京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
戏说IT:大数据时代下的芭芘娃娃很恐怖
现如今,数据已经渗透到了每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代是由全球知名咨询公司麦肯锡最早提出来的。
大数据是继云计算、物联网之后IT行业又一次颠覆性的技术革命,那么它又是怎样和芭比娃娃产生联系的呢?近日,Mattel发布了装载有AI能够陪孩子说话的Hello Barbie智能芭比娃娃,这引来了许多隐私权益人士的反对,要求这家玩具制造厂商停止生产这种玩具。
智能芭比娃娃引以为傲的声音识别技术能够让娃娃和主人之间产生独特纽带,只不过它在对话过程中的问题较为敏感,而且还能通过WiFi将对话进行回传,尽管该公司在隐私策略中注明会“使用、储存、处理并将语音记录转化成文字以提高会话识别技术”,但这些数据是否安全仍然令人怀疑。
的确,一般的消费者并不能确定这种智能产品是否会给家庭造成困扰,毕竟它很容易会被人认为是新的窃听设备,如果有人故意在眼睛部位安装摄像头……想想都觉得很恐怖。
液体3D打印机
3D打印机的出现改变了许多东西,比如房子、器官、汽车、衣服、机器人……这些东西都可以用3D打印机打印出来,怎么想都觉得这是件不可思议的事情。3D打印的概念起源于19世纪末的美国,而近几年却逐渐火热起来,尽管它能打印的东西数不胜数,不过它的耗时也是非常可观的。一件小的摆件需要几个小时才能搞定,那么一幢房子要多久呢?
近日,北卡罗来纳大学教堂山分校的研究人员发现了一个新工艺,把它命名为“连续的液体界面制造”(CLIP),它不但大大减少了3D打印所需要的时间,同时还将3D打印物品表面粗糙的问题一并解决了。
CLIP的最重要特点就是池子底:一个会让氧和紫外线穿过的窗口。因为氧会妨碍固化过程,这层薄膜能在底部长久有效地形成不可固树脂的“死亡区”。然而,这一层薄得就像由红细胞构成的一样。它允许紫外线穿过,能让所有位于死亡区正上方的含低氧的树脂固化。而没有树脂粘底部的这个装置,能像变戏法一样地提高印刷速度,因为它不是在上“水面”发生,那里会和氧气接触,所有步骤都会慢下来。而当打印机把成型的物体拿出来之后,吸引器又会在底部注入更多树脂。
据悉,CLIP的打印速度要比传统的方法快20-100倍,而且它生产更加精细的物体元件,小到20微分(厚度大概和丙烯酸纤维一样)的都可以。
提升电池性能!是蜘蛛丝还是蚕丝?
最近北京理工大的科学家发现蜘蛛丝能够显著的提升电池性能,它有望取代石墨作为锂离子新的存储介质。其实蜘蛛丝早就被科学家们盯上了,它以高强度以及高韧性的特点被引入到电子设备的设计中,例如,一个覆盖有蜘蛛丝涂层的碳纳米纤维要比单纯的蜘蛛丝纤维的导电性高,而且强度也是后者的三倍。
在研究中,他们发现利用一种化学处理方式处理天然的蜘蛛丝,能够把它变成15-30纳米厚的多孔氮带,其中能够容纳碳。含电子较多的氮原子提高了材料的导电率,并能提供额外存放锂离子的空间。采用一种一步法(one-step technique)将这种材料参入原型电池和超级电容中,导电性会成比例放大。新型的材料能够存储下约5倍于石墨电池的锂离子,而新的超级电容也被证明是十分稳定的(自放电更弱),在重复10000次充放电之后,损耗也只有9%左右。
笔者本身是非常讨厌蜘蛛的,相信绝大多数朋友也一样。看到这篇新闻的时候笔者并没有太大疑问,不过在看图的时候发现,网上所有的相关新闻都用蚕丝作为配图……真是不知道哪里出了问题……傻傻分不清楚?
原来雾霾不是帝都专属
雾霾,对于身在帝都的小伙伴们来说再熟悉不过了,当笔者第一次在天气预报中听到霾转阴的时候,整个人都不怎么好了。本周三,法国巴黎和北部地区被浓厚的雾霾笼罩,就连标志性建筑埃菲尔铁塔也逐渐消失在了雾霾中,本以为是帝都专属的雾霾也终于走出国门。
法国空气质量检测机构Airparif认为雾霾的成因主要是季节性天气类型和农场以及车辆通行排放的尾气。由于法国北部最近气压较高,雾霾被困在大气中无法消散。高压地区会造成空气沉降,将污染物和霾困在较低的空气中。再加上最近法国寒冷潮湿的天气,导致了硝酸铵等污染化合物水平居高不下。
柴静的“穹顶之下”已经为我们解释了一些关于雾霾的东西,如何有效治理它也是我们面临的一大难题,现在每天出门已经分不清阴天和雾霾的区别,只是感觉到呼吸越来越不舒服,希望它能早日远离我们。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28