算法不仅仅是简单的“推荐”，而是通过不断学习，提供个性化的内容，让每一次点击都充满惊喜。这种智能化的体验，正是当今用户最渴望的。然而，随着技术的进步，我们也必须面对一个问题：当推荐算法越来越精准，我们是否会失去选择的自由？我们又该如何在这个信息洪流中保持独立思考？深度学习与推荐算法正在重塑我们的信息获取方式，未来的趋势又将如何发展？让我们一起探讨，分享你的看法！#信息时代的抉择#

「消息」【Pure Storage与日本铠侠合作，全力提升超大规模数据中心存储效能】据PRN 网12月3日报道，美国纯存储公司Pure Storage宣布与日本铠侠株式会社（“铠侠”）展开合作，共同应对超大规模环境下数据存储的挑战。Pure Storage作为 IT 先驱，提供顶尖数据存储技术与服务，铠侠则在存储解决方案领域占据领先地位。传统基于硬盘驱动器（HDD）的存储方案，在超大规模数据中心应用中受限，其速度、扩展性、可靠性不足且能耗大。此次合作旨在打造全新数据存储平台，融合Pure Storage的先进数据存储平台与铠侠行业领先的四级单元（QLC）闪存优势。这一合作将为超大规模数据中心带来显著效益。性能方面，实现超快速、低延迟处理海量数据密集型任务，可靠性大幅提升。成本上，减少物理资源依赖，优化存储成本与总体拥有成本。功耗与环保层面，相比 HDD 能耗显著降低，缩小物理空间占用，减少硬件废弃物，推动数据中心可持续运营。（编译：萧尧）链接：网页链接

舆情分析系统，毕业新作！ 𐟓š 引言在当今信息爆炸的时代，网络舆情分析成为了理解公众意见和预测社会趋势的关键工具。本毕业设计项目旨在构建一个基于Django框架和Python语言的网络舆情分析系统。该系统能够自动化地收集、处理和分析网络上的海量数据，为决策者提供实时、准确的舆情报告。系统主要关注社交媒体和新闻网站等平台的数据抓取，利用自然语言处理技术进行情感分析、主题挖掘和趋势预测，帮助用户洞察公众情绪和关注焦点。 𐟒𛠦Š€术栈后端: Django（用于构建RESTful API）数据处理: Python（集成NLP库如NLTK、spaCy、TextBlob）数据存储: PostgreSQL（数据库管理）前端: React（可选，用于构建直观的用户界面）爬虫: Scrapy（数据抓取）机器学习: scikit-learn（情感分析与分类） ✏️ 功能模块设计数据采集模块：利用Scrapy框架从指定的社交媒体和新闻源自动抓取文本数据，支持定时任务和增量更新，确保信息的时效性和全面性。数据预处理模块：清洗采集到的原始数据，去除无关字符、停用词，进行词干化和分词处理，为后续分析准备干净、结构化的数据集。情感分析与主题建模模块：采用自然语言处理技术对文本进行情感评分，识别正面、负面或中立情绪；同时运用主题建模算法如LDA，揭示讨论的主要话题和趋势。可视化与报告模块：通过Django和React构建的前端，提供交互式仪表板，展示情感分布、热点话题、关键词云等图表；支持生成定制化的分析报告，便于用户快速了解舆情概览。 𐟓’ 总结本项目融合了Web开发、数据科学与人工智能领域的先进技术，旨在打造一个高效、智能的网络舆情分析平台。通过自动化流程减少人工干预，提高分析效率和准确性，为政府机构、企业及研究组织提供有力的数据支持。该系统不仅能够实时监控网络动态，还能深入挖掘数据背后的含义，助力决策者做出更明智的选择。

央视网消息：美国近日发布新的对华半导体出口管制措施，进一步限制中国半导体产业的发展。美国又一次实施贸易保护主义和所谓的脱钩断链，来看国际媒体的分析评论。新加坡《联合早报》：中方强势回应美方打压美国此次发布的管制措施是三年来的第三次打压，涉及芯片、半导体制造设备等多个领域，涉及一百多家中国企业，此举旨在削弱中国在人工智能等高端技术领域的研发生产能力。美方以国家安全为由进一步泛化概念，滥用出口管制，实施单边霸凌。中国商务部指责美方干涉中国与第三国的正常贸易，称其行为是“典型的经济胁迫”。柬埔寨《高棉时报》：美国施压难挡中国技术发展中方批评美方破坏国际经济秩序，扰乱全球供应链稳定，中方称将采取进一步必要措施，维护本国企业的合法权益。事实上，尽管面临外部压力，中国半导体产业正加速向自给自足迈进，特别是在先进制造设备领域不断取得突破进展。中国产业发展势头强劲，全球化趋势不可逆转，美国“长臂管辖”无法遏制中国科技和产业进步。阿联酋《国民报》：美国实施贸易保护主义文章指出，美国政府进一步限制向中国出口高带宽存储芯片，而人工智能等先进应用需要此类芯片来处理海量数据。近年来，拜登政府十分重视在美国的芯片和半导体投资和生产，并不断增加受此类管制或制裁的外国公司数量，这是美国实施贸易保护主义的又一体现。中方敦促美方尊重市场经济规律和公平竞争原则，中美贸易摩擦升温。《巴西日报》：对美自身产生反噬效应中国拥有完善的产业链体系，许多跨国公司重视与中国的经贸合作，美方出口管制未必会对中方产生严重影响。随着美国出口管制措施不断加码，其反噬效应也在持续扩大，美国对华管制措施的随意性会对美国企业造成供应链紊乱、运营成本上升等负面冲击，过于严格的控制可能会伤害美国的科技领导地位，管制效果不一定与预期相符。

-------信创-------- 计算机行业快评：计算机四大协会建议慎采美国芯片利好信创国泰君安证券股份有限公司研究员：朱丽江日期：2024-12-04 本报告导读：美国商务部推出新一轮对华芯片出口制裁措施四大行业协会集体发文称美国芯片不再可靠、不再安全我国政府已经建立了安全可靠采购制度，利好信创发展。投资要点：投资建议：美国对华芯片制裁的加剧以及我国地方政府大规模化债举措和更积极的财政政策落地有望推动信创产业超预期发展推荐标的中孚信息太极股份海量数据金山办公、华大九天、软通动力、拓维信息、中国软件国际、星环科技受益标的海光信息、龙芯中科、中科曙光、中国长城、神州数码、中国软件、达梦数据、东方通。美国商务部推出新一轮对华芯片出口制裁措施，制裁规模创造新高。12 月2 日，美国商务部公布了对华半导体出口管制制裁新措施，将140 家中国半导体相关公司列入“实体清单”，其中包括了100 多半导体设备和工具制造商，这是美国对华芯片制裁启动以来新增“实体清单”公司数量最多、规模最大的一次。除此以外，新规还包括了对先进制程半导体制造设备及软件工具的新管控，对AI 芯片所需的高带宽内存HBM 的新管控等措施。中国商务部回应称，该行为严重破坏市场规则和国际经贸秩序，严重威胁全球产业链供应链稳定，中方将采取必要措施，坚决维护自身正当权益。四大行业协会集体发文称美国芯片不再可靠、不再安全，建议中国企业谨慎采购。12 月3 日，中国半导体行业协会、中国汽车工业协会、中国互联网协会、中国通信企业协会均发布声明，称美方滥用出口管制手段对中国进行无端封锁和打压的做法，已经动摇业界对美国芯片产品的信任和信心，美国芯片产品不再可靠、不再安全，为保障产业链、供应链安全稳定，建议行业内各企业谨慎采购美国芯片。此前在10 月16 日中国网络空间安全协会曾发文指出英特尔芯片产品存在网络安全风险，应对其在华销售产品启动网络安全审查。互联网、通信以及汽车行业是芯片产品最主要的下游客户，其采购导向发生转变之后，安全可靠的半导体产品供应商将迎来广阔的发展空间，有望通过客户的大量使用实现快速迭代和发展。我国政府已经建立并启动了安全可靠采购制度，信创产业有望实现超预期发展。早在2023 年7 月，中国信息安全测评中心就发布了《安全可靠测评工作指南（试行）》，建立了包括CPU、操作系统、数据库等在内的基础软硬件安全可靠测评体系。2023 年12 月新发布的政府采购标准明确要求乡镇以上党政机关、以及乡镇以上党委和政府直属事业单位及部门所属为机关提供支持保障的事业机关采购相关产品时需通过安全可靠测评。随着政府化债及更积极财政政策的落地，预计政府信创采购将从2024 年四季度开始持续回暖，推动信创产业实现超预期发展。风险提示：核心零部件供应紧张的风险，客户IT 预算不足的风险。

农夫山泉与字节跳动风波：算法之思，谁主沉浮？最近，农夫山泉创始人钟睒睒喊话字节跳动创始人张一鸣，这一事件如同巨石入水，在业内激起千层浪，也让算法这个神秘的“幕后操纵者”被推到了聚光灯下。钟睒睒的发声，或许源于对传统商业逻辑在算法时代被冲击的深刻感触。在算法主导的流量分配下，市场竞争的规则似乎被悄然改写。曾经依靠传统营销、品牌积淀的企业，发现如今消费者的目光被算法精准牵引，新的消费品牌借助算法推荐迅速崛起，分割市场份额。这对于像农夫山泉这样的行业巨头而言，无疑是一种全新的挑战，是对多年来辛苦构建商业版图稳固性的担忧。而字节跳动凭借强大的算法技术，构建起信息传播与商业推广的全新生态。张一鸣所倡导的算法理念，是基于海量数据的精准洞察，让信息、产品与用户之间实现高效匹配。从抖音的爆火到众多字节系产品的成功，算法功不可没。它打破了传统媒体与营销的局限，给予无数小众品牌、创作者崭露头角的机会，极大地激活了市场的创新活力与多元性。然而，这场争论并非简单的谁对谁错。算法虽能精准推送，但也可能造成信息茧房，让用户局限于自己偏好的小天地；传统商业注重品牌内涵与品质把控，却可能在流量获取上稍显滞后。在这场没有硝烟的“战争”中，或许感到危机的不只是某一方。传统企业担心被算法浪潮淹没，新兴的算法驱动企业也在思考如何在社会责任、内容质量把控等方面做得更好，以应对社会舆论与监管压力。作为消费者与时代的见证者，我们不应盲目站队。而是要思考如何在算法与传统商业价值之间找到平衡，让科技服务于商业与生活，同时也让商业坚守品质与责任底线。这一场大佬之间的隔空喊话，实则是时代转型期新旧商业力量的深度碰撞与自我审视，也为我们打开了一扇深入探讨商业未来走向的大门，值得我们每一个人去关注、去思考，因为它关乎着我们所处商业环境的明天，也关乎着每一个消费者的未来体验。#热点引擎计划# #世界经济#

「AI能帮算法识别谣言吗」人工智能在识别谣言方面具备一定潜力，其能够通过分析海量数据、学习谣言特征，并结合多维度信息进行综合判断，提升识别准确率。但谣言形式不断变化，恶意制造者也会使用各种新的形式造谣，AI不能及时学习有时候需要结合人工审核，才能构建更完善的谣言识别机制。

人工智能模型类型详解：从基础到多模态 𐟔 基础模型基础模型是一种复杂的机器学习系统，通过大规模的海量数据（文本、图像、音频或多种数据类型的混合）进行训练。这些系统的强大之处不仅在于其规模，还在于它们能够快速适应或微调，以适应各种下游任务。基础模型的实例包括 BERT、DALLⷅ 和 GPT-4。 𐟓š 大语言模型（LLM）大语言模型（Large Language Models, 简称 LLM）是一类专门针对文本训练的基础模型。它们通过“Transformer 架构”进行训练，可以执行各种自然语言处理 (NLP) 任务，例如文本生成、分类和摘要等。大语言模型拥有数百亿个训练参数，例如 GPT-3 接受了来自数百万个网站、近5000亿单词量的训练。它的新一代版本 GPT-4 除了文本，还可以接受图像作为输入材料。示例包括 GPT 3.5、Llama2、Mistral 和 Falcon。 𐟓𑠥𐏨ﭨ耦补ž‹ (SLM) 小语言模型（Small Language Models, SLM）类似于 LLM，但训练参数数量较少，因此速度更快，需要更少的内存和计算资源。它们专注于非常具体的任务，不像大语言模型那样具有适应性和可扩展性。示例包括 TinyLlama 和 Pythia。 𐟎堥䚦衦€模型（LMM）多模态模型不仅能够处理和生成文本，还能处理和生成其他数据模态（例如图像、视频、语音和音频等）。这些模型的核心区别在于它们能够处理多种数据类型。示例包括 LLaVA、LLaMA-Adapter V2 和 LAVIN。 𐟖𜯸 视觉语言模型 (VLM) 视觉语言模型（Visual Language Models, VLM）专注于图像和视频的模态，是多模态模型的子集。它们的核心区别在于专注于图像和视频的处理。示例包括 GPT4、Gemini、Mixtral、Flamingo、BLIP 和 Macaw LLM。 𐟎蠧”Ÿ成图像模型生成图像模型能够根据文本输入生成图像输出。这些模型的典型底层架构是扩散模型。示例包括 Dall E3、Midjourney 和 Stable Diffusion。 𐟎䠦–‡本转语音 (TTS) TTS 模型将一段文本作为输入并合成语音输出。 𐟎砨ﭩŸ𓨽즖‡本 (STT) STT 模型采用语音输入并生成文本记录作为输出。

Hadoop架构，心脏病数据系统 𐟌 在大数据时代，Hadoop已成为许多企业处理和分析海量数据的关键技术。本文将探讨如何利用Hadoop、Hive、Sqoop和MySQL构建一个高效的心脏病数据分析系统。 𐟔砧𓻧𛟦ž𖦞„：系统基础：Hadoop，提供强大的分布式计算和存储能力。数据传输与集成：通过Sqoop实现MySQL与Hadoop之间的数据传输和集成。数据存储：原始数据存储在MySQL数据库中，Sqoop将数据导入Hadoop分布式文件系统（HDFS）。数据仓库：利用Hive建立数据仓库，进行数据清洗、转换和聚合，形成DWD（Data Warehouse for Decision Support）层。数据分析：分析师和决策者通过Hive查询语言（HQL）执行复杂的数据分析任务。数据更新：使用Sqoop更新Hadoop中的数据，确保数据的时效性和一致性。 𐟒ᠥ…𓩔„件： Hadoop：分布式计算和存储的核心平台。 Hive：用于数据仓库和数据处理的工具。 Sqoop：用于数据传输和集成的工具。 MySQL：原始数据存储数据库。 𐟛 ️ 数据分析流程：数据清洗与转换：通过Hive进行数据清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。数据聚合与处理：利用Hive进行数据聚合和处理，形成适合分析的数据格式。复杂分析：分析师通过HQL执行复杂的分析任务，获取洞察。结果存储与导出：分析结果可以存储在Hive中，也可以导出到MySQL数据库供其他系统使用。 𐟌Ÿ 架构优势：可扩展性：Hadoop的分布式架构使得系统能够处理大规模的数据集。容错性：通过分布式存储和计算，提高了系统的容错能力。高性能：利用Hive结合心脏病分析算法，实现更灵活和个性化的数据分析。实时更新：使用Sqoop可以确保数据的时效性和一致性。 𐟓ˆ 总结：本文提出了一种基于Hadoop、Hive、Sqoop和MySQL的心脏病数据分析系统架构设计。通过这种架构，系统能够高效地处理和分析大规模心脏病数据，为企业提供强大的数据支持。

大数据时代：BI与大数据的碰撞与融合 𐟔 探索BI大数据的奥秘：大数据（Big Data）是一场数据革命，它从海量数据中提取信息，通过算法分析不同来源和格式的数据，发现数据间的联系。大数据的核心在于发现、猜测并验证数据间的关系。商务智能（Business Intelligence，BI）则是一套完整的解决方案，旨在将企业数据有效整合，快速提供报表并辅助决策。BI更侧重于描述群体共性，掌握宏观统计趋势，为企业经营提供决策支持。 𐟌𑠤𛎤𜠧𛟂I到大数据的演变：大数据与传统BI在社会发展中扮演着不同角色。大数据继承了BI的决策支持功能，但更注重个体差异和个性化决策。从技术角度看，两者都遵循数据—信息—知识—智慧的脉络，但在更高层次上，两者可以统一。 𐟛 ️ BI大数据的技术支柱： BI的核心技术包括ETL、数据仓库、OLAP和可视化报表。而大数据的技术标签则包括Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce和流处理等。随着技术的发展，传统BI的功能逐渐被大数据组件所替代。 𐟓ˆ BI大数据的发展方向：大数据的发展方向主要有三个： 1️⃣ 大数据开发：涉及岗位如大数据工程师、数据研发工程师等。 2️⃣ 数据挖掘与机器学习：涵盖岗位如大数据分析师、大数据高级工程师等。 3️⃣ 大数据运维与云计算：包括岗位如大数据运维工程师等。 𐟑𗢀♂️ 适应大数据时代的挑战：在大数据时代，BI工作人员需要顺应变革，掌握新的技术和工具，以适应大数据带来的挑战。大数据不仅仅是传统BI的简单扩展，它涉及思想、工具和人员的深刻变革。 𐟌Ÿ 未来展望：随着技术的发展，大数据的就业岗位将越来越多，且三个发展方向只要精通一门，就能在职业生涯中取得显著成就。

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