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大数据指的是什么
大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。
它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。
换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。
大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。
其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。
但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。
没有必要将其神话或保持敬畏。
在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。
通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。
这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。
在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
3西格玛的计算原理是什么？为什么用它来衡量品质的好坏？
探索3西格玛的奥秘：品质评估的黄金标准
在质量管理的世界里，3西格玛（3σ）是一个不可或缺的术语，它揭示了数据分布的规律和产品性能的稳定性。
简单来说，3西格玛代表了正态分布中，数据落在μ（平均值）的三个标准差范围内的概率。
具体来说：
3西格玛之所以被用来衡量品质，正是因为它与产品的良率紧密相连。
当产品特性落在3σ以内，我们可以说其品质达到了极高的水平，因为这意味着大部分产品都符合极高标准，从而降低了缺陷率和不良品率。
进一步理解，以标准正态分布为例，当μ=0，σ=1时，我们有：
至于Cpk值，它衡量了过程能力相对于规格的偏差。
当Cpk达到2时，意味着过程变异小到足以产生6西格玛的性能水平。
Cpk=2意味着过程中的变异性控制在极小范围内，使得产品特性非常接近规格中心，从而确保了卓越的品质表现。
总的来说，3西格玛和Cpk是评估产品质量、稳定性以及过程控制效率的重要工具。
它们揭示了数据分布的规律，帮助我们理解为何它们被广泛用于衡量和优化生产过程中的品质标准。
通过精确实现3西格玛的控制，企业能够显著提升产品质量，降低不良品率，从而赢得市场的信任和竞争优势。
每周编辑精选｜希尔贝壳语音数据集系列上线、中国学者建立乳腺癌预后评分系统 MIRS
新春佳节，团圆时刻。
春节即将到来，HyperAI超神经在这里提前祝大家新春快乐，愿龙行大运！本周， 官网上线了希尔贝壳语音数据集系列，包括多个优质公共数据集，为语音研究和应用打开新门。
在 2 月 5 日至 2 月 8 日期间， 官网上新了一系列公开数据集，包括：1. **AISHELL-1**：由中国不同口音地区的人参与录制的开源中文语音数据库。
文本正确率高，分为训练集、开发集、测试集。
2. **AISHELL-2**：包含 1,000 小时的中文普通话语音时长，涉及多个领域，如唤醒词、智能家居等。
3. **AISHELL-3**：由专业人员标注的高保真中文语音数据库，准确率超过 98%，适用于声纹识别等。
4. **AISHELL-4**：由会议录音组成，用于语音前端处理、语音识别等任务。
5. **AISHELL-WakeUp-1**：中文唤醒词语音数据库，用于声纹识别、语音唤醒识别。
6. **AISHELL-DMASH**：真实家居场景中的麦克风阵列语音数据库，用于声纹识别、语音识别等。
7. **DeepSymNet 数据集**：一种用于符号回归的新符号网络，来自中国科学院半导体研究所。
8. **Evol Instruct Chinese GPT4 文本数据集**：通过翻译和生成中文答案创建的文本数据集。
每个数据集都可通过官网直接访问。
此外，本周还精选了两篇ScienceAI论文案例，包括：1. **乳腺癌预后评分系统 MIRS**：中国学者采用神经网络模型建立，用于预测乳腺癌预后，指导治疗策略。
2. **SBeA：基于少样本学习框架进行动物社会行为分析**：中国科学院深圳高新技术研究院开发，适用于自由群居动物的行为分析。
最后，热门百科词条精选包括AI领域术语如FLOPS、随机漫步、虚拟筛选、音乐信息检索、量子神经网络等。
以上是本周编辑精选的内容，欢迎大家留言或投稿，提供更多资源。
新的一年，HyperAI超神经将带来更多惊喜！让我们共同迎接新的一年，期待更深入的人工智能探索。
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