王毅

大数据作为当前IT行业最热门的话题，围绕其商业价值的数据仓库、数据安全、数据分析和数据挖掘逐渐成为关注焦点。在大数据管理的整个生命周期中，面临诸多挑战，如何选择正确的工具和平台应对这些挑战成为关键。本讲座分享了大数据分析的最佳实践，帮助理解大数据的生命周期管理。

本PPT包含四章内容：人类认知的可计算性、大数据时代的自然语言处理技术、智能驾驶中的视听觉认知、云模型和数据场等物理学方法在不确定性认知中的应用。大数据时代的认知计算是否会促进认知科学的发展，值得思考。

飙车机器人的畅跑场景，李德毅院士用这个画面打开了“大数据认知计算”的脑洞。嗯，说实话，看完还挺震撼的。认知能不能被计算？他不是讲哲学，是拿出了实际方案，讲得通俗、接地气。文章还搭配了一些资源链接，讲了认知 CPU、机器人运动算法啥的，细节还蛮全。 北京城区的飙车机器人不只是想象，背后是大数据和认知模型的结合。李德毅院士在讲“智能”的时候，真的挺有一套的。他讲的认知计算，就是让机器自己“想明白”事情，不只是执行命令，像是给它装了个会判断的大脑。 有几个文章推荐还不错，比如这个《认知计算的 CPU 大数据认知_李德毅院士》，讲得比较深入但还算好懂。还有轮式机器人那篇，也挺适合搞嵌入式和路径规划的兄

自然大数据、社交大数据、生命大数据这些词你是不是也听腻了？嗯，但在李德毅院士的这篇《大数据来源-大数据认知》里，还真有点意思。他从认知科学的角度聊大数据，PB 级别的数据怎么挑战的大脑、影响的判断，讲得挺透的。 李德毅院士的视角比较独特，不像普通讲大数据就说 Hadoop、Spark。他从认知层切进去，讲自然大数据怎么被感知、社交数据怎么扰动的决策，读完之后你会对“大数据不是技术问题”这话，有更深理解。 如果你做前端经常跟数据交互，尤其是做可视化的，了解这些挺有用。比如你在用户行为数据时，会更注意哪些数据是真实行为，哪些是情绪驱动的“噪声”。 文章里还推荐了不少延伸阅读，像是《探索大数据》、《

欢迎使用仓管王，本指南将详细介绍仓管王的各项功能及使用步骤。

认知科学的大数据方向，李德毅院士讲得还挺有意思的，尤其是那种从神经元、离子层面去拆解思维和意识的方式，脑洞开得大但也挺有料。你要是对认知计算和人工智能背后的原理感兴趣，可以看看他的这场报告《认知科学的困境-大数据认知》。里面多内容和前端搞算法交互建模思路也能对上，启发不少。 比如他提到一个挺让人纠结的问题：“人是不自己把自己搞清楚的？”这其实跟做人机交互时的“可解释性”问题有点像。你可以对一堆数据建模、训练、优化，但到底“理解”了没有，谁知道呢？ 推荐你从这篇《大数据认知计算——李德毅院士》开始看，算是入门不错的文章，讲得还蛮清楚。 顺便再贴几个相关的，你要是时间多可以一口气撸完： 认知

概念处理单元是认知计算的核心，是大数据认知领域的重要组成部分。

王珊版数据库课件第一章的PPT课件绪论

数据库优化专家王磊 王磊在数据库优化领域拥有丰富的经验和专业技能。

该系统采用VFP+SQL开发平台，集成了进销存和应收应付功能，操作简便，上线速度快。