小白鼠在听音乐时，大脑活动是什么样的?在17日举办的以“大数据应用与创新”为主题的中国科技传播论坛上，音乐响起，大屏幕中清醒小白鼠在听音乐时的全脑神经网络活动清晰展现：闪烁的钙成像信号不仅呈现了单神经元活动，也蕴含了跨脑区的信息传递、变换信息。 清华大学自动化系教授、中国工程院院士戴琼海介绍，随着卷积神经网络和深度学习的快速发展，人工智能的发展态势已经超越了预期，但人工智能距离人的智能尚有难以逾越的差距，只有通过建立脑科学与人工智能的桥梁，才能产生质的飞跃。 “我们现在还不知道上百亿的神经元如何进
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人工智能对抗艾滋？并非空谈- 随着计算机科学和人工智能的发展，许多科学家都在探寻帮助艾滋病患者和预防艾滋病的新方法。那么，人工智能在抗击艾滋病方面有什么应用呢？今天我们就向大家介绍几个研究。
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Stay foolish：初学者轻松了解“大数据”-当你搜索“大数据”或者“big data solution”等关键字时，搜索出的海量相关知识铺天盖地，对初学者而言，仍然很难在短时间内入门。本文目的，是以傻瓜式提问的方式让初学者轻松的了解“大数据”。
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读懂大数据医疗，这九张图就够了- 大数据为医疗保健行业带来了巨大的进步。在过去的几十年中，大数据已经深深地影响了每一个企业，包括医疗保健行业。除了作为一个行业的流行语以外，大数据可以为医疗保健工作者和消费者带来怎样的成功呢？笔者用九张图来告诉你。
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带你全面了解视频监控即服务（VSaaS）-视频监控即服务（Video Surveillance as a Service）是一种完全在云端操作，允许用户远程存储、管理、记录、播放和监测监控录像的网络托管无线安全系统。图像并不是现场存储的，用户无需录影软件，只需要的一个网络摄像系统，互联网连接和视频监控即服务提供商。
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大数据环境下的综合布线技术探析-BigData“大数据”是继云计算、物联网之后TI产业又一次颠覆性的技术变革。当今信息时代所产生的数据量已经大到无法用传统的工具进行采集、存储、管理与分析。全球产生的数据量，仅在2011就达到1ZB，且根据预测，未来十年全球数据存储量将增长50倍。大数据不是云计算，是云计算的灵魂和升级方向。
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有史以来最详尽的AI报告 你想知道的全在这里！-自1956年达特茅斯会议诞生以来，“人工智能”已有60年的发展历史。而在近两年，随着大数据、云计算、深度学习的兴起，人工智能迎来了第三次发展高潮。尤其在2016年，AI技术的进步和大范围、多领域渗入行业应用让其再次成为行业焦点。随着AI被更广阔地应用到人类社会和经济生活各个方面，新的机遇和挑战随之而来，其巨大的潜在影响力让人类不得不谨慎思考人工智能的未来。
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一文汇总大数据四大方面十五大关键技术-本文针对大数据的关键技术：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析挖掘四大方面的15大关键技术进行梳理和汇总。
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医疗大数据分析深入浅出-导读：医疗大数据是相对于一般数据而言，指的是人们从大数据软件分析、管理、捕捉大容量数据，以达到对大数据分析获得新的认知，从而创造新的价值的来源。医疗大数据呈现这互相矛盾的两个特征，个人信息更加模糊也更加明晰。因为医疗大数据几乎包含公民所有的个人信息，包括医疗、饮食、住所，旅行登记等，对此我们有必要对个人权利做到隐私保护，同时对除了个人权利信息以外的大数据合理利用，降低个人隐私安全风险，以医疗法律规范医疗大数据使用。
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什么是物联网？从大数据谈起-物联网在大数据之后顺理成章的响应起来， 比起较为看不见的大数据， 物联网看得见摸得着， 而且也是人类从19世纪第一次工业革命之后， 第一次考虑地球永续的产业升级。
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物联网技术与通过情境化方式分析数据的能力如何加速智慧城市的发展-预计至2020年，有半数的智慧城市将把气候变化、快速修复能力以及可持续性等关键绩效指标纳入城市的发展目标之中。城市正在定义新发展规划，并将其纳入有形的项目中。这一举措将达到巴黎COP 21大会上所定的衡量结果，降低温室气体（GHG）排放。
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大数据时代下的三种存储架构-数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。
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FPGA可测性设计的“大数据”原理-当下，最火的学问莫过于“大数据”，大数据的核心思想就是通过科学统计，实现对于社会、企业、个人的看似无规律可循的行为进行更深入和直观的了解。FPGA的可测性也可以对FPGA内部“小数据”的统计查询，来实现对FPGA内部BUG的探查。
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工程驱动的数据分析之崛起-MathWorks公司首席战略师Jim Tung表示，MATLAB平台为数据算法设计有效性提供了重要保障，加上算法实施平台的广泛性又打通了系统设计与实施环节，加速了工程师产品设计进程。
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在工业4.0发展的大背景下，衍生出了智能家居、电力电子、新能源汽车、机器人、智能农业等具有广阔市场前景的行业。归根溯源，电子产业的发展均离不开数据的采集，合理的分析、处理数据，只有更好的进行数据采集才能更好的窥探未来发展道路。 在数据产生的过程中，大数据处理、挖掘模型等技术相对通用，但产生出融合智慧的基础数据却需要一点一滴的积累。科学可靠的数据采集方式和实时的采集频率，会形成高密度、高精度、高价值数据并快速积累，为大数据处理、数据分析和挖掘夯实基础。 在产品研发过程中，工程师需要进行数据采集来验证
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