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《块数据4.0:人工智能时代的激活数据学》(大数据战略重点实验室)【文字版_PDF电子书_推荐】_经济管理 (模组数据块)

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《块数据4.0:人工智能时代的激活数据学》(大数据战略重点实验室)【文字版_PDF电子书_推荐】

《块数据4.0:人工智能时代的激活数据学》(大数据战略重点实验室)【文字版_PDF电子书_推荐】_经济管理 (模组数据块)

内容简介:

海量数据,博杂纷乱。人类对未来的把握和胜算,就在于数据被有效存储的同时又在一旦的需要中迅速激活。小数据时代,数据越大越有价值;大数据时代,数据越大,价值越小。人类未来对块数据远端的方向感认知就是其对大数据终极方向把握的核心要义。在拯救与逍遥的哲思中,我们探索用生命科学的方法解决数据拥堵问题,以数据社会学的思维打开沉淀的数据宝藏。激活数据学就是一个在块数据的神经元调度系统下的一种减量化的数据存储和利用的数据观和方法论。无人驾驶、城市大脑和模块政府等是激活数据学*重要的应用场景,它让庞大数据资源通过计算和交互真正转化为智慧和财富。而数据驱动、计算驱动和场景驱动下云脑时代的到来,激荡着我们对于未来美好生活的所有憧憬和渴望。

作者简介:

大数据战略重点实验室成立于2015年4月,是贵阳市人民政府和北京市科学技术委员会共建的跨学科、专业性、国际化、开放型研究平台,是中国大数据发展新型高端智库。

大数据战略重点实验室依托北京国际城市发展研究院和贵州大学贵阳创新驱动发展战略研究院建立了大数据战略重点实验室北京研发中心和贵阳研发中心,建设了贵州省块数据理论与应用创新研究基地、贵州省城市空间决策大数据应用创新研究基地和贵州省文化大数据创新研究基地,并建立了中央党校研究基地、全国科学技术名词审定委员会研究基地、浙江大学研究基地、中国政法大学研究基地和中国(绵阳)科技城研究基地,构建了“两中心、三平台、五基地”的研究新体系和区域协同创新新格局。

大数据战略重点实验室主编的《块数据:大数据时代真正到来的标志》《块数据2.0:大数据时代的范式革命》《块数据3.0:秩序互联网与主权区块链》是大数据发展理论和实践的重大创新成果,在国内外具有较大影响。

目  录:

绪 论 大数据时代的解决方案 001

第一章 超数据时代的数据拥堵

第一节 小数据时代、大数据时代和超数据时代 012

(一)小数据时代 012

(二)大数据时代 016

(三)超数据时代 021

第二节 奇点来临:数据大爆炸 026

(一)数据连接型社会:数据量化世界 026

(二)数据大爆炸:海量、复杂与失控 032

(三)数据失真、数据依赖与数据安全 035

第三节 数据拥堵与数据治理 038

(一)数据拥堵的由来 038

(二)从生命周期视角思考数据拥堵 040

(三)数据拥堵的治理范式 044

第二章 激活数据学:基于块数据理论的解决方案

第一节 复杂理论与块数据 052

(一)复杂性的涌现 052

(二)块数据的数据观 055

(三)数据学与数据科学 058

第二节 激活数据学的提出 061

(一)激活数据学的由来 061

(二)激活数据学的理论框架 062

(三)激活数据学的时代价值 068

第三节 激活数据学与数据激活机理 071

(一)数据搜索:智能感知 071

(二)关联融合:智能聚合 072

(三)自激活:智能决策 074

(四)热点减量化:智能筛选 076

(五)群体智能:智能碰撞 077

第三章 数据搜索:智能感知

第一节 智能感知与交互 082

(一)生物感知 082

(二)机器感知 085

(三)交互识别 088

第二节 搜索引擎:连接人与信息 091

(一) 从“寻物”到“搜数” 091

(二)谷歌搜索:让流动的信息产生智能 095

(三)搜索引擎的工作原理 098

第三节 搜索引擎到人工智能的终极演进 103

(一)全局化范围搜索 103

(二)智能化目标识别 106

(三)无界化协同感知 110

第四章 关联融合:智能聚合

第一节 人脑信息的处理与融合 118

(一)对象感知 118

(二)情景关联 120

(三)信息融合 122

第二节 智能数据处理 124

(一)大数据融合处理模式 124

(二)数据融合处理局限 127

(三)基于人脑模式的数据关联融合 129

第三节 数据融合:构建新型数据关系 134

(一)降维去噪 135

(二)关联识别 140

(三)融合重构 144

第五章 自激活:智能决策

第一节 脑认知与类脑计算 154

(一) 神经元与神经网络 154

(二)从学习到决策 157

(三)人脑智能决策对机器学习的启示 163

第二节 让机器像人一样思考 166

(一)从“深蓝”到“阿尔法元” 166

(二)构造人工神经网络 169

(三)深度学习驱动机器智能决策 171

第三节 智能判断与决策 175

(一)提取特征 175

(二)构建模型 177

(三)决策输出 181

第六章 热点减量化:智能筛选

第一节 遗忘,是为了更好的记忆 187

(一)人脑的记忆存储极限 187

(二)记忆的选择性封存 192

(三)遗忘也是一种学习 196

第二节 删除,数据取舍之道 199

(一)数字记忆是生物记忆的延伸 199

(二)全面数字存储下的信息失控 203

(三)数字记忆与信息取舍 206

第三节 筛选,选择最优决策 210

(一)数据匹配与简约 210

(二)优化算力配置 214

(三)选择最优算法 218

第七章 群体智能:智能碰撞

第一节 头脑风暴:发现好想法和做出好决策 226

(一)创造力是发现好想法的源泉 226

(二)群体合作与互动 228

(三)群体决策与判断 230

第二节 群体学习:从个体智能到群体智能 234

(一)个体智能的局限 234

(二)从生物群体到机器人群体 237

(三)群体机器人的行为协作 242

第三节 群体空间:人脑智慧和机器智能的交互 244

(一)人机优势互补 244

(二)机器智能进阶 246

(三)人机社会化协作 250

第八章 激活数据学的应用场景

第一节 激活数据学下的自动驾驶 258

(一)智能驾驶引领新一轮工业革命 258

(二)激活数据学在无人驾驶中的应用场景 261

(三)激活数据学为智能驾驶提供理论依据 264

第二节 激活数据学下的城市大脑 267

(一)城市大脑:城市的数据智能中枢 267

(二)激活数据学优化城市大脑的系统应用 269

(三)激活数据学让城市大脑更智慧 273

第三节 激活数据学下的医疗影像 274

(一)人工智能赋能医疗影像 274

(二)激活数据学在医疗影像中的应用策略 276

(三)激活数据学提升医疗影像价值 280

第四节 激活数据学下的智能语音 282

(一)智能语音交互:进阶的交互模式 282

(二)智能语音技术提升的路径选择 284

(三)激活数据学开启语音交互新时代 287

第九章 云脑时代:开启数字文明新纪元

第一节 驱动云脑时代的“三驾马车” 294

(一)数据驱动 294

(二)计算驱动 297

(三)场景驱动 301

第二节 区块链:人工智能任性发展的“保险阀” 303

(一)哲学视域下的人工智能风险 303

(二)区块链与秩序互联网 309

(三)区块链重塑人工智能时代新生态 312

第三节 数权法与数字文明新时代 315

(一)云脑时代的制度安排与法律规制 315

(二)数权法构建数字文明新秩序 319

(三)构建网络空间人类命运共同体 322

参考文献 327

术语索引 341

后 记 349

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摘要:《块数据4.0:人工智能时代的激活数据学》是大数据战略重点实验室出版的一本经济管理类书籍。本书通过四个方面的阐述,探讨了在人工智能时代下如何激活数据学的重要性和方法。首先,从数据学的定义和意义入手,介绍了数据学在经济管理领域的应用;其次,阐述了数据学在大数据战略中的重要地位,并提出了块数据4.0的概念;然后,详细介绍了人工智能对数据学的影响和改变,并探讨了在人工智能时代下如何应对数据学的挑战;最后,总结了本书的主要观点和结论,强调了在经济管理中激活数据学的重要性。

1、数据学的定义和意义

数据学是指通过对数据的研究和分析,来获得对实际问题和现象的深入理解和认识的学科。在经济管理领域,数据学的应用十分广泛。首先,通过对大量数据的分析,可以揭示出经济规律和趋势,为决策提供科学依据。其次,数据学可以帮助企业进行市场预测和风险评估,提高经营效益和降低风险。同时,数据学也可以为企业提供个性化的营销和服务,提升客户满意度和竞争力。

数据学在经济管理中的意义不仅体现在决策和经营层面上,还在于推动创新和优化。通过对数据的挖掘和分析,可以发现新的商业模式和机会,帮助企业实现差异化竞争和持续创新。此外,数据学还可以帮助企业优化资源配置和生产流程,提高效率和降低成本。

2、大数据战略中的数据学

在大数据时代,数据学在企业的战略中扮演着重要的角色。大数据战略旨在通过对海量数据的收集和分析,来获得商业价值和竞争优势。而数据学作为大数据战略的核心内容,不仅涉及到数据的收集和存储,还包括数据的分析和应用。

本书提出了块数据4.0的概念,强调了数据的质量和价值。块数据4.0是指在大数据时代下,通过对数据的挖掘和处理,提取出有意义和有价值的数据块。这些数据块可以帮助企业进行精准决策和精细化管理,提高企业的竞争力和创新能力。

3、人工智能对数据学的影响和改变

人工智能的发展对数据学产生了深远的影响和改变。首先,人工智能技术可以帮助企业对海量数据进行快速的分析和处理,提高数据的利用效率和决策的准确性。其次,人工智能技术可以帮助企业进行数据的智能化分析和挖掘,发现潜在的商业机会和价值。

然而,人工智能也给数据学提出了新的挑战。由于人工智能的智能化和自适应性,数据学需要适应人工智能技术的发展和应用。同时,数据学也需要关注数据的隐私和安全问题,在人工智能时代下加强数据保护和合规性。

4、激活数据学的重要性

本书强调了激活数据学的重要性。在人工智能时代下,数据学的激活可以帮助企业实现数据的全面应用和价值最大化。通过对数据的深入研究和分析,可以揭示出潜在的商机和竞争优势,帮助企业实现创新和差异化竞争。此外,激活数据学还可以帮助企业进行精细化管理和个性化服务,提高客户满意度和企业竞争力。

总结:《块数据4.0:人工智能时代的激活数据学》通过对数据学在经济管理中的应用和重要性的阐述,探讨了在人工智能时代下如何激活数据学的方法和意义。通过对数据学的研究和应用,可以帮助企业实现创新和差异化竞争,提高经营效益和降低风险。

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