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lol世界总决赛下注平台|用大数据如何拯救世界?

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【lol世界总决赛下注平台】我们收集数据的能力远远超过我们充分利用数据的能力,然而这些数据可能是解决我们今天面临的一些最大的全球挑战的关键。我们收集信息的能力相比之下优于分析用于的能力,然而,这些消息有可能包括了我们现如今正在面对的全球性挑战的解决办法以战争或自然灾害导致的水传播疾病的频繁爆发为例。最近的例子可以在也门找到,那里每周报告大约1万例新的霍乱疑似病例——历史上类似的故事比比皆是。

如果我们能够更好地了解导致这种疾病的环境因素,预测哪些社区处于更高的风险中,并采取保护措施来阻止这种疾病的传播,会怎么样?比如,战后或大自然灾难引发的水源性传播疾病频密愈演愈烈。最近的例子再次发生在利比亚,每个星期利比亚新发现大约一万例疑为鼠疫病例。而且历史总是相近的。

如果我们能更佳地解读环境因素对该病的影响,提早预测高风险社区,以保护性方法来制止源头传播,将不会怎么样呢?这些问题和其他类似问题的答案可能有助于我们避免灾难。这些问题和其他相近问题的答案可能会潜在地协助我们制止灾难我们已经收集了几乎所有相关的数据,从出生率和死亡率到农作物产量和交通流量IBM .估计,每天都会产生2.5万亿字节的数据。从长远来看,相当于国会图书馆的所有数据在24小时内被生产166000次以上。

然而,我们并没有真正利用所有这些信息的力量。时代变了——多亏了数据分析和计算服务的最新进展,我们终于有了实现这一目标的工具。

我们完全为每样东西搜集数据,从出生率死亡率到粮食变量和交通状况IBM。公司估算每天有2.5个五万亿字节的数据产生。从这个角度来看:这等同于美国国会图书馆每24小时产生的数据的16.6万倍。

但我们并无法掌控所有的信息。但由于近来先进设备的数据分析和计算机服务,我们再一有了转变它的工具作为洛斯阿拉莫斯国家实验室的数据科学家,我研究来自广泛公共来源的数据,以识别模式,希望能够预测可能威胁全球安全的趋势。多个数据流是至关重要的,因为我们收集的基本数据(如调查(往往是延迟的、有偏差的、稀疏的、不正确的,有时甚至是不存在的。作为洛斯阿拉莫斯国家实验室的数据科学家,我研究来自普遍公共来源的数据,以确认模式,期望需要预测有可能对全球安全性构成威胁的趋势。

多个数据流是至关重要的,因为我们搜集的基本事实数据(比如调查(经常是延后的、有偏见的、稠密的、不准确的,有时甚至是不不存在的例如,了解社区中蚊子的发病率将有助于我们预测蚊子传播疾病的风险,如登革热,这是热带地区疾病和死亡的主要原因。然而,没有全球(甚至全国(范围的蚊子数据。荐个例子,理解蚊子在一个社区的传染发生率将不会协助我们预测蚊子的传染登革热病的风险,登革热是造成热带地区疾病和丧生的首要原因。然而,目前还没全球(甚至全国(规模的蚊虫数据。

为了填补这一空白,我们利用卫星图像、气候数据和人口信息等其他来源来评估登革热风险。具体来说,我们使用这些数据流以及临床监测数据和使用与登革热相关术语的谷歌搜索查询,成功预测了登革热在巴西的区域、州和市一级的传播。虽然我们的预测并不完美,但它们显示了希望。

我们的目标是合并来自每个数据流的信息,以进一步完善我们的模型并提高它们的预测能力。为了填补这一空白,我们正在利用卫星图像、气候数据和人口信息等其他来源来估计登革热的风险。具体来说,我们成功地使用这些数据流、临床监测数据和谷歌搜索与疾病相关的术语来预测登革热在巴西的区域、州和城市各级的传播。虽然我们的预测并不极端,但它们表明有期望。

我们的目标是整合来自每个数据流的信息,从而进一步完善我们的模型,提高他们的预测能力。同样,为了预测流感季节,我们发现维基百科和谷歌搜索可以补充临床数据。

因为人们在互联网上搜索流感症状的速度在发病期间通常会增加,所以我们可以预测临床数据滞后的情况下会出现峰值。在某种程度上,为了预测流感季节,我们发现维基百科和谷歌搜索可以补充临床数据。

因为在疫情期间,人们在互联网上搜索流感症状的速度往往会降低,所以我们可以预测,临床数据缓慢的病例不会频繁地大幅增加。我们用同样的概念将我们的研究扩展到疾病预测之外,以更好地理解公众情绪。我们与加州大学合作,进行了一项为期三年的研究,使用分散的数据流来了解社交媒体上表达的观点何时映射到调查中表达的观点。

我们使用一些概念来扩展我们的研究,以更好地解释公众的想法。我们正在与加州大学进行一项为期三年的研究,该研究使用不同的数据流来了解社交媒体上传达的观点是否与调查中解释的完全一致。例如,在哥伦比亚,我们正在进行一项研究,看看关于政府和哥伦比亚革命武装力量(社会主义游击队运动)之间的和平进程的社交媒体帖子是否可以通过调查数据得到证实。

加州大学伯克利分校的一名研究人员正在哥伦比亚各地进行实地调查,包括在偏远的农村地区,以调查公民对和平进程的看法。同时,在洛斯阿拉莫斯,我们分析来自相同地区的社交媒体数据和新闻来源,以确定它们是否与调查数据一致。

例如,在哥伦比亚,我们正在进行一项研究,以查明关于政府和社会主义游击队运动之间和平进程的社交媒体帖子是否能够得到调查数据的证实。加州大学伯克利分校的一名研究员正在哥伦比亚各地(包括偏远农村地区)进行实地调查,以调查公民对和平进程的看法。

同时,在洛斯阿拉莫斯,我们正在分析来自同一地区的社交媒体数据和新闻来源,以确认它们是否与调查数据完全一致。
如果我们能够证明社交媒体准确地捕捉到了一种人群情绪,它可能是一种更负担得起、更容易获得和更及时的替代方法,而不是那些昂贵且具有后勤挑战性的调查。

在疾病预测的情况下,如果社交媒体帖子确实可以作为疾病爆发的预测工具,这些数据可以用于教育活动,以告知公民疾病爆发的风险(例如,由于疫苗豁免),并最终通过促进保护性行为(如洗手、戴口罩、留在室内等(来降低风险).如果我们能证明社交媒体能精确捕猎公众情绪,相比于便宜、交通十分不便的调查而言,它就可以沦为一种更加实惠、可提供和及时的替代方法。如预测疾病时,如果社交媒体数据显然是有效地预测疾病愈演愈烈的工具,这些数据就可以用来教育公众,告诉他他们有疾病愈演愈烈的风险(例如疫苗免税),并最后通过增进保护性措施来增大危害(如吸取、戴着口罩、待在室内等)。

所有这些都说明了大数据解决大问题的潜力。洛斯阿拉莫斯和其他国家实验室拥有世界上一些最大的超级计算机,它们通过机器学习和数据分析增强了计算能力,可以将这些信息转化为一个故事,不仅告诉我们一个国家甚至民族,还告诉我们整个世界。信息就在那里;现在是使用它的时候了。

所有这些都指出用大数据解决问题大问题的潜力。洛斯阿拉莫斯和其他国家实验室享有世界仅次于的超级电脑,且因为机器学习和数据分析,其运算能力更为强实力,这样你就可以利用信息,发送信息,在一定程度上造福一个国家,一个国家,乃至全世界。信息在,该用了。

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