统计案例(人类有哪些试图改变自然规律)

统计案例，人类有哪些试图改变自然规律？

在草原干旱地区大面积植树造林工程。破坏脆弱的草原生态，造成不可逆的生态破坏！植树造林大有钱途！

统计案例(人类有哪些试图改变自然规律)

植树造林大有钱途！

只要有点空地就植树，不管适不适合，反正有的是钱。

少生孩子多种树，管它适合不适合。

这几年树是长起来了。干旱却是越来越严重了！

大片种植连牲口都不吃的（柠条锦鸡儿）这种东西根系发达，生长旺盛，加快土地沙化和严重蒸发地下水。

自然湖泊干枯了！地下水位极速下降！

河北和内蒙古的界河也干枯了！

以前的草原，没有那么多绿化。自然的美，怀念过去！

以前河流、湖泊到处都是，地下水1-3米，清新的空气！现在河流、湖泊99%干枯了！

不远的将来就是这样的！

人为的改变的自然，是非常愚蠢的行为。

现在学习新媒体包括什么内容？

运作自媒体一定要有一定得商业市场思维，学习整合资源，整合当红事件，整理当时素材，学习体会用户思维，到能做到游刃有余。

年均增速的计算公式？

公式：n年数据的增长率=【（本期/前n年）^{1/（n-1）}-1】×100%。

年均增长率是统计学相关概念，也叫复合增长率。在人口预测中常见，指一定年限内，平均每年增长的速度。

扩展内容：

公式解释

本期/前N年

应该是本年年末/前N年年末，其中，前N年年末是指不包括本年的倒数第N年年末，比如，计算2005年底4年资产增长率，计算期间应该是2005、2004、2003、2002四年，但前4年年末应该是2001年年末。括号计算的是N年的综合增长指数，并不是增长率。

^{1/(n-1)}

是对括号内的N年资产总增长指数开方，也就是指数平均化。因为括号内的值包含了N年的累计增长，相当于复利计算，因此要开方平均化。应该注意的是，开方数应该是N，而不是N-1，除非前N年年末改为前N年年初数。总之开方数必须同括号内综合增长指数所对应的期间数相符。而具体如何定义公式可以随使用者的理解。

[（）^1/(n-1)]-1

减去1是因为括号内计算的综合增长指数包含了基期的1，开方以后就是每年的平均增长指数，仍然大于1，而我们需要的是年均增长率，也就是只对增量部分实施考察，因此必须除去基期的1，因此要减去1。

实例

某市2001年第三产业产值为991.04亿元，2004年为1762.5亿元，问2001-2004年的年均增长率？

解1：（1762.5/991.04-1）/3*100%=25.9% 这种解法很明显是错误的，每一年的增长率是在前一年的基础上计算的，也就是说这种解法中2004年的增长率误计算为是再2001年的基础上算的，不要把问题简单化！

解2：{[（1762.5/991.04）^1/3]-1}*100%=21.1% 解法2是正确的，符合定义的公式！

什么学习学习大数据比较好？

来看看几位在外企与大数据打交道的人吧，他们的工作就是把存放在各地的数据变成有用的信息，并利用这些信息来为企业规避风险、提高效率、节省成本、提升竞争力。。。

8年前，清华音乐圈里的创新大咖、乐队主唱HuHu带着琴声和梦想来到了一家有着近200年历史的企业。在这里，她遇到了一群和她一样的数据“挖矿人”，共同开启了用新兴技术解码“01”背后秘密的创新之旅。

6年前，来自环保圈的蔡璐平开始在施耐德电气探索用数字化手段降低碳排放的可能，现在他在打造设备全生命周期管理的数字化工具，来帮助企业客户实现运营效率提升和可持续发展。

一年前，北外主攻旅游行业大数据分析的王莉漫，加入了施耐德电气，以全新的视野与理念，又一次推动着算法与AI架构的蜕变。

自然语言处理、算法、人工智能、区块链、机器学习、知识图谱、AR、VR是他们工作和生活的日常。将令人眼花缭乱的新兴技术与传统的工业和配电场景相结合，从大数据中挖掘价值，并带来能效、运维、设备资产可用性和人员效率的提升，是他们的“小目标”。

数字化创新孵化器

Huhu本名韩铮，在施耐德电气数字化服务部负责中低压配电相关的数字化产品研发和管理。有着建筑节能咨询背景的她从入职开始，就加入了施耐德电气首个本土数字化创新孵化项目——用云端应用的方式，打造出一个整合应用、分析与服务的能效管理平台。

在公司强大的培训体系以及全球创新平台的支持下，Huhu与团队成员一起将数据采集和分析、设备设施优化管理、测量与验证等核心功能模块相融合，在存储和展示能源信息的基础上，来预测智能指标、诊断能源效率，并给出分析建议，从而帮助用户找到能效盲点，制定有效的节能策略。这便是后来广泛应用于楼宇建筑节能的EcoStruxure云能效楼宇顾问。

云能效楼宇顾问提供了远程托管运营方式，用户不需大量的一次性现场设备投入和后续的系统维护资源，投资成本节省可达70%，同时缩短了项目执行周期并减少系统占地空间，效率提升可达50%。

随着实际应用的增加，云能效楼宇顾问的迭代也越来越快。当传统数据库越来越无法满足关系复杂的数据处理，王莉漫与团队同事引入“AI+知识图谱”的图数据库来存储和分析数据。这项技术让云能效楼宇顾问如虎添翼，为应用了云能效楼宇顾问的太古地产出具更为直观的报告。彼时，云能效已经能够做到每两周一次迭代。

HuHu和王莉漫在谈到这些创新成就时，都用了创新“孵化器”来形容施耐德电气数字化服务部门。 “在这里，你可以将施耐德电气全球前沿的数字化技术，开放的创新文化与中国本土化的自主创新完美结合在一起，只要有新的想法，你就能得到强大的支持。“Huhu说。

本土化创新

Huhu最得意的本土化创新——“千里眼资产顾问”，在数字化团队的努力下于2018年正式推出。这是一款以电气资产健康为主题，针对中国市场运维特点而打造，基于云平台的电气资产健康全生命周期数字化服务产品，旨在全面保障电气资产安全健康，提供更加智能高效的数字化主动运维。

“千里眼资产顾问”以“千里眼运维专家”所收集和存储的数据为基础，称为覆盖配电系统全生命周期的EcoStruxure Power智能配电解决方案的部分。

千里眼运维专家能够连接互联互通的智能配电设备，通过智能网关高速采集和处理电气系统的数据，实现协议转换和网络互联，采集数据。它还能通过网页或手机APP，向用户展示所有站点的设备运维和能耗状况，发送报警和预警通知。在云端的“千里眼资产顾问”，则能够对收集到的系统运维数据进行深入解析，评估电气设备健康度，并通过专家远程诊断给予用户电气系统优化建议和资产健康诊断报告，从而保障电气资产安全、健康。

电气资产的安全稳定对于工业、商用建筑、基础设施、数据中心等领域都意味着成本和效益。千里眼资产顾问能够在电气资产运营阶段为客户平均节省能源成本28%、设备可靠性提升22%、维护成本优化28%。

“能做到这些，就是把很多施耐德业务专家脑子里“知识精华”，通过机器学习、AI、逻辑判断等技术手段沉淀到千里眼资产顾问的算法库里，”Huhu介绍道。“以前可能需要几位专家几周的时间才能生成报告，而现在几分钟就能完成，数据经过平台的算法一键生成报告。专家顾问基于此，分分钟即可提供意见建议。”

千里眼资产顾问的创新应用还有包括视觉识别。在国内，很多已安装的电气设备并没有实现互联互通，它们散落在成千上万的建筑里。如果想把这些设备数据信息，录入到现在千里眼云端的设备备份里来，就需要知道这些设备在哪里，什么型号，有什么样的配置参数等等；还需要很多人力成本去扫楼，时间和人力成本都非常高。

但是，有了视频识别或者视觉识别技术，就可以把设备铭牌拍摄下来，利用AI技术自动识别设备信息，它的额定电压电流等，并自动录入到数据库，完全不需要人工。“这是很小的应用，也并非多么高端的技术，但是在特定的场景完美地解决了特定的问题。”Huhu补充道。

新技术需要与场景完美结合

毕业一年以后再与供职于各大IT头部企业的同学们聊天时，王莉漫最大的感受是“当大家都在热切地讨论新技术时，我想的不是技术有多先进，而是如何在场景中找到合适的应用，因为我们既了解最新技术，又有机会了解真正的需求场景。”

90后的王莉漫正在做的另外一个项目，是对施耐德电气能效咨询客服机器人“施施”进行持续优化。施施是专业的能效咨询机器人，它将施耐德电气的行业智慧和最新的AI技术充分结合，实现精准的语义分析，同时拥有强大的自我学习机制。

与电商的客服机器人不同的是，“施施”管理的产品超过五万个型号，这些产品又有不同的体系，不同的业务线分类；跟这些产品型号相关的参数，这些记载就有大概400多万条。所涉及到的数据包括要涉及到一些安装、调试、故障分析、技术选型、商务政策等复杂的问题。

传统上，一个客服人员需要很多技术背景、技术支持，去背一些说明书、操作手册等等，要去培养这个客服让他能够上线就需要花几个月的时间。“而有了智能客服机器人，60-70%的问题都能够线上解决，还可以7*24小时为客户提供服务，这就是技术带来的便利性。”王莉漫解释道。

全生命周期中的经济和环境价值

抵御全球气候变化，需要企业主动采取措施，来降低自身生产经营和上下游的碳排放。碳排放的管理需要集团能源和环境数据报表，而碳排放的降低则需要节能减排的技术、设备和项目的落地。基于EcoStruxure Machine全生命周期高效和节能的理念，蔡璐平发现越来越多的中国装备制造商已经不再是单一的产品提供商，而是要对资产全生命周期负责。蔡璐平与团队同事清楚地知道，这需要数字化技术的全面支撑。

2017年施耐德发布了全新的EcoStruxure 机器顾问，这是一款基于云的数字化服务平台。它使机器制造商能够连接任何生产现场的任何已安装机器，以获取更多实时数据，并上传至云端，使用Web和应用程序对数据进行组态、分析和可视化，从而为机器操作员提供数字化服务，以便在机器整个生命周期内进行数据管理。

EcoStruxure机器顾问包含三个模块：跟踪、监测和修复。能够实现机器的简单本地化，相关配置文件的创建，包括架构、日志、机器历史、任务管理和文档；对运行机器数据进行采集和可视化，借助分析和通知，了解异常情况；同时，还可通过云实现必要软件的现场可用性。这些让不仅让机械设备制造商的维护服务更为高效便捷，更大幅提高了现场设备操作员的工作效率。

“机器顾问，是工业设备全生命周期的贴身管家，”蔡璐平介绍说，“它可不只是跟上数字化潮流这么简单，降本增效、节能减排才是机器顾问的最终诉求。降低运维成本，提升生产效率、满足客户个性定制、提升用户体验都是机器顾问的强项。”农化包装机械全案服务商江苏金旺依靠机器顾问实现了“智能服务”转型，整体服务效率提升超过35%，成本降低超过30%。

在这些创新探索中都有施耐德电气中国数字化云平台的支持。在促进数字化服务的落地实践过程中，施耐德电气结合EcoStruxure架构与平台，特别针对中国市场打造了开放、高效的数字生态，构建了位于PaaS层的施耐德电气中国数字化云平台，广泛链接施耐德电气及其他品牌的互联互通产品，并定义了云和边缘协同的架构促进智能硬件产品与云端服务的结合，汇聚接入和数据，为应用、分析与服务提供支持，对内能够降低整体试错和研发成本，对外能够提供一致的客户体验，从而促进更广泛的连接和更丰富的服务能力。

起步于暖通领域的HuHu、研究CO2的蔡璐平、爱好音乐的莉漫，都汇聚在一个为有梦想的人而搭建的“数字化舞台”上，在施耐德电气数字化创新团队中，与更多的数字化人才一起将创新技术与应用场景相匹配，让原本沉默的数据开始说话，为企业创造价值。拥抱数字化，赋能产能和效率来应对全球竞争的激流中，施耐德电气正期待着与您一起开启全新的征程。

人工智能人才分布在哪些领域？

你好很高兴能够为你解答这个问题：

随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？

什么是人工智能？

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。

人工智能技术的细分领域有哪些？

人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

1、深度学习

深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。

深度学习的技术原理：

1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；2.将大量的数据情况输出到这个网络中；3.网络处理这些动作并且进行学习；4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；5.系统通过如上过程调整权重；6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；

2、计算机视觉

计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……

计算机视觉的技术原理：

计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

3、语音识别

语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

语音识别技术原理：

1、对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧；2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态；3、特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；

4、虚拟个人助理

说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows 10的Cortana也是典型代表。