Veracity

Visualize climate change by AI models?

本小妞迷上赌 提交于 2021-01-09 17:04:48
Generative AI models have been co-opted to synthesize things from faces and apartments to butterflies, but a novel subcategory seeks to bring awareness to climate change by illustrating the consequences of catastrophic flooding. In an effort to establish a metric to quantify the veracity of these synthetic climate change images, researchers University of Montreal and Stanford University researchers recently detailed “several” evaluation methods in a preprint paper. They say that their work, while preliminary, begins to bridge the gap between automated and human-based generative quantification.

原创 | 数据资产确权浅议

倖福魔咒の 提交于 2020-11-08 12:02:45
数据要素市场发展起来后,自然的会形成大量数据资产。宏观上,数据要素价值流动,形成数据资产的过程示意图如下。数据资产列入资产负债表的时间问题,主要是需要解决诸如确权、定价、交易和计量等课题。这些方面的研究也随着相关政策和配套的法律法规的逐渐落地和实施而日益活跃起来。 本文对数据资产确权进行一些初步的分析和研究。 采用的方法是,构造一个简单数据要素市场,建立一些核心概念和分析框架。然后运用这些核心概念、框架对数据资产确权的一些关键问题进行分析,提出一些解决方案和后续需要进一步研究的问题。 设想一个简单数据要素市场 它由一级市场、二级市场组成。有两个卖家 分别拥有两个独立数据源 的原始数据集 经过简单加工,分别形成数据资产 ,进入一级市场进行交易。买家 采用不同的策略进入市场进行交易。其中,买家C仅仅简单的买入 后自己消费使用;买家D买入 后,通过将两个数据资产进行加工 输出新的数据集 并最终形成数据资产 ,进入二级市场交易。市场 图如下: 之所以设置一级和二级市场,主要是因为由原始数据集生成的数据资产的确权,和加工原始数据集之后形成的数据资产的确权有非常大的差异。因此,设定一级市场交易的是由原始数据集生成的数据资产;二级市场交易的是由一级市场数据资产经过加工后的生产的数据资产。 数据资产的生成需要一系列的过程和路径才能完成,包括从哪个数据源获取原始记录(Records)

5分钟告诉你为什么要学大数据

馋奶兔 提交于 2020-10-06 03:14:05
科技公司飞速发展和数字科技日益重要的今天,万物互联、人工智能的时代业已到来,海量数据资产被创造出来并亟待分析,从而衍生出了很多前所未有的业务需求,而大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。 未来,更多人将学会分析数据,并将数据的洞察运用到工作和生活中的方方面面。 什么是大数据 大数据,IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据具有5V特点:VOLUM(大量)、VELOCITY(高速)、VARIETY(多样)、VALUE(低价值密度)、VERACITY(真实性)。 大数据就是数据越来越大、越来越复杂的这样一个概念。大数据计算单位一般有(小到大):B、KB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、NB、DB。一般大数据要求数据达到PB级以上才能称之为大数据,1PB就等于1024TB。 大数据开发薪资如何 在数据储量不断增长的推动下,大数据产业也将构建出多层多样的市场格局,具有广阔发展空间。在2018-2020年期内,预测大数据市场整体的收入规模将保持每年约70亿美元的增长,预计全球大数据市场收入规模2020年将达到560亿美元。 随着相关技术的不断突破和大数据产品的相继落地,我国大数据市场产值不断提升

大数据的特性优势有哪些

两盒软妹~` 提交于 2020-08-17 13:47:21
  大数据的出现给许多企业对寻找未来的方向带来了巨大的帮助,许多企业开始关注大数据,现在很多人开始关注大数据,大数据可以给每个人带来帮助,但你知道大数据的特点和功能吗?   大数据的特性都有哪些   一、体量(Volume)   大数据由大量数据组成,从几个TB到几个ZB。这些数据可能会分布在许多地方,通常是在一些连入因特网的计算网络中。一般来说,凡是满足大数据的几个V的条件的数据都会因为太大而无法被单独的计算机处理。单单这一个问题就需要一种不同的数据处理思路,这也使得并行计算技术(例如MapReduce)得以迅速崛起。   二、高速(Velocity)   大数据是在运动着的,通常处于很高的传输速度之下。它经常被认为是数据流,而数据流通常是很难被归档的(考虑到有限的网络存储空间,单单是高速就已经是一个巨大的问题)。这就是为什么只能收集到数据其中的某些部分。如果我们有能力收集数据的全部,长时间存储大量数据也会显得非常昂贵,所以周期性的收集数据遗弃一部分数据以节省空间,仅保留数据摘要(如平均值和方差)。这个问题在未来会显得更为严重,因为越来越多的数据正以越来越快的速度所产生。   三、多样(Variety)   在过去,数据或多或少是同构的,这种特点也使得它更易于管理。这种情况并不出现在大数据中,由于数据的来源各异,因此形式各异。这体现为各种不同的数据结构类型

BigData:大数据的简介、核心知识(linux基础+Java/Python编程语言+Hadoop+Docker)、经典场景应用之详细攻略

不羁的心 提交于 2020-08-12 08:43:58
BigData:大数据的简介、核心知识(linux基础+Java/Python编程语言+Hadoop+Docker)、经典场景应用之详细攻略 BigData:大数据简介及以Hadoop生态系统为基础带你了解大数据必须掌握的那些知识(HDFS、HBase、Hive,Spark等等) 导读 : 大数定理 告诉我们,在试验不变的条件下,重复试验多次, 随机事件的频率近似于它概率 。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下,往往呈现几乎必然的统计特性。 大数据的主要价值—— 辅助决策 。利用大数据分析,能够 总结经验、发现规律、预测趋势 ,这些都可以为辅助决策服务。 只有掌握的数据信息越多,人类的决策才能更加科学、精确、合理 。 目录 大数据简介 1、大数据的单位 2、大数据的5V特点——Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity 3、大数据的价值体现 4、大数据与云计算密不可分 以Hadoop生态系统为基础带你了解大数据必须掌握的那些知识 大数据技术应用场景 1、经典应用场景 大数据核心技术 1、linux基础 2、编程语言——Java、Python 3、分布式存储框架——Hadoop生态系统+列式存储数据库HBase 4、资源调度框架——Docker 推荐文章 BigData之Hadoop:Hadoop的简介、深入理解、下载、案例应用之详细攻略

5分钟告诉你为什么要学大数据

笑着哭i 提交于 2020-08-11 01:47:00
科技公司飞速发展和数字科技日益重要的今天,万物互联、人工智能的时代业已到来,海量数据资产被创造出来并亟待分析,从而衍生出了很多前所未有的业务需求,而大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。 未来,更多人将学会分析数据,并将数据的洞察运用到工作和生活中的方方面面。 什么是大数据 大数据,IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据具有5V特点:VOLUM(大量)、VELOCITY(高速)、VARIETY(多样)、VALUE(低价值密度)、VERACITY(真实性)。 大数据就是数据越来越大、越来越复杂的这样一个概念。大数据计算单位一般有(小到大):B、KB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、NB、DB。一般大数据要求数据达到PB级以上才能称之为大数据,1PB就等于1024TB。 大数据开发薪资如何 在数据储量不断增长的推动下,大数据产业也将构建出多层多样的市场格局,具有广阔发展空间。在2018-2020年期内,预测大数据市场整体的收入规模将保持每年约70亿美元的增长,预计全球大数据市场收入规模2020年将达到560亿美元。 随着相关技术的不断突破和大数据产品的相继落地,我国大数据市场产值不断提升

大数据分析有哪些特点

。_饼干妹妹 提交于 2020-07-28 19:08:31
  随着互联网的不断发展,越来越多的用户和企业都开始接触和学习大数据技术,下面我们就一起来了解一下,大数据的特性都有哪些,希望通过对本文的阅读,大家在学习大数据技术的时候有更精确的了解。   大数据的特性都有哪些   一、体量(Volume)   大数据由大量数据组成,从几个TB到几个ZB。这些数据可能会分布在许多地方,通常是在一些连入因特网的计算网络中。一般来说,凡是满足大数据的几个V的条件的数据都会因为太大而无法被单独的计算机处理。单单这一个问题就需要一种不同的数据处理思路,这也使得并行计算技术(例如MapReduce)得以迅速崛起。   二、高速(Velocity)   大数据是在运动着的,通常处于很高的传输速度之下。它经常被认为是数据流,而数据流通常是很难被归档的(考虑到有限的网络存储空间,单单是高速就已经是一个巨大的问题)。这就是为什么只能收集到数据其中的某些部分。如果我们有能力收集数据的全部,长时间存储大量数据也会显得非常昂贵,所以周期性的收集数据遗弃一部分数据以节省空间,仅保留数据摘要(如平均值和方差)。这个问题在未来会显得更为严重,因为越来越多的数据正以越来越快的速度所产生。   三、多样(Variety)   在过去,数据或多或少是同构的,这种特点也使得它更易于管理。这种情况并不出现在大数据中,由于数据的来源各异,因此形式各异。这体现为各种不同的数据结构类型

云计算、大数据、5G、人工智能和工业互联网介绍和联系

我的梦境 提交于 2020-05-04 19:18:58
2020年,新基建的再次提出为中国的产业结构升级和转型提供了新动力,它涉及到了信息网、能源网和交通网三大板块,涵盖了5G基建、人工智能、大数据中心、工业互联网、特高压、城际高速铁路和轨道交通特高压和新能源汽车充电桩等七大领域!作为新基建的几个发力点同时又作为优化中国产业结构的重点:5G基建、AI、大数据中心和工业互联网尤为重中之重! 因为看了很多文章,它们的文章结构都比较乱,属于那种感性文章,情到之处!有点类似于道哥的黑板报那种,所以想着梳理一下,让自己能够有一个更加清晰的认识和理解!故我作此文章写给自己! 首先我将介绍上述几个概念的定义,然后论述它们之间的联系,最后说明该领域新基建的建设的意义! 一、新基建五大领域的概念介绍 云计算: 云计算是一种分布式计算,通过网络解决任务分发,并进行计算结果的合并。 指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。通过这项技术,可以在很短 的时间内(几秒种)完成对数以万计的数据的处理,从而达到强大的网络服务。 狭义上讲,云计算就是一种提供资源的网络,使用者可以随时获取“云”上的资源,按需求量使用,并且可以看成是无限扩展的,只要按使用量付费就可以,“云”就像自来水厂一样,我们可以随时接水,并且不限量,按照自己家的用水量,付费给自来水厂就可以。 广义上说

深度学习与处理用于数据驱动的地球系统科学

僤鯓⒐⒋嵵緔 提交于 2020-03-03 18:38:44
深度学习与处理用于数据驱动的地球系统科学 由Markus Reichstein 在 2019 发表于 《Nature》。 这是一篇综述性文章,介绍了机器学习如何在地学中的应用与挑战。地球系统科学进入了大数据时代。地球系统数据就是典型的大数据,具备大数据四大特征:volume, velocity, variety and veracity(体积,速度,多样性和准确性),例如各种遥感、定点观测、模式数据。如今面临挑战就是如何从这些大数据中提取并解读信息,因为信息收集速度远大于我们所能消化的速度。数据的增多并未带对系统预测能力的提高,我们需要对数据进行理解。在这种背景下,机器学习就是我们很好的机遇。 文章从以几方面具体展开论述: (1)地学中最先进的机器学习 。诸如神经网络、随机森林方法很早就应用于地学中的分类、变化检测、土壤制图问题。但这些应用是针对空间,在时间上是相对静态的,但地球是不断变化的。机器学习回归方法在时间动态上具有优势,比如具有隐含层的人工神经网络,可预测碳通量在时间与空间上的变化。但这些应用也存在一些问题需要注意,比如外推能力,抽样或数据偏见,忽视混杂因素,统计关联与因果关系等。经典的机器学习方法需要一些先验知识确定一些时空相关feature,而不能自动探索数据的时空特征。一些时空动态特征比如“记忆效应”可以作为feature手动加入到传统机器学习中

不用编写程序代码,送你一个爬虫程序批量采集猫眼电影票房数据

孤街浪徒 提交于 2019-12-16 10:52:42
【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大,指代大型数据集,一般在10TB规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。  亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。 研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。" Kelly说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时