技術和演算法

『壹』 體數據可視化的各種演算法和技術的特點有哪些

LightingChart：網頁鏈接

體數據集可以通過MRI，CT，PET，USCT或回聲定位等技術捕獲，也可以通過物理模擬(流體動力學或粒子系統)產生。

視化體數據包括四種主要演算法。

1、基於切片方法，這意味著給予每個體數據切片滾動交互單獨可視化機會。此技術的優點在於操作簡單和復雜計算少。而它的缺點是可視化人員需要想像重建整個對象結構

2、其他技術模擬：這種方法很適合於熟悉一定技術的專家可視化分析應用。比如，應用於醫療和地震行業的新技術開發，專家們可以從舊技術解決方案平穩過渡到現代化技術

3、間接體繪制：間接體渲染可以有多種工具用於多邊形網格模型。此方法包含兩個階段，第一階段是根據特定閾值從數據集中提取等值面，有幾種演算法可以進行該任務(最受歡迎的是Marching Cubes )。 有時，可以通過開發基於特定數據集的特定特徵的特殊演算法來改進等值面提取。然後用三維圖像引擎或其它工具可視化多邊形曲面模型，比如: LightningChart的網格模型非常合適於該方法。

4、直接體繪制：直接體繪制不要求預處理。 直接從原始數據集觀察數據，為演算法提供了動態修改傳遞功能和閾值的機會。而且有些方法允許以半透明的方式可視化數據集的內部結構。

直接體繪制是目前可視化數據最強大的方法。可視化具有多邊網格模型的所有優點，並且可以在同一場景中輕松綁定。此外，可以切割模型的一部分來查看被物體表面隱藏的結構。

『貳』 談談身邊大數據、人工智慧應用的例子以及用到了哪些技術、演算法等

現在有很多的大數據人工智慧都有這樣的例子，可以出數據和演算法。

『叄』 急用！！！數據挖掘的六種常用演算法和技術分別是什麼

分類和回歸
關聯規則
聚類分析
孤立點分析
演變分析

『肆』 蘋果的Siri應用了什麼技術和演算法

搜索技術（Computational Knowledge）
這個技術的代表是WolframAlpha 。
不同於搜索互聯網信息，Wolfram|Alpha將從公眾的(包括公開的網頁等)和獲得授權的資源中，發掘、建立起一個異常龐大的經過組織的資料庫，再利用高級的自然語言演算法進行處理，最終構造出一個類似於谷歌搜索的工具。
和網頁搜索技術不同的是，在這個系統中，得到的答案結構化程度很高，比如搜索China，能得到和中國相關的各種參數以及資料，並以接近表格的方式呈現。Wolfram|Alpha也能理解部分自然語言，比如輸出How old are you，其會回答Wolfram|Alpha的年齡。想測試這項技術的請移步Wolfram|Alpha。
這個技術國內做的應該有，但還沒有產品，也許網路的框計算算是半個。所以機會大大的有。
知識庫技術
相比於網頁搜索技術，基本以一個詞條或者主題為單位，因此得到的數據價值高，知識量大，並且結構化程度好。相比於知識計算技術，這些技術需要人的參與，這有利也有弊，利就是，畢竟暫時人比機器聰明，編輯出來的知識更豐富，准確；弊就是，人力有限，即使像維基那樣，發動社區的力量，也不能產生足夠的知識，而知識計算，理論上，只需要演算法夠，是可以產生「無限」的知識的。
問答推薦技術
其實這不能稱為一個技術，應該屬於知識庫的技術。不同的是，這個技術針對的是一些生活信息，這些信息的地域化程度很高，典型代表為Yelp。由於這東西比較簡單，就不仔細介紹了。

『伍』 演算法給我們帶來了巨大的影響，演算法到底改變了什麼

一、演算法改變了我們接受信息的方式。演算法技術應用在生活中的方方面面，無論我們是通過瀏覽器接受新聞，還是通過微博、微信、資訊類APP接受新聞，我們都不自覺地受著演算法給我們帶來的影響。基於大數據的演算法，通過掌握用戶以往的瀏覽記錄和搜索歷史推測用戶可能感興趣的內容。於是主動給用戶推薦相關內容，我們接收信息的方式從偶然看到或是刻意檢索，變成了各種APP主動給我們推薦。從這個角度來說，演算法讓我們接收信息的方式由主動變得被動起來。

我們享受著技術帶來的便捷，同時我們也要警惕技術可能存在的問題。就像是演算法技術可能存在的隱患，凡是有利有弊，一體有兩面。因此，無論即便演算法本身沒有錯，我們依然要謹慎使用該技術，並且要將此技術關在籠子里，不讓居心叵測之人運用來侵害大多數的權益。

『陸』 到底是演算法重要還是開發技術重要

都不重要。

1、能夠把「演算法或開發」與現實需求更好結合的最好-
利是利益的利，便利的利----闡述共鳴是千年不變的法則。
2、先搞演算法--基礎；開發技術是演算法的一小部分----
最重要的是：1、學最最基礎的。2、搞定現實人的問題。 ----1 2結合才能奇跡。
最好的不在於技術，而在於共鳴或輿論
3、思想無價、知識次之、其餘不要被過多干擾。