PaddlePaddle“新一代信息技术助力疫情防控”开课:百度集团副总裁吴甜...
在2月18日由中国互联网协会网来学院举办的“新一代信息技术助力疫情防控”线上公开课中，百度集团副总裁吴甜以“AI助力抗疫”为主题，详细阐述了AI在疫情分析、筛查管理及医学科研三大方向发挥的价值。疫情分析 在疫情分析方面，大数据技术在整体疫情分析管理中起到了重要作用。
聊一聊大数据的问题和缺陷
缺乏IT人才：大数据项目需要专业的IT人才来支持。然而，许多企业在招聘和留住这些人才方面面临困难。这导致在大数据项目中可能出现技术瓶颈和人才短缺的问题。解决大数据问题和缺陷的策略 采用迭代创新方法：为了降低大数据项目的风险，企业可以采用迭代创新的方法。
大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且受众类型较多，对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。
二；大数据的部分弊端 当然既然有了力的一端的话，那其实也存在着一些弊端，在现在大数据的时代的话，很多的一些人通过非法的买卖。将一些客户的信息或者他人的资料售卖，给一些房地产或者是一些保健品公司理财公司啊之类的进行电话的推销。
大数据是资讯部门的问题 大数据的收集与储存，的确可以归类为资讯部门的业务。但定义该收集什么，如何收集，收集后该如何应用，绝对是业务主导部门该负责的。要求IT部门把大数据做好，就好像要求财务部门提升公司获利一样，是本末倒置的。
大数据难以落地，最本质的问题在于信息抓取。信息抓取不够灵活，拿很多舆情分析的软件来说，大多都不能对新闻的时间，摘要等进行抓取。拿一些正面的例子谈谈吗，目前较为先进的舆情监测技术。
兰州大学全球疫情预测系统,预测的数据可靠吗?
1、兰州大学全球疫情预测系统，就是建立在SIR传染病模型的基础之上对疫情进行的预测。兰州大学全球疫情预测系统，预测的数据还是很准确的。兰州大学全球疫情预测系统兰州大学的全球疫情预测系统，是兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心主任黄建平教授带领团队成功开发的。
2、钟南山强调，兰州大学西部生态安全省部共建中心研发的“全球新冠疫情预测系统”的预测是相当可靠的。钟南山说，该中心对于去年北京新发地疫情的预测，基本和后来的疫情发展一致。
3、此前，兰州大学新冠肺炎疫情全球预测系统对我国本轮疫情进行了预测。该预测初步预计，本轮疫情有望在2022年5月得到控制，预计累计感染人数约为5万人（包括确诊病例和无症状感染者）。 同时，该预测团队还预测，全球疫情有望在2023年底得到平息。具体的时间需要根据各国的疫情形势来判断。
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