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1、如何利用云计算等技术从大量的数据中提取出最为关键、最有价值的部分，并将信息转换成知识是值得研究的内容。大数据的发展趋势：与云计算的深度结合。

2、大数据和云计算这两种技术本身都是有价值的。此外，许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益。两种技术都旨在提高公司的收入，同时降低投资成本。尽管Cloud管理本地软件，但大数据有助于业务决策。

3、企业对大数据处理有了更为明确的定义并且持续发展，从而能够影响企业的发展和决策。并且，大数据进行的数据处理活动，对于企业的经营业务和管理效率也都会产生直接的影响。

4、大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是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 *** 。

5、趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。

6、什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据空谈数据没有太大意义，要看数据的主要方向是什么。

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人工智能（AI）具有以下几个主要特点：自主性：AI系统能够在一定程度上自主地进行学习、推理和决策，而无需人类的干预和控制。

人工智能的特点可以归纳为以下几点：自主性：人工智能系统可以自主地学习、推理和决策，不需要人类干预或指示。学习能力：人工智能系统可以从数据中学习，并根据经验改进自己的性能。

智能化人工智能的更大特点就是智能化。它可以像人类一样思考、判断、决策，甚至可以超越人类的智慧。通过模拟人类的智能，人工智能可以自主地进行学习和进化，不断提高自身的智能水平和应用能力。

人工智能四个特点是智能化、自适应性、并行性、普适性。智能化：人工智能能够模仿、甚至超越人类的智能，具备自主决策、学习、推理、感知等能力，能够自动完成复杂的工作任务。

智能化人工智能的之一个特征是智能化。智能是指计算机可以模仿人类的思维和行为，在某些方面表现出类似人类智能的能力。计算机通过对数据的收集、处理、分析和判断，能够实现自主决策和行动，模拟人类的智能行为。

人工智能的特点学习能力：人工智能可以通过算法和模型的学习，从数据中自主学习和提高自身的性能表现，从而实现较高的适应性和灵活性。

- 进入90年代，人工智能技术在各个领域取得了显著进步，包括学习、教学、案件推理、策划、自然环境认知、方向识别、翻译以及游戏软件开发等。

人工智能的概念最早是由约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年著名的达特矛斯会议（Dartmouth Conference）上提出：人工智能是指让机器的行为看起来就象是人类所表现出的智能行为一样。

人工智能的发展历程可以概括为以下几个时期：人工智能的诞生（1940s-1950s）：1943年，美国学者麦克洛斯基和皮茨发明了之一个人工神经元，为人工智能开启了先河；1956年，达特茅斯会议上正式提出了人工智能的概念。

人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的之一个 *** 。

人工智能的算法按照模型训练方式和解决任务的不同可以分为好几类，其中需要考虑的因素包括数据本身的数量、质量和特点，具体业务场景中的问题，计算时间及精度要求等。

人工智能的三个核心要素：数据；算法；算力。这三个要素缺一不可，相互促进、相互支撑，都是智能技术创造价值和取得成功的必备条件。

人工智能的三要素：数据、算力和算法。这三要素缺一不可，都是人工智能取得成就的必备条件。人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、 *** 、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能包括三个要素：算法、计算和数据。拿车打比方，算法就像发动机；数据是油，提供动力；计算力就是车轮，驱动车轮前进。这三个要素缺一不可。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。

数据是人工智能的基础，类似于烹饪中的食材。算力是人工智能处理数据的能力，类比于烹饪时的热源。算法是人工智能处理数据的方式和 *** ，相当于烹饪的技巧和步骤。

使得人工智能能够快速学习和适应新的任务。算法：算法是人工智能的核心。一个好的算法可以让人工智能更有效地处理数据，提高其学习和预测的准确性。算法的改进和优化是人工智能发展的关键。