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大数据存在哪些问题?
1、资源调度难题：大数据的特点之一是其生成的时间点和数据量都是不可预测的。因此，我们需要建立一个动态响应机制，以合理调度有限的计算和存储资源。同时，考虑如何在成本最小化的同时获得理想的分析结果也是一个重要问题。 分析工具的局限性：随着数据分析技术的发展，传统的软件工具已经不再适用。
2、数据质量和管理问题 在大数据时代，数据质量的优劣直接影响到决策的准确性。保证数据的准确性和可靠性是核心问题。此外，数据管理涉及数据收集、存储、处理和共享等多个环节，如何建立高效的数据管理流程，确保数据的完整性和一致性，是一大挑战。
3、大数据金融存在的问题：大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题。大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考。基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。
4、数据驱动决策 大数据的应用使得数据驱动决策成为一种趋势。然而，过度依赖数据可能导致决策过于机械化，忽视人的主观判断和经验。如何在数据驱动决策中平衡人的因素与数据的客观性，是一大关键问题。此外，如何确保数据的实时性和动态性，使决策更加灵活和适应变化，也是一个挑战。
5、数据真实性问题：在消费者注册过程中，可能存在提供虚假个人信息或一人多账户的情况，导致产生的数据不真实。同时，网站维护更新时，部分用户因不熟悉新界面而产生错误操作，这些信息也被记录，使得数据库中真假信息混杂，影响大数据质量。
决策AI:以高效落地为目标的工程技术
决策AI工程技术以高效落地为目标的核心要点包括：关注算法规模化落地：强调算法模型从开发环境到生产环境的部署，确保与真实世界产生符合预期的相互影响。开源AIOS产品中的底层核心技术栈，如机器学习数据库OpenMLDB和开源AI操作系统内核OpenAIOS，以解决应用落地过程中的痛点问题。
决策式AI是指可以根据用户的数据和分析，自动做出最优的决策，决策式AI的核心在于从大量数据中提取洞察，识别模式，并在特定情境下推荐最佳行动。决策式AI体现在自动驾驶上，自动推荐相应的产品或服务，或者根据路况、车辆信息和驾驶员行为等，自动做出驾驶决策。
例如，通过精确的图像识别技术，AI可以协助医生进行更准确的诊断；在语音识别领域，AI能够高效地将语音转化为文字，为聋哑人士提供无障碍交流的可能。AI 0的另一个显著特征是智能化程度的提升与个性化需求的结合。
AI量子大脑技术是一种创新技术，它通过应用量子计算机来增强人工智能系统，以实现更高效的数据处理和学习能力。这种技术的目标是更准确地模拟人类大脑的思维过程，从而推动智能化应用的发展。量子计算机的体积和重量远小于传统计算机，但其数据处理能力却远超后者。
企业级AI的最佳落地路径通常包括以下几个关键步骤：规划与准备阶段：- 明确战略目标：企业需要结合自身的业务发展战略，确定AI应用的目标和预期收益。例如，是为了提高生产效率、降低成本、改善客户体验，还是提升决策的准确性等。不同的目标将决定后续AI项目的方向和重点。
做软件开发需要掌握什么
软件开发需要学习的主要内容有：编程语言、数据结构、算法、软件开发生命周期和软件开发工具。编程语言 软件开发的核心是编程，因此掌握至少一门编程语言是必不可少的。常见的编程语言包括Java、Python、C、C++、JavaScript等。学习编程语言需要了解其语法、控制结构、数据类型、函数和类等知识。
软件开发需要以下知识和技能： 需求分析技能 理解用户需求：能够准确理解用户或客户的需求，并将其转化为具体的软件功能需求。 需求分析和文档编写：对需求进行去粗取精、去伪存真，并编写详细的需求文档，确保开发团队对需求有共同的理解。
软件开发主要分为WEB开发、移动端开发、嵌入式开发三个开发方向，不同方向的学习内容也不同。WEB分为前端开发和后端开发，前端开发需要学CSSJavaScript、Html5，后端开发开发需要学PHP、Python、Java。移动端开发需要学OC或者Swift。嵌入式开发需要学C语言、计算机基础知识等。
学软件开发要会：编程语言：如Python、Java、C++等。编程基础：掌握变量、数据类型、条件语句、循环结构、函数、面向对象编程等。开发工具：如IDE或文本编辑器。数据结构和算法。版本控制工具：如Git。软件开发流程：如需求分析、设计、编码、测试和部署等。
做底层软件开发的关键知识如下：首先，理解计算机组成原理至关重要，包括处理器、存储器和输入输出设备的工作原理，以及它们之间的协作机制。其次，操作系统原理是基础，需要掌握操作系统的基本概念，如内核设计和实现，以及进程管理、内存管理和文件系统等核心功能。
Web开发是当前重要的开发领域，广泛应用于各个领域，有互联网的地方就有Web软件的存在。Web开发主要分为前端开发和后端开发两部分。前端开发需要掌握HTML、CSS和JavaScript三个基本知识，其中JavaScript是重点也是难点。后端开发则可采用多种编程语言，其中PHP、Java和Python较为流行。
