技术和算法

‘壹’ 体数据可视化的各种算法和技术的特点有哪些

LightingChart：网页链接

体数据集可以通过MRI，CT，PET，USCT或回声定位等技术捕获，也可以通过物理模拟(流体动力学或粒子系统)产生。

视化体数据包括四种主要算法。

1、基于切片方法，这意味着给予每个体数据切片滚动交互单独可视化机会。此技术的优点在于操作简单和复杂计算少。而它的缺点是可视化人员需要想象重建整个对象结构

2、其他技术仿真：这种方法很适合于熟悉一定技术的专家可视化分析应用。比如，应用于医疗和地震行业的新技术开发，专家们可以从旧技术解决方案平稳过渡到现代化技术

3、间接体绘制：间接体渲染可以有多种工具用于多边形网格模型。此方法包含两个阶段，第一阶段是根据特定阈值从数据集中提取等值面，有几种算法可以进行该任务(最受欢迎的是Marching Cubes )。 有时，可以通过开发基于特定数据集的特定特征的特殊算法来改进等值面提取。然后用三维图像引擎或其它工具可视化多边形曲面模型，比如: LightningChart的网格模型非常合适于该方法。

4、直接体绘制：直接体绘制不要求预处理。 直接从原始数据集观察数据，为算法提供了动态修改传递功能和阈值的机会。而且有些方法允许以半透明的方式可视化数据集的内部结构。

直接体绘制是目前可视化数据最强大的方法。可视化具有多边网格模型的所有优点，并且可以在同一场景中轻松绑定。此外，可以切割模型的一部分来查看被物体表面隐藏的结构。

‘贰’ 谈谈身边大数据、人工智能应用的例子以及用到了哪些技术、算法等

现在有很多的大数据人工智能都有这样的例子，可以出数据和算法。

‘叁’ 急用！！！数据挖掘的六种常用算法和技术分别是什么

分类和回归
关联规则
聚类分析
孤立点分析
演变分析

‘肆’ 苹果的Siri应用了什么技术和算法

搜索技术（Computational Knowledge）
这个技术的代表是WolframAlpha 。
不同于搜索互联网信息，Wolfram|Alpha将从公众的(包括公开的网页等)和获得授权的资源中，发掘、建立起一个异常庞大的经过组织的数据库，再利用高级的自然语言算法进行处理，最终构造出一个类似于谷歌搜索的工具。
和网页搜索技术不同的是，在这个系统中，得到的答案结构化程度很高，比如搜索China，能得到和中国相关的各种参数以及资料，并以接近表格的方式呈现。Wolfram|Alpha也能理解部分自然语言，比如输出How old are you，其会回答Wolfram|Alpha的年龄。想测试这项技术的请移步Wolfram|Alpha。
这个技术国内做的应该有，但还没有产品，也许网络的框计算算是半个。所以机会大大的有。
知识库技术
相比于网页搜索技术，基本以一个词条或者主题为单位，因此得到的数据价值高，知识量大，并且结构化程度好。相比于知识计算技术，这些技术需要人的参与，这有利也有弊，利就是，毕竟暂时人比机器聪明，编辑出来的知识更丰富，准确；弊就是，人力有限，即使像维基那样，发动社区的力量，也不能产生足够的知识，而知识计算，理论上，只需要算法够，是可以产生“无限”的知识的。
问答推荐技术
其实这不能称为一个技术，应该属于知识库的技术。不同的是，这个技术针对的是一些生活信息，这些信息的地域化程度很高，典型代表为Yelp。由于这东西比较简单，就不仔细介绍了。

‘伍’ 算法给我们带来了巨大的影响，算法到底改变了什么

一、算法改变了我们接受信息的方式。算法技术应用在生活中的方方面面，无论我们是通过浏览器接受新闻，还是通过微博、微信、资讯类APP接受新闻，我们都不自觉地受着算法给我们带来的影响。基于大数据的算法，通过掌握用户以往的浏览记录和搜索历史推测用户可能感兴趣的内容。于是主动给用户推荐相关内容，我们接收信息的方式从偶然看到或是刻意检索，变成了各种APP主动给我们推荐。从这个角度来说，算法让我们接收信息的方式由主动变得被动起来。

我们享受着技术带来的便捷，同时我们也要警惕技术可能存在的问题。就像是算法技术可能存在的隐患，凡是有利有弊，一体有两面。因此，无论即便算法本身没有错，我们依然要谨慎使用该技术，并且要将此技术关在笼子里，不让居心叵测之人运用来侵害大多数的权益。

‘陆’ 到底是算法重要还是开发技术重要

都不重要。

1、能够把“算法或开发”与现实需求更好结合的最好-
利是利益的利，便利的利----阐述共鸣是千年不变的法则。
2、先搞算法--基础；开发技术是算法的一小部分----
最重要的是：1、学最最基础的。2、搞定现实人的问题。 ----1 2结合才能奇迹。
最好的不在于技术，而在于共鸣或舆论
3、思想无价、知识次之、其余不要被过多干扰。