數據智能

1、Alluxio - 開源AI和大數據存儲編排平臺 顧 榮 Alluxio PMC & Maintainer 南京大學 計算機系副研究員、博士  提 綱 1. Alluxio項目&系統簡介 2. Alluxio 2.0新特性概覽 3. Alluxio未來發展趨勢快覽 4.。

2、 ? GOVERNANCE ON AI DATA SECURITY ? COPYRIGHT STATEMENT ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?。

3、 版權聲明 0102 本報告版權屬于出品方所有，并受法律保護。
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引言 當前，隨著大數據和云計算等新一代信息技術的發展成熟，人工智能技 術和應用獲得重大突破性進展，并快速向各個行業和領域滲透。
其中，數據 是人工智能技術開發和應用的基礎，人工智能算法模型在開發訓練時需要海 量經過良好標注。

4、 2020.01 0101/ 0202/ 0303/ 0404/ JIGUANG Confidential. All Rights Reserved. 5 JIGUANG Confidential. All Rights Reserved. 20192019Q4Q4 (Aurora Mobile, NASDAQ: JG) 2018.10-2019.12 28.5%28.5% 32.1%32。

5、計，華為2018年Q4保有率為20.9%，OPPO2018年Q4保有率為19.3%。
Q4主流手機品牌城市等級分布iPhone用戶中新一線城市用戶占比最高：極光大數據顯示，iPhone用戶中新一線城市用戶占比最高，其次是一線城市；OV用戶城市分布情況相近；華為和小米的用戶城市等級分布相對均勻。
iPhone機型分布變化趨勢在三款新機型中，iPhone XS Max用戶占比增速最快，截至2018年Q4達2.5%：極光大數據顯示，截至2018年Q4，iPhone 7 Plus占比下降至14.1%；已經停產的iPhone X用戶占比增速明顯放緩；iPhone XR和iPhone XS的用戶占比分別上升至1.0%和0.8%。
智能手機銷量分析2018年Q4國內手機品牌銷量占比2018年Q4 OPPO銷量占比達23.4%：根據極光大數據統計，2018年Q4國內手機品牌銷量占比top 5分別是華為、OPPO、小米、vivo和iPhone，其中華為以24.9%銷量占比居于首位。
Q4主流手機品牌銷量占比變化趨勢iPhone銷量占比連續四季度下滑：極光大數據顯示，2018年Q4華為銷量占比為24.9%，OPPO較上一季度銷量占比上漲50%，vivo Q4銷量增長至20.1%，iPhone銷量占比進一步下滑，2018年Q4僅占4.7%。

6、全景。
安全快捷的運輸 - 車輛和自行車將實時轉發給其他道路使用者，實現智能連接，指導車輛何時減速和何時加速，從而消除對交通信號燈，高速攝像機和其他系統的需求。
工業4.0的曙光 - 智能連接將推動第四次工業革命，其中計算機和機器人不斷優化高靈活工廠和工廠的生產和維護。
5G將通過采用邊緣計算和網絡切片提供超可靠和低延遲的連接，從而優先處理特定服務。
可靠的遠程控制 - 在個人和職業生涯中，個人將更加密切地控制他們的資產。
觸覺互聯網應用程序將變得越來越可行，允許使用觸摸和本體感知來感知和操縱遠程對象。
信息和按需提供 - 人們可以輕松訪問云中越來越智能的個人助理，而連接眼鏡或隱形眼鏡將顯示個性化信息和優惠。
持續的健康監測 - 個人將定期佩戴連接的健康和安全監視器，提供有關其生命體征的連續信息，同時在跌倒或發作時發出緊急警報。
5G將幫助醫療保健經理最大限度地利用稀缺資源，并確保診所不會耗盡關鍵藥物和設備。
更安全，更安全 - 連續連接的攝像頭，傳感器和警報將使私人財產和公共場所更加安全，而基于云的面部識別系統可用于實時識別和發現違規者。
沉浸式教育和培訓 - 實習工程師，機械師和醫務人員可以通過遵循通過AR中繼的指令或使用VR模擬來學習如何執行特定任務。
同樣，5G可以使這些技術用于向科學和地理學學生講授特定的棲息地和環境。
浪費不是，不需要 - 消費者和公司將擁有。

7、長達到376min，環比漲幅13%；智能電視開機情況，1月周中周末表現均優于上月，且不同于上月周末晚高峰低于周中晚高峰情況， 1月周末晚間的開機率一直遠高于周中水平；1月媒體排行榜中，銀河奇異果、云視聽極光 和CIBN酷喵影視點播媒體日活率環比均有所上升但直播媒體有升有降，湖南衛視環比上升35%，排名上升4名，CCTV1、CCTV4等頻道環比下降。
智能電視用戶點播行為變化1月用戶對點播更為青睞，整體環比均上漲，其中芒果TV環比漲幅較大，漲幅達171%CIBN聚體育和CIBN高清影視排名均上漲1名。
智能電視用戶直播行為變化1月晚間直播頻道排行榜中，湖南衛視環比上升133%，超越CCTV-1位列榜首北京衛視家庭收視率環比較上月下降39%，整體排名有所下降；1月直播綜藝的榜單晚會類節目占據前列，湖南衛視的春晚、CCTV-3的春節特輯節目均名列前茅湖南衛視1月新播綜藝聲臨其境第二季位列直播頻道季播、周播綜藝榜首；智能電視用戶應用行為變化1月音樂類APP表現最好日均到達率占比最高53%，游戲類日均到達率占比環比上升17%日均時長方面整體環比均有所下降，教育類下降較多為12%。

8、nbsp;                。

9、 2018“人力資本+數據智能”系列之 薪酬報告 人力資本數據智能處理中心 2018 人力資本薪報告 2 Copyright 2018CIICFC All Rights Reserved 目錄 目錄 .。

10、下半場爭奪核心是場景。
場景本身的價值提升，基于業務中臺，實現場景內數據閉環，成為競爭的關鍵。
跨場景要尋找數據洼地數據智能公司的天花板由單個行業天花板和跨場景能力決定。
數據智能在各個行業發展不平衡，金融、政務、品牌營銷相對成熟，工業、農業相對處于早期。
跨場景要選擇數據基礎設施較差、格局相對分散的數據洼地場景。
技術能力強和具備獨特數據資源的公司更容易跨場景。

11、 數據挖掘的算法與實現。
按照數據挖掘應用的方向，從大數據、機器學習、社會網絡、自然語言與統計數據分析五個方面介紹了數據挖掘的算法。
基于大數據的數據挖掘主要介紹了數據采集層、數據存儲層、數據處理層和服務封裝層四個層的基本架構，和部分大數據平臺實例；基于機器學習的數據挖掘主要介紹了非監督學習方法與監督學習方法，重點是監督學習方法，包括訓練集、驗證集與測試集、決策樹模式、kNN 算法、神經網絡、回歸分析；社會網絡中的大數據挖掘主要介紹了圖的基本要素、圖的度量算子，并從行為分析算法、社區發現算法等方面介紹了社交網絡上的算法；自然語言中的數據挖掘先介紹了詞的表示分析，并從語言模型與話題模型兩個層面進行算法介紹；統計數據分析與前三個方面均有交叉，主要從數據描述性分析、回歸分析、關聯分析、聚類分析三個方面進行介紹。
最后具體分析了數據挖掘領域頂級會議 SIGKDD 最近幾年在數據挖掘基礎理論、社交網絡分析和圖數據挖掘、大數據挖掘等幾個方面的國內外的主要研究成果。
數據挖掘領域專家介紹。
基于AMiner 數據，對數據挖掘領域專家進行深入挖掘和介紹。
包括頂尖學者的全球與中國分布、遷徙概況、學者機構分布、h-index 分析，并依據 AMiner評價體系，從代表學者與近十年代表學者兩個層面選取學者進行詳細介紹。
數據挖掘的應用領域與發展趨勢。
數據挖掘無論是在科學領域還是工程領域、。

12、安全發展的關鍵因素。
與此同時，人工智能應用也給數據安全帶來嚴峻挑戰,如何應對人工智能場景下的數據安全風險日漸成為國際人工智能治理的重要議題。
部分國家已率先探索人工智能數據安全風險的前瞻研究和主動預防，并積極推動人工智能在數據安全領域應用，力求實現人工智能與數據安全的良性互動發展。
本白皮書從人工智能數據安全的內涵出發，首次提出人工智能數據安全的體系架構，在系統梳理人工智能數據安全風險和安全應用情況的基礎上，總結了國內外人工智能數據安全治理現狀，研究提出了我國人工智能數據安全治理建議。

13、據生命周期的視域，針對數據采集、數據處理、數據流通和數據使用階段，重點聚焦并梳理了人工智能發展中較為獨特或更突出的數據安全問題;并從人工智能發展戰略、安全倡議和倫理規范、數據安全法律法規、相關行業標準、全球數據安全前沿技術和企業實踐等維度，全面分析了當前全球人工智能數據安全治理的主要現狀和最新動態。
基于人工智能發展的階段性特點，以及人工智能數據安全挑戰的特性，報告結合全球相關治理實踐和我國實際情況，構建了綜合性的人工智能數據安全治理框架，明確總體的治理思路和治理原則，并探索了頂層設計、標準體系、企業能力和安全供給四個維度的治理路徑。
最后，報告提出了通用場景下的人工智能數據安全風險評估平臺，以及智能網聯汽車、人臉識別和工業互聯網三個人工智能主要應用場景的數據安全綜合解決方案。

14、不同需求導致企業存在數據服務能力重復建設的問題等。
而數據中臺能夠實現數據匯聚、統一標準與口徑，形成數據資產，進而為業務提供高效的數據服務;同時數據中臺面向業務場景而建，將數據抽象封裝成服務，能夠實現數據的資產化、服務化,具有跨部門的普適性業務價值能力，賦能業務部門人員進行數據分析和數據應用;連接數據前臺和后臺，實現企業的數據開發能力的復用。
因此，數據中臺成為企業實現數據智能應用的核心。
以業務場景應用為指引規劃數據中臺建設企業建設和運營數據中臺需要從業務戰略目標出發，以業務場景應用為指引貫穿數據中臺建設與運營全流程，包括頂層戰略規劃、應用場景規劃、數據治理體系搭建、技術平臺建設、業務價值實現、持續運營等。
第一，企業數字化轉型過程中，數據中臺建設的核心目的是服務于企業的整體戰略目標與業務目標，企業建設數據中臺建設要從頂層戰略規劃出發，根據業務目標，從戰略層面規劃數據中臺建設路徑、調整組織架構、調配相關資源；第二，數據中臺的價值最終需要通過在業務場景的數據應用來體現，不同行業和企業處在不同階段所需要的數據中臺是不同的,因此,應用場景需要規劃先行,企業需要明確應用場景實現的優先級，率先實現部分場景應用，打造業務場景的閉環，實現業務收益。

15、境中接收感知并采取影響該環境的行動的智能代理，通常作為軟件程序來實現。
為了影響行為，人工智能系統旨在對人類的學習、推理和自我修正等智能過程進行機器模擬。
諾華公司正在利用數據和數字技術的力量重塑醫學形象，在三大領域運用數據科學和人工智能(AI)：1.開發新的療法和藥物在臨床前階段，正在探索人工智能的應用，以了解疾病生物學和候選藥物;在臨床階段，幫助目標人群和設計干預研究;以及在發展數字療法和設備，以實現持續監測。
2.業務流程和操作的優化人工智能的應用正在探索中，它可以通過自動化、優化和重新設計流程來改進臨床開發、制造和供應鏈中的流程。
在業務服務領域，我們使用人工智能來確保效率、有效性，并推動卓越運營和法規遵從性。
3.與患者、醫療專業人員和合作伙伴的接觸目前正在探索人工智能的使用，以加強與醫療保健系統的利益相關者和參與者的接觸，目的是支持患者并產生見解。
諾華認為，人工智能系統的任何開發、應用或使用都應遵循以下道德原則。
問責諾華致力于對人工智能的設計和使用建立強有力的治理，這種嚴格的治理包括適當的領導和監督、風險和影響評估、適當的政策和程序、透明度、培訓和認識、監測和核查、應對和執行。
減輕偏見人工智能系統中使用的數據和算法需要滿足諾華對公平和不歧視的堅定承諾，特別是人工智能系統用于敏感領域，這些領域與藥物開發、社會經濟效益、招聘和人身安全相關事。

16、和其他公共交通問題。
我們與客戶合作，創造新的業務和服務，作為一個連接創新伙伴，結合多種技術，包括電信技術、數據處理、人工智能(AI)和安全。
2.區塊鏈通過與日本和海外各大公司的合作，NTT數據正在進行針對區塊鏈實際應用的測試。
我們還積極參與包括Hyperledger項目在內的財團，該項目結合了全球IT供應商、結算機構和基礎設施相關的成員。
在積累全球市場的技術和商業模式知識的同時，我們將結合物聯網、大數據、安全等技術，探索區塊鏈技術的可能性。
3.虛擬現實(VR)和增強現實(AR)通過引入虛擬現實(VR)和增強現實(AR)， NTT DATA正在接受創造令人驚嘆的用戶體驗的挑戰。
我們為專業運動隊提供虛擬現實運動訓練系統。
除了體育領域的VR / AR應用，我們繼續引領界面革命，通過在旅游、銷售、教育、廣告和產品開發等廣泛領域的VR / AR應用，為客戶創造新的商業模式。
文本由木子日青 原創發布于三個皮匠報告網站，未經授權禁止轉載。
數據來源：NTT數據：全球技術創新展望報告：值得信賴的全球創新者。

17、的公司中，只有15%的公司有資格成為位置情報的領導者，而最大的份額(45%)是位置情報的挑戰者。
根據行業分類，我們發現金融服務行業的領導者比例最高(21%)，其次是零售和電子商務(18%)。
盡管所有類型的公司都從定位智能應用中獲得了一些好處，但領先的公司遠遠超過其他公司。
在客戶體驗、銷售業績和運營效率這三個關鍵指標方面，領導者報告的改進是追隨者的1.3到2.0倍。
這些更高的回報并沒有因行業、公司規?；蚺c同行相比的數字采納情況而有顯著差異。
智能定位的廣泛應用：受訪者報告稱，他們在8個類別和100多個特定應用中使用地圖和地理空間數據。
)面向客戶的類別包括地理營銷、數字客戶體驗增強、現場客戶體驗增強和基于區域的定價。
以運營為導向的類別包括路線規劃和優化、網絡和供應鏈優化、勞動力覆蓋優化和支持功能優化。
位置情報領導者對關鍵指標的影響大約是追隨者的1.3到2.0倍：文本由木子日青 原創發布于三個皮匠報告網站，未經授權禁止轉載。
數據來源：波士頓咨詢公司：用智能定位解鎖企業價值。

18、數據智能解決方案 阿里云數字產業發展部 X 數字產業產研部 為您定制數據智能解決方案 The integrated big data and AI solution for smart cities 45 City Brain The integrated big data and AI solution for smart cities 面向智慧城市的融合大數據和 人工智能綜合解決方案 主編 |。

19、 人工智能之人工智能之數據挖掘數據挖掘 Research Report of Data Mining 2020 年第 9 期 清華大學人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 清華中國工程院知識智能聯合研究中心 2020 年 12 月 人工智能之數據挖掘 Research Report of Data Mining I 摘要摘要 數據挖掘（Data Mining）旨在從大規模、不完全、有。

20、 極光大數據 智能手機行業季度數據 研究報告 / 2018年Q4 / 2019.02 01/ 02/ 03/ 04/ JIGUANG Confidential. All Rights Reserved. 05/ 06/ 智能手機保有率分析 智能手機銷量分析 主流手機品牌忠誠度分析 主流安卓手機品牌用戶畫像 手機app安裝情況 國內運營商市場分析 智能手機保有率分析 9.7% 15.2% 19.3%。

21、主辦方： 數據智能：如何幫助企數據智能：如何幫助企業實現業實現跨越式管理提升跨越式管理提升 錢錢勇勇 中國平安中國平安 HRXHRX首席數據官首席數據官 主辦方： 錢勇 中國平安 HRX首席數據官 簡簡介介 畢業于哈爾濱工業大學機電控制及自。

22、86 1205 02RTDL 1AI 3 OR P7SC l N 7S 0go93e8 7S95 G 8 O R 1 2RC ADI RS S 0A C P 1 S NL 0 BT 3 I 2 5A 0 Jason 2 O 0 R 0 0 。

23、工業大腦開放平臺是集數據工廠算法工廠Al創作間以及應用工廠于一體的智能應用平臺。
pp數據工廠:負責采集存儲和管理來自不同渠道的數據。
ppAl創作間:依托創作間，行業顧問可創建行業知識圖諾，配置通用算法引擎，將算法用業務化的語言進行表達，形。

24、案情描述：原告甲公司經專利及專有技術許可協議獲得 A 汽車公司的具有非圓形驅動部件的同步 傳動裝置及其運轉和構造方法發明專利。
其認為乙公司和丙公司未經許可，在生產銷售的 SQR481 SQR484SQR477 及 E4G16 系列四款四缸發。

25、全球人工智能產業數據報告 中國信息通信研究院 數據研究中心 2019年4月 報告摘要 1. 截至2019年3月底全球活躍人工智能企業達5386家，其中美國中國英國加拿大印度位列全球前五。
中國人工智能企業集中在北上廣和江浙地區，美國人工智能企。

26、數據中心綠色節能與智能運維目錄CONTENTS1數據中心行業發展2中國航航信數據中心現狀3數據中心智能運維實踐4數據中心管理一些思考及建議綠色智慧數據中心新型基礎設施國家層面時間會議相關要求1月3日國務院常務會議大力發展先進制造業，出臺信息。

27、數據中心智能無損網絡 白皮書開放數據中心委員會 20210915 發布 ODCC202105001 數據中心智能無損網絡白皮書 i 目目 錄錄 前 言 . iii 版權說明 . iv 數據中心智能無損網絡白皮書 . 1 1. 介紹 . 1 。

28、 數據中心智能無損網絡 白皮書 編號 ODCC202105001 開放數據中心委員會 20210915 發布 ODCC202105001 數據中心智能無損網絡白皮書 i 目目 錄錄 前 言 . iii 版權說明 . iv 數據中心智能無損網。

29、 數據中心智能監控管理 白皮書 編號 ODCC202106002 開放數據中心委員會 20210915 發布 ODCC202106002 數據中心智能監控管理白皮書 i 目目 錄錄 前 言 . iv 版權說明 . v 1. 術語說明 . 1。

30、empowering connected thingsRFID時代到來 數據采集更智能更多元EM Microelectronic楊建成2021. 4.21We are embracing challenges throughtimeSwat。

31、今天，我們最大的社會問題是系統性的。
由于因果關系在全球范圍內相互交織，解決方案也必須是集體的。
信息和資源的囤積只會阻礙創新，減緩解決問題的速度，并侵蝕信任。
我們的商業挑戰也是系統性的。
外部力量的影響比過去大得多，供應鏈已經從根本上被打亂。