Ⅰ 大数据，离化工有多远
前瞻产业研究院《2016-2021年中国化工市场行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，近年来，我国的石油化工企业安全生产隐患排查工作主要靠人力，通过人的专业知识去发现生产中存在的安全隐患，这种方式极易受到主观因素影响，且很难界定安全与危险状态，可靠性差;由于缺少有效的分析工具和对事故规律的认识，导致我国对于安全生产主要采取“事后管理”的方式，在事故发生后才分析事故原因、追究事故责任、制定防治措施，这种方式存在很大局限性，不能达到从源头上防治事故的目的。若控制事故，减少损失，必须对大量人的因素、工作的因素、不合规行为等进行控制。而控制这些需要将安全生产中的有价值的信息进行深度挖掘，寻找出内在规律。
大数据在一个行业上收集、应用其实更能促进优化生产，但是很多数据涉及到企业的生产经营机密，很多企业不愿意公开或者交流，特别是安全事故的数据更不愿意提供。兖矿鲁南化工有限公司气化分厂厂长李波向记者坦言，现在很多厂家保密、竞争意识强、太保守，只在各自公司做文章，永远也不会大众化的普及。全国化工硝酸硝酸盐工作委员会主任委员锡秀屏向记者表示，建立行业性的大数据不好操作。
也有业内人士透露，参数、视频、图片这些数据收集、整理分析也是一个很漫长的过程，做这项工作很繁琐，企业积极性不高。更有企业负责人认为，大数据应用于生产经营，只不过是企业自动化、信息化的一个提升，这好比装修房子，装修到什么程度为好，究竟产生什么量化的效果，很难判断。因此，不少化工企业认为，大数据离社会很近，离我们行业很远。
调研中，如何开发数据、激活数据，让沉睡的数据创造价值，这是石油化工企业应用大数据的挑战。但是，李波坚信，以后各厂家必然会回归到应用大数据上来，大数据以后在化工装置上的应用也会普及的。
Ⅱ 工业控制新技术讲座怎么与大数据结合起来,怎么结合
工业控制新技术讲座可以让大数据结合。
Ⅲ 如何实现人工智能与大数据相结合
首先，两者都在发展过程中。
实现两者结合，面临两个相反的发展方向：
一、保持现有系统技术不变，而收集得到的大数据，做为主导。
人工智能的发展，为大数据的使用提供技术支持。
人工智能技术处于从属地位。
显然，这样束缚了人工智能的发展。
采用这种思路的公司，最终结局是，大数据业务被新兴的人工智能公司抢占。
二、放弃现有大数据所依赖的成熟的系统技术。
人工智能独立发展，成熟以后，现有的大数据资源再与人工智能系统改码对接。
这个问题，等于人工智能的发展方向问题。
要搞一种依赖现有编码语言的应用技术呢？
还是要搞一种电子产品人格化的基础技术？
若决心搞后者，可不仅仅要颠覆应用软件与操作系统，甚至硬件、芯片，都必须改动。
所以，那个战胜李世石的阿拉法狗，没有前途。
程序化的人工智能，一路艰辛，没有前途。
人格化的人工智能，才是光明大路。而且比多数人想象的要容易得多。
附加说明：
程序化与人格化的主要差别是什么？
程序化人工智能，
内容与形式层层分离。
数码段的编码方案出自人为约定。依赖单是非逻辑。
数码段具备的含义，需要层层翻译。
各输入输出设备之间，不具有如同量子纠缠一样的含义纠缠关系。
人格化人工智能，
内容与形式和谐统一。
数码编码方案出自人的注意力运行原理。依赖多是非逻辑。
从输入到运算，到输出，结构简洁，一体和谐同步。含义相互纠缠，如同一体。
不需要设备驱动程序，也不需要应用程序，只有一个操作系统。或改名叫做运行系统。
Ⅳ 广告企业要想打造数字化工厂，应该怎么做
对于有一些广告企业来说，他们想要打造数字化工厂，而对于这些数字化工厂来说，也并不是那么好实现的。数字化工厂的意义就是能够将信息网络或者是这样的一些技术相结合，在工厂当中进行一个数字制造平台，所以让许多人他们都想要涉及到这样的一个领域。尤其是对于广告行业来说，如果他们能够涉及到这样一个领域，对于这一个公司的发展来说是十分有必要的。
对于这样的一个数字化工厂来说，如果想要稳定的开设，就需要去对数据的抽取归纳展示有一定的涉及。所以在我们的生活当中，如果是想要去从广告企业进行一个向数字化工厂的转变的话，就需要我们在数字化工厂当中去进行一系列的探索，这个时候也需要我们对于大数据的有着处理能力的做法。
Ⅳ 化工领域中人工智能,机器学习,大数据的应用情况
人工任务的自动化
虽然我们对机器人接管我们工作的期望仍然很遥远，但有证据表明科技技术正在兴起，而大数据正在帮助实现这一点。用于执行更多任务的技术使用正在迅速增长，并将在未来几年持续增长，技术更多地用于我们一直认为是“人性化”的任务，例如计划，策略和面部识别。正如我们在2017年看到的，创意产业在写作音乐和文学等领域屈服于这种“接管”。
机器学习功能
机器学习能力正在快速增长，将各种行业的商业应用从医疗和保健转向自动驾驶汽车，游戏和欺诈检测等等。我们期望机器学习处理在2018年变得更加快速和更加智能，我们可以看到它在更多不同领域和业务问题中得到应用。今年，我们看到人工智能融入了我们生活的许多方面以及无数社交项目。明年，我们会看到很多的初创公司展示高科技先进的产品，而且除美国意外以及中国和欧洲等硅谷典型场景中，这些公司的工作量也有明显增加。
物联网
我们看到连接技术和可穿戴设备的同比增长。根据Gartner的统计，到2020年，物联网的安装量将增长到260亿个，这比2009年的9亿增长了30倍。越来越多的企业开始利用从消费者的可穿戴设备中生成和收集的大量数据。活动追踪器和其他连接设备不断在工作中提供公司数据，如果使用正确，这些数据将促进业务增长和决策。另一方面，随着物联网产品使用的不断增加，IoT安全漏洞的风险也随之增加，尽管人们意识到这一点，但实施安全控制的速度并没有像技术本身那样快。
网络安全
随着越来越多的连接设备缺乏先进的安全控制措施，我们可能面临的问题是未来一年预计的一般网络安全漏洞的增加。继2017年大规模公开破坏数据和网络攻击之后，网络安全是2018年以来投资，改进和增长的巨大市场。人工智能将在保护人们的数据方面发挥关键作用，因为技术变得更加擅长学习从数据集无监督和预测结果，它将能够实时保护安全数据免受威胁，人工智能还可以在发现更复杂的攻击之前发挥作用。
Ⅵ 结合材料化学专业谈谈大数据在专业领域的应用
摘要 基于大数据机器学习的材料研发由于拥有周期短，成本低的优势，在新材料研发占有越来越重要的地位。但对于大部分材料研发人员来说，获得大量且有效的材料及其性能的数据是比较困难的，必须借助于第三方的材料数据库。例如来自麻省理工学院的Materials Project和哈佛的Clean Energy Project。前者的研究集中在无机固体上，尤其以电池材料为主，而后者的清洁能源计划以可用于太阳能电池的分子材料为中心。两者均利用密度泛函理论（Density Functional Theory）收集的巨型数据库来预测模拟物质模型的实际属性。
Ⅶ 大数据分析 离化工行业有多远
化工设备如DCS,MES中储存有大量的数据，这些数据只有不到1%会被公司技术人员拿来做一些简单的分析对比，数据中有很大的价值没有被挖掘，是一件很遗憾的事情。主要原因是企业内部没有专业的大数据分析人员，又担心数据给到外面的专业团队会导致公司机密泄露，这种担心可以理解但是不被认可。随着这几年的发展，工业4.0成为现阶段工业发展的代名词，有一些企业也逐渐在尝试进行找专业团队进行大数据的挖掘，通过数据采集--数据分析--建立数学模型--运用模型解决问题--知识积累--预警问题的发生 的过程，在产品良率，故障预警方面有了很大的提高，实现节能，降耗，提质，增效。
Ⅷ 大数据离化工还有多远
大数据在一个行业上收集、应用其实更能促进优化生产，但是很多数据涉及到企业的生产经营机密，很多企业不愿意公开或者交流，特别是安全事故的数据更不愿意提供。兖矿鲁南化工有限公司气化分厂厂长李波向记者坦言，现在很多厂家保密、竞争意识强、太保守，只在各自公司做文章，永远也不会大众化的普及。全国化工硝酸硝酸盐工作委员会主任委员锡秀屏向记者表示，建立行业性的大数据不好操作。
也有业内人士透露，参数、视频、图片这些数据收集、整理分析也是一个很漫长的过程，做这项工作很繁琐，企业积极性不高。更有企业负责人认为，大数据应用于生产经营，只不过是企业自动化、信息化的一个提升，这好比装修房子，装修到什么程度为好，究竟产生什么量化的效果，很难判断。因此，不少化工企业认为，大数据离社会很近，离我们行业很远。
调研中，如何开发数据、激活数据，让沉睡的数据创造价值，这是石油化工企业应用大数据的挑战。但是，李波坚信，以后各厂家必然会回归到应用大数据上来，大数据以后在化工装置上的应用也会普及的。
Ⅸ 人工智能与大数据怎样结合
人工智能需要有大数据支撑
人工智能主要有三个分支：
1.基于规则的人工智能；
2.无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能；
3.基于神经元网络的一种深度学习。
基于规则的人工智能，在计算机内根据规定的语法结构录入规则，用这些规则进行智能处理，缺乏灵活性，不适合实用化。因此，人工智能实际上的主流分支是后两者。
而后两者都是通过“计算机读取大量数据，提升人工智能本身的能力/精准度”。如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。
大数据挖掘少不了人工智能技术
大数据分为“结构化数据”与“非结构化数据”。
“结构化数据”是指企业的客户信息、经营数据、销售数据、库存数据等，存储于普通的数据库之中，专指可作为数据库进行管理的数据。相反，“非结构化数据”是指不存储于数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。
目前，非结构化数据激增，企业数据的80％左右都是非结构化数据。随着社交媒体的兴起，非结构化数据更是迎来了爆发式增长。复杂、海量的数据通常被称为大数据。
但是，这些大数据的分析并不简单。文本挖掘需要“自然语言处理”技术，图像与视频解析需要“图像解析技术”。如今，“语音识别技术”也不可或缺。这些都是传统意义上人工智能领域所研究的技术。
Ⅹ 大数据如何与软件工程结合起来、
首先你要有数据啊，然后就是有配套的软硬件，有相应的数据分析的能力，编程才可以。你可以看一下大数据技术与应用实践指南，我觉得还可以