达优高科 一、泡泡袖对大宽肩很不友好？
泡泡袖对大宽肩是很不友好的，肩宽不适合穿泡泡袖。起初，泡泡袖是一种相对宽松和膨胀的设计。如果一个宽肩膀的女孩穿上它们，会显得臃肿和肥胖。泡泡袖衣服对身材的要求很高，除了瘦之外，手臂必须更瘦，否则它们会感觉像麒麟臂的手臂，整个人看起来特别强壮。
二、大数据专业对人工智能方向的建议？
首先，如果未来要往人工智能方向发展，那么统计分析和机器学习是必须要选择的，原因有两点：
其一是机器学习是人工智能的六大研究方向之一，而且机器学习本身与计算机视觉、自然语言处理等方向也有比较紧密的联系，所以机器学习也被认为是打开人工智能大门的钥匙。
其二是人工智能领域的研究核心是算法问题，涉及到算法的设计、实现、训练、验证和应用，所以在学习统计分析和机器学习的过程中，也会接触到大量的算法，这会为后续学习人工智能技术奠定一个扎实的基础。
三、人工智能与大数据专业对电脑要求？
对电脑的配置要求，取决于使用软件的功能，单纯网页版的话，没有特别的要求。
四、人工智能和大数据对组织行为的影响？
如今，数字科学对于企业来说，显得愈发地“诱人”。但是若要正确地看待数字科学，我们亟需了解下面一个问题：数字科学到底能为我们的业务发展做什么，不能为我们的业务发展做什么。
毫无疑问，很多机器学习（ML）和人工智能（AI）领域的进展都预计将为多种类型的企业带来效果和效率上的提升。虽然听起来很不错，但多数情况下实际情况却并没有达成预期。原因至少有三点：（1） 针对机器学习/人工智能的宣传超出了其实际能力；（2） 在大肆宣传下，客户对机器学习/人工智能抱有过高的期望；（3） 机器学习/人工智能开发人员不理解或是不知道怎么解决其技术设想可能对组织带来的影响。
在下文中，我们将详细讨论第三点原因。具体可以展开为四个关键问题：（1） 技术不等同于产品；（2） 产品不等同于价值；（3） 价值取决于评价其价值的人；（4） 人们需要区分产品的目的到底是替代人类还是提高人类工作效率。
技术不等同于产品
不管它的本质多复杂，算法或神经网络都不等同于产品。例如， Zebra Medical开发出了一项复杂的技术，能够通过放射扫描识别出是否骨折，通过乳房x光识别出是否有疑似病变。在扫描了数以百万计的图像之后，机器学会了如何正确识别骨折和疑似病变，使得该项技术不断完善。在研发过程中，技术人员提出了100多种算法，但是医生们（放射线科医生以及其他涉及到的医生）却无法直接使用这些算法，因为算法在使用前首先需要转化为产品。
要使算法成为产品，需要它可以让医生直接使用。也就是说，至少要开发出可在任一医疗中心的设备上运行的应用程序。该应用程序需要易于操作，并能够生成对用户有价值的输出。就Zebra Medical而言，这就意味着：此应用程序生成的输出可以告诉放射科医生骨折/病变的位置和类型。
产品不等同于价值
虽然Zebra Medical开发的应用程序可以帮助识别病症，但这个程序本身并不能直接产生价值。但他们找到了至少两种创造价值的点。第一点是效率。他们开发的应用程序可以比放射科医师更快、更多地审查扫描光片和乳房X光片。因此，高效是这项技术带来的第一个巨大价值。
第二个巨大价值在于，Zebra Medical开发的创新技术是一种可以根据紧急程度对扫描和乳房X光片进行排序的算法。这一算法的发展需要放射科医师和其他医生提供大量反馈，以帮助算法了解哪些情况是正常、哪些是紧急和哪些是非常紧急。一旦这项工作完成，Zebra Medical不仅能够提供扫描和乳房x光检查，还能够对扫描和乳房X光片进行排序，以便放射科医生能够优先处理最紧急的病例。这就是该产品为工作流程和病人生活增加了极大便利和有效性的地方。
价值取决于评价其价值的人
上述技术可能对一些人来说很不错，但对放射医师、其他医生、医院管理人员、保险公司和监管机构来说却未必如此。医生们总是会担心骨折和病变鉴定结果的质量和可靠性，他们尤其会特别关注第一类错误和第二类错误：第一类错误（Type 1 error）是指病人被确定为受伤或生病时，实际上却并没有受伤或生病；第二类错误（Type 2 error）则是指当病人被诊断为健康时，实际上他/她却不是健康的。
医生们可能会进一步担心未来自己的工作有可能被机器取代。这并非没有可能，但我们还是需要把识别疾病和诊断疾病分开来看。
医院管理人员可能对新技术的态度有所保留。一方面他们还是很高兴看到新产品带来了潜在效率和质量的提升，但另一方面，他们也担心会发生第一类错误和第二类错误——这不仅仅是出于质量的角度，更是出于责任的角度。
保险公司可能会持乐观态度，效率提高进而降低了医疗成本，而早期发现也让我们可以采取更多预防性的干预措施。
监管机构则希望了解这些算法实际上是依据哪些变量作为识别依据。神经网络学习的问题在于，即使是程序员自己也不知道他们编出的程序是如何得出结论的。更进一步的问题是：现在应该由谁来为诊断和治疗负责。是医院、医生、放射科医生、算法公司、程序员还是算法本身？
这就引出了人工智能/机器学习对组织影响的最后一个方面。
替代人类的产品VS帮助提高人类工作效率的产品
就目前而言，距离依靠机器进行病症诊断、设计治疗方案、开具医疗干预处方和跟进病人护理还有点遥远，现在这些步骤都要依靠医生来进行。即便如此，在扫描效率、工作流程管理和紧急病例的快速检查等方面，应用程序的骨折和病变识别功能的确已经显著提高了人力的工作效率。
只有人工智能/机器学习公司真正地理解潜在客户的挑战，才能够从客户角度出发创造出能够真正赋能效率和有效性的产品。正如上文所述，创造这样的价值远比听起来要困难得多，特别是在医疗领域，因为不同利益相关者的需求和关注点有所不同，有时甚至还会产生冲突。虽然人工智能替代人类作业距变成现实还有很长距离，但如果运用得当的话，人工智能/机器学习确实可以极大地提高人类的工作效率。
五、人工智能数据预处理四大特征？
1、资源配置以人流、物流、信息流、金融流、科技流的方式渗透到社会生活的各个领域。需求方、供给方、投资方以及利益相关方重组的目的在于提高资源配置的效率。
2、新时期的产业核心要素已经从土地、劳力资本、货币资本转为智力资本，智力资本化正逐渐占领价值链高端。
3、共享经济构成新的社会组织形式，特别资源使用的转让让大量的闲置资源在社会传导。
4、平台成为社会水平的标志，为提供共同的解决方案、降低交易成本、网络价值制度安排的形式，多元化参与、提高效率等搭建新型的通道。
六、04年湖人对马刺数据？
2004年的湖人在赛季开始前被认为最有希望冲击72胜，因为他们在休赛期得到了加里佩顿（手套），而老将卡尔马龙为了一枚总冠军戒指离开了多年的盐湖城，但是在这个选择马刺还是湖人的时候，老马龙犯了难。
要知道，马刺给马龙开出的并不是老将底薪，而是一份中产，加上邓肯与大卫罗宾逊已经组成过双塔阵容，因此邓肯与马龙也不会有什么战术冲突；而另一边，湖人给的仅仅是一份老将底薪，奥尼尔除了油漆区几乎没有攻击能力，如果马龙前往湖人要给奥尼尔拉开空间，要放弃马龙自己的低位进攻。这样看来，也许大多数人的选择都会是马刺，但是卡尔马龙最终还是选择了湖人，这是为什么呢？
答案是超级巨星的傲骨，仅仅因为一个原因，上个赛季马刺夺冠了！卡尔马龙作为一名篮球巨星，并不想直接加盟冠军队伍坐享其成，为了自己的自尊和傲骨，他还是前往了洛杉矶，因此波波维奇很生气！生湖人的气，也就是从这个时候开始，湖人每当有一些重大交易，波波维奇都会跳出来吐槽一番（比如加索尔前往湖人的时候，波波维奇说这是打劫）。
如果不去湖人，那马龙现在就该在马刺阵营中了。“或者这里(洛杉矶)，或者那里(圣安东尼奥)，但是他们夺冠了，所以我不希望白白享受这一切，”马龙说。去年“梦六队”在纽约集训的时候，身为助理教练的波波维奇和马龙长谈了一番，希望他能来马刺。波波维奇对他很坦白，说明马刺的首要目标是基德，马龙也为他的坦诚感动，答应考虑一番，但当基德与篮网续签之后，马刺也失去了机会——马龙已经与湖人队签约了。马龙从心底里更愿意为当时处于困境的湖人效力，“如果湖人夺冠，我大概就去马刺了，”他说。马龙首轮对火箭平均每场得18分和10.4个篮板，所以波波维奇最担心的就是他，“卡尔·马龙是他们的X因素，他的防守，他的强悍，他的领导能力，他为湖人带来了太多。”
而湖人这边，看着马刺也不爽，因为上一年还在湖人的“关键先生”霍里，休赛期就加盟了马刺，按照现在的言论，可以说是“投敌”了，虽说霍里的出走是为了和科比赌气，但是霍里在2003年的季后赛真的是铁的不能再铁了，下面上一下霍里季后赛的数据：
霍里在这个赛季的季后赛三分命中率是5.3%！投篮命中率31.9%，并且在湖人VS马刺的天王山之战投丢了最后的绝杀球，不过投绝杀球这种事不进倒也很正常。无论怎么说，霍里非常的憎恨科比，因为一次误会，但是傲娇的科比又不肯去解释，所以霍里赛季一结束就加盟了马刺，报复湖人的心态很明显，这又加重了湖人与马刺的敌对情绪。
而且湖人与马刺已经是连续三年相遇了，2004年的季后赛是连续第四年的相遇！虽然这一年的湖人常规赛打的并不好，加上队内的矛盾，OK组合矛盾公开化，科比深陷官司，不停的在法庭和球场之间徘徊，但是科比这个赛季也打出了一个定律：每次从法庭赶到球场，都会迎来一次大爆发，被称为“赶场法则”，而这个系列赛，科比也上演了一次赶场法则。
今年湖人队和马刺队之间的梦幻对决无疑具有极大的吸引力和娱乐性，其中包括为了一枚总冠军戒指而屈身湖人队和奥尼尔布莱恩特联手的未来名人堂球员马龙和佩顿。但最有看头的还是布莱恩特。第一轮对火箭队比赛时一直抱怨上场时间太少的佩顿也会吸引走人们不少关注的目光。不过火箭并没有给湖人太大的阻碍，姚明+弗朗西斯的组合面对着湖人F4的实力显得弱了许多，轻松就被湖人淘汰，不过这一轮的姚鲨对决也是一个看点，我们后期会说到。
湖人队和马刺队包办了这五年来的五次总冠军，湖人队三次，马刺队两次，谁冲出西部谁夺冠，所以此番对决绝对可以说是梦幻对决。马刺队1999年夺冠之前曾在季后赛中横扫湖人队，随后湖人队在随后三连冠中曾两次在季后赛中击败马刺队。“这是我们整个赛季以来一直期待的机会和时刻，”布莱恩特说，“2001和2002年我们连续两年击败他们之后最终问鼎总冠军，去年他们击败我们后获得了总冠军。今年，我们要看看，自己是否能笑到最后。”
马龙将是本轮比赛湖人队的又一个关键人物。湖人队除了需要他的得分和篮板球贡献之外，他们还需要他打出出色的防守，尽量限制邓肯的作用。过去，不管湖人队在大前锋位置上用谁，邓肯总是能在比赛中显出自己在这个位置上的绝对优势。“每个人都想看到洛杉矶湖人被击败，”邓肯说，“整个赛季以来他们都是每个人谈论的焦点。为了实现我们的目标，我们必须闯过他们这一关。”
“我们必须忘却去年是怎么输球的，然后集中精神，让魔鬼复兴，好好吸取去年的教训，”费舍尔说。奥尼尔无疑应该是湖人中最有杀伤力的，但马刺并不怕他，在最近的四次季后赛交锋中，邓肯和罗宾逊联手对付他，让他平均每场得到25.4分，命中率为50%。这已经比他常规赛的数据下跌，那四个赛季，他平均得到27分，命中率有57%，也就是说，马刺对“鲨鱼”的防守不算失败。
真正会让马刺头疼的恐怕还是科比。常规赛四战，他平均拿下25分，这个数据已经超过了常规赛的平均数24分。去年湖人被淘汰，科比并不失败，他平均每场得到惊人的32.3分，让马刺队虚惊一场。再次对决，入选最佳防守阵容的鲍文身上的担子依旧沉重。
我们今天就来回顾一下双方的第一场比赛，这场比赛在马刺的主场进行。
虽然首节前半段双方的手都不热，但相比于马刺的25％，湖人37％的命中率已经足以建立优势，在4分58秒奥尼尔钩手得分后湖人12-5领先。不过阿根廷飞人吉诺比利的三分球及时唤醒了队友，在首节后4分半钟内，马刺一口气打出了16-2的超级高潮，首节反而21-14占先。
第二节开局阶段出现戏剧性一幕，大鲨鱼篮下投篮不中后连续三次抢到进攻篮板，但连续出手始终都未能将球送入篮框，最终鲍文将球从奥尼尔手中抢走，结束了大鲨鱼的尴尬演出。此节双方互有攻守，场面波澜不惊。马刺41-33领先半场。
下半场湖人开始发力。奥尼尔和科比露出峥崂面目，而马龙也将邓肯防得只得3分。本节湖人21投12中，单节以32-21胜出，在三节过后以65-62反超。科比本节出手投篮11次，命中5个，拿下12分，奥尼尔则3投全中，拿下6分。马刺本节前5分钟只投中一球，湖人打出13-4的攻击波，在本节还有7分43秒时以46-45反超。科比和奥尼尔在这次攻击波中拿下9分。
德文乔治的外线也显出威力，本节还有4分56秒时，他三分中的，湖人以56-50领先。马刺连得4分后将差距缩小，乔治再次三分中的，湖人领先4分。此后湖人一度半优势扩大到7分，但马刺最后30秒连得4分，在三节过后将比分追成62-65。
湖人在第四节开始分崩离析，10分钟内只投中1球，奥尼尔的扣篮让他们在终场前6分23秒追到71-73，但吉诺比利随即回敬一个上篮，而湖人则接连出现三次失误，邓肯没有浪费机会，三次都将对方的失误转化成得分，一记中距离跳投，一记底线转身跳投和一记打板，让马刺很快以81-71拉开距离，之后湖人再次出现失误，吉诺比利抓住机会扣篮得手，在终场前1分37秒将比分扩大到83-71，比赛胜负就此奠定，比分最终定格在88-78，马刺取得开门红。
科比虽然全场得到了31分，但是面对着鲍文陷入了单打局面，奥尼尔罚球依旧是13中3，佩顿8中1的命中率实在无法用语言形容，而老马龙被邓肯打爆了！湖人输球在所难免。而最关键的是湖人末节的崩盘。佩顿或者湖人的其他后卫都无法控制帕克，让他砍下20分9助攻，他一再地通过突破冲进湖人的内线，继而为自己或者队友制造进攻机会。
“我们尽力想给奥尼尔喂球，但连续出现4到5次失误后帮了对手大忙，让他们从后赶上，总的来说，我们是自己的受害者。”湖人主帅菲尔-杰克逊赛后无奈地表示，“他们整场比赛都很好地压迫着我们，我想疲劳也在一定程度上影响了我们。但我们在把球交到低位的时候大概出现了10次失误，今天我们在一个自己没能做好的领域打得过于‘努力’了。”
全场砍下31分，第三节得到12分的科比第四节也被马刺队冻结，6投2中仅得到6分，赛后他也非常失望：“他们做到了自己想做的东西，他们最后打出了一个高潮，而我们则没有，他们希望打出快速的攻防过渡，他们做到了。对阵火箭队时起到巨大作用的老将马龙全场只得到10分，第四节只有2分，赛后他为自己的表现深深自责：“今天的失败我要负很大责任，我可以在很多方面打得更好一些，我感觉我本可以打得更好。有时候我在第四节里打不出积极的表现，就像今天这样，我没能做出贡献。”
马刺主教练波波维奇对帕克赞不绝口：“帕克今天对于我们意义重大，他在球场两端均非常富有侵略性。他是一位完全成熟了的组织后卫，有时候我做出一个决定，他会在场上否决，然后自己做出另外的选择，这让我感觉到这已经是他的球队了。”邓肯也赞道：“帕克今天在挡拆上打得太出色了，他一次又一次的突破到对方防守的中部，然后把球交给空位的队友，而一旦对方离他不够近，他又能出手得分。”“我只是先打得更加富有攻击性，更加凶猛，为自己和队友制造更多的机会。”帕克赛后谦虚地说，“波波维奇给我在场上随意选择战术的自由，因此我决定都打挡拆。”
而奥尼尔此时与科比的矛盾已经公开化了，奥尼尔在第一战赛后含沙射影的指责队内有人出手过多，而洛杉矶的媒体也如此说。于是第二战科比又开始了傲娇的一面，究竟发生了什么？敬请期待。
七、人工智能与大数据就是统计学对吗？
人工智能与大数据并不完全相同，它们是不同的概念。人工智能可以理解为让计算机系统具有智能，它具有识别、理解、学习和自我改变等能力，它可以模仿人类在某个任务上的行为，有效代替或补充人类的工作。而大数据则是指结构化、非结构化或半结构化的海量数据。
大数据分析可以通过收集真实世界中可以检索和分析的数据，准确地描述和预测事件和模式。大数据可以为人工智能提供使用的数据，从而准确地识别及预测事件。因此，人工智能和大数据都涉及数据分析，但它们不是统计学
八、大数据大健康人工智能
大数据大健康人工智能的崛起已经成为当今科技领域的热门话题之一。随着技术的不断发展和应用，这三者的结合将对医疗行业产生深远的影响。本文将深入探讨大数据、大健康和人工智能的相互关系，以及它们在医疗领域的应用和发展。
大数据在医疗行业的应用
随着医疗技术的进步，产生了大量的医疗数据。这包括患者的临床数据、医院的运营数据、医疗设备的监测数据等等。然而，这些数据如果不加以合理利用就只是一堆数字而已。
大数据的优势在于它可以通过对庞大的数据集进行分析和挖掘，从中找到规律和模式。这些规律和模式有助于医疗机构进行更加精确的诊断和治疗，提高医疗效率和质量。
例如，利用大数据分析可以实现患者的个性化诊疗方案。通过对患者的临床数据、基因信息、生活习惯等进行综合分析，医生可以为每位患者制定个性化的治疗计划，提高治疗效果。
另外，大数据还可以帮助医疗机构进行疾病监测和预防。通过对大量患者的数据进行分析，可以及时发现疾病的爆发并采取相应的预防措施，减少疫情的传播。
大健康产业的发展
随着人们对健康的关注度提高，大健康产业正迅速发展壮大。大健康产业是以人们的健康需求为导向，依托现代科技手段，从健康管理、保健品、医疗设备等多个方面提供产品和服务。
大健康产业的发展对医疗行业带来了新的机会和挑战。一方面，大健康产业的发展促进了医疗技术的创新和应用。比如，随着健康管理的兴起，人们对个人健康数据的需求增加，推动了医疗设备和互联网医疗的发展。
另一方面，大健康产业的发展也带来了医疗行业的竞争加剧。越来越多的企业涉足医疗领域，医疗资源的分配和管理形势严峻。因此，医疗机构需要借助大数据和人工智能等技术手段提高自身的竞争力。
人工智能在医疗领域的应用
人工智能作为一种新兴技术，对医疗行业的影响也日益显现。它可以模拟人类的智能思维和决策能力，帮助医生进行诊断和治疗，提高医疗效率。
人工智能在医疗领域有多种应用，其中最为典型的是辅助诊断。通过对大量的医疗数据和病例进行学习和训练，人工智能系统可以辅助医生进行疾病诊断，提供准确的诊断建议。
此外，人工智能还可以用于手术辅助。通过对患者的影像数据进行分析，人工智能系统可以帮助医生制定手术方案，提高手术的成功率和安全性。
另外，人工智能还可以用于医疗机器人的研发和应用。医疗机器人可以模拟人类的操作，执行手术、护理等工作，减轻医务人员的负担，提高服务质量。
大数据、大健康与人工智能的结合
大数据、大健康和人工智能的结合将产生强大的应用效果。通过对大量的医疗数据进行分析，利用人工智能算法挖掘规律和模式，可以为大健康产业提供更加精准的产品和服务。
例如，利用大数据和人工智能可以实现个性化的健康管理。通过监测患者的生理参数和行为数据，结合人工智能的分析和预测能力，可以为患者提供个性化的健康建议，帮助他们更好地管理和维护自己的健康。
此外，大数据和人工智能还可以帮助医疗机构进行资源的优化分配。通过对医疗设备的使用情况、患者的就诊需求等数据的分析，可以优化医疗资源的分配，提高资源利用效率。
总之，大数据、大健康和人工智能的结合将为医疗行业带来更多的机遇和挑战。通过合理利用这三者，可以提高医疗效率、改善医疗服务质量，为人们的健康保驾护航。
九、多少人认为人工智能带来便利数据？
嗯，人工智能会给生活或者是其他方面带来的方便，在嗯使用过这些人工智能方面的嗯应用科技的话，都会感觉到它的便利性。嗯，但是有一些年龄比较大的人对这一方面感知比较不敏感，所以说这种他的数据在国内大概占到百分之嗯70~80。
十、媒体人怎样对大数据进行分析？
我是运营管理做了几年，对这个问题我的理解是：新增用户（用户画像是什么？）阅读数据（哪些是粉丝阅读？哪些是非粉丝阅读？男女阅读比例？取关数据（用户画像是什么？为什么取关）图文数据（阅读转发收藏量如何？）渠道数据（哪些渠道分别来了多少用户？）只有搞懂了这些，就明白怎么回事了！
