“大数据智能-高新技术”版本间的差异
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Computing Device re-implementation. | Computing Device re-implementation. | ||
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| + | 基于云的信息处理模式，对CPU/GPU/ASIC等硬件的重新定义。 | ||
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== 数据科学 == | == 数据科学 == | ||
数据科学（Data Science）是一种跨学科的知识体系，是领域专家知识、数学与统计和计算机科学的交集。数据科学学科用于进行数据解析。 | 数据科学（Data Science）是一种跨学科的知识体系，是领域专家知识、数学与统计和计算机科学的交集。数据科学学科用于进行数据解析。 | ||
2017年2月3日 (五) 12:00的版本
技术本质
- 多维多角度：工具论/人文关怀/社会抱负/技术社会
- 客观上（大众）
- “受害与受益”（两面性）
- 金融理财便捷
- 金融电信诈骗
- 受益方
- 技术改变的领导者（“quick money”）
- 受惠的人群（便捷性）
- 受害方
- 技术改变被动接受的人
- 被技术改变淘汰的人
- “受害与受益”（两面性）
- 主观上（个人）
- 取决于个人立场、价值观、经历等等
技术泡沫
- 市场宣传和预期炒作，以及一些传媒的洗脑性的报道等的原因，导致概念混乱。
- 需要找到技术的本质（涉及认识论）
- 科学思维就是防止被洗脑，无脑思考。
- 研究思路：规范模式和实证模式
- 事实陈述的时候，一定要找到论点以及论据，以及判断论点是否统帅论据，论据是否支持论点。
- 实践与操作获得体验，而非感觉与愿望。
案例：
“智能硬件”、“未来网络” 、“大数据”、“人工智能”等等；
技术潮流1
软件定义一切 Software defined X
[1]Marc Andreessen, Why Software Is Eating The World, The Wall Street Journal, August 20, 2011.
技术潮流2
Computing Device re-implementation.
基于云的信息处理模式，对CPU/GPU/ASIC等硬件的重新定义。
物联网时代的Things，对网络等硬件的重新定义。
数据科学
数据科学（Data Science）是一种跨学科的知识体系，是领域专家知识、数学与统计和计算机科学的交集。数据科学学科用于进行数据解析。
