对于新高一的学生，初学函数，都会有一定的困惑，连基础的y=f(x)都要有一定的消化时间，为什么函数一定要用这样一个符号进行表达？随着学习的深入，以及对函数的逐渐理解，开始一点点的接受高中函数的模式。进入函数学习的第一模块，便是函数的概念和表示方法，其中包括定义域的求法、相同函数的概念、解析式的求法以及值域的求法等等，在接下来的一段时间，老师会分模块的把函数的知识点按考点考法进行剖析，跟紧老师，拿下函数这块硬骨头将不再是梦想。
大家应该知道，在我们印象中，函数的自变量如果出现在分母的式子中，势必会受分母不为零的影响，如果出现在偶根式中，也一定会受被开方数是非负这样要求的约束，还有一些是有现实背景函数关系式，比如，路程等于速度乘以时间，如果时间是自变量，那最起码没有负的时间。
这些都能启发我们，不是每一个函数的自变量，都能想取几就可以取几，反之就是有很多函数的自变量都会受到很多情况的制约，这样一来，与自变量对应的函数值也一定会受到类似的约束。
所以高中阶段的函数会把自变量的取值范围，因变量的取值范围，以及两个变量的对应关系合起来称为函数的三要素。
「微课」具体函数的定义域
真题解析------------------------------
(点击空白处查看内容)
▼
答案：D分析：根据二次函数的性质得到函数的定义域即可．解答：解：由题意得：x(3−x)≥0x−1＞0，
解得：1＜x≤3，
故选：D．点评：本题考查了求函数的定义域问题，考查二次根式的性质，是一道基础题．
(点击空白处查看内容)
▼
答案：C分析：可令⎷x+1＝t，根据x的范围，可求出t∈(
1
2
，2)，并求出x=t2-1，原函数变成y=2(t2-1)-3t，配方即可求出该函数的最值，从而得出f(x)的值域．解答：解：令⎷x+1＝t；
∵x∈(−
3
4
，3)；
∴t∈(
1
2
，2)；
∴x=t2-1；
∴y＝2(t2−1)−3t＝2(t−
3
4
)2−
25
8
；
∴t＝
3
4
时，f(x)取最小值−
25
8
；t=2时，f(x)取最大值0；
∴f(x)的值域为：[−
25
8
，0)．
故选：C．点评：考查函数值域的概念及求法，换元法求函数的值域，不等式的性质，以及配方求二次函数值域的方法．
(点击空白处查看内容)
▼
答案：(-∞，1)分析：根据二次根式的性质和分式的意义，被开方数大于等于0，分母不等于0，就可以求解．解答：解：依题意，得1-x＞0，解得x＜1，
∴函数f(x)＝
1
⎷1−x
的定义域是 (-∞，1)
故答案为：(-∞，1)．点评：本题考查了函数自变量的取值范围：注意分式有意义，分母不为0；二次根式的被开方数是非负数．
(点击空白处查看内容)
▼
答案：A分析：从根式函数入手，根据负数不能开偶次方根及分母不为0求解结果，然后取交集．解答：解：根据题意：
{
1−2x≥0x+3＞0
，
解得：-3＜x≤0
∴定义域为(-3，0]
故选：A．点评：本题主要考查函数求定义域，负数不能开偶次方根，分式函数即分母不能为零，及指数不等式的解法．
(点击空白处查看内容)
▼
分析：可得出f(x)有意义时，x＞−
t
3
，而x∈[-1，2]时，函数f(x)恒有意义，从而得出−
t
3
＜−1，这样即可求出t的范围．解答：解：要使f(x)=
1
⎷3x+t
有意义，则x＞−
t
3
；
∵x∈[-1，2]时，f(x)恒有意义；
∴−
t
3
＜−1；
∴t＞3；
∴实数t的取值范围为(3，+∞)．
故答案为：(3，+∞)．点评：考查函数定义域的概念及求法，能用数轴表示集合．
函数的概念及其表示
课件链接: https://pan.baidu.com/s/1-7kMi8194xtfv1RuBnB-kQ 
提取码: bsn9
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首先先看一下基本定义：
复合选择器就是两个或多个基本选择器，通过不同方式连接而成的选择器，主要包括“交集”选择器、“并集”选择器、“后代”选择器。
交集选择器
“交集”复合选择器是由两个选择器直接连接构成，其结果是选中二者各自元素范围的交集。其中第一个必须是标记选择器，第二个必须是类别选择器或者ID选择器。这两个选择器之间不能有空格，必须连续书写。
注意其中第一个必须是标记选择器，如p.class1，但有时候会看到.class1.class2，即2个都是类选择器，在其他浏览器中是允许出现这种情况的，但IE6不兼容。如下表：
两个类选择器的“交集”复合选择器浏览器支持表：
Mac: Safari 4.0
支持
Mac: Chrome 5.0
支持
Mac: FireFox 3.6
支持
Mac: Opera 10
支持
Win: FireFox 3.6
支持
Win: Opera 10
支持
Win: IE6
不支持
Win: IE7
支持
Win: IE8
支持
复合选择器的使用
这是个简单的tab菜单：
　　如下是html代码:
节目合集草稿项目
为了实现以上效果，我们在css中可以使用复合选择器。
选择 标签
可以用一个选择器来定义所有的  元素, 如下:
.nav li a{}
　　选择第一个  元素
为了增加列表左上角的圆角效果, 你需要选择第一个  元素. 这可以用如下的选择器来实现:
.nav li.first a{}
　　选择最后一个  元素
为了增加列表右上角的圆角效果, 你需要选择最后一个  元素. 这可以用如下的选择器来实现:
.nav li.last a{}
　　突出显示当前页
通过改变tab的颜色来显示页面是当前页，我们可以在类名中加入current这个类名来实现，如下：
.nav li.current a{}
　　为当前页面的左右上角添加圆角样式
现在有个问题，第一个和最后一个选项被选中的时候拐角是直角的。为了达到选中时候是当前页的样式，拐角也是圆角效果，我们需要给专门给它们写特殊的选择器，由于现在我们的类名都在同一个元素中，所以我们最终可以用交集复合选择器来实现，如下：
.nav .first.current a{}.nav .last.current a{}
　　结果
这看上去很简单，是不是？就像上面提到的，现在的问题是：IE5和IE6都不支持类名交集复合选择器。IE5和IE6在识别类名时候只会识别最后一个类名。效果如下：
.nav .first.current a{}.nav .last.current a{}
IE5和IE6把这2个选择器解析为：
.topnav .currents a{}.topnav .current a{}
这意味着这些浏览器会给所有的当前页都增加圆角效果，效果如下：
在IE7下也是没问题的，说明IE7也支持类名交集复合选择器。
解决的办法
可以给第一个和最后一个li单独加一个current的样式，但这样增加了js的负担。
;节目;合集;草稿;项目;;
.nav .first_current a{}.nav .last_current a{}
讨论
有一种方法可以让我们不用在页面中增加像first、last这种多余的类名，那就是使用css3的样式。css3让我们选择元素变得越来越简单，实现头尾效果可用如下效果：
li:first-of-type a{}li:last-of-type a{}

作者：vxbomath
同学们学好函数这个高中数学的枢纽章节函数，对于同学学习其他的章节一定会有很好的帮助，今天老师给大家将函数的三要素的定义域。
定义域是函数的灵魂，我在做题的时候忘掉什么，都不能忘掉定义域；如果忘掉定义域做题的时候就会出现错误的，不管是求函数问题，还是解方程过程一定要记住。定义域是函数的灵魂；不能忘掉。
   再解已知解析式型的时候定义域用四个类型能想全面：
定义域是函数的灵魂这个点大家不要忘，因为这个点并不是考察同学们的学习能力，而是考察同学们细不细心；如果同学们在做函数问题的时候没有条件反射想定域，那么这个点很有可能会出错，这点错后面的点就会跟着错。我们通过一个例题把四个类型都讲一遍；接着看题：
   审题:根号下x,x大于等于0，出现了根号，就要强调x减1大于等于0,还要强调x分之1分母不为0，所以x减一不等于0；在强调x的0次幂，x不等于0，这里出现了（x-3）的0次幂，所以x减3不对等于0；最后强调log这里的X被称为真数，所以x的2次幂减4是大于0，这是四个点我们要结合来接题；看1和2是X大于1的，第三个是x不等三的，第四个是x平方大于4写成x大于2或者x小于负二，在去他的交集，我们在取交集的时候由于x不等于3.所以我们不要看它。同学们我要的是每个区间上出现连个线段的部分。这就说明：x属于2到3并3到正无穷大；
接下来我讲抽象函数：
  解抽象函数记住这两句话：
这里我们要注意这里的X的本身，这里的本身二字非常重要，第二句里的f()内部的限定是一致的，是被称为解这类题的桥梁；
看题：
审题：已知f(x)的定义域是3到5，说定域就是说X的本身范围。那么求f（2x-1）定义域就是求x本身范围。f(x)的定义域为3到5.我就认为x小于等于5、大于等于3，现在让我们求f(2x-1)的定义域是在求X范围这里我们就要使用桥梁，因为放入f()里的限制是一样的。所以认为2-x也是小于等于5、大于等于3，说明x小于等于3、大于等于;所f(2x-1)的定义域为2到3；
接着看下一题:
  审题：已知f(2x-1)的定义域为3到5，求f(x)的定义域；说定义域就是说x的本身。所以x小于等于5、大于等于3；求f(x)的定义域 ，找到f()内部的限制 ，根据已知发现是2x-1放进去了；所以根据X小于等于5、大于等于3；得出2x-1的范围是小于等于9、大于等于5；用桥梁把f(x)的限定放进去，就得到x小于等于9、大于等于5；所以f(x)的定义域为5到9；
接着看下一题：
审题：已知f(2x-1)的定义域是3到5，求f(4x-1)的定义域.说定义域就是说x本身；说明x大于等于3、小于等于5，所以2x-1大于等于5、小于等于9；桥梁是4x减1大于等于5、小于等于9；求定义域就是求X本身范围，所以反解x；x小于等于2分之5、大于等于2分之3,；所以f(4x-1)的定义域为2分之3到2分之5；
  接下来讲的是已知定义域求参数范围；
审题；发现这道题含参数K了，它说定义域为R，求k的取值范围，不管x取什么值的时候，根号下面的式子是恒大得0的，遇到这样的题型不管函数、不等式、方程问题只要最高思想含参了；养成好习惯谈论参数是否存在；
假设两种情况：
k得0，f(x)等于根号1，已知定义域是R，那么x就属于R，x在取什么值得时候都是根号1，所以根号1是成立的；
k不得0，就是2次式了，这里就认为是二次函数式，会发现有无穷个点使得函数值是小0的。那么这样的函数值放在根号里面是没有意义的；
所以必须要k大于0 ，会发现k大于0也是不成立的；
Delta小于等于0，等于0也是可以，因为根号0，也是有意义；现在来解题k大于0，Delta=k方减4k小于等于0；在解k大于0，k大于等于0、小于4；在取交集所以k大于0、小于等于4；在根据第1第2个点去并集所以k属于0到4；
今天的知识就分享到这里，需要更多高质量的解题技巧可以私聊老师，可以评论在下方老师会统一回复大家！

    

                    

                    

                    
                    
                    
                                                                       


翻译 | AI科技大本营
参与 | Shawn
编辑 | Donna


［AI科技大本营导读］我们常常提及数据科学、机器学习和人工智能，也有一个整体的概念。但是，如果要清晰地说出三者的定义分别是什么，区别又是什么，相信能说出来的读者并不多。营长找到一篇Stack Overflow的数据科学家David Robinson的文章，用深入潜出的语言，诙谐地解释了三者地区别。




每当我告诉别人我是数据科学家时，他们经常问我：“数据科学和机器学习有什么区别？”，或者“也就是说你做人工智能的？”。

这些问题我解释了很多很多次，看来是时候用到我的“三法则”了：

同一代码你写了3次，那就编个函数
同一建议你当面向别人提了3次，那就写一篇博文
— David Robinson (@drob) 

事实上，这三个领域是不可互换的，也没有多大交集，炒作营销的成分太多。许多从事这三个领域的专业人士都能从直觉上判断出什么是数据科学，什么是机器学习，什么是人工智能，但是很难说出具体区别是什么。

在这篇文章中，我就这三个领域的区别提出了一个过度简化的定义：

数据科学理解事物
机器学习预测事物
人工智能生成行动

澄清一点，我认为这个定义可以很好地帮助我们区分这三个领域，但是不能作为判定条件：符合其中一个领域的定义并不代表属于这个领域。靠这些定义来判断某人的工作或职位也是不靠谱的。真正要看的是他的专业和经验。（这适用于任何工作：写文章是我工作的一部分，但我并不是职业作家）。

需要注意的是，我是从描述的角度叙述问题的。也就是说，我感兴趣的是业内人通常是如何使用这些术语的。


数据科学理解事物

与其他两个领域不同，数据科学的目标是认识和理解事物。这也是人类的一个目标。Jeff Leek就数据科学能实现哪些类型的理解作出了一个很好的定义（http://jtleek.com/modules/01_DataScientistToolbox/03_01_typesOfQuestions/#1）。

在这个定义中，既有描述性内容（“普通客户续费的概率为70%”），也有解释性内容（“不同的销售人员有不同的续费率”）以及表因果的内容（“随机实验表明派给Alice的客户续费的概率比派给Bob的客户高”）。

数据科学的经典定义为：这是一门结合统计学、软件工程学和专业知识的学，也就是说，不是所有能理解事物的技术都属于数据科学。

但是我们可以使用这个定义将数据科学与ML和AI区分开来。数据科学与后两者最大的区别是它有人类的参与：人类理解结论、观察数据并从结论中获益。“象棋算法利用数据科学来决定下一步棋怎么走”或者“谷歌地图利用数据科学建议行驶方向”根本就是无稽之谈。

数据科学的定义强调：

统计推断
数据可视化
实验设计
专业知识
交流

数据科学可以使用简单的工具：根据SQL问题报告百分比和绘制线图。它也可以使用非常复杂的方法：分析分布式数据库中的数万亿条记录，提出先进的统计学方法，构建互动式的可视化工具。

无论数据科学使用什么方法，它的目标都是更好地理解数据。


机器科学生成预测

我认为机器学习就是做预测：“给定实例X以及特定特征，预测Y”。这些预测可以是对未来的预测（例如：“预测病人是否会患上脓毒病”），也可以是对质量的预测，这种问题计算机无法立刻得出结论（例如：“预测图像中是否有一只鸟”）。

几乎所有Kaggle竞赛解决的都是机器学习问题：向参赛者提供数据，看他们能否对新的例子做出准确的预测。

数据科学和机器学习之间有很多交集。例如，逻辑回归可以用来研究关系（“用户越有钱，其购买我们产品的概率就越大，因此我们应该改变我们的营销策略”），也可以用来做预测（“该用户购买我们产品的概率为53%，因此我们应该向他推荐产品”）。

诸如随机森林这样的模型解释起来不是太难，它们更适合归类为“机器学习”，而深度学习这样的方法解释起来往往非常困难。如果你的目标是得出结论而不是做出预测，这个问题就会成为阻碍。

我们可以将数据科学和机器学习想象成一个“谱”，较容易解释的模型靠近数据科学一侧，“黑箱”模型则靠近机器学习一侧。

大多数从业者可以非常从容地在来回切换于两种任务之间。譬如我的工作既使用机器学习，也使用数据科学：我有时会用Stack Overflow的流量数据拟合某一模型，来判断哪些用户可能在寻找工作（机器学习），然后做出总结并构建用于研究模型工作原理的可视化工具（数据科学）。

这样做可以帮你发现模型的缺陷，克服算法歧视(algorithmic bias)。正是出于这个原因，产品的机器学习模块往往是由数据科学家负责开发的。


人工智能生成行动

在这三个领域之中，人工智能是发展最久、普遍认可度最高的，同时它也是最难定义的。寻求财富或关注的研究人员、记者和初创企业让 “人工智能”这个术语几乎成了炒作的代名词。  
如果你在筹资，就是AI
如果你在招聘，就是ML
如果你在实践，就是线性回归如果你在debug，就是printf()
— Baron Schwartz (@xaprb)  

这种炒作导致AI受到一些挫折，在我看来实属不幸，有些工作可能应该被称为是AI，但是却没人认为是。有些研究人员甚至抱怨AI效应：“我们现在还没法做到的都是AI”。

人工智能的所有定义都有一个共同的界定：人工智能是一个可以执行或建议行为的自主代理。我认为可以被称为是AI的系统包括：

博弈游戏算法（Deep Blue、 AlphaGo）
机器人学和控制理论（运动规划，控制双足机器人的行走）
优化（谷歌地图选择路线）
自然语言处理（自动程序）
强化学习

机器学习和人工智能也有很多交集。深度学习就是横跨ML和AI的一个典型例子。深度学习的典型应用是：用数据训练模型，然后让模型作出预测。另外，它在博弈游戏算法（如AlphaGo）的开发上也起到了巨大的作用。先前的博弈游戏系统，如Deep Blue，更着重于探索和优化未来的解空间（solution space）。

数据科学和AI也是有区别的。如果通过分析销售数据发现，某些行业的客户续费的概率高于其他客户（得出结论），输出的是数字和统计图，而不是具体的行为。（高管可能会根据这种结论改变销售策略，但是这种行为不是自动的）。这意味着我的工作可以算作是数据科学：如果我说“我使用AI来提高销售量”，那就太做作了。

请不要因为某人训练了一个算法就说他“利用了AI的力量”
— Dave Gershgorn (@davegershgorn)  

人工智能和机器学习的区别更为微妙，过去ML一直被认为是AI的一个子领域（计算机视觉就是一个典型AI问题）。但是我认为ML在很大程度上已经脱离了AI，上文提到的炒作后果是造成这一结果的一个原因。

大多数研究预测问题的人不喜欢自称为AI研究者。（机器学习的许多重大突破都来源于统计学，而后者在AI领域的作用并没有多大）。这意味着，当你要解决的问题是“根据Y预测X”时，我建议你尽量避免使用AI这个术语。

按照当前的定义，y=mx+b是一个可以给出线的方向的AI程序。
— Amy Hoy (@amyhoy)  


实例研究：
如何同时利用这三个领域？

假设我们在开发自动驾驶汽车，我们要解决在遇到停车标志时停车的问题。我们需要使用到这三个领域的技术。

机器学习：汽车必须使用摄像机识别停车标志。我们构建一个由数百万张街景照片组成的数据集，然后用它训练算法，让算法预测哪些照片中有停车标志。
人工智能：现在汽车可以识别停车标志，下一步它需要决定何时刹车。太早或太晚刹车都十分危险，我们要让汽车能处理不同的道路状况（例如，识别汽车没有及时减速的易滑道路），这是一个控制理论问题。
数据科学：在道路测试中，我们发现汽车的表现不够好，出现了一些漏识别的情况——在遇到停车标志时没有停车。在分析了道路测试数据之后，我们发现汽车漏识别的概率取决于一天当中的时段：汽车在日出之前和日出之后错过停车标志的概率更高。我们意识到，我们使用的大部分数据只包括大白天当中的目标。为此，我们构建了一个包含夜晚图像的数据集，重新完成机器学习步骤。


结语

人们常常将AI与通用AI混为一谈，后者可以执行不同领域的任务，甚至是超越人类智能的超智能AI。这样做会让人们对被称为是“AI”的系统产生不实际的预期。

文中提到的“自动程序”是指可以翻译自然语言并用自然语言回应的系统。这种系统和文本挖掘不同，后者的目标是得出结论（数据科学），或通过分类文本来分类文件（机器学习）。

作者 | David Robinson
原文链接 | http://varianceexplained.org/r/ds-ml-ai/


数据科学 机器学习：2017年的主要发展和2018年的关键趋势

 CDA数据分析师
作者 Gregory Piatetsky
编译  Mika
本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权

KDnuggets邀请了数据科学相关领域杰出的代表人物对2017年的主要发展和2018年的趋势进行了总结和预测。主要内容涉及到 AI 、深度学习、机器学习、安全、AlphaGo Zero等等。


Kirk D. Borne
BoozAllen的首席数据科学家，天体物理学博士。数据科学和大数据领域的影响者。 

回顾 2017

在2017年，技术成熟度曲线(Technology Hype Cycle)的中心位置由原来的大数据渐渐被 AI 取代。媒体和从业者对 AI 的关注在正面新闻，比如越来越强大的机器学习算法和 AI 在汽车、医疗影像、金融服务等行业的应用；以及负面新闻，关于机器将抢走人类工作的威胁。

我们还见证了数据方面创新的发展，包括更多地使用API，即服务提供、数据科学平台、深度学习，以及云机器学习服务。大数据、机器学习和 AI 的专业应用，包括机器智能、规范性分析、行为分析和物联网。


展望 2018

在2018年，我们还需要关注 AI 的其他方面。比如 AI 的价值，衡量它的投资回报率，让其可以实际操作。

主要的发展领域与2017年没有太大差别，主要包括过程自动化、机器智能、客户服务。我们还将见证物联网的日益成熟，包括更强大的安全特性、模块化平台、传感器数据流的AP等。在2018年，更多的从业人员将面对挑战，向持怀疑态度的公众传达 AI 的好处。


Tom Davenport
巴布森学院信息技术与管理专业的杰出教授，国际分析研究所联合创始人，麻省理工学院数字经济学的研究员，德勤分析的高级顾问。 

回顾 2017

企业 AI 成为主流，许多大型的知名公司正在进行 AI 或机器学习。一些公司拥有超过50个用到各种技术的项目。大型供应商开始转为开源、自己动手的项目类型。当然，这意味着公司必须提高其数据科学技能。

机器学习应用到数据集成，数据分析和数据管理中之前存在的挑战现在能通过机器学习解决。通过劳动密集型方法对数据进行集成和管理正在被替换，至少是通过不同数据库中相似数据元素的“概率匹配”来实现的。这能够减少整合数据的时间。

开放源代码的企业接受开源，传统的银行、保险和医疗等行业，正在积极地接受开源分析、 AI 和数据管理软件。


展望 2018

我们已经进入了“后算法”时代。之前分析师和数据科学家需要一定的知识来确定使用哪种算法。但是，分析和机器学习过程的自动化能够思考100种以上的不同算法。重要的是模型的效果和整体表现。

独立的 AI 创业公司的吸引力开始减弱。在风险投资基金的推动下，过去几年中成立了数百家 AI 创业公司。当中大多数解决的是较小的问题。然而，即使能够有效地运作，能够与现有流程和系统集成是其主要挑战。因此，成熟的企业更倾向于开发自己的 AI “微服务”，这些服务相对更容易集成，或者从那些将 AI 嵌入到交易系统的供应商购买。

Jill Dyche
SAS Best Practice的副总裁，畅销商业书籍的作者。 

回顾 2017

如今几乎每个人都会应用到 AI 和机器学习。2017年，许多供应商都在开发自己的 AI 产品。

展望 2018

在2018年，商业对话和案例中，AI/ML方面会显著增长。这是因为企业有许多业务问题需要解决，管理者不关心神经网络是否要处理稀疏的数据；对自然语言处理中的词汇推理挑战。相反，他们想要加速供应链，知道客户下一步想做什么，然后简单地告诉电脑他们想要什么。这是一种规范性分析，那些能够以简便的方式解决该问题的供应商能够笑到最后。


Carla Gentry
Analytical Solution的数据科学家

回顾 2017

2017年，每个人都开始讨论机器学习、AI 和预测分析。但实际上许多这些公司，供应商只是热衷于这些热词，而并没有他们宣称的相关背景。在这些领域的经验需要时间和才干，而不仅仅是盲目的呼吁行动。总之，经验才是最重要的!


展望 2018

2018年，我们需要关注数据科学和预测分析的领导者。不是因为这很热门，而是因为这能给你的企业带来巨大的变化。

对招聘进行预测可以节省数百万人的成本；AI 和机器学习可以在几秒钟内完成你需要几天去做的事情。技术可以把我们提升到新的高度，但作为数据科学家，需要通过法律和社会的基本道德。

Bob E. Hayes 
研究人员，作家，Business Over Broadway的出版商，组织心理学博士。 

回顾 2017

数据科学和机器学习越来越多地应用于各种行业和领域。在2017年，我们目睹了 AI 的巨大进步。虽然之前深度学习模型需要大量的数据教算法，但是神经网络和强化学习表明，创建高性能的算法时并不需要数据集。DeepMind采用了这些技术，开发了Alpha Go Zero，这更优于之前版本的算法。

展望 2018

随着 AI 在刑事司法、金融、教育等领域的持续发展，我们将需要建立算法标准，用来评估其不准确性和偏差。包括建立 AI 的使用规则(例如，避免决策中的暗箱操作)，并理解深度学习算法如何做出决定。

数据中心的安全漏洞将继续攀升，即使互联网时代出现的公司(例如imgur, Uber)。因此，我们将看到安全措施方面的改革的，将增加区块链的可见性作为一种可行的方式，用来改善公司如何获得其选区的数据。 

Gregory Piatetsky-Shapiro
KDnuggets总裁，数据科学家，KDD和SIGKDD会议(知识发现和数据挖掘专业组织)的联合创始人。 

回顾 2017

· AlphaGo Zero可能是2017年 AI 最重要的研究进展。

· 数据科学方面自动化的增长，提供了更多提供自动化工具的机器学习平台。

· AI 的舆论热度和期望的增长甚至比 AI 和深度学习的发展还快。


展望 2018

· GDPR(欧洲通用数据保护条例)将在2018年5月25日生效，这将对数据科学产生重大影响，其中包括解释的权利(你的深度学习方法是否可以解释为什么某人被拒绝贷款等)，以及防止偏见和歧视。

· 谷歌 DeepMind 团队将跟进AlphaGo Zero的惊人结果，并实现另一个强大的性能。在几年前，许多人认为这是计算机无法做到的。

(注: DeepMind 取得的另一个突破进展发生在2017年12月，AlphaZero在4个小时内就能熟练掌握国际象棋，同样的自我博弈学习程序可以在国际象棋、围棋和日本将棋方面达到超人般的表现。)

· 我们将会看到更多的自动驾驶汽车的发展，包括首次出现的问题正在被解决(比如拉斯维加斯的无人驾驶飞机，一开始不知道如何让道，但之后能够让道)。

· AI 的泡沫将继续存在，但我们将看到重组和整合的迹象。

Paul Gearan，Heather Allen，Karl Rexer
Rexer Analytics的负责人，Rexer Analytics是一家数据挖掘和高级分析咨询公司。 

回顾 2017

对于没有研究或分析背景的人群，使用商业智能软件仍然面临许多障碍。当然出现了Tableau、IBM Watson、Microsoft Power BI等软件。然而，根据Rexer Analytics在2017年收集的数据，只有近一半的受访者表示，除了数据科学团队，他们公司其他员工也有使用相关自助工具。工具使用时，常见的问题有难以理解分析过程以及对分析结果的误解。


展望 2018

对于2018年，实现推广数据科学工具的目标是扩大分析的使用范围，从而得出有效的结果，这是至关重要的。通常情况下，向非数据分析方面的员工和管理人员提供工具，让他们对自己的假设进行探索和可视化是很重要的。但同样重要的是，团队要与数据科学专业人员一起开发模型并解读得出的见解，这些专业人员经过培训，能够掌握特定分析技术的应用。



原文链接：
https://www.kdnuggets.com/2017/12/data-science-machine-learning-main-developments-trends.html




人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。



产业智能官  AI-CPS


用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。



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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”；新模式：“财富空间”、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”。

官方网站：AI-CPS.NET



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