人工智能在食品安全大数据中的应用

人工智能在食品行业中的应用如图4-3所示。相对于传统的监管模式，人工智能监控模式大大降低了监管过程人力物力的损耗，明显提升了食品风险预警的准确率，有效降低其安全风险的发生率。对eButton传输的数据进行交叉数据集测试，其中一半数据集用于训练，另一半数据集用于测试，食物检测的总准确率分别为91.5%和86.4%。

理论教育 2023-06-16

大数据产生的背景、发展历程的介绍

图1-15“数据爆炸”时代智能设备的普及、物联网的广泛应用、存储设备性能的提高、网络带宽的不断增长都是信息科技的进步，它们为大数据的产生提供了储存和流通的物质基础。数据产生方式的变革促成大数据时代的来临。传统IT企业业务系统、门户网站大约占大数据主要来源的15%。2011年之后，大数据的发展进入了全面兴盛的时期。

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区域卫生系统的重要性及构建方式

图6-4可穿戴设备四川省某医院联合成都社区卫生服务中心共同探索打造的糖尿病管理新模式——“社区糖管家”，结合四川慢病患者情况，利用大数据技术，制定的针对糖尿病的单病种个案管理，由该医院专科医生、社区全科医生、糖尿病个案管理师，通过面访与信息化相结合的方式，共同对患者进行全程管理。“社区糖管家”自试行后，患者反馈良好。

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标识符和关键字的区别及使用

标识符是计算机语言中允许作为名称的有效字符串集合，Python标识符字符串规则和其他大部分用C编写的高级语言类型，有以下规则：1.名字必须以字母或者下划线开始，数字不能作为首字符。在Python里，标识符由字母、数字、下划线组成。关键字是Python中的特殊单词，不能用来作为标识符的名称，也就是Python中的标识符不能与Python的关键字同名，关键字如表8-1所示。表8-1Python的关键字

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智慧工厂应用案例分析

图2-14智能工厂表2-1服装厂传统生产流程值得注意的是，传统的生产流程把扎单作为标记生成对象、记录生产流程、记录工人工作过程及工作量的载体，把所有的生产作业环节联系在一起的关键工具。已经使用类似系统的制衣企业总结，系统实施后整体效率提高10%～25%不等。

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Python课后练习：学习Python的特点和用途

A.简单易学B.开源C.面向过程D.可移植性2.下列关于Python的说法中，错误的是（）。A.Web应用开发B.科学计算C.操作系统管理D.3D游戏开发4.Python源程序文件的扩展名为（）。

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大数据与智能制造：关系解析

大数据与制造之间的关系可以用图2-3表示，这里面有3个重要的元素。图2-3大数据和制造的关系问题：制造系统中显性或隐性的问题，比如质量缺陷、精度缺失、设备故障、加工失效、性能下降、成本较高、效率低下等。今天利用大数据实现智能制造，是因为大数据的研究已经成为一个日益受到关注的行为，而在制造系统和商业环境变得日益复杂的今天，利用大数据去推动智能制造，解决问题和积累知识或许是更加高效和便捷的方式。

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大数据在生态环境中的应用探究

大数据技术的出现，正好适应了生态环境保护问题的发展现状。建设生态环境大数据决策分析应用系统是生态文明建设的需要，是促进社会可持续发展的必要之举。图4-5某地区数据中心重点污染源自动监控大数据分析是生态环境大数据分析应用示范平台的一个应用模块。

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如何利用大数据技术防御网络攻击

依托大数据技术建立DNS应急灾备系统，缓存全球DNS系统的各级数据。同时还可以利用DNS解析的大数据来分析网络攻击，积极推动下一代域名服务安全。

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服务平台功能的实现技巧

线上线下医疗健康综合服务平台建设主要实现的功能包括：通过建立线上线下综合医疗健康服务平台，实现专家、医生、社区、家庭的医疗服务的线上服务到线下服务的全方位连接。目前的医疗服务系统平台存在服务覆盖比较小，主要重点服务于医院或社区，并且重视信息管理方面的服务。此外，平台的运行需要以门户网站为依托。

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深入探讨大数据的概念

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征，如图1-18所示。

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大数据与人工智能的不同之处

人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。

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走向智能化：人工智能的发展

达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。ENIAC为人工智能的研究提供了物质基础。1956年，“人工智能”概念首次提出。在美国达特茅斯大学举行的一场为期两个月的讨论会上，“人工智能”概念首次被提出。由于它能够正确理解语言，被视为人工智能研究的一次巨大成功。这一人工智能程序已被IBM广泛应用于医疗诊断领域。

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工业机器人的未来发展趋势

在未来，工业机器人在人工智能时代发展的趋势主要有以下几点。工业机器人将更具生物性和仿生性，成为人类最好的帮手。此外，工业机器人也因此网络化特征明显，逐步发展为标准化和统一化，这将从根本上解决工业机器人操作门槛高的问题。综合传感器融合配置技术，加快工业机器人智能化的实现。总的来说，工业机器人在早期的发展主要体现生产量、应用率的提升，核心在“量”。

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最大化资源利用率

公交路线、地铁班线、出租车配额，诸多公共交通资源配置决策均基于大数据进行的。大数据时代下的交通，在拼车和顺风车模式当中，闲置资源得到了最大程度的利用，解决了汽车空座率高的难题，使得这种模式成为缓解交通压力的一个有效手段。

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生物大数据应用场景广泛

临床决策支持，“精准医疗”的实现依赖于生物大数据。其背后依赖于对各个患者多方面数据的积累，包括各种生物组学数据、患者病史、生活习惯、行为习惯等多方面，对比过往患病人群到相关数据，通过大数据分析，找出最优的治疗方案。这一理念的实现，依赖于生物大数据的积累以及后续对这些数据的挖掘。生物大数据可帮助患者更好地进行健康管理和疾病管理。图6-7生物大数据的受益方帮助提升药企研发效率。

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