人工智能如何帮助找到冠状病毒疫苗？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-30
如果您可以将所有这些结合起来并放在一个共同的地方
那么我们可以使用高级分析功能，我将其描述为机器学习，其中引擎本身将比人类专家更快，更好地提供见解，因为数据量。它们可以增强人类的智力，现在这在技术上是可行的，关键问题是，我们如何确保我们保护个人隐私，以及如何确保我们将数据用于同意的目的？我不希望将我的遗传数据用于商业目的，但是例如，我可能希望使用它来帮助治愈COVID。
第三个问题是谁从中和股权中赚钱？
很显然，我们一直在说隐私是关键，但是我们不应该让隐私只关注数据，而出于共享目的而共享数据，今天如果您想合并所有三个数据集，那是不可能的，因为隐私法会给您带来麻烦，合并数据所有者使用案例的不同数据集并为数据所有者提供经济利益的想法，可能会在发现，健康生活以及为数据所有者的新收入来源方面创造全新的机会数据，喜欢将AI视为高级分析能力的方式，您有这些技术如何在现实世界中帮助人们的例子吗？
他们掌握了AI中挑战性的问题
打开了数据中心的引擎，将能耗降低了20％以上。他们将相同的概念应用于建筑物，并将能耗降低了50％以上。想象一下，如果您将其应用于城市或，我们将有机会减少能源消耗，提高农业产量甚至加快治愈某些难治性疾病的机会，我们没有看到重大突破的原因是由于缺乏将不同数据集连接在一起的能力，研究人员发现这很困难，如果我们要开发新产品，就需要访问数据集，但是可能某些已经制定或基于1980年代判例法的法律并非旨在实现这一目标，同样我们需要保护数据所有者的隐私，同时还要启用这些新的用例。
人工智能如何帮助我们更快地找到冠状病毒疫苗？
如果您提供大量具有代表性的数据，而不是无偏的，那么机器学习算法将比人类专家更快地提出新见解，目前我们不知道它是如何发生的，但是我们知道它是什么，因此如果您将其用于科学家一直在使用的科学方法，那么我们也将从假设和专家入手，我认为这将会发生，您收集了数据集，现在您正在尝试对其进行分析并对其进行全面测试。实际上，我们可以加快早期阶段，如果我们提供不同的数据集，只要它们是完整的并且来自受信任的来源，那么人工智能或机器学习算法就可以提出这个假设，我认为我们将处于一个可以更快产生更多假设的地方，而这将需要我们通过科学的方法进行测试。我认为它将是前端的优秀作家，直到我们解决了人工智能和机器学习的黑匣子挑战，我认为目前我们可以做很多事情。
联合创始人挑战企业以“定义您的优势”
随着我们的出现，新常态将比这更加普遍。技术不仅将超越我们的掌心，而且将真正渗透到我们生活的所有地方，而且我们工作，也参与其中，我们称之为优势，我们现在正在进入数据时代，随着我们进入下一个十年，数据将开始在边缘生成，收集和计算，从而开辟了新的经验和运营效率。
如何利用边缘数据的力量
梅尔科特说，新常态将集中在实现边缘的潜力上，什么让我们来到这里，就不会让我们到达那里，这从来没有像现在这样真实，因为直到现在，作为技术专家的我们所建立的东西已经将大量的计算能力放在了我们的手掌中，并将其连接在一起到存在于云内部的应用程序的网络，我们已经在很大程度上实现了云的自动化，但是云是大型的集中式数据中心，它们将计算存储，网络连接在一起，并为要在其之上构建的应用程序创建了基础架构，边缘恰恰相反，它是高度分布式的，现在的问题变成了，您如何采用技术（相同的基础架构技术，计算存储，网络），并将其整合在一起以利用边缘的数据功能？
当边缘当前连接到云时，这是非常昂贵的
并且很难将必要的数据量从一个空间推送到另一个空间，有必要在边缘本身处就地处理数据，以产生那些业务成果，一个框架来将所有这些组件内部化并释放边缘的力量。该框架包括四个步骤：连接，保护，分析和行动，考虑到这些步骤，市场上并没有很多技术可以用来释放这种力量，我们希望建立一个平台，使您能够高度自动化地部署这些边缘，就像部署数据中心或使用云的方式一样，做到这一点的方法是利用软件并利用云本身的功能。我们着手构建一种云原生的，软件定义的架构来为智能边缘提供动力。
可以在网络边缘发生问题之前对其进行预测和解决
该平台是一个一体化的自动化系统，可以连续分析跨部门的数据，发现问题并进行自我优化，同时还可以识别和保护网络上的未知设备，这是使您对智能边缘内部发生的事情有第六种认识，既可以在云中也可以在本地使用，以适应公司可能存在的任何数据存储情况，如何适应“连接，保护，分析和行动”框架，终释放出边缘的力量，可通过ESP的统一基础架构访问连接性，该基础架构整合了数据中心，分支机构或远程工作环境中的所有网络运营，无论是在Wi-Fi和SD-WAN上。
通过ESP的“零信任网络安全”提供保护
该安全将动态分段和统一的威胁管理结合到了一层，该工具能够识别尝试连接到网络的所有身份验证，授权和用户，从而在攻击开始之前将其阻止，框架的分析和行动层是通过ESP中的提供的，从根本上讲，这是关于主动解决网络上正在发生的问题，问题和挑战，而不是必须响应用户遇到问题或设备无法在您的环境中正确连接的电话，AIOps的目标是通过主动解决问题来减少维修时间，使您有机会查看数据，诊断数据是否正确，然后应用正确的修复程序，AIOps使用AI和分析技术来识别问题的根本原因，准确率超过95％，它主动监视用户体验，对网络进行微调以防止途中遇到障碍。
该技术旨在帮助组织适应大流行之后的新常态，并随着技术环境的变化而发展
那么我们可以使用高级分析功能，我将其描述为机器学习，其中引擎本身将比人类专家更快，更好地提供见解，因为数据量。它们可以增强人类的智力，现在这在技术上是可行的，关键问题是，我们如何确保我们保护个人隐私，以及如何确保我们将数据用于同意的目的？我不希望将我的遗传数据用于商业目的，但是例如，我可能希望使用它来帮助治愈COVID。
第三个问题是谁从中和股权中赚钱？
很显然，我们一直在说隐私是关键，但是我们不应该让隐私只关注数据，而出于共享目的而共享数据，今天如果您想合并所有三个数据集，那是不可能的，因为隐私法会给您带来麻烦，合并数据所有者使用案例的不同数据集并为数据所有者提供经济利益的想法，可能会在发现，健康生活以及为数据所有者的新收入来源方面创造全新的机会数据，喜欢将AI视为高级分析能力的方式，您有这些技术如何在现实世界中帮助人们的例子吗？
他们掌握了AI中挑战性的问题
打开了数据中心的引擎，将能耗降低了20％以上。他们将相同的概念应用于建筑物，并将能耗降低了50％以上。想象一下，如果您将其应用于城市或，我们将有机会减少能源消耗，提高农业产量甚至加快治愈某些难治性疾病的机会，我们没有看到重大突破的原因是由于缺乏将不同数据集连接在一起的能力，研究人员发现这很困难，如果我们要开发新产品，就需要访问数据集，但是可能某些已经制定或基于1980年代判例法的法律并非旨在实现这一目标，同样我们需要保护数据所有者的隐私，同时还要启用这些新的用例。
人工智能如何帮助我们更快地找到冠状病毒疫苗？
如果您提供大量具有代表性的数据，而不是无偏的，那么机器学习算法将比人类专家更快地提出新见解，目前我们不知道它是如何发生的，但是我们知道它是什么，因此如果您将其用于科学家一直在使用的科学方法，那么我们也将从假设和专家入手，我认为这将会发生，您收集了数据集，现在您正在尝试对其进行分析并对其进行全面测试。实际上，我们可以加快早期阶段，如果我们提供不同的数据集，只要它们是完整的并且来自受信任的来源，那么人工智能或机器学习算法就可以提出这个假设，我认为我们将处于一个可以更快产生更多假设的地方，而这将需要我们通过科学的方法进行测试。我认为它将是前端的优秀作家，直到我们解决了人工智能和机器学习的黑匣子挑战，我认为目前我们可以做很多事情。
联合创始人挑战企业以“定义您的优势”
随着我们的出现，新常态将比这更加普遍。技术不仅将超越我们的掌心，而且将真正渗透到我们生活的所有地方，而且我们工作，也参与其中，我们称之为优势，我们现在正在进入数据时代，随着我们进入下一个十年，数据将开始在边缘生成，收集和计算，从而开辟了新的经验和运营效率。
如何利用边缘数据的力量
梅尔科特说，新常态将集中在实现边缘的潜力上，什么让我们来到这里，就不会让我们到达那里，这从来没有像现在这样真实，因为直到现在，作为技术专家的我们所建立的东西已经将大量的计算能力放在了我们的手掌中，并将其连接在一起到存在于云内部的应用程序的网络，我们已经在很大程度上实现了云的自动化，但是云是大型的集中式数据中心，它们将计算存储，网络连接在一起，并为要在其之上构建的应用程序创建了基础架构，边缘恰恰相反，它是高度分布式的，现在的问题变成了，您如何采用技术（相同的基础架构技术，计算存储，网络），并将其整合在一起以利用边缘的数据功能？
当边缘当前连接到云时，这是非常昂贵的
并且很难将必要的数据量从一个空间推送到另一个空间，有必要在边缘本身处就地处理数据，以产生那些业务成果，一个框架来将所有这些组件内部化并释放边缘的力量。该框架包括四个步骤：连接，保护，分析和行动，考虑到这些步骤，市场上并没有很多技术可以用来释放这种力量，我们希望建立一个平台，使您能够高度自动化地部署这些边缘，就像部署数据中心或使用云的方式一样，做到这一点的方法是利用软件并利用云本身的功能。我们着手构建一种云原生的，软件定义的架构来为智能边缘提供动力。
可以在网络边缘发生问题之前对其进行预测和解决
该平台是一个一体化的自动化系统，可以连续分析跨部门的数据，发现问题并进行自我优化，同时还可以识别和保护网络上的未知设备，这是使您对智能边缘内部发生的事情有第六种认识，既可以在云中也可以在本地使用，以适应公司可能存在的任何数据存储情况，如何适应“连接，保护，分析和行动”框架，终释放出边缘的力量，可通过ESP的统一基础架构访问连接性，该基础架构整合了数据中心，分支机构或远程工作环境中的所有网络运营，无论是在Wi-Fi和SD-WAN上。
通过ESP的“零信任网络安全”提供保护
该安全将动态分段和统一的威胁管理结合到了一层，该工具能够识别尝试连接到网络的所有身份验证，授权和用户，从而在攻击开始之前将其阻止，框架的分析和行动层是通过ESP中的提供的，从根本上讲，这是关于主动解决网络上正在发生的问题，问题和挑战，而不是必须响应用户遇到问题或设备无法在您的环境中正确连接的电话，AIOps的目标是通过主动解决问题来减少维修时间，使您有机会查看数据，诊断数据是否正确，然后应用正确的修复程序，AIOps使用AI和分析技术来识别问题的根本原因，准确率超过95％，它主动监视用户体验，对网络进行微调以防止途中遇到障碍。
该技术旨在帮助组织适应大流行之后的新常态，并随着技术环境的变化而发展
我们将要进入一种新常态，这种正常状态将比过去的正常状态更加令人兴奋，我们可以围绕智能优势积累所有的经验，并在实践社会距离的同时为我们的业务创造惊人的新业务成果。
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