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大数据，比如电商一做起就产生了大量的数据；三是对大数据的处理，大数据的分析和预测需要人工智能。物联网、大数据、人工智能，这三者是密切联系在一起的，相辅相成。 在现今这个数据驱动、信息实体交融的社会，互
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规律可循的。基于知识图谱的领域建模、基于规模化大数据的处理能力、针对半结构化标签型数据的分析预测算法三者的结合，是人工智能在时间维度上沟通过去和未来，减少跨越时间的价值交换带来的风险的优势所在
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越来越基于整个情境，而这种情境计算则是依托于广泛分布的传感器。情境计算同样得益于信息处理能力的提升，整个社会的计算能力在飞速地进步着，对大数据的处理已经日臻成熟。2013年，IBM发布了基于人脑特征的
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地替代。其次，人工智能是指在领域建模和大数据分析的基础上尝试对未来进行预测，比如说基于知识图谱的领域建模，基于规模化大数据的处理能力，可以在时间维度上利用人工智能沟通过去和未来，减少跨越时间的价值交换
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两种需求，英特尔分别推出了多种解决方案。 韦克斯曼介绍，训练阶段往往需要极大的计算能力来支持大数据的处理。现阶段，行业普遍使用英伟达的GPU（图形处理器）来实现并行计算。英特尔为了抢夺这块市场，推出了
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用这样的技术来争取时间优势。 2.在领域建模和大数据分析基础上预测未来的能力。时间最本质的属性就是其不可逆性。而未来是不确定的，但又是有规律可循的。基于知识图谱的领域建模、基于规模化大数据的处理能
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供了新的图景，如图一所示，大数据技术可以嵌套在整个征信的业务流程中，同时可以根据大数据服务的需求，不断更新和探索新的大数据来源。此外征信大数据的处理流程中的每一个环节都要兼顾数据质量、数据安全、消费者
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看，大数据+自动化，无疑是一条出路。类似芝麻信用评分及其他信用体系，可以通过对大数据的处理，分析是否适合贷款及贷款额度的高低，且成功率较高，坏账指数低。 那天使投资是否也能建立相应的大数据体系，通过对
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