小学生智能大数据研究报告(浅谈我们身边的人工智能和大数据为我们生活带来的便利)
浅谈我们身边的人工智能和大数据为我们生活带来的便利
身边的人工智能和大数据为我们生活带来的便利如下：
1、预测购买行为帮助商家控制生产和盈利，企业可以对于海量数据的挖掘和运用，通过，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
2、无人汽车在自动驾驶这种生死攸关的技术上，「大数据」和「人工智能」带来的不仅仅是方便快捷，更多的是安全。
3、3D打印对每个人进行量身定制，机器进行智能取模，并打印出实物。幻想一下你的房子是打印出来的，你的车子是打印的。
4、促进农业革命，在美国，只有 2%的人是农民，却养活了 3亿多的国民，靠的就是高度的农业机械化生产。你在坐着喝咖啡看着机器自己工作是不是很爽。
5、调控城市的出行，试想一下行驶数据时时同步进行数据共享，你可以知道你过的路口是否刚好绿灯并且道路是否畅通自动给你分析并为你切换最佳路线。
6、分析用户需求，对用户数据进行分析，从而得出每个用户的后期需求，可以帮助用户节省寻找产品的时间。
如何进行大数据分析及处理
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1.可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2.数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3.预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4.语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1.大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2.大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。3.大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。4.大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。End.
全国小学生的近视率是多少
学生近视率增加11.7%青少年儿童近视防控需多方联动
（通讯员裴霓裳）2019年《国民视觉健康报告》大数据显示，目前，我国的近视患者多达6亿，占人口总数量的50%，其中，中小学生近视人数超过1亿。
2020年9月22日上午，为积极应对儿童青少年近视防控工作，武汉大学附属爱尔眼科医院（武汉爱尔眼科医院）特举行“开学第一课近视防控公益”活动。
大数据发布：1-7月青少年用眼时长超标2倍，每两人就有一人近视
据教育部对9省份14532人的最新调研显示，与2019年底相比，半年来学生近视率增加了11.7%，其中小学生近视率增加了15.2%、初中生近视率增加了8.2%，高中生近视率增加了3.8%。
日前，爱尔眼科医院发布了《2020中国青少年近视防控大数据报告》，随机抽取来自全国8759名使用智能护眼产品云夹的活跃用户的近6900万条有效数据。统计显示：在用眼时长方面，青少年平均每天用眼时长在4小时以上，超过推荐值（<2小时）的2倍有余。且青少年平均每日户外有效暴露时长严重不足，仅为32.3分钟，尚未达到推荐值的1/3，使得孩子们近视发生发展的危险极大增加，这也可能是半年来学生近视率增加11.7%的主要原因之一。
中小学生系近视高发群体须多管齐下防控近视
爱尔眼视光研究所副所长蓝卫忠教授指出，青少年近视防控需要“光合作用”，坚持户外活动必不可少。疫情防控常态化后，在确保安全的情况下，更需要鼓励学生多参与户外活动。
我国近视防控任重而道远，需要全社会的参与，需要综合管制。蓝卫忠指出，近视防控已成为国家战略，需要政府、医院、学校、家庭、学生等全社会通力合作，切实让学生减负，要大力的推行视力筛查，要增加户外活动时间，并要科学、规范地推进近视防控工作。
青少年近视要“治”更要“防”
武汉大学附属爱尔眼科医院（武汉爱尔眼科医院）国家一级视光师闫斌娴医生指出，“近视对青少年的影响是一生的，包括影响外观，一部分患者会诱发斜视，甚至造成立体盲；高度近视（600度以上）会导致白内障，眼底病变等一系列眼部并发症；还会导致生活质量严重下降。对整个民族未来来说，高发生率的近视造成的危害也不可估量。”
“我们能采取的措施主要包括三个方面：首先，控制近视度数，让度数尽可能增长得慢一点；其次，降低人群发病率并遏制近视的早发趋势。现阶段，很多幼儿园的小孩子就已经近视了，所以要遏制低龄化趋势；最后，如果已经是近视眼了，要控制近视向高度近视发展。”闫斌娴介绍，由爱尔眼科自主研发的全球首款具有近视眼防控功能的人工智能可穿戴设备——云夹，可以从影响青少年近视的5大因素入手，全天候监测孩子用眼习惯，通过用眼数据分析帮助孩子改变不良用眼习惯。
为更好的帮助儿童青少年近视防控工作，武汉大学附属爱尔眼科医院（武汉爱尔眼科医院）还特向湖北省青少年发展基金会捐赠80个视力灯箱，用于助力中小学希望卫生室的建设。
