Gebru的支持者表示，谷歌的政策“实施得不均衡且具有歧视性”。
最近，科技圈的发生了一件大事，知名AI学者之一、人工智能伦理研究员Timnit Gebru被谷歌突然开除，引得一众哗然。
Timnit Gebru毕业于斯坦福大学，师从李飞飞，是 AI行业为数不多的黑人女性领导者之一，在AI伦理领域，Gebru不仅是基础研究者，更是许多年轻学者的榜样 。
她最知名的研究是在2018年发现，面部识别软件对黑人女性有高达35%的错误率，而对白人男性几乎完全正确。
然而，因一篇论文不符合谷歌内部评审，Gebru宣称被谷歌单方面辞退。
大约一周前，Gebru对外宣称，因与他人共同撰写了 一篇批评谷歌AI系统的研究论文 后，自己被谷歌解雇了。
然而，谷歌对外表示，因论文审查不符合谷歌要求，接受Gebru的个人辞职申请。
据外媒报道，这篇论文标题为“On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”（随机鹦鹉的危险：语言模型会太大吗？），由谷歌的内部团队和外部研究人员共同撰写， 提出科技公司应该做更多事情，以确保AI写作和语音识别不会加剧歧视 。
值得注意的是， 论文内容谈到了谷歌BERT（自然语言处理系统）在AI伦理上的负面影响。
一开始，双方的争议点在于审查流程的问题。根据谷歌公司发表论文的流程，Gebru应在两周前提交论文，而不是在最后期限的前一天。
但Gebru的团队对这一评估进行了反驳，称审查政策旨在灵活，大多数人并没有遵循目前谷歌AI负责人Jeff Dean制定的结构。该团队收集的数据显示，绝大多数的审批都发生在截止日期之前，41%的审批发生在截止日期之后。他们写道： “没有硬性要求论文必须在两周内真正通过这个审查。”
同时，Dean认定该论文没有达到标准，因为它 “忽视了太多相关研究” ，从而要求她撤回这篇论文，或者删除谷歌员工的署名。
据《泰晤士报》（the Times）报道，Gebru在撤回该论文之前，曾要求与谷歌进行进一步讨论。Gebru表示，如果谷歌不能解决她的担忧，她将从公司辞职。
随后谷歌告诉Gebru，公司不能满足她的条件，并将立即接受她的辞职。
Dean还表示，Gebru煽动同事不要参与谷歌的DEI(多元化、公平和包容性)项目，他对此感到失望。
不久，Gebru很快就发现已经无法登陆自己的公司账户，这表示她已经被开除了。
离任后，总共有超过1,400名Google员工以及1,800多名其他行业专家签署了一封公开信，以支持Gebru。
信中写道：“格布鲁博士并没有被谷歌誉为杰出的人才和多产的贡献者，而是面临着防御，种族主义，研究审查以及现在的报复性开除。”
为Gebru辩护的前同事和外部行业研究人员们质疑，在这种情况下，谷歌是否武断地更严格地执行了规则。
前Google员工发推文表示“我支持@timnitGebru”。
这件事也加剧了 Google管理层与一些普通员工之间的紧张关系。
在Gebru发布离职推文的同一天，谷歌被美国国家劳动关系委员会（National Labour Relations Board）指控报复，该机构在投诉中称，谷歌通过监视，讯问和解雇维权雇员而违反了美国劳动法。
Gebru的离职，还引起了已经对谷歌在人工智能道德方面的工作感到担忧的人群的反感。去年Google成立了一个AI道德委员会，之后便遭到了该小组人员的抨击。仅一周后，该委员会被解散。
百度一下你就知道了，google一下你知道的太多了
你说的可能是这三个吧：2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》
2015 - Year in Search叙利亚难民乘橡皮艇穿过爱琴海。据联合国难民署UNHCR估计，超过950,000名难民通过这样方式渡过大海抵达欧洲，而其中超过千人在沉船事故中遇难，9 月 2 日，3 岁的叙利亚小难民艾伦·科迪 (Aylan Kurdi) 的尸体被冲上土耳其博德鲁姆附近的海滩。尸体的照片震惊了全球，引发了人们对此次移民危机影响的沉思。左下图为难民穿过斯洛文尼亚的照片。难民迁徙一度因匈牙利、斯洛文尼亚筑起障碍物阻挡难民进入本国而引发紧张关系。h6月17日，在南卡罗利娜州查尔斯顿发生了一起血腥的黑人教堂枪击事件。为哀悼遇难者，美国国旗星条旗与南卡罗来纳州州旗都降半旗致哀，但与此同时，诞生于南北战争期间的“邦联旗”依然高高悬挂在州议会大厦边，未降半分，这使得“邦联旗”是否带有种族歧视色彩的争议迅速发酵。美国社会再次对是否在公开场合保留带有种族主义色彩的“邦联旗”（Confederate flag）展开讨论，最终南卡市民通过投票降下了这面旗。枪杀事件引发联邦旗争议 美国南北战争还在延续？狮子塞西尔(Cecil)生活在津巴布韦，它深受这一地区游客的喜爱，同时也是牛津大学正在研究和跟踪的对象。2015 年 7 月 1 日，一名将狩猎当消遣的人，美籍牙医Walter Palmer，开枪打死了塞西尔，引发了国际媒体的关注。因Walter Palmer已返回美国，未受到津巴布韦法律制裁，而其在美国的牙科诊所却因此事件被抗议民众围堵，摆放一地的毛绒动物而不能营业，白宫更是收到数十万计的联邦签名，希望将沃尔特引渡到津巴布韦受审。发源于社交媒体的黑人运动，在2014年就曾因组织抗议“黑人青年遭警察殴打至死”引发广泛关注。2015年是美国大选的前一年，这项运动开始持续发酵，其影响日益深远。据称谷歌也曾向该反种族主义团体捐赠235万美金。ILookLikeAnEngineer，又一个发源于社交媒体的社会运动，女性通过照片展示，他们就像一名“工程师”那样在工作。女性也能码代码，也能从事工程与技术类工作。这项运动旨在挑战技术行业对性别及种族的刻板印象.2015年7月5日，加拿大，女足世界杯。美国女足5:2击败日本女足获得冠军。2015年9月底时，NASA在新闻发布会上称，发现了火星上存在液态水的强力"证据"。NASA Confirms Evidence That Liquid Water Flows on Today’s Mars火星上存在水并不算新鲜事，早在2008年，美国“凤凰号”火星探测器就发现火星极地地区存储着大量冰。但液态水到底存不存在，一直缺乏关键性的证据。这次NASA公布的这项结论，源于9月28日《自然—地球科学》杂志在线发表的论文《火星季节性坡纹中发现水合盐类的光谱证据》。美国佐治亚理工学院的Lujendra Ojha和他的同事们猜测，火星陨坑坑壁上一些季节性变化的暗色条纹可能与间歇性的水流作用有关。为证明这个猜想，他们将火星勘测轨道器上的高分辨率成像设备和紧凑型火星勘测成像光谱仪获得的资料结合起来，得到了火星上存在水合盐类的证据，进而根据水合盐类的含量变化推测出水流作用的存在。美国把古巴从“支持恐怖主义的国家”名单中除名后，2015年7月1日，总统奥巴马宣布美国与古巴正式恢复外交关系。7月20日零时起，两国正式恢复邦交，结束了52年的封锁政策。图二是美国小伙前往古巴旅游时自拍。美国把古巴从“支持恐怖主义的国家”名单中除名后，2015年7月1日，总统奥巴马宣布美国与古巴正式恢复外交关系。7月20日零时起，两国正式恢复邦交，结束了52年的封锁政策。图二是美国小伙前往古巴旅游时自拍。2015年5月22日，爱尔兰通过全民公投这种方式，尚属首例，成为了同性恋合法化国家。6月26日，美国联邦法院作出历史性裁决，要求美国所有五十个州打破一男一女的婚姻架构，接受同性婚姻。自2012年，缅因州、华盛顿州、马里兰州率先通过公投决定同性婚姻合法以来，该问题在各州一直广受争议，伴随着联邦最高法院的历史性裁决，美国也成为了一个同性婚姻合法化的国家。这是一项公益活动，一个志愿者团队试图让哪些不幸的儿童从3D打印技术中受益。下图是一名叫做Isabella的女孩。公益活动页面：2015年初一位名为麦克尼尔的小伙在Tumblr上发布了一张照片，他及他的朋友都对这条裙子的颜色看法不一，没想到这条裙子的颜色引发了全球网民的讨论。《Star Wars 7 原力觉醒》预告片段画面。据报道称这是一部被看好超越阿凡达登顶影史的巨作。2015年9月22日，罗马天主教教宗方济各抵达华盛顿进行访问，美国是教皇到访古巴后的第二个美洲国家。教皇方济各是社交媒体明星，其个人推特账号拥有约2,200万粉丝，个人形象亲民，在美国很受欢迎，也获得了美国总统奥巴马的高规格接待。2015年1月7日法国讽刺杂志《查理周刊》总部遭遇圣战者恐怖袭击，12死11伤，为了纪念遇难者，并表达对恐怖分子的愤慨，捍卫言2015年4月2日，肯尼亚Garissa大学遭遇索马里青年党恐怖屠杀，148人死亡49人受伤。2015年11月12日，就在巴黎爆炸案前一天，黎巴嫩首都贝鲁特南部发生两起自杀式连环爆炸袭击，造成至少43人死亡，240多人受伤。这是自黎结束内战25年来贝鲁特发生的最血腥的恐怖袭击事件。仍然是我是查理运动，游行中举着铅笔模型，并写着NOT AFRAID，表示要捍卫言论的自由。链接为我是查理运动的一首歌《Je Suis Charlie 》，铅笔画面出现在1分46秒。2015年11月13日，法国首都巴黎发生多起恐怖主义袭击事件，造成至少129人死亡，数百人受伤。这是911事件以来最令人震惊的恐怖袭击事件。图片为事件后英国伦敦，特拉法加广场，群众为巴黎祈祷。Message to French Cardinal / News / Home / Catholic Bruce Jenner，他曾是奥运会冠军、六个孩子的父亲。然而在2015年4月，她公开了自己跨性别者的身份，决定做更真实的自己（trans-woman），改名为Caitlyn Jenner，她的做法收到了各界广泛理解与认同。下图是在7月15号ESPYs典礼上她的演讲。No more Bruce: Meet Caitlyn Jenner你是否记得2011年Zeitgeist的一个画面((2分22秒)，向父母出柜。2015年的片阶段是，LGBT 里的T（Transgender / 跨性别者），向父母坦白。橄榄球世界杯(Rugby World Cup，简称RWC)，每四年一次，本届赛事在英格兰举行。图为10月31日，新西兰战胜澳大利亚的夺冠时刻。《Watch Me》美国说唱歌手Silentó的流行作品，其舞蹈动作Whip、NaeNae在YouTube上非常流行，受到各种模仿。2015年4月25日尼泊尔发生里氏8.1级地震，地震至少造成8786人死亡，22303人受伤，超过六十万间房屋被毁。34的Holly Holm在11月14日以难以置信的表现爆冷击败了卫冕冠军Ronda Rousey，成为了新任UFC次轻量级冠军。如果这种程度的鸡血已经刺激不到你了，那就像这位小哥一样吼出来吧，这位名叫Shia Labeouf的小哥是不是有点面熟呢？他就是《变形金刚》男主山姆。2015年6月16日，NBA总决赛第6战，勇士105-97战胜骑士，并以4-2的总比分夺下总冠军，这是勇士自1975年以后，40年来首次品尝到总冠军的滋味。每年都有大叔或者大妈抢镜，人人都以为他们年纪大了，其实他们心态还可以很年轻。他的舞蹈是否打动了你？Drake - Hotline Bling，YouTube上点击率很高的MV，舞蹈风格独特。超过1000名爱好者一起表演《Learn to Fly》，这事发生在7月26日，意大利Cesena。;贾斯汀比伯踩着平衡车/悬浮滑板跳舞步，这款来自深圳的山寨发明火了。贾斯汀比伯踩着平衡车/悬浮滑板跳舞步，这款来自深圳的山寨发明火了依然是洛杉矶特奥会，美国特奥会篮球队获得了金牌。2015年4月1日，东京，日本环球小姐冠军Ariana Miyamoto(下图黑色皮肤女孩)，她是生活在日本的混血儿，因为“不像一个日本人”而夺得了日本环球小姐的称号引发了网络上的广泛争议。这艘橡皮艇终于渡过大海，但他们的前面仍然是未知的世界。
Gebru的支持者表示，谷歌的政策“实施得不均衡且具有歧视性”。
最近，科技圈的发生了一件大事，知名AI学者之一、人工智能伦理研究员Timnit Gebru被谷歌突然开除，引得一众哗然。
Timnit Gebru毕业于斯坦福大学，师从李飞飞，是 AI行业为数不多的黑人女性领导者之一，在AI伦理领域，Gebru不仅是基础研究者，更是许多年轻学者的榜样 。
她最知名的研究是在2018年发现，面部识别软件对黑人女性有高达35%的错误率，而对白人男性几乎完全正确。
然而，因一篇论文不符合谷歌内部评审，Gebru宣称被谷歌单方面辞退。
大约一周前，Gebru对外宣称，因与他人共同撰写了 一篇批评谷歌AI系统的研究论文 后，自己被谷歌解雇了。
然而，谷歌对外表示，因论文审查不符合谷歌要求，接受Gebru的个人辞职申请。
据外媒报道，这篇论文标题为“On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”（随机鹦鹉的危险：语言模型会太大吗？），由谷歌的内部团队和外部研究人员共同撰写， 提出科技公司应该做更多事情，以确保AI写作和语音识别不会加剧歧视 。
值得注意的是， 论文内容谈到了谷歌BERT（自然语言处理系统）在AI伦理上的负面影响。
一开始，双方的争议点在于审查流程的问题。根据谷歌公司发表论文的流程，Gebru应在两周前提交论文，而不是在最后期限的前一天。
但Gebru的团队对这一评估进行了反驳，称审查政策旨在灵活，大多数人并没有遵循目前谷歌AI负责人Jeff Dean制定的结构。该团队收集的数据显示，绝大多数的审批都发生在截止日期之前，41%的审批发生在截止日期之后。他们写道： “没有硬性要求论文必须在两周内真正通过这个审查。”
同时，Dean认定该论文没有达到标准，因为它 “忽视了太多相关研究” ，从而要求她撤回这篇论文，或者删除谷歌员工的署名。
据《泰晤士报》（the Times）报道，Gebru在撤回该论文之前，曾要求与谷歌进行进一步讨论。Gebru表示，如果谷歌不能解决她的担忧，她将从公司辞职。
随后谷歌告诉Gebru，公司不能满足她的条件，并将立即接受她的辞职。
Dean还表示，Gebru煽动同事不要参与谷歌的DEI(多元化、公平和包容性)项目，他对此感到失望。
不久，Gebru很快就发现已经无法登陆自己的公司账户，这表示她已经被开除了。
离任后，总共有超过1,400名Google员工以及1,800多名其他行业专家签署了一封公开信，以支持Gebru。
信中写道：“格布鲁博士并没有被谷歌誉为杰出的人才和多产的贡献者，而是面临着防御，种族主义，研究审查以及现在的报复性开除。”
为Gebru辩护的前同事和外部行业研究人员们质疑，在这种情况下，谷歌是否武断地更严格地执行了规则。
前Google员工发推文表示“我支持@timnitGebru”。
这件事也加剧了 Google管理层与一些普通员工之间的紧张关系。
在Gebru发布离职推文的同一天，谷歌被美国国家劳动关系委员会（National Labour Relations Board）指控报复，该机构在投诉中称，谷歌通过监视，讯问和解雇维权雇员而违反了美国劳动法。
Gebru的离职，还引起了已经对谷歌在人工智能道德方面的工作感到担忧的人群的反感。去年Google成立了一个AI道德委员会，之后便遭到了该小组人员的抨击。仅一周后，该委员会被解散。
链接：
吴 军：科技史纲60讲。吴军，计算机科学家、硅谷投资人、著名自然语言处理和搜索专家、谷歌中日韩文搜索算法的主要设计者。畅销书《浪潮之巅》《数学之美》《文明之光》《大学之路》《硅谷之谜》《智能时代》《见识》《态度》作者。
我们总说要铭记历史，但是，在一个较长的历史阶段回望历史事件的影响力，再大的事情都显得微乎其微。从文明开启到未来科技，从5大文明中心到100多个具体发明、理论，吴军带你俯瞰科技演化，理清发明的关系，看懂世界变化规律。
课程目录：
历次技术革命的规律怎么用到当下？
各个文明的竞争，比的到底是什么
世界贸易中的瓷器和真实的历史
信息从哪里来，它和能量怎样互换？
.....
吴军博士毕业于清华大学计算机系（本科）和电子工程系（硕士），并于1993-1996年在清华任讲师。他于1996年起在美国约翰霍普金斯大学攻读博士，并于2002年获得计算机科学博士学位。在清华和约翰霍普金斯大学期间，吴军博士致力于语音识别、自然语言处理，特别是统计语言模型的研究。他曾获得1995年的全国人机语音智能接口会议的最佳论文奖和2000年Eurospeech的最佳论文奖。吴军博士于2002年加入Google公司，现任Google研究院资深研究员。到Google不久，他和三个同事们开创了网络搜索反作弊的研究领域，并因此获得工程奖。2003年，他和两个同事共同成立了中日韩文搜索部门。吴军博士是当前Google中日韩文搜索算法的主要设计者。在Google其间，他领导了许多研发项目，包括许多与中文相关的产品和自然语言处理的项目，并得到了公司首席执行官埃里克.施密特的高度评价。吴军博士在国内外发表过数十篇论文并获得和申请了近十项美国和国际专利。他于2005年起，当选为约翰霍普金斯大学计算机系董事会董事。他是一个还不错的摄影爱好者，一个古典音乐迷，喜欢享受高质量的影视，比如Blu-ray的电影。平时偶尔会修理园子，甚至做点木匠活。每年旅游很多次。当然，还时不时地为Google China Blog写东西。以前读书很多，现在事情太多读得就少了
相信这两天大家朋友圈都被Google Map新功能演示刷屏了，视频中介绍说Google Map将在一些城市实现实景渲染，在手机中能够就从不同视角能逼真地浏览城市场景，甚至还能实现从室外到室内的无缝融合。
这个视频引发很多讨论，看明白的、看不明白的都在各抒己见，真的非常有意思。有人看到视频中从室外飞到室内，就联想到国内房地产行业做的一些卖房应用，直言房地产公司已经吊打谷歌；也有人看到视频中围绕着威斯敏特大教堂转一圈，就觉得这不就是倾斜摄影，早就烂大街的东西。
那正在看这篇文章的读者，你的心里又是什么看法呢？
究竟是不是谷歌不行了呢？
02
Block-NeRF是什么？
伟人说过，没有调查就没有发言权。想搞清楚这背后的技术细节，最好的办法就是去看文献。刚好在CVPR 2022会议上就有一篇Google员工发表的论文《 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 》，该论文就是Google Map这次产品更新背后的实现技术。
单看论文题目，可以知道这篇文章主要介绍一种叫做Block-NeRF的新方法，这个方法可以进行大场景神经视图合成。
视图合成，简单来说就是根据已有的视图（也就是图片）来合成一张不同视角下的新图片。举个不恰当的例子，你站在一个人左侧拍了一张照片，又站在一个人的右侧拍了一张照片，这时候你想知道站在这个人正前方拍的照片是什么样的。你在这个人左右两侧拍的照片就是已有的视图，而你想要的正前方的照片就是需要合成的视图。
当然，实际操作中一般会拍摄更多的照片，否则就难以达到理想的效果。视图合成并不是什么新概念，早期很多Image Based Rendering方向的论文就是做这个的，比较基础的方法也就是通过对现有图像进行插值来生成新的图像。当然，为了不断地提升合成图像的质量，方法变得越来越复杂。
来到AI时代，自然也会有人考虑用AI做视图合成，其中的佼佼者就是NeRF。NeRF 是 2020 年 ECCV 上获得最佳论文荣誉提名的工作，其影响力是十分巨大的。NeRF 将隐式表达推上了一个新的高度，仅用2D的姿态已知的图像作为监督，即可表示复杂的三维场景，在新视角合成这一任务上取得非常好的效果。但是NeRF受限于有限的模型容量，只能重建小尺度场景，比如一个物体、一个房间、一栋建筑等等。
Google在NeRF的基础上更进一步，通过将场景分割为多个部分，每个部分单独用一个NeRF进行训练，最后将各个NeRF合成的视图混合，从而实现大场景的视图合成。这就是Block-NeRF最核心的思想。
03
你还认为Google Map渲染的是倾斜吗？
我们现在文章里找找证据。文章在研究现状首先就介绍了大场景三维重建的内容，提到COLMAP、PMVS等知名计算机视觉项目，但同时也提到通过3D重建得到的模型存在很多变形和黑洞，这正是现在倾斜摄影模型存在的严重问题。
最后，总结说三维重建更加注重精度，而本文的任务属于新视图合成领域，甚至Block-NeRF算法都没有利用SfM(Structure from Motion)算法来获取相机位姿，仅利用车载传感器读数作为模型训练数据。
看到这里，我想大家都知道Google Map渲染的不是倾斜模型了。可是为什么要大费周章地用几百万张图片来训练Block-NeRF模型呢？从视频中不难看出，浏览过程中非常平滑，没有倾斜那种LOD过渡的感觉，而且，合成出来的图像还可以进行光照、天气等效果的调整。
当然，肯定还会有人说，现在把倾斜摄影模型导入 游戏 引擎也能有各种光照和天气效果，但是倾斜摄影模型本身的纹理就已经记录拍摄时的光照信息，即使添加一些 游戏 引擎的效果，所看到的画面也没有Google Map那么纯净。
另外，Block-Neft里还提到在制作训练数据时，把图片中的移动目标（如车和行人）等遮罩掉，使得合成的图像里不会出现车和行人的干扰。相较之下，倾斜摄影模型中的车辆和行人往往需要人工去压平修复。
从个人角度来说，我觉得Block-NeRF比倾斜摄影更加优雅。只要根据用户浏览的位置和朝向，就可以在云端实时渲染出一张以假乱真的图片。虽然倾斜也可以走云渲染的路线，但就显示效果和渲染效率来说，目前看到的应用案例也仅仅时刚刚够用而已。至于Block-NeRF会不会取代倾斜摄影，个人觉得目前并不需要此类的担心。
你说的可能是这三个吧：2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》
大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。扩展信息:大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来，如2014年的两会，我们听得最多的也是大数据分析，那么，什么是大数据呢，大数据时代怎么理解呢，一起来看看吧。大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、 GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到 其内在规律。大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。大 数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关 的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对， 挖掘主效基因。例子还有很多。大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运 用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本 质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。商业智能的应用范围1.采购管理2.财务管理3.人力资源管理4.客户服务5.配销管理6.生产管理7.销售管理8.行销管理商业智能实施步骤商业智能系统处理流程[1]商业智能（BI）作为一个概念，描述与业务紧密结合，并且根据需要进行相关特性展示和数据处理的过程。为了让数据“活”起来，往往需要利用数据仓库、数据挖掘、报表设计与展示、联机在线分析（OLAP）等技术。数据或者数据源包含的种类繁多，例如存储在关系型数据库中的，在外围数据文件中的，在业务流中实时产生存储在内存中的等等。而商业智能最终能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。这些分析有财务管理、点击流分析（Clickstream）、供应链管理、关键绩效指标（Key Performance Indicators, KPI）、客户分析等。商业智能关注的是，从各种渠道（软件，系统，人，等等）发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（Load）软件（搜集数据，建立标准的数据结构，然后把这些数据存在另外的数据库中）、数据挖掘和在线分析（Online Analytical Processing，允许用户容易地从多个角度选取和察看数据）等 。商业智能系统的功能商业智能系统应具有的主要功能：数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。典型的商业智能系统典型的商业智能系统有：客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。[编辑]商业智能解决方案厂商提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等北京开运联合为您解答，希望对您有帮助！！！
大数据：难以用常规的数据库工具获取、存储、管理、分析的数据集合。
特征：
1、数据量大：起始单位是PB级的。
1KB=1024B
1MB=1024KB
1GB=1024MB
1TB=1024GB
1PB=1024TB
1EB=1024PB
1ZB=1024EB
2、类型多：
结构化、板结构化、非结构化：网诺日志、音频、视频、图片、地理位置等信息混杂。
3、价值密度低：
获取数据的价值就像是淘金一般。
4、速度快时效高：
数据呈指数倍增长，时效性要求高，比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能的完成实时推荐。
5、永远在线：
大数据时代的数据是永远在线的，随时应用计算，这也是区别于传统的数据的最大特征。
分享一张图：
2008年被《自然》杂志专刊提出了BigData概念；
2006——2009年，谷歌公开发表两篇论文《谷歌文件系统》和《基于集群的简单数据处理:MapReduce》，其核心的技术包括分布式文件系统GFS，分布式计算系统框架MapReduce，分布式锁Chubby，及分布式数据库BigTable，这期间大数据研究的焦点是性能，云计算，大规模的数据集并行运算算法，以及开源分布式架构（Hadoop)；
2009年至今，大数据基础技术成熟之后，学术界及及企业界纷纷开始转向应用研究，2013年大数据技术开始向商业、科技、医疗、政府、教育、经济、交通、物流及社会的各个领域渗透，因此2013年也被称为大数据元年。
Hadoop项目。1、HDFS（HadoopDistributedFileSystem），作为GoogleFileSystem（GFS）的实现，是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（LargeDataSet）的应用处理带来了很多便利。2、GoogleGFS，BigTable，MapReduce称为Google的三驾马车，是许多基础服务的基石GFS于2003年提出，是一个分布式的文件系统，与此前的很多分布式系统的前提假设存在很大的不同，适用于以下场景）认为组件失效是一种常态，提供了容错机制，自动负载均衡，使得分布式文件系统可以在廉价机器上运行）面向大文件存储，系统主要的工作负载是大规模的流式读取，写操作主要是追加方式写，很少有随机写）一次写入，多次读取。3、开源HDFS。分布式文件存储系统，源自于Google的GFS论文，HDFS是GFS的克隆版HDFS是Hadoop中数据存储和管理的基础，是一个高容错的系统，能够自动解决硬件故障。
你说的可能是这三个吧：2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》
如果你的论文进入联机数据库，且数据库是连接internet的，就能检索到。即使检索不到全文，也能检索到简介。
亲 百度谷歌都是范文了 对你没有帮助的 至少要求原创 还有文章质量吧 最好是根据专业写一篇高质量的文章 这样有保障
等会让他赶紧染发剂对人体