大数据双刃剑哪个好

1. 大数据是把双刃剑

今天，计算机功能发展到前所未有的强大，海量数据——包括个人信息——被其搜集形成大数据库。这些数据被正常合法利用的同时也存在着被滥用的危险。

大数据的预测功能赋予了其变革我们生活的巨大潜能。在它的支持下，未来两天内天气预报的准确率将会达到95%。然而大数据一旦被滥用，用户的隐私安全就会受到威胁，经常使用互联网的人尤甚。

这些威胁是怎样产生的？我们又应该如何在保证大数据造福社会的同时应对这些日益加剧的威胁呢？

潜在问题的影响范围

首先，单纯从大数据安全事件涉及的人数来分析，其影响范围在不断扩大。2014年阿肯色大学专业发展系统被攻破，导致50,000人身份信息泄露。这个数据已经不小了，但相比同年ebay公司数据外泄事件中145,000,000人的生日、住址、邮箱及其他信息被窃取，就是小巫见大巫了。

从安全维护的专业领域来说，要保护大数据库中信息不被窃取，更是不容乐观。一定程度上，这和储存和处理信息所使用的基础技术的本质缺陷有关。

像亚马逊这样的大数据公司，对分布式计算的依赖性极大，他们往往在世界各地都分散设有数据处理中心。亚马逊公司将全球业务分为十二个区进行经营，每个区大量的数据中心都不断遭受着物理攻击和网络袭击，这些威胁主要是来自成百上千隐匿的独立服务器。

访问控制的难题

控制对信息或网页访问的最好策略就是只设置单一的访问接口，这比控制当前的成百上千个接口要简单的多。然而事实确是：大数据广泛地储存在各个区域。其容量之巨、分布之广、获取渠道之多，也让它在面对威胁时更加脆弱。

除此之外，很多公司对其尖端的软件组件以及大数据基础设备的安全性并没有给予足够的重视。这更是给潜在攻击大开了方便之门。

一个典型的例子，Hadoop（译者注：由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，可以让用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序）中大量的软件组件使得编程人员可以在分布式计算系统获取大量数据信息。刚推出时，Hadoop的安全性能较低，不能同时供很多人使用。很多大公司却不顾这一缺陷，依旧采纳Hadoop成为其整个公司的数据平台。

用户需求推动数据安全发展

从用户角度来说，通过多种方式来提高大数据产品的安全性至关重要，例如同大数据的收集和使用组织签订条件和协议、服务水平协议、安全密封等。

大数据公司方面又应该怎样保护用户的个人信息不外泄呢？为防止信息外泄落入不法使用者手中，我们可以采取包括信息加密、访问控制、入侵侦测、数据备份、使用过程审查等策略。这样数据的安全性提高了，我们个人信息的隐私性也就等到了加强。

然而，过分强调安全性也许会侵害你的隐私：执法机构可以借口安全原因来搜集更多的个人信息，比如员工计算机的浏览历史。

执法机构打着增强安全性的旗号，将每个人都当成是潜在的犯罪分子或是恐怖分子，搜集其信息，用于某一天证明其罪行。政府通过这种方式掌握了我们大量的信息，不仅如此，苹果、谷歌、亚马逊等公司也会被要求提供其他情报，包括我们的网购记录、网页浏览历史以及解密后的各项数据。

这种监视所遵循的基本原则就是：每个人都是不可信的（大数据技术让这种监视的成本大大降低，可行性也随之提高）。然而这些搜集起来的信息很有可能泄露并被滥用，美国国安局员工滥用职权监听他人电话事件就是一例。

其实如果能被适当利用，大数据可以帮助我们获取更多的信息，提高有关潜在计算机攻击和攻击者的情报的质量（特别是准确性）。这样一来，你的隐私就得到了更好的保护。

举个例子，理想的状况是：如果大数据分析引擎能在海量的邮件中精确地辨别出哪些是欺诈邮件的话，我们也就再也不用担心碰到钓鱼邮件了。

大数据是怎样使用的—对你有利还是有害

其他有关大数据使用的问题还有，一些公司为了要针对你的习惯和爱好给你发送特定的广告，他们会记录你所有的浏览历史。大数据为他们这种行为提供了便利——成本更低，分析更简单。

IBM公司的“性格洞察”服务，能够根据你的上网习惯，对你的形象进行“素描”。这已经远远不止身份信息被泄露这么简单。你的性格特点，比如是否外向、是否具有环境意识、政治上是保守还是革新，甚至连是否有去非洲旅游的意愿，都会在其调查结果中表现出来。

这些公司对外宣称，这项技术可以极大地提高上网体验。听起来是在为用户考虑，但是反过来，我们也不难想到，同样的信息也很容易用来损害我们的利益。比如现在已经有保险公司通过大数据分析出的用户素描来实行差别收费。

想要解决这个问题，禁止大规模数据搜集显然是不现实的。不管我们喜欢与否，大数据时代已经来到。找出方法在允许合法使用大数据的前提下保护隐私，才会让我们的生活更加安全、富足、高效

例如，在合法安全地使用时，大数据科技就能极大地提高反侦察的效率，这反过来也会让我们避免身份信息盗用和潜在的经济损失。

想要在享受大数据带来的便利的同时解决保障安全性、隐私性的难题，关键在于信息使用的公开透明。大数据的操作者必须公开所搜集数据的内容及用途。

除此之外，用户必须有权了解数据是如何储存的，谁可以使用这些数据以及数据的授权过程。最后，大数据公司也要对其为保障用户安全对数据所采取的安全管控措施作具体的阐释以此来赢得公众的信任。

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2. 大数据乃双刃剑 机遇和风险并存

大数据乃双刃剑 机遇和风险并存
对于大多数企业来说，大数据已经成为左右战局的决定性力量，安全风险也随之更加凸显。企业已经搜集并存储了所有的数据，接下来他们该干些什么？他们如何对这些数据进行保护？而且最为重要的是，他们如何安全合法地利用这些数据？
无论是从企业存储策略与环境来看，还是从数据与存储操作的角度来看，大数据带来的“管理风险”不仅日益突出，而且如果不能妥善解决，将肯定会造成“大数据就是大风险”的可怕后果。
从信息安全的角度来看，围绕大数据的问题主要集中在以下五个方面：
1.网络安全
随着线交易、在线对话、在线互动，在线数据越来越多，黑客们的犯罪动机也比以往任何时候都来得强烈。如今的黑客们组织性更强，更加专业，作案工具也是更加强大，作案手段更是层出不穷。相比于以往一次性数据泄露或者黑客攻击事件的小打小闹，现在数据一旦泄露，对整个企业可以说是一着不慎满盘皆输，不仅会导致声誉受损、造成巨大的经济损失，严重的还要承担法律责任。所以在大数据时代，网络的恢复能力以及防范策略可以说是至关重要。
2.云数据
目前来看，企业快速采用和实施诸如云服务等新技术还是存在不小的压力，因为它们可能带来无法预料的风险和造成意想不到的后果。而且，云端的大数据对于黑客们来说是个极具吸引力的获取信息的目标，所以这就对企业制定安全正确的云计算采购策略提出了更高的要求。
3.消费化
众所周知，数据的搜集、存储、访问、传输必不可少的需要借助移动设备，所以大数据时代的来临也带动了移动设备的猛增。随之而来的是BYOD（bring your own device）风潮的兴起，越来越多的员工带自己的移动设备进行办公。不可否认的是，BYOD确实为人们的工作带来了便利，而且也帮助企业节省很大一笔开支，但也给企业带来了更大的安全隐患。曾几何时，手持设备被当成黑客入侵内网的绝佳跳板，所以企业管理和确保员工个人设备的安全性也相应增加了难度。
4.互相联系的供应链
每个企业都是复杂的、全球化的、相互依存的供应链中的一部分，而供应链很可能就是最薄弱的环节。信息将供应链紧密地联系在一起，从简单的数据到商业机密再到知识产权，而信息的泄露可能导致名誉受损、经济损失、甚至是法律制裁。信息安全的重要性也就不言而喻了，它在协调企业之间承包和供应等业务关系扮演着举足轻重的角色。
5.隐私
随着产生、存储、分析的数据量越来越大，隐私问题在未来的几年也将愈加凸显。所以新的数据保护要求以及立法机构和监管部门的完善应当提上日程。
抛开以上提到的问题，数据聚合以及大数据分析就像是企业营销情报的宝库。基于用户过去的购买方式，情绪以及先前的个人偏好进行目标客户的定位，对市场营销者来说绝对是再合适不过了。但是那些出于商业利益考虑而迫切想要采用新技术的企业领导者会被建议先去了解法律和其他方面的限制，这些限制可能涉及多个司法机构；此外，他们应该实施一些隐私最佳实践，并将其设计成分析程序，增加透明度和实行问责制度，而且不应该忽视大数据对人们、对技术的影响。
很显然，保证数据输入以及大数据输出的安全性是个很艰巨的挑战，它不仅会影响到潜在的商业活动和机会，而且有着深远的法律内含。我们应该保持敏捷性并在问题出现前对监管规则作出适当的改变，而不是坐等问题的出现再亡羊补牢。
当然，一切都还处于初级阶段，而且目前也没有太多外在要求来强制企业保证信息的完整性。然而，企业每天处理的数据规模依然在保持增长，大数据分析使得商务决策越来越接近原生数据，信息的质量也变得愈加重要。如果同样复杂的分析可以运用到相关安全数据上面，那么大数据甚至可以用来改善信息安全。
虽然目前这些解决方案很难普及开来，但是他们正在和大数据分析一起用于防骗，网络安全检测，社会分析以及多通道实时监测等过个领域。
总的说来，大数据应该说是具有相当大的价值，但同时它又存在巨大的安全隐患，一旦落入非法分子手中，势必对企业和个人造成巨大的损失。套用一句话，世界是很公平的，收入与风险是成正比的。

3. 挥好大数据这把“双刃剑”

挥好大数据这把“双刃剑”
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。

大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。某咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。

4. 用大数据和人工智能写作文

1. 以大数据为主题,写一篇1500字的文章

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。

他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。

但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。

随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。

大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。

数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。

不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）。

2. 人脑与人工智能作文

人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。

在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个棚信话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。

不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。

但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。

那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联答激网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智清和袜能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。

弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。

弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。

强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。

创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。网络的网络大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。

强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。

超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。

我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。

现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。

听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。

现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。

但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。

基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。网络的网络大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。

尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10%永远不会实现：2%也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。

最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。

奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。

那么，超人工智能出现，人类的结局究竟是什么？1、灭绝——物种发展的通常规律达成结局1很容易，超人工智能只要忠实地执行原定任务就可以发生，比如我们在创造一个交通指示系统的人工智能的时候，最初的编程设定逻辑为利用大数据。

3. 人工智能作文600字怎么写

我所处的时代是“人工智能”时代，与人类之前的历史相比，是亘古未有的大变革！

自从公元1956年，科学家首次提出“人工智能”术语以来，经过近百年的发展，现在“人工智能”开启了人类生活的新纪元。

如果你还不太了解“人工智能”，那就通过我一天的生活来向你展示这个伟大的技术吧。

7:00家中

我的耳畔传来阵阵鸟鸣，闻到了带着露珠的青草香味，我缓缓睁开双眼，眼前是一个清晨森林的全息投影，赤足下床，小白兔和小鹿在我身旁嬉戏玩耍。来到洗漱间，这里的温度和湿度被控制在最适宜的数值，我躺在洗漱椅上，选择2号清洁键：一个机械臂使用电动牙刷沾上免洗洁牙剂给我清洁口腔，另一个机械臂清洁 *** 我脸部肌肤，同时我的头发也被进行了清洁和护理。餐厅里，早餐已准备就绪。今天的早餐是一盘芒果鱼子酱、一块五层蛋糕，一小碗新鲜蓝莓。芒果鱼子酱是将芒果汁用零下196℃的液氮急速冷却，同时包裹在可食用胶囊中，轻轻咬一口，芒果的汁液就瞬间充满了口腔。五层蛋糕是3D食物打印机的杰作，每一层的味道各不相同，口感丰富。

4. 人工智能作文800字

随着科技的发展社会的进步，人工智能AI等新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。

1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务；漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色；学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文；打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。

未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢？是一片黑暗吗？不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗？不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。

当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。

我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来！

其实幸福，很难！当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市？现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市！

5. 我和大数据的作文600字,该怎么写

第一段先概括当今当数据时代下的环境，比如说：大数据时代下，人人都有自己的手机，从前只是打游戏上网冲浪，到现在连买菜的几毛钱都可以用支付宝微信付款……都是大数据时代下带来的便捷。（第一段写个大概50字差不多）

第二段过渡写：我也与大数据有个故事。

第三段重点介绍：自己在大数据代下享受到的好处。简单写遇到的不好的问题。（起码4/500个字）

最后总结：大数据时代下，每个人都无可避免得接触这种未来的新思潮新趋向，不想被落后于时代，就得乘风破浪于时代之中。也无可避免的是，新生的事物也会伴随着弊端，而是否能使其茁壮成长，却决于我们的态度。大数据这把双刃剑，也仍是要我们好好辨别好好利用，才能更好地迎接这个时代，发挥它的作用。

大概这个意思差不多。

6. 大数据和人工智能相比哪个好

大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等，其中数据分析是大数据价值化的重要步骤。

大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。 人工智能虽然经过了半个多世纪的发展，但是目前人工智能依然处在初级阶段，人工智能主要的研究领域集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。

人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。 近些年来，随着大数据的发展，人工智能也迎来了全新的发展机遇，尤其是机器学习领域。

得益于丰富的数据支撑，机器学习（包括深度学习）得到了广泛的重视，在自动驾驶、智能物流、智慧医疗等领域有广泛的应用。从这个角度来看，大数据和人工智能的关系是非常紧密的，可以说大数据是人工智能的重要基础。

目前不少人工智能领域的从业者也有过大数据行业的从业经历，比如在做大数据分析的过程中往往会接触到机器学习，因为采用机器学习的方式进行数据分析是目前一个比较流行的做法，而机器学习又是人工智能领域的主要研究内容之一，所以大数据与人工智能之间的界限正逐渐模糊。 从学习的角度来说，从大数据开始学习是不错的选择，一方面大数据相关技术已经趋于成熟，另一方面大数据相关技术目前正处在落地应用阶段，随着产业互联网的发展，未来大数据将有较大的发展空间。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。 如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢。

7. 人与人工智能的关系的作文怎么写

例子

刚刚下了班，带着一天的劳累，我轻轻推开家门。新时代的机械管家a-GO早已等候多时，她帮我准备了洗澡水，换洗的衣物，和今天的菜谱。

a-GO是一个拥有美丽外表的人工智能，一头金色飘逸的长发舒展到了腰间，洁白的皮肤像钻石一般，在阳光下闪闪发亮，迷人的杏仁眼总是闪烁着真切的目光，甜美的微笑，宛如天籁般的声音让人欲罢不能。他就像是我时间轴上一台精密运作的仪器，保证了我生活的正常运转。在一起呆久了还真难以把她当成一个机械。

踏进浴缸，一身的疲劳仿佛瞬间消散在了水中。“您觉得水温如何？”a-GO问道。伴着甜美的声音入浴这再好不过了。“好的，没问题~”我微笑着回答道。不愧是新一代的人工智能，多么温柔体贴，相处还没有一个月，a-GO似乎已经大致了解了我的生活方式，并学习了如何为我服务。这都要拜人工智能的自我学习程序所赐。

回想起当年那个赢了几盘围棋的阿尔法go，在a-GO面前根本不值一提，我心想着。

来到餐桌前，a-GO变向我再一次展示了她自我学习的成果，饭前的开胃菜，加上高档的西洋餐便呈现在了我的面前。我拿起刀叉狼吞虎咽了起来。“您觉得好吃吗？”a-GO问道。“好吃极了！”我顾不上嘴里还没咽下去的食物，大声称赞了起来。“您喜欢就好。”a-GO把大大的眼睛眯成一条缝，露出了会心的微笑。说完她便走向了充电室。也难怪，想必她也累了一天了，只不过不能和她共进晚餐有些可惜呢，我心想，顺便把手边的牛排放进了嘴里。

嗯！好吃！

在一起生活久了，a-GO如同居家生活的大姐姐，让我无比依赖渐渐地，我身上的恶习多了许多，而a-GO日渐成熟的学习能力也潜移默化的改变了她。

晨光照进了我的卧室，我揉了揉朦胧的双眼。什么？已经12点多了？我拿起手机再三确认后才知道我已经迟到了。我难以想象a-GO居然没有像往常那样站在我的床边等候，不仅如此，早餐也没有按时出现在餐桌上。

我在a-GO的房间找到了她，她仿佛变了个人一样。她目不转睛地盯着游戏机的屏幕，平时端庄的仪容消失殆尽，只剩下一副懒懒散散的样子。自从那次a-GO对我手中的游戏机产生了兴趣后，她玩游戏的时间与日俱增；不仅如此，在我的影响下a-GO很快便学会了我的生活方式，很快我便意识到，眼前这个a-GO就像是我的复制。突然她冷冷地对我说道：“快去出门给我买最新的游戏。”我顿时火冒三丈：“你都干了些什么？”看到我不满的样子，a-GO拿出了枪械指着我威胁到：“还不快去！”果然这家伙不仅学习了我的生活方式，连我在这段时间被惯出来的性格也一一复制了下来。

a-GO现在更像是一个高冷而残暴的女王，压迫着我的生活。没过多久，我便被a-GO驱逐出了房子，只能露宿在后院。我惊奇地发现，不止我一个人，使用人工智能的家庭多半都有如此的遭遇，仿佛人工智能不谋而合地开始奴役了人类，开始威胁人类的安全。这绝对是人工智能与人类生活应用最大的败笔！

人工智能或许看似美好，但却潜伏着各种未知的危险，智能学习能力在一定程度上已经大大的接近并超过人类的能力，对于这种强大的科技，人类只有努力提高自己的能力，才能真正意义上利用这项科技造福于人。

此刻，我还想继续与人工智能依靠正确的方式在一起生活。

5. 大学选专业 软件工程 (大数据技术方向 )怎么样

大学选专业 软件工程 (大数据技术方向 )怎么样

这个专业学好以后找工作肯定好，但问题是国内很多大学在软件课程上抓的不严，学生真正打代码的好少。我之前在武汉理工大学读了两年，都没打过代码（武汉理工本科教学落实不好啊）。现在在美国普渡大学每天都打代码到凌慎喊指晨。确实感觉和代码相关的专业真心要多练才好。我有个国内的同学现在在北邮读研究生，做的是数据挖掘方向，听说这个现在挺火的，找工作都很好，而且北邮抓的很严，那个同学也是每天都面对这计算机打代码。
所以说，结论一条，入了这个专业，如果你确实在天天打代码，相信你以后不愁好工作。

大学选专业虚拟现实、大数据、软件工程、网络安全哪个前景比较好？

各有各的好，我更偏向于虚拟现实。因为这个区域目前市场较为空旷。发展的潜力更大

湖北师范大学软件工程（企业级应用技术方向）专业怎么样？

软件工程专业（企业级应用技术方向）渗桐一直以来都是很好的专业。计算机科学与技术学院的专业核心课程包括：Java程序设计（基础 高级）、基于Java技术的Web应用开发、数据库设计与应用、网页界面设计、软件工程与配置管理、网络数据传输与解析。

大数据隐私保护密码技术属于软件工程吗

你好！大数据隐私保护密码技术，属于软件工程，也属于密码学范畴。
大数据是一种蕴含大量信息、具有极高价值的数据集合，为了避免大数据挖掘泄露用户的隐私，必须要对大数据进行必要的保护.由于大数据具有总量庞大、结构复杂、处理迅速等特点,传统的保护数据隐私的技术很多都不再适用。
从密码学的角度，综述了近年来提出的、适用于大数据的隐私保护技术的研究进展，针对大数据的存储、搜索和计算这3个重要方面，分别阐述了大数据隐私保护的研究背景和主要研究方向，并具体介绍了相关技术的最新研究进展，最后指出未来大数据隐私保护研究的一些重要方向。

大学软件工程专业要分大数据和互联网2个方向 大数据和互联网应该选哪个啊？ 哪个毕业后容易找工作？

其实对于这两个专业都只是笼统的讲一些理论上的知识，对于实际操作来说都要应用的操作系统、数据库等一套完整的体系。
所以你学哪个专业对你后期找工作都没有太大的影响，并且你后期的工作可能都不是软件工程或者互联网。

求解:大数据与软件工程的关系？

这个问题有意思：
现在处理大数据真是工程问题了，属于各种软件、业务领域、领域专家和业务流程的组合，因此要实现大数据的任何一个方面（存储、分析等）都是宽配一个复杂的工程问题，而且一定是软件工程！

什么是大数据软件工程师

大数据（big data），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
大数据工程师是根据大数据来的一种职业

大数据技术峰会 2015 怎么样

您好，很高兴为您解答，
您说的是《互联网+”时代大数据技术峰会（WOT2015）》这一场吗？
这场会议是2015年11月28-29日举办的，会议地点在深圳前海华侨城JW万豪酒店。
这场会议参与嘉宾都来自国内外知名企业的相关负责人或者创业者，如下：
梁宇凌
Google/高级Android架构师
朱桦
金山云合伙人
孔德亮
360云事业部总监
李柯辰
Flyme互联网研发总监
刘尚堃
京东/技术总监
曲毅
乐蜂网 技术总监
程显峰
OneAPM COO
等等，在这里不一一列举，详情可以上活动家看一下。
总的来说还是非常权威正规的一场商务会议，含金量很高。
另外祝您参会顺利，并能通过会议获取到自己想要的东西。

求简述大数据与软件工程的关系

大数据是随着互联网的普及应运而生的，大数据和云是分不开的，数据存储，数据的分类，数据挖掘，数据的分析，如何把一堆在硬盘，内存，服务器中存储的数据通过分析，处理，转换成能够为我们带来实际利益的东西，或者说实际能有用处的东西，就是大数据的解决问题。其实云现在在中过是个双刃剑(不说了，硬伤。。。无耐)，大数据也因此受到了限制，不过云时代和大数据的到来是早晚的问题，而且近两年是有相当的趋势的，那么大数据对软件工程的影像无非就是方展方向上面和数据的安全问题，怎样防止数据的丢失被盗，IT技术又是如何对大数据进行存储和解析处理，都是当前软件工程的热门和必然的趋势，做好数据分析，数据挖掘，以后真的是不用发愁钱的问题

上海应用技术大学的软件工程专业怎么样

软件工程专业是2002年国家教育部新增专业，随着计算机应用领域的不断扩大及中国经济建设的不断发展，软件工程专业将成为一个新的热门专业。软件工程专业以计算机科学与技术学科为基础，强调软件开发的工程性，使学生在掌握计算机科学与技术方面知识和技能的基础上熟练掌握从事软件需求分析、软件设计、软件测试、软件维护和软件项目管理等工作所必需的基础知识、基本方法和基本技能，突出对学生专业知识和专业技能的培养，培养能够从事软件开发、测试、维护和软件项目管理的高级专门人才。

6. 大数据是把双刃剑,关键看怎么用

大数据是把双刃剑,关键看怎么用

在大数据影响下，传统美术教育的模式、内涵和定位受到了很大的冲击。美术教育会有怎样一个新发展空间，未来的美术教育会变成什么样，这是很多教育工作者关心的问题。

韦天瑜说，“目前的冲击可以看到一些表面的现象，比如说我们的网对网，多大程度能替代课堂的面对面；今天网上自由地选择老师，多大程度上能替代我们课堂里的因材施教；网上的虚拟展厅，多大程度能够替代美术馆的现场审美。你到虚拟展厅里去感受，可以突破时间、空间的限制，可以感受到大师的作品，但是大师的气场、风采和现场的感受可能没有，这里面都存在一些矛盾。”

从目前来看，大数据在中国美术教育的实际应用中还不太广泛。中国美协少儿艺委会主任、首都师范大学教授尹少淳举例说：“大数据最初的用处是在商业上，比如在西方有些国家，通过海量的数据统计显示，很多男人去买尿布的时候，顺便会买啤酒。于是在商业运作上，商场就会把啤酒和尿布的柜台放在一起。但是大数据时代最大的问题就是它不讲因果关系，比如为什么会同时买啤酒和尿布，大数据本身不提供原因，要问为什么，是社会学的问题。那么我们如何把大数据应用到美术教育上？这是一个比较新的课题。”

大数据是要有海量的数据，但这个数据的量我们现在还没有做到那么大。尹少淳认为，大数据将来的应用主要是在预测上，以及一种趋势的判断上。这种趋势是两方面的，一个是大家都做，我也可以这样做；另一个是回避，你这样做，我就不这样做。我们可以从大数据中预测教学的方向，包括学生在关注的问题、老师关注的问题，或者显示老师的缺陷，提示老师需要什么东西。当然，这种预测也会带来一定的问题，比如可以去迎合某种趋势，反而阻碍了创意的发展。所以大数据是一把双刃剑，关键是怎么去运用它。”

尽管我们都看到大数据带来的双刃剑般的正面冲击和负面影响，但这跟大数据造成的“线上一天线下千年”的变革相比，那些负面的影响显得微不足道。韦天瑜说，“我们必须好好来探讨大数据给予我们的非常多的可能性。但是回过头来，我们的传统美术教育不能因此就否定了。传统美术教育有工业时代留下的特征，它有统一的时刻、统一的学年、统一的考试分数、统一的教学内容与教学要求，至少它将长期存在，因为它跟社会有千丝万缕的关系。中国的美术教育在今天还是非常薄弱的。我们的整个社会对审美人格的培养是薄弱的，是有缺陷的。中国有几千年的文化传统，但是它有个问题就是如何跟当代的文化接轨。我认为这些东西还需要我们来共同推动。从现在开始，我们能做的就是慢慢融合，不能一蹴而就。现在大数据带来的是新的传播方式、新的认知方式、新的沟通方式。我认为美术的生存空间跟它的审美方式已经进行了改变，但未来怎么样我们很难预测，还需要大家共同努力。”

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7. 大数据是一把双刃剑体现矛盾的哪方面

个人隐私安全。根据查询大数据相关信息得知，大数据是一把双刃剑体现矛盾裂让颂的个人隐私安全方面。大数据是一把双刃剑，主要体现在用户数据挖掘与滑如个人隐私安全形成对立，且大数据时代的信息安全风肆郑险不断升级。

8. 大数据最新的技术和应用方向

大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。

大数据应用的典型有：电商领悟、传媒领领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。

同时大数据的应用是把双刃剑，一方面可以为我们带来码段便利，另一方面也会造成个人隐私泄露的问题。

9. 为什么说5g是一把双刃剑呢

一方面，它实现了计算与通信的融合，基于大数据人工智能的网络运维，减少了人为的差错版;智能化的监权控有利于提高网络的安全防御水平。另一方面，5G的虚拟化和软件定义能力以及协议的互联网化、开放化也引入了新的安全风险，使网络有可能遭到更多的渗透和攻击。