कोर मुद्दों के 'डेटा' के आसपास, इंटेल बीजिंग में 18 अप्रैल को आयोजित 2018 चीनी मीडिया, घटना में गोलमेज सम्मेलन भाग 'मज़ा मज़ा आएगा' इंटेल उद्योग के विशेषज्ञों के डेटा नगेट्स भविष्य, विस्फोट के एक नंबर के आसपास हाथ मिलाने नवाचार और परिवर्तन 'विषय, शब्द थे डेटा प्रवृत्ति, डेटा और आवेदन नवाचार की बाढ़ के बारे में बात की थी।
इंटेल चीन मीडिया का "आनंद क्लब" गोलमेज फोरम आयोजित करता है: नंगे डेटा फ्यूचर, डिटोनेट्स इनोवेशन
डेटा की धारणा कल्पना से अधिक है और भविष्य की नवीनता के लिए आधार है
उद्योग के अग्रणी में शोधकर्ताओं और खोजकर्ताओं के रूप में, विशेषज्ञों ने पहले डेटा प्रवाह पर अपनी अंतर्दृष्टि और अंतर्दृष्टि साझा की
'उदाहरण के लिए, एक क्षेत्र यातायात प्रबंधन के अनुकूलन सभी डिजिटल असली दुनिया में आभासी दुनिया के लिए मैप किया जा सकता पर ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं, लोग, वाहन, मिक्स किया गया था, लेकिन आभासी दुनिया में आसानी से बाहर निकाला, और सिमुलेशन', इंटेल चीनी अकादमी गाने के Jiqiang की के राष्ट्रपति लगता है कि इस डेटा का केवल एक सतही उपचार, लेकिन खुदाई डेटा की गहराई, भविष्यवाणी करने के आंतरिक मॉडल और नियमों का उपयोग नहीं है, 'यह एक बहुत ही बड़े मूल्य की वजह से डेटा है, डेटा की बाढ़ दूर से परे हो सकता है हमारे कल्पना 'से पहले।
चीन इंटरनेट सूचना उद्योग और दूरसंचार अनुसंधान संस्थान अनुसंधान निदेशक तांग Libo ध्यान में रखते हुए डेटा नवीन व्यवसायों के लिए आधार, सभी उद्योगों सागर डेटा में अपने स्वयं के भविष्य प्रतिस्पर्धा का निर्माण होगा, 'मैक्रो, तरंगों के रूप में एक ही डेटा हमें धक्का दिया जाने से पहले, सूक्ष्म स्तर, हम और अधिक गौर से सामाजिक जीवन के डेटा अनिवार्य हिस्सा का पता चलता है, 'उन्होंने कहा, अपनी प्रारंभिक अवस्था में डिजिटल के सभी क्षेत्रों में, एक व्यापक डिजिटल समाज के प्रति, वहां अभी भी एक लंबा रास्ता तय है। जाओ।
कंप्यूटर विज्ञान, सिंघुआ विश्वविद्यालय के प्रोफेसर और डॉक्टरेट ट्यूटर, कृत्रिम बुद्धि विशेषज्ञ देंग Zhidong autopilot स्थानों का डेटा उभरने के लिए जारी रखने के विशाल मात्रा में वर्णन करने के लिए विभाग, हम तक पहुंचने के लिए या मानव बुद्धि के तरीकों पर कार्रवाई करने के के स्तर से अधिक है, डेटा का विश्लेषण, डेटा का पता लगाने के करीब होने की जरूरत है एक और कंप्यूटिंग शक्ति है, और दूसरा, अभिनव एल्गोरिदम: उनके विचार का मूल्य, आवेदन विशेष परिदृश्यों और दो केन्द्रों के लिए डेटा सहायता प्रदान करने के विशिष्ट लक्ष्यों को होना चाहिए।
उपराष्ट्रपति IFLYTEK वरिष्ठ, डीन रॉकेट ने कहा: पोषण 'डेटा अनुप्रयोगों का एक बहुत, बहुत से एल्गोरिदम के आधार और है' डाटा, विकसित करने के लिए एक मजबूत मांग के कारण, विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम जारी रख सकते हैं 'निहित है।' चर डाटा प्रोसेसिंग क्षमता मजबूत है, और क्योंकि हम उचित एल्गोरिदम, जैसे ऑटो-पायलट को प्राप्त करने और अधिक खर्च अधिक सेंसर डाटा है, जो एक सकारात्मक चक्र भी चरघातांकी वृद्धि रुझान है पाने के लिए करते हैं।
वर्तमान में, डेटा जीवन के सभी क्षेत्रों में प्रवेश किया जा रहा है, यह उत्पादन का एक महत्वपूर्ण कारक बन गया है। मेडिकल इमेजिंग उद्योग एक बड़ी प्रकोप डेटा के माध्यम से जा रहा है। ये हुआंग दांग शीआन अधिशेष घाटी प्रौद्योगिकी कंपनी लिमिटेड के अध्यक्ष का मानना है कि अतीत में डेटा का एक बहुत डाल दिए है, एक उपकरण है डेटा एक द्वीप उत्पन्न, एक अस्पताल, एक डाल दिए डेटा उत्पन्न करता है जब इन साइलो सब एक साथ जुड़े हुए हैं साइलो 'टूट गया है, एकल, आवृत्ति और मात्रा' के रूप में चिकित्सा डेटा 'असली बड़ा डेटा है एक विशाल डाटा प्रवाह पड़ा है, डाटा प्रवाह स्वास्थ्य देखभाल के भविष्य 'के लिए महान मूल्य है।
रिलीज डेटा मूल्य, जो आवेदन परिदृश्यों?
डेटा की बाढ़ सिर्फ डेटा विस्फोट की राशि नहीं है, लेकिन यदि आप प्रभावी डाटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण प्राप्त नहीं कर सकता भी डेटा प्रपत्र में बदलाव को प्रतिबिंबित, पैदावार एक डेटा मान 'डेटा लाश' होगा। हम इस जाल से कैसे बच सकते हैं?
इंटेल हाथ उद्योग अतिथियों के शामिल डेटा की बाढ़ के बारे में बात
गाने के Jiqiang लगता है दो प्रमुख देखते हैं: सबसे पहले, नवीन एल्गोरिदम और गणना बिजली, और दूसरा, उचित दृश्यों वह सचित्र में उत्पन्न डेटा का मूल्य बताने के लिए, "सीखने भाषण मान्यता, इनमें से चेहरा पहचानने में इस्तेमाल किया एल्गोरिदम की गहराई। यह अच्छा उपयोग है, और गणना की समर्थन बल है, सुरक्षा, उपभोक्ता, ऑटो-पायलट में इस्तेमाल किया, यह इन दो लैंडिंग परिदृश्यों के आवेदन, असली नाटक मूल्य पर डेटा 'से मुलाकात कर रहे है।
'अनुप्रयोग स्तर पर डेटा, इसे उपयोगी चीजों में बदलने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करके, आम तौर पर आंशिक संरचना है, यह पहली परत है। दूसरी परत ज्ञान या यहां तक कि निर्णय लेने के लिए है।' हू गुओपिंग ने कहा, 'मूल है दृश्य ढूंढें, और फिर उस डेटा को ढूंढें जो दृश्य में निर्णय के लिए सहायक है। दृश्य में, 'डेटा ढूंढने का अंत ढूंढें'।
4 जी से 5 जी युग के संक्रमण से, ऑटोपिलोट, कार नेटवर्किंग को डेटा विश्लेषण और प्रसंस्करण के विशिष्ट दृश्य के रूप में माना जाता है। तो, 5 जी और ऑटोपिलोट के बीच संबंध क्या है? तांग लिबू क्या सोचता है, 5 जी स्वचालित रूप से ड्राइव हो जाएगा। कार नेटवर्किंग एक नई ऊंचाई ले रही है। यह भविष्य के विकास की सामान्य दिशा है। तांग लिबू के अनुसार, 5 जी की कई विशेषताएं, जैसे कि उच्च बैंडविड्थ, कम विलंबता, उच्च विश्वसनीयता, और बड़े उपकरणों के साथ संगतता, स्वचालित उपयोग के लिए बहुत उपयुक्त हैं। ड्राइविंग और अन्य औद्योगिक अनुप्रयोगों। उन्होंने आगे कहा: 'कार नेटवर्किंग नेटवर्क कनेक्टिविटी की अवधारणा नहीं है, भविष्य में पारिस्थितिक तंत्र का निर्माण, भविष्य में 5 जी अनुप्रयोग बहुत महत्वपूर्ण है।'
डेंग झिडोंग ने कहा कि 5 जी को स्वत: ड्राइविंग की तुलना में स्वत: ड्राइविंग की आवश्यकता होती है और इसे 5 जी की आवश्यकता होती है। स्वचालित ड्राइविंग मुख्य क्षेत्रों में से एक हो सकता है जो वास्तव में 5 जी के लिए मांग प्रदान कर सकते हैं और 5G वाणिज्यिक लैंडिंग को बढ़ावा दे सकते हैं। ऐसा लगता है कि 5 जी विघटनकारी बदलाव लाएगा, और यहां तक कि एल्गोरिदम में विद्रोही नवाचार की आवश्यकता होगी।
कृत्रिम बुद्धि के फैलने के लिए बड़े पैमाने पर आंकड़ों ने भी अप्रत्याशित अवसरों को जन्म दिया। 2017 में, दृश्य बुद्धिमत्ता चीन में एक बड़ा सुरक्षा परिदृश्य पाया। कौन सा क्षेत्र अगले में चमक जाएगा?
गाने के Jijiang ध्यान में रखते हुए खुदरा खुफिया होनहार आवेदन परिदृश्यों है, और आदेश में इस आउटलेट, वर्तमान खुदरा उद्योग 'वितरण, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन सहित, प्रणाली में किया गया है सामने प्रवेश द्वार पर प्रत्यक्ष बढ़ाने के लिए पूरे बिक्री, को जब्त करने में बहुत आसान है निर्माताओं शेयर अवसरों का अधिक से अधिक प्रवाह ', वे भी पूरी तरह से डेटा का मूल्य टैप कर सकते हैं क्लाउड कंप्यूटिंग को तैनात करने के निर्माताओं में से क्षमता होनी चाहिए।
रॉकेट का मानना है कि, मेडिकल इमेजिंग, क्योंकि संयंत्र कृत्रिम बुद्धि के साथ जोड़ा जाएगा औद्योगिक उन्नयन प्राप्त करने के लिए, 'वहाँ शिक्षा के क्षेत्र में एक बड़े अवसर है, शिक्षा आम तौर पर धीमी है, हर किसी के निवेश और भुगतान करने की इच्छा, कृत्रिम बुद्धि के साथ इस क्षेत्र को मूल्य बढ़ेगा में प्रौद्योगिकी खेलते हैं। '