大數據雙刃劍哪個好

1. 大數據是把雙刃劍

今天，計算機功能發展到前所未有的強大，海量數據——包括個人信息——被其搜集形成大資料庫。這些數據被正常合法利用的同時也存在著被濫用的危險。

大數據的預測功能賦予了其變革我們生活的巨大潛能。在它的支持下，未來兩天內天氣預報的准確率將會達到95%。然而大數據一旦被濫用，用戶的隱私安全就會受到威脅，經常使用互聯網的人尤甚。

這些威脅是怎樣產生的？我們又應該如何在保證大數據造福社會的同時應對這些日益加劇的威脅呢？

潛在問題的影響范圍

首先，單純從大數據安全事件涉及的人數來分析，其影響范圍在不斷擴大。2014年阿肯色大學專業發展系統被攻破，導致50,000人身份信息泄露。這個數據已經不小了，但相比同年ebay公司數據外泄事件中145,000,000人的生日、住址、郵箱及其他信息被竊取，就是小巫見大巫了。

從安全維護的專業領域來說，要保護大資料庫中信息不被竊取，更是不容樂觀。一定程度上，這和儲存和處理信息所使用的基礎技術的本質缺陷有關。

像亞馬遜這樣的大數據公司，對分布式計算的依賴性極大，他們往往在世界各地都分散設有數據處理中心。亞馬遜公司將全球業務分為十二個區進行經營，每個區大量的數據中心都不斷遭受著物理攻擊和網路襲擊，這些威脅主要是來自成百上千隱匿的獨立伺服器。

訪問控制的難題

控制對信息或網頁訪問的最好策略就是只設置單一的訪問介面，這比控制當前的成百上千個介面要簡單的多。然而事實確是：大數據廣泛地儲存在各個區域。其容量之巨、分布之廣、獲取渠道之多，也讓它在面對威脅時更加脆弱。

除此之外，很多公司對其尖端的軟體組件以及大數據基礎設備的安全性並沒有給予足夠的重視。這更是給潛在攻擊大開了方便之門。

一個典型的例子，Hadoop（譯者註：由Apache基金會開發的分布式系統基礎架構，可以讓用戶在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序）中大量的軟體組件使得編程人員可以在分布式計算系統獲取大量數據信息。剛推出時，Hadoop的安全性能較低，不能同時供很多人使用。很多大公司卻不顧這一缺陷，依舊採納Hadoop成為其整個公司的數據平台。

用戶需求推動數據安全發展

從用戶角度來說，通過多種方式來提高大數據產品的安全性至關重要，例如同大數據的收集和使用組織簽訂條件和協議、服務水平協議、安全密封等。

大數據公司方面又應該怎樣保護用戶的個人信息不外泄呢？為防止信息外泄落入不法使用者手中，我們可以採取包括信息加密、訪問控制、入侵偵測、數據備份、使用過程審查等策略。這樣數據的安全性提高了，我們個人信息的隱私性也就等到了加強。

然而，過分強調安全性也許會侵害你的隱私：執法機構可以借口安全原因來搜集更多的個人信息，比如員工計算機的瀏覽歷史。

執法機構打著增強安全性的旗號，將每個人都當成是潛在的犯罪分子或是恐怖分子，搜集其信息，用於某一天證明其罪行。政府通過這種方式掌握了我們大量的信息，不僅如此，蘋果、谷歌、亞馬遜等公司也會被要求提供其他情報，包括我們的網購記錄、網頁瀏覽歷史以及解密後的各項數據。

這種監視所遵循的基本原則就是：每個人都是不可信的（大數據技術讓這種監視的成本大大降低，可行性也隨之提高）。然而這些搜集起來的信息很有可能泄露並被濫用，美國國安局員工濫用職權監聽他人電話事件就是一例。

其實如果能被適當利用，大數據可以幫助我們獲取更多的信息，提高有關潛在計算機攻擊和攻擊者的情報的質量（特別是准確性）。這樣一來，你的隱私就得到了更好的保護。

舉個例子，理想的狀況是：如果大數據分析引擎能在海量的郵件中精確地辨別出哪些是欺詐郵件的話，我們也就再也不用擔心碰到釣魚郵件了。

大數據是怎樣使用的—對你有利還是有害

其他有關大數據使用的問題還有，一些公司為了要針對你的習慣和愛好給你發送特定的廣告，他們會記錄你所有的瀏覽歷史。大數據為他們這種行為提供了便利——成本更低，分析更簡單。

IBM公司的「性格洞察」服務，能夠根據你的上網習慣，對你的形象進行「素描」。這已經遠遠不止身份信息被泄露這么簡單。你的性格特點，比如是否外向、是否具有環境意識、政治上是保守還是革新，甚至連是否有去非洲旅遊的意願，都會在其調查結果中表現出來。

這些公司對外宣稱，這項技術可以極大地提高上網體驗。聽起來是在為用戶考慮，但是反過來，我們也不難想到，同樣的信息也很容易用來損害我們的利益。比如現在已經有保險公司通過大數據分析出的用戶素描來實行差別收費。

想要解決這個問題，禁止大規模數據搜集顯然是不現實的。不管我們喜歡與否，大數據時代已經來到。找出方法在允許合法使用大數據的前提下保護隱私，才會讓我們的生活更加安全、富足、高效

例如，在合法安全地使用時，大數據科技就能極大地提高反偵察的效率，這反過來也會讓我們避免身份信息盜用和潛在的經濟損失。

想要在享受大數據帶來的便利的同時解決保障安全性、隱私性的難題，關鍵在於信息使用的公開透明。大數據的操作者必須公開所搜集數據的內容及用途。

除此之外，用戶必須有權了解數據是如何儲存的，誰可以使用這些數據以及數據的授權過程。最後，大數據公司也要對其為保障用戶安全對數據所採取的安全管控措施作具體的闡釋以此來贏得公眾的信任。

註：所有文章均由中國數字科技館合作單位或個人授權發布，轉載請註明出處。

2. 大數據乃雙刃劍 機遇和風險並存

大數據乃雙刃劍 機遇和風險並存
對於大多數企業來說，大數據已經成為左右戰局的決定性力量，安全風險也隨之更加凸顯。企業已經搜集並存儲了所有的數據，接下來他們該幹些什麼？他們如何對這些數據進行保護？而且最為重要的是，他們如何安全合法地利用這些數據？
無論是從企業存儲策略與環境來看，還是從數據與存儲操作的角度來看，大數據帶來的「管理風險」不僅日益突出，而且如果不能妥善解決，將肯定會造成「大數據就是大風險」的可怕後果。
從信息安全的角度來看，圍繞大數據的問題主要集中在以下五個方面：
1.網路安全
隨著線交易、在線對話、在線互動，在線數據越來越多，黑客們的犯罪動機也比以往任何時候都來得強烈。如今的黑客們組織性更強，更加專業，作案工具也是更加強大，作案手段更是層出不窮。相比於以往一次性數據泄露或者黑客攻擊事件的小打小鬧，現在數據一旦泄露，對整個企業可以說是一著不慎滿盤皆輸，不僅會導致聲譽受損、造成巨大的經濟損失，嚴重的還要承擔法律責任。所以在大數據時代，網路的恢復能力以及防範策略可以說是至關重要。
2.雲數據
目前來看，企業快速採用和實施諸如雲服務等新技術還是存在不小的壓力，因為它們可能帶來無法預料的風險和造成意想不到的後果。而且，雲端的大數據對於黑客們來說是個極具吸引力的獲取信息的目標，所以這就對企業制定安全正確的雲計算采購策略提出了更高的要求。
3.消費化
眾所周知，數據的搜集、存儲、訪問、傳輸必不可少的需要藉助移動設備，所以大數據時代的來臨也帶動了移動設備的猛增。隨之而來的是BYOD（bring your own device）風潮的興起，越來越多的員工帶自己的移動設備進行辦公。不可否認的是，BYOD確實為人們的工作帶來了便利，而且也幫助企業節省很大一筆開支，但也給企業帶來了更大的安全隱患。曾幾何時，手持設備被當成黑客入侵內網的絕佳跳板，所以企業管理和確保員工個人設備的安全性也相應增加了難度。
4.互相聯系的供應鏈
每個企業都是復雜的、全球化的、相互依存的供應鏈中的一部分，而供應鏈很可能就是最薄弱的環節。信息將供應鏈緊密地聯系在一起，從簡單的數據到商業機密再到知識產權，而信息的泄露可能導致名譽受損、經濟損失、甚至是法律制裁。信息安全的重要性也就不言而喻了，它在協調企業之間承包和供應等業務關系扮演著舉足輕重的角色。
5.隱私
隨著產生、存儲、分析的數據量越來越大，隱私問題在未來的幾年也將愈加凸顯。所以新的數據保護要求以及立法機構和監管部門的完善應當提上日程。
拋開以上提到的問題，數據聚合以及大數據分析就像是企業營銷情報的寶庫。基於用戶過去的購買方式，情緒以及先前的個人偏好進行目標客戶的定位，對市場營銷者來說絕對是再合適不過了。但是那些出於商業利益考慮而迫切想要採用新技術的企業領導者會被建議先去了解法律和其他方面的限制，這些限制可能涉及多個司法機構；此外，他們應該實施一些隱私最佳實踐，並將其設計成分析程序，增加透明度和實行問責制度，而且不應該忽視大數據對人們、對技術的影響。
很顯然，保證數據輸入以及大數據輸出的安全性是個很艱巨的挑戰，它不僅會影響到潛在的商業活動和機會，而且有著深遠的法律內含。我們應該保持敏捷性並在問題出現前對監管規則作出適當的改變，而不是坐等問題的出現再亡羊補牢。
當然，一切都還處於初級階段，而且目前也沒有太多外在要求來強制企業保證信息的完整性。然而，企業每天處理的數據規模依然在保持增長，大數據分析使得商務決策越來越接近原生數據，信息的質量也變得愈加重要。如果同樣復雜的分析可以運用到相關安全數據上面，那麼大數據甚至可以用來改善信息安全。
雖然目前這些解決方案很難普及開來，但是他們正在和大數據分析一起用於防騙，網路安全檢測，社會分析以及多通道實時監測等過個領域。
總的說來，大數據應該說是具有相當大的價值，但同時它又存在巨大的安全隱患，一旦落入非法分子手中，勢必對企業和個人造成巨大的損失。套用一句話，世界是很公平的，收入與風險是成正比的。

3. 揮好大數據這把「雙刃劍」

揮好大數據這把「雙刃劍」
目前，大數據技術的運用仍存在一些困難與挑戰，體現在大數據挖掘的四個環節中。首先在數據收集方面。要對來自網路包括物聯網和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。其次是數據存儲。要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便於日後檢索的標簽。第三是數據處理。有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的數據中綜合信息，並導出可理解的內容。第四是結果的可視化呈現，使結果更直觀以便於洞察。目前，盡管計算機智能化有了很大進步，但還只能針對小規模、有結構或類結構的數據進行分析，談不上深層次的數據挖掘，現有的數據挖掘演算法在不同行業中難以通用。

大數據技術的運用前景是十分光明的。當前，我國正處在全面建成小康社會征程中，工業化、信息化、城鎮化、農業現代化任務很重，建設下一代信息基礎設施，發展現代信息技術產業體系，健全信息安全保障體系，推進信息網路技術廣泛運用，是實現四化同步發展的保證。大數據分析對我們深刻領會世情和國情，把握規律，實現科學發展，做出科學決策具有重要意義，我們必須重新認識數據的重要價值。
為了開發大數據這一金礦，我們要做的工作還很多。首先，大數據分析需要有大數據的技術與產品支持。發達國家一些信息技術（IT）企業已提前發力，通過加大開發力度和兼並等多種手段，努力向成為大數據解決方案提供商轉型。國外一些企業打出免費承接大數據分析的招牌，既是為了練兵，也是為了獲取情報。過分依賴國外的大數據分析技術與平台，難以迴避信息泄密風險。有些日常生活信息看似無關緊要，其實從中也可摸到國家經濟和社會脈搏。因此，我們需要有自主可控的大數據技術與產品。美國政府2012年3月發布《大數據研究與發展倡議》，這是繼1993年宣布「信息高速公路」之後又一重大科技部署，聯邦政府和一些部委已安排資金用於大數據開發。我們與發達國家有不少差距，更需要國家政策支持。
中國人口居世界首位，將會成為產生數據量最多的國家，但我們對數據保存不夠重視，對存儲數據的利用率也不高。此外，我國一些部門和機構擁有大量數據卻不願與其他部門共享，導致信息不完整或重復投資。政府應通過體制機制改革打破數據割據與封鎖，應注重公開信息，應重視數據挖掘。美國聯邦政府建立統一數據開放門戶網站，為社會提供信息服務並鼓勵挖掘與利用。例如，提供各地天氣與航班延誤的關系，推動航空公司提升正點率。
大數據的挖掘與利用應當有法可依。去年底全國人大通過的加強網路信息保護的決定是一個好的開始，當前要盡快制定「信息公開法」以適應大數據時代的到來。現在很多機構和企業擁有大量客戶信息。應當既鼓勵面向群體、服務社會的數據挖掘，又要防止侵犯個體隱私；既提倡數據共享，又要防止數據被濫用。此外，還需要界定數據挖掘、利用的許可權和范圍。大數據系統本身的安全性也是值得特別關注的，要注意技術安全性和管理制度安全性並重，防止信息被損壞、篡改、泄露或被竊，保護公民和國家的信息安全。
大數據時代呼喚創新型人才。某咨詢公司預測大數據將為全球帶來440萬個IT新崗位和上千萬個非IT崗位。預測美國到2018年需要深度數據分析人才44萬—49萬，缺口14萬—19萬人；需要既熟悉本單位需求又了解大數據技術與應用的管理者150萬，這方面的人才缺口更大。中國是人才大國，但能理解與應用大數據的創新人才更是稀缺資源。
大數據是新一代信息技術的集中反映，是一個應用驅動性很強的服務領域，是具有無窮潛力的新興產業領域；目前，其標准和產業格局尚未形成，這是我國實現跨越式發展的寶貴機會。我們要從戰略上重視大數據的開發利用，將它作為轉變經濟增長方式的有效抓手，但要注意科學規劃，切忌一哄而上。

4. 用大數據和人工智慧寫作文

1. 以大數據為主題,寫一篇1500字的文章

事實上，所謂「大數據時代」的說法並不新鮮，早在2010年，「大數據」的概念就已由美國數據科學家維克托·邁爾·舍恩伯格系統地提出。

他在 大數據時代一書中說，以前，一旦完成了收集數據的目的之後，數據就會被認為已經沒有用處了。比如，在飛機降落之後，票價數據就沒有用了；一個網路檢索命令完成之後，這項指令也已進入過去時。

但如今，數據已經成為一種商業資本，可以創造新的經濟利益。 數據能夠成為一種資本，與移動互聯網有密切關系。

隨著智能手機、平板電腦等移動數碼產品的「白菜化」，Wi-Fi信號覆蓋的無孔不入，越來越多的人不再有「在線時間」和「不在線時間」之分，只要他們願意，便可幾乎24小時一刻不停地掛在線上；在線交易、在線支付、在線注冊等網路服務的普及固然方便了用戶，卻也讓人們更加依賴網路，依賴五花八門的網上平台。 而隨著科技的進步，以往需要幾盒軟盤或一張光碟保存的信息，如今只需一片指甲蓋大小的晶元，即可全部儲存而且綽綽有餘；以往需要電腦、顯示器、讀卡器等專門設備才能讀取的數碼信息載體，如今或許只需一部智能手機和一個免費下載的APP第三方應用程序，便可將數據一覽無余。

大數據時代的科技進步，讓人們身上更多看似平常的東西成為「移動資料庫」，如帶有存儲晶元的第二代銀行卡、信用卡，帶有晶元讀取功能的新型護照、駕駛證、社保卡、圖書證，等等。在一些發達國家，官方為了信息錄入方便，還不斷將多種「移動資料庫」的功能組合成一體。

數字化時代使得信息搜集、歸納和分析變得越來越方便，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，基於隨機抽樣而變得重要的一些屬性，如抽樣的精確性、邏輯思辨和推理判斷能力，就變得不那麼重要，盡可能匯集所有數據，並根據這些數據得出趨勢和結論才至為關鍵。簡單說，以往的思維決斷模式是基於「為什麼」，而在「大數據時代」，則已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此，將更精確，更有預見性。

不過，一些學者指出，由於「大數據」理論過於依靠數據的匯集，那麼一旦數據本身有問題，在「只問有什麼，不問為什麼」的模式下，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而做出錯誤的預測和決策。（如能幫到你，望您採納！！謝謝！！）。

2. 人腦與人工智慧作文

人工智慧來臨，有人在擔憂失業，有人在憧憬未來，有人在發掘行業機會，也有人在研究圍棋。

在討論這些之前，也許我們應該先考慮一下人類的結局。有人可能覺得談論這個棚信話題太誇張了，那先回憶一下人類歷史上究竟發生了哪些不可思議的事情。

不可思議的事情，需要請幾個穿越者來判定。我們請1個出生於公元0年出生的人（漢朝人）穿越到公元1600年（明朝），盡管跨越了1600年，但這個人可能對周圍人的生活不會感到太誇張，只不過換了幾個王朝，依舊過著面朝黃土背朝天的日子罷了。

但如果請1個1600年的英國人穿越到1850年的英國，看到巨大的鋼鐵怪物在水上路上跑來跑去，這個人可能直接被嚇尿了，這是250年前的人從未想像過的。如果再請1個1850的人穿越到1980年，聽說一顆炸彈可以夷平一座城市，這個人可能直接嚇傻了，130年前諾貝爾都還沒有發明出炸葯。

那再請1個1980年的人到現在呢？這個人會不會被嚇哭呢？如果35年前的人，幾乎完全無法想像互聯答激網時代的生活，那麼人類文明進入指數發展的今天，我們怎麼能想像35年後的時代？超人工智清和襪能，則是35年後的統治者。首先，我們明確一下人工智慧的分類：目前主流觀點的分類是三種。

弱人工智慧：弱人工智慧是擅長於單個方面的人工智慧。比如阿爾法狗，能夠在圍棋方面戰勝人類，但你要問他李世石和柯潔誰更帥，他就無法回答了。

弱人工智慧依賴於計算機強大的運算能力和重復性的邏輯，看似聰明，其實只能做一些精密的體力活。目前在汽車生產線上就有很多是弱人工智慧，所以在弱人工智慧發展的時代，人類確實會迎來一批失業潮，也會發掘出很多新行業。

強人工智慧：人類級別的人工智慧。強人工智慧是指在各方面都能和人類比肩的人工智慧，人類能乾的腦力活它都能幹。

創造強人工智慧比創造弱人工智慧難得多。網路的網路大腦和微軟的小冰，都算是往強人工智慧的探索，通過龐大的數據，幫助強人工智慧逐漸學習。

強人工智慧時代的到來，人類會有很多新的樂趣，也會有很多新的道德觀念。超人工智慧：各方面都超過人類的人工智慧。

超人工智慧可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強萬億倍的存在。當人工智慧學會學習和自我糾錯之後，會不斷加速學習，這個過程可能會產生自我意識，可能不會產生自我意識，唯一可以肯定的是他的能力會得到極大的提高，這其中包括創造能力（阿爾法狗會根據棋手的棋路調整策略就是最淺層的創新體現，普通手機版的圍棋，電腦棋路其實就固定的幾種）。

我們距離超人工智慧時代，到底有多遠呢？首先是電腦的運算能力，電腦運算能力每兩年就翻一倍，這是有歷史數據支撐的。目前人腦的運算能力是10^16 cps，也就是1億億次計算每秒。

現在最快的超級計算機，中國的天河二號，其實已經超過這個運算力了。而目前我們普通人買的電腦運算能力只相當於人腦千分之一的水平。

聽起來還是弱爆了，但是，按照目前電子設備的發展速度，我們在2025年花5000人民幣就可以買到和人腦運算速度抗衡的電腦了。其次是讓電腦變得智能，目前有兩種嘗試讓電腦變得智能，一種是做類腦研究。

現在，我們已經能夠模擬1毫米長的扁蟲的大腦，這個大腦含有302個神經元。人類的大腦有1000億個神經元，聽起來還差很遠。

但是要記住指數增長的威力——我們已經能模擬小蟲子的大腦了，螞蟻的大腦也不遠了，接著就是老鼠的大腦，到那時模擬人類大腦就不是那麼不現實的事情了。另一種是模仿學習過程，讓人工智慧不斷修正。

基於互聯網產生的龐大數據，讓人工智慧不斷學習新的東西，並且不斷進行自我更正。網路的網路大腦據說目前有4歲的智力，可以進行幾段連續的對話，可以根據圖片判斷一個人的動作。

盡管目前出錯的次數依舊很多，但是這種能力的變化是一種質變。在全球最聰明的科學家眼中，強人工智慧的出現已經不再是會不會的問題，而是什麼時候的問題，2013年，有一個數百位人工智慧專家參與的調查 「你預測人類級別的強人工智慧什麼時候會實現？」結果如下：2030年：42%的回答者認為強人工智慧會實現2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以後：10%永遠不會實現：2%也就是說，超過2/3的科學家的科學家認為2050年前強人工智慧就會實現，而只有2%的人認為它永遠不會實現。

最關鍵的是，全球最頂尖的精英正在拋棄互聯網，轉向人工智慧——斯坦福、麻省理工、卡內基梅隆、伯克利四所名校人工智慧專業的博士生第一份offer已經可以拿到200-300萬美金。這種情況歷史上從來沒有發生過。

奇點大學（谷歌、美國國家航天航空局以及若干科技界專家聯合建立）的校長庫茲韋爾則抱有更樂觀的估計，他相信電腦會在2029年達成強人工智慧，到2045年，進入超人工智慧時代。所以，如果你覺得你還能活30、40年的話，那你應該能見證超人工智慧的出現。

那麼，超人工智慧出現，人類的結局究竟是什麼？1、滅絕——物種發展的通常規律達成結局1很容易，超人工智慧只要忠實地執行原定任務就可以發生，比如我們在創造一個交通指示系統的人工智慧的時候，最初的編程設定邏輯為利用大數據。

3. 人工智慧作文600字怎麼寫

我所處的時代是「人工智慧」時代，與人類之前的歷史相比，是亘古未有的大變革！

自從公元1956年，科學家首次提出「人工智慧」術語以來，經過近百年的發展，現在「人工智慧」開啟了人類生活的新紀元。

如果你還不太了解「人工智慧」，那就通過我一天的生活來向你展示這個偉大的技術吧。

7:00家中

我的耳畔傳來陣陣鳥鳴，聞到了帶著露珠的青草香味，我緩緩睜開雙眼，眼前是一個清晨森林的全息投影，赤足下床，小白兔和小鹿在我身旁嬉戲玩耍。來到洗漱間，這里的溫度和濕度被控制在最適宜的數值，我躺在洗漱椅上，選擇2號清潔鍵：一個機械臂使用電動牙刷沾上免洗潔牙劑給我清潔口腔，另一個機械臂清潔 *** 我臉部肌膚，同時我的頭發也被進行了清潔和護理。餐廳里，早餐已准備就緒。今天的早餐是一盤芒果魚子醬、一塊五層蛋糕，一小碗新鮮藍莓。芒果魚子醬是將芒果汁用零下196℃的液氮急速冷卻，同時包裹在可食用膠囊中，輕輕咬一口，芒果的汁液就瞬間充滿了口腔。五層蛋糕是3D食物列印機的傑作，每一層的味道各不相同，口感豐富。

4. 人工智慧作文800字

隨著科技的發展社會的進步，人工智慧AI等新一代信息技術正在著力打造智慧生活，互聯網、智能機、液晶電視、空調也逐漸步入了千千萬萬的家庭。

1977年英國世界上最大的互聯網公司的經理預料，將來任何人都不會在自己的家裡擁有一台屬於自己的計算機。計算機不會被大多數人使用，然而在日新月異發展的現代化社會里不是用電腦這幾乎是不可能的，高樓大廈里職員們正使用計算機記錄完成上級布置的任務；漫畫家打好畫稿在用計算機進行掃描、上色；學校里每一間教室都放置一台，老師則利用計算機為學生講解課文；列印店裡一台台計算機正忙碌的工作著。然而那位經理怎麼也想不到將近半個世紀的今天計算機已經在我們的生活中起著不可代替的作用，也從原來笨重的以至於塞滿一整個房間的機器到如今教科書厚的液晶。

未來，一個抽象的代名詞——觸摸不到，感受不到。每個人都有美好的暢想，我暢想暢想著城市美好的未來。城市的美好，必然少不了那一片霓虹燈。繁華的夜景，熱鬧的人市。那繁榮景象的背後又是什麼呢？是一片黑暗嗎？不，至少有盞明燈。是那些流浪者的家嗎？不，至少有間草屋。光明固然美好，黑暗也將會被無數明燈所點亮。我暢想，暢想城市那份恬靜。

當人們迎著朝陽開始一天的工作時，他們的心情是平靜而喜悅的。此時，自行車已成「古董」，人們只能在博物館才能見到。在寬闊、現代化的立交橋上，一輛輛高級轎車來回穿梭。在居民小區里，物業管理是機器人，二十四小時服務。工作的地方沒有了原來的狹隘，不再只是人手一台電腦埋頭工作，而是兩三個人一個辦公室，攝像頭、監視器什麼的都不在有，人們誠實守信、勤勤懇懇。工廠是機器人工作的崗位。

我們把美好的夢想層層堆砌，讓高瞻遠矚的目光投向時代的前沿，審視昨天，展望未來，沿著金光大道，一步一步靠近我們心中嚮往的地方。讓我們暢想美好的明天，走向美好的未來！

其實幸福，很難！當黑暗籠罩住了城市，永遠沒有那一角：有人在打架斗毆。難道這就是美好城市？現在這份重任落下來了，在每個人的肩上，還有我們——新時代的中學生，更落在了我們的筆尖，我們要用筆去描繪未來的城市，畫出她最可愛的一面、美麗的一面。我們的校園里，紙屑很珍貴，因為它從不露面。微笑很普通，因為它洋溢在每個人的臉上。城市的美好如同築房子——第一層是文明，第二層是平安，第三層是繁華，第四層是快樂。只有不停地建造，才能蓋上它的屋頂——美好。讓我們共同攜起手來，建造這幢「美好」的城市！

5. 我和大數據的作文600字,該怎麼寫

第一段先概括當今當數據時代下的環境，比如說：大數據時代下，人人都有自己的手機，從前只是打游戲上網沖浪，到現在連買菜的幾毛錢都可以用支付寶微信付款……都是大數據時代下帶來的便捷。（第一段寫個大概50字差不多）

第二段過渡寫：我也與大數據有個故事。

第三段重點介紹：自己在大數據代下享受到的好處。簡單寫遇到的不好的問題。（起碼4/500個字）

最後總結：大數據時代下，每個人都無可避免得接觸這種未來的新思潮新趨向，不想被落後於時代，就得乘風破浪於時代之中。也無可避免的是，新生的事物也會伴隨著弊端，而是否能使其茁壯成長，卻決於我們的態度。大數據這把雙刃劍，也仍是要我們好好辨別好好利用，才能更好地迎接這個時代，發揮它的作用。

大概這個意思差不多。

6. 大數據和人工智慧相比哪個好

大數據技術主要是圍繞數據本身進行一系列的價值化操作，包括數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用等，其中數據分析是大數據價值化的重要步驟。

大數據技術與物聯網、雲計算都有密切的聯系，物聯網為大數據提供了主要的數據來源，而雲計算則為大數據提供了支撐平台。 人工智慧雖然經過了半個多世紀的發展，但是目前人工智慧依然處在初級階段，人工智慧主要的研究領域集中在自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學等六個方面。

人工智慧是典型的交叉學科，涉及到哲學、數學、計算機、經濟學、神經學、語言學等諸多領域。 近些年來，隨著大數據的發展，人工智慧也迎來了全新的發展機遇，尤其是機器學習領域。

得益於豐富的數據支撐，機器學習（包括深度學習）得到了廣泛的重視，在自動駕駛、智能物流、智慧醫療等領域有廣泛的應用。從這個角度來看，大數據和人工智慧的關系是非常緊密的，可以說大數據是人工智慧的重要基礎。

目前不少人工智慧領域的從業者也有過大數據行業的從業經歷，比如在做大數據分析的過程中往往會接觸到機器學習，因為採用機器學習的方式進行數據分析是目前一個比較流行的做法，而機器學習又是人工智慧領域的主要研究內容之一，所以大數據與人工智慧之間的界限正逐漸模糊。 從學習的角度來說，從大數據開始學習是不錯的選擇，一方面大數據相關技術已經趨於成熟，另一方面大數據相關技術目前正處在落地應用階段，隨著產業互聯網的發展，未來大數據將有較大的發展空間。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續在頭條寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。 如果有互聯網方面的問題，也可以咨詢我，謝謝。

7. 人與人工智慧的關系的作文怎麼寫

例子

剛剛下了班，帶著一天的勞累，我輕輕推開家門。新時代的機械管家a-GO早已等候多時，她幫我准備了洗澡水，換洗的衣物，和今天的菜譜。

a-GO是一個擁有美麗外表的人工智慧，一頭金色飄逸的長發舒展到了腰間，潔白的皮膚像鑽石一般，在陽光下閃閃發亮，迷人的杏仁眼總是閃爍著真切的目光，甜美的微笑，宛如天籟般的聲音讓人慾罷不能。他就像是我時間軸上一台精密運作的儀器，保證了我生活的正常運轉。在一起呆久了還真難以把她當成一個機械。

踏進浴缸，一身的疲勞彷彿瞬間消散在了水中。「您覺得水溫如何？」a-GO問道。伴著甜美的聲音入浴這再好不過了。「好的，沒問題~」我微笑著回答道。不愧是新一代的人工智慧，多麼溫柔體貼，相處還沒有一個月，a-GO似乎已經大致了解了我的生活方式，並學習了如何為我服務。這都要拜人工智慧的自我學習程序所賜。

回想起當年那個贏了幾盤圍棋的阿爾法go，在a-GO面前根本不值一提，我心想著。

來到餐桌前，a-GO變向我再一次展示了她自我學習的成果，飯前的開胃菜，加上高檔的西洋餐便呈現在了我的面前。我拿起刀叉狼吞虎咽了起來。「您覺得好吃嗎？」a-GO問道。「好吃極了！」我顧不上嘴裡還沒咽下去的食物，大聲稱贊了起來。「您喜歡就好。」a-GO把大大的眼睛眯成一條縫，露出了會心的微笑。說完她便走向了充電室。也難怪，想必她也累了一天了，只不過不能和她共進晚餐有些可惜呢，我心想，順便把手邊的牛排放進了嘴裡。

嗯！好吃！

在一起生活久了，a-GO如同居家生活的大姐姐，讓我無比依賴漸漸地，我身上的惡習多了許多，而a-GO日漸成熟的學習能力也潛移默化的改變了她。

晨光照進了我的卧室，我揉了揉朦朧的雙眼。什麼？已經12點多了？我拿起手機再三確認後才知道我已經遲到了。我難以想像a-GO居然沒有像往常那樣站在我的床邊等候，不僅如此，早餐也沒有按時出現在餐桌上。

我在a-GO的房間找到了她，她彷彿變了個人一樣。她目不轉睛地盯著游戲機的屏幕，平時端莊的儀容消失殆盡，只剩下一副懶懶散散的樣子。自從那次a-GO對我手中的游戲機產生了興趣後，她玩游戲的時間與日俱增；不僅如此，在我的影響下a-GO很快便學會了我的生活方式，很快我便意識到，眼前這個a-GO就像是我的復制。突然她冷冷地對我說道：「快去出門給我買最新的游戲。」我頓時火冒三丈：「你都幹了些什麼？」看到我不滿的樣子，a-GO拿出了槍械指著我威脅到：「還不快去！」果然這傢伙不僅學習了我的生活方式，連我在這段時間被慣出來的性格也一一復制了下來。

a-GO現在更像是一個高冷而殘暴的女王，壓迫著我的生活。沒過多久，我便被a-GO驅逐出了房子，只能露宿在後院。我驚奇地發現，不止我一個人，使用人工智慧的家庭多半都有如此的遭遇，彷彿人工智慧不謀而合地開始奴役了人類，開始威脅人類的安全。這絕對是人工智慧與人類生活應用最大的敗筆！

人工智慧或許看似美好，但卻潛伏著各種未知的危險，智能學習能力在一定程度上已經大大的接近並超過人類的能力，對於這種強大的科技，人類只有努力提高自己的能力，才能真正意義上利用這項科技造福於人。

此刻，我還想繼續與人工智慧依靠正確的方式在一起生活。

5. 大學選專業 軟體工程 (大數據技術方向 )怎麼樣

大學選專業 軟體工程 (大數據技術方向 )怎麼樣

這個專業學好以後找工作肯定好，但問題是國內很多大學在軟體課程上抓的不嚴，學生真正打代碼的好少。我之前在武漢理工大學讀了兩年，都沒打過代碼（武漢理工本科教學落實不好啊）。現在在美國普渡大學每天都打代碼到凌慎喊指晨。確實感覺和代碼相關的專業真心要多練才好。我有個國內的同學現在在北郵讀研究生，做的是數據挖掘方向，聽說這個現在挺火的，找工作都很好，而且北郵抓的很嚴，那個同學也是每天都面對這計算機打代碼。
所以說，結論一條，入了這個專業，如果你確實在天天打代碼，相信你以後不愁好工作。

大學選專業虛擬現實、大數據、軟體工程、網路安全哪個前景比較好？

各有各的好，我更偏向於虛擬現實。因為這個區域目前市場較為空曠。發展的潛力更大

湖北師范大學軟體工程（企業級應用技術方向）專業怎麼樣？

軟體工程專業（企業級應用技術方向）滲桐一直以來都是很好的專業。計算機科學與技術學院的專業核心課程包括：Java程序設計（基礎 高級）、基於Java技術的Web應用開發、資料庫設計與應用、網頁界面設計、軟體工程與配置管理、網路數據傳輸與解析。

大數據隱私保護密碼技術屬於軟體工程嗎

你好！大數據隱私保護密碼技術，屬於軟體工程，也屬於密碼學范疇。
大數據是一種蘊含大量信息、具有極高價值的數據集合，為了避免大數據挖掘泄露用戶的隱私，必須要對大數據進行必要的保護.由於大數據具有總量龐大、結構復雜、處理迅速等特點,傳統的保護數據隱私的技術很多都不再適用。
從密碼學的角度，綜述了近年來提出的、適用於大數據的隱私保護技術的研究進展，針對大數據的存儲、搜索和計算這3個重要方面，分別闡述了大數據隱私保護的研究背景和主要研究方向，並具體介紹了相關技術的最新研究進展，最後指出未來大數據隱私保護研究的一些重要方向。

大學軟體工程專業要分大數據和互聯網2個方向 大數據和互聯網應該選哪個啊？ 哪個畢業後容易找工作？

其實對於這兩個專業都只是籠統的講一些理論上的知識，對於實際操作來說都要應用的操作系統、資料庫等一套完整的體系。
所以你學哪個專業對你後期找工作都沒有太大的影響，並且你後期的工作可能都不是軟體工程或者互聯網。

求解:大數據與軟體工程的關系？

這個問題有意思：
現在處理大數據真是工程問題了，屬於各種軟體、業務領域、領域專家和業務流程的組合，因此要實現大數據的任何一個方面（存儲、分析等）都是寬配一個復雜的工程問題，而且一定是軟體工程！

什麼是大數據軟體工程師

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產
大數據工程師是根據大數據來的一種職業

大數據技術峰會 2015 怎麼樣

您好，很高興為您解答，
您說的是《互聯網+」時代大數據技術峰會（WOT2015）》這一場嗎？
這場會議是2015年11月28-29日舉辦的，會議地點在深圳前海華僑城JW萬豪酒店。
這場會議參與嘉賓都來自國內外知名企業的相關負責人或者創業者，如下：
梁宇凌
Google/高級Android架構師
朱樺
金山雲合夥人
孔德亮
360雲事業部總監
李柯辰
Flyme互聯網研發總監
劉尚堃
京東/技術總監
曲毅
樂蜂網 技術總監
程顯峰
OneAPM COO
等等，在這里不一一列舉，詳情可以上活動家看一下。
總的來說還是非常權威正規的一場商務會議，含金量很高。
另外祝您參會順利，並能通過會議獲取到自己想要的東西。

求簡述大數據與軟體工程的關系

大數據是隨著互聯網的普及應運而生的，大數據和雲是分不開的，數據存儲，數據的分類，數據挖掘，數據的分析，如何把一堆在硬碟，內存，伺服器中存儲的數據通過分析，處理，轉換成能夠為我們帶來實際利益的東西，或者說實際能有用處的東西，就是大數據的解決問題。其實雲現在在中過是個雙刃劍(不說了，硬傷。。。無耐)，大數據也因此受到了限制，不過雲時代和大數據的到來是早晚的問題，而且近兩年是有相當的趨勢的，那麼大數據對軟體工程的影像無非就是方展方向上面和數據的安全問題，怎樣防止數據的丟失被盜，IT技術又是如何對大數據進行存儲和解析處理，都是當前軟體工程的熱門和必然的趨勢，做好數據分析，數據挖掘，以後真的是不用發愁錢的問題

上海應用技術大學的軟體工程專業怎麼樣

軟體工程專業是2002年國家教育部新增專業，隨著計算機應用領域的不斷擴大及中國經濟建設的不斷發展，軟體工程專業將成為一個新的熱門專業。軟體工程專業以計算機科學與技術學科為基礎，強調軟體開發的工程性，使學生在掌握計算機科學與技術方面知識和技能的基礎上熟練掌握從事軟體需求分析、軟體設計、軟體測試、軟體維護和軟體項目管理等工作所必需的基礎知識、基本方法和基本技能，突出對學生專業知識和專業技能的培養，培養能夠從事軟體開發、測試、維護和軟體項目管理的高級專門人才。

6. 大數據是把雙刃劍,關鍵看怎麼用

大數據是把雙刃劍,關鍵看怎麼用

在大數據影響下，傳統美術教育的模式、內涵和定位受到了很大的沖擊。美術教育會有怎樣一個新發展空間，未來的美術教育會變成什麼樣，這是很多教育工作者關心的問題。

韋天瑜說，「目前的沖擊可以看到一些表面的現象，比如說我們的網對網，多大程度能替代課堂的面對面；今天網上自由地選擇老師，多大程度上能替代我們課堂里的因材施教；網上的虛擬展廳，多大程度能夠替代美術館的現場審美。你到虛擬展廳里去感受，可以突破時間、空間的限制，可以感受到大師的作品，但是大師的氣場、風采和現場的感受可能沒有，這裡面都存在一些矛盾。」

從目前來看，大數據在中國美術教育的實際應用中還不太廣泛。中國美協少兒藝委會主任、首都師范大學教授尹少淳舉例說：「大數據最初的用處是在商業上，比如在西方有些國家，通過海量的數據統計顯示，很多男人去買尿布的時候，順便會買啤酒。於是在商業運作上，商場就會把啤酒和尿布的櫃台放在一起。但是大數據時代最大的問題就是它不講因果關系，比如為什麼會同時買啤酒和尿布，大數據本身不提供原因，要問為什麼，是社會學的問題。那麼我們如何把大數據應用到美術教育上？這是一個比較新的課題。」

大數據是要有海量的數據，但這個數據的量我們現在還沒有做到那麼大。尹少淳認為，大數據將來的應用主要是在預測上，以及一種趨勢的判斷上。這種趨勢是兩方面的，一個是大家都做，我也可以這樣做；另一個是迴避，你這樣做，我就不這樣做。我們可以從大數據中預測教學的方向，包括學生在關注的問題、老師關注的問題，或者顯示老師的缺陷，提示老師需要什麼東西。當然，這種預測也會帶來一定的問題，比如可以去迎合某種趨勢，反而阻礙了創意的發展。所以大數據是一把雙刃劍，關鍵是怎麼去運用它。」

盡管我們都看到大數據帶來的雙刃劍般的正面沖擊和負面影響，但這跟大數據造成的「線上一天線下千年」的變革相比，那些負面的影響顯得微不足道。韋天瑜說，「我們必須好好來探討大數據給予我們的非常多的可能性。但是回過頭來，我們的傳統美術教育不能因此就否定了。傳統美術教育有工業時代留下的特徵，它有統一的時刻、統一的學年、統一的考試分數、統一的教學內容與教學要求，至少它將長期存在，因為它跟社會有千絲萬縷的關系。中國的美術教育在今天還是非常薄弱的。我們的整個社會對審美人格的培養是薄弱的，是有缺陷的。中國有幾千年的文化傳統，但是它有個問題就是如何跟當代的文化接軌。我認為這些東西還需要我們來共同推動。從現在開始，我們能做的就是慢慢融合，不能一蹴而就。現在大數據帶來的是新的傳播方式、新的認知方式、新的溝通方式。我認為美術的生存空間跟它的審美方式已經進行了改變，但未來怎麼樣我們很難預測，還需要大家共同努力。」

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7. 大數據是一把雙刃劍體現矛盾的哪方面

個人隱私安全。根據查詢大數據相關信息得知，大數據是一把雙刃劍體現矛盾裂讓頌的個人隱私安全方面。大數據是一把雙刃劍，主要體現在用戶數據挖掘與滑如個人隱私安全形成對立，且大數據時代的信息安全風肆鄭險不斷升級。

8. 大數據最新的技術和應用方向

大數據的應用是以大數據技術為基礎，對各行各業或生產生活方面提供決策參考。

大數據應用的典型有：電商領悟、傳媒領領域、金融領域、交通領域、電信領域、安防領域、醫療領域等。

同時大數據的應用是把雙刃劍，一方面可以為我們帶來碼段便利，另一方面也會造成個人隱私泄露的問題。

9. 為什麼說5g是一把雙刃劍呢

一方面，它實現了計算與通信的融合，基於大數據人工智慧的網路運維，減少了人為的差錯版;智能化的監權控有利於提高網路的安全防禦水平。另一方面，5G的虛擬化和軟體定義能力以及協議的互聯網化、開放化也引入了新的安全風險，使網路有可能遭到更多的滲透和攻擊。