新智元报道编辑:David La Yan【新智元简介】AI先驱吴恩达接受采访，谈了他对未来10年AI大趋势的展望。他认为未来的技术将从硬件转向数据形成的AI。有没有觉得自己已经受够了现在的工作，想换个方向？如果你有，你肯定不是一个人。然而，除了参加大词典，还有一些不那么激进的方法，比如吴恩达的方法。吴恩达是人工智能领域最杰出的人物之一。
此前，他是百度的首席科学家，也是谷歌大脑计划的创始人之一。不过据他自己说，他现在的重心已经从数字世界转移到了现实世界，就像俗话说的。2017年，吴恩达创办了致力于推动人工智能在制造业应用的创业公司LandingAI。我们采访了吴恩达，用数据 as 中心讨论了他的人工智能方法，以及它与他在兰丁盖的工作和当今人工智能的背景的关系。
5、数字经济时代,高性能 数据分析存储迎来新机遇数字经济时代，数据成为新的核心生产要素，其重要的战略资源地位和核心科学决策作用日益凸显。数据的潜力取决于数据的收集、存储、计算、管理和应用，其中，数据存储作为继数据收集之后的第一个处理网关，无疑是数字经济中最重要的。海量数据爆发，数据存储为临界电流，数据呈指数级增长，数据规模从之前的GB、TB、PB上升到EB甚至ZB。
数据的爆发式增长孕育了数字技术的发展和应用，但也对计算和存储提出了更高的要求。在高性能计算(HPDA)中，计算、存储和网络缺一不可。过去工业创新的重点是追求更高的计算能力。随着大数据、多样性计算能力等相关技术的快速发展，高性能计算的重点开始从以计算为核心向以数据 as 中心为核心的计算演进。传统HPC开始向高性能数据分析(HPDA)演进。
6、什么是数字化和数字化转型?现在我们生活在一个由数据驱动的新时代。不能适应时代发展进步的企业将会落后，被淘汰。数字化转型是企业适应时代发展的必然要求。很多企业都很不解。我们搞了几十年的企业信息化，也投入了很多。为什么现在要向数字化转型？首先需要明确的是，数字化不是对企业以往信息化的推倒重来，而是需要对企业以往的信息化系统进行整合优化。在整合优化的基础上，提升管理运营水平，以新的技术手段提升企业新的技术能力，支持企业适应数字化转型变革带来的新要求。
7、对 数据的认识目前技术和系统已经逐渐成熟，不再是概念穿透式的模式。大号数据用的越来越多。随着互联网的发展，更多的企业信息化从IT时代转变为DT时代，以数据为核心。基于数据驱动企业创新发展，相信数据在未来会有更广阔的应用空间。对数据的理解主要分为以下几个层次。1.数据来源:对于大数据时代来说，更强调基于业务的沉淀数据，在一定规模上进行进一步的分析、加工、转化和更大的挖掘数据。当然，就企业自己开发的数据而言，很难达到“大”的定义。目前“大数据”仍然是以政府、行业、产业互联数据、通过企业内部数据的形式获得。
8、 数据 中心化和标准化在回归分析中的意义是什么Dui-1中心归一化和标准化的目的是消除特征之间的差异，可以使不同的特征具有相同的尺度，使不同的特征对参数的影响一致。简而言之，当原始数据特征在不同维度上的尺度(单位)不一致时，需要进行预处理中心归一化和标准化步骤。扩展数据:由于原数据常常有不同单位的自变量，会给分析带来一定的困难，而且由于数据的量较大，可能会因舍入误差而导致计算结果不理想。
9、什么是以 数据为 中心路由协议with数据with中心。传统的路由协议通常使用地址作为节点标识和路由的依据，而无线传感器网络中大量的节点是随机部署的，其重点在于对监测区域的感知数据，而不是由哪个节点获得的具体信息，也不依赖于整个网络的唯一标识，传感器网络通常包括从多个传感器节点到几个基站的流。根据感应需求数据、数据通讯方式和流向、数据 is 中心。
