
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
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08