深度学习与神经网络有什么区别？

一、深度学习与神经网络有什么区别？

深度学习与神经网络的区别主要体现在以下三个方面：

特征映射：神经网络做的是从特征到值的映射，而深度学习做的是从信号到特征的映射，再到值。此外，在神经网络中，特征是由人工挑选的，而在深度学习中，特征是由网络自己选择的。

研究方向与目标：深度学习作为机器学习的领域中一个新的研究方向，在被引进机器学习后，让机器学习可以更加的接近最初的目标，也就是人工智能。深度学习主要就是对样本数据的内在规律还有表示层次的学习，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。而神经网络可以分为两种，一种是生物神经网络，而另一种则是人工神经网络。

应用领域：深度学习在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术等领域都取得了很多成果。而神经网络则主要应用于诸如图像识别、语音识别、自然语言处理等模式识别难题。

总的来说，深度学习和神经网络在特征映射、研究方向与目标以及应用领域等方面存在明显的区别。

二、建筑应当如何与大数据结合？

谢邀，这问题好。让我们先从大处着眼。

1 其实大数据古来已有。

广义的建筑行业，包括国土、城市、乡村、风景区、建筑、结构水暖电，各国家和很多行业早就在搞大数据，只不过很多人不觉得这是大数据的地基部分而已，并且这不是商业互联网的大数据。

如果目前www网站、社交网络、可穿戴的那些数据算大数据的话，那么支撑现代人类社会运行的真正巨大的系统，那就是 巨数据 了

互联网是近几十年发明、近年来走入日常生活的东西，物联网还是未来计划中的东西，但这些东西背后的数据和对数据的利用，并不是在商业互联网热潮之后的才产生的。

打个比方，IT是信息技术的简称，Information Technology，互联网为载体的it行业是新行业，但人类从岩画开始、通过石刻、竹简、活字印刷、打字机为手段的IT信息技术已经有几千年了，其规模和深度绝对不是冰山一角所能代表的。

很多大数据领域其实存在已久，比如亚历山大图书馆、各种神秘的档案馆乃至

龙渊阁 - 搜狗百科

这种存在，都是非电子化的大数据常识。到了现代，其实电子化的传统大数据也不少，只不过普通人不会知道而已。

我们一般说建筑学会包括 规划、建筑和景观，而说普通建筑的时候会专门说“单体建筑”。因为建筑行业天然是相互联系、观照全局的，因而无法局限于目前这一小部分大数据的，涉及到国计民生的大基础建设，必然要涉及更大的那部分大数据。

题主说的大数据，应该是以民用互联网为主、商业公司可以涉足的部分大数据。

2 我所知道的，目前最大的数据是GIS

地理信息系统_百度百科

人家GIS行业这样介绍自己的起源：

15,000年前，在拉斯考克（Lascaux）附近的洞穴墙壁上，法国的Cro Magnon猎人画下了他们所捕猎动物的图案。与这些动物图画相关的是一些描述迁移路线和轨迹线条和符号。这些早期记录符合了现代地理资讯系统的二元素结构：一个图形文件对应一个属性数据库。

怒，掀桌。。。但也说明，人类自古对全局性的数据有强烈的需求，当然首先包括（天文+地理+人类活动）x历史=宇宙中一切的信息的数据，然后加以分析和利用。

但这一切，确实到了互联网大发展的今天，才算是具备全盘电子化可能性了。

有科学家认为：我们所身处的宇宙其实是一幅全息影像

《自然》网站评出2013年最受欢迎十大故事

超好看的文奇的科幻小说《天渊》也把高层次生命放在数据库里。这样的话，其实宇宙本身就是最大的数据，我们只是要找到数据库的接口而已。。。。呵呵

简单的说，GIS的目标是要把整个地球的空间信息都放进去，包括土地的状况、地形、植被、水文、气候，然后就是城市、道路、建筑、设施、人口等等。理论上一切地球上的物体包括它们的信息，都应该被记录在GIS里，并且可以进行相应的统计分析和数据挖掘利用。所以谷歌是一家值得尊敬的公司，因为他们的路数就是把地球整个数字化、存储起来，这是非常大的格局，而且他们也弄到了大量的活人本身的信息，这是传统GIS不包括的细致内容。甚至火星和月球他们都插手，顺便卖卖数据可广告挣点钱那都是小意思。

我最喜爱的程序：谷歌地球

注意看，人家的背景是银河系哦。。。谷歌地球可以看气候、星空、月球、火星、还有历史图像！还有开放式的地图信息库！

@马伯庸

最喜爱的将古代史空间化的工作不但可以在这里做，还可以发布呢！只不过因为某些脑子被夹的人，你得科学上网才能看到，草。

一般的大数据往往只是单纯的文字或者二维的图像，但是GIS所代表的的是建筑学所关注的空间的信息，当数据被放置在三维空间+时间的格式里，其效果是非常不同的。

我认为既然人类生活在三维空间里，那一切大数据都应跟空间结合。

3 GIS在城市规划特别是国土规划，是非常重要的，因为国家非常巨大，宏观规划工作必然依赖宏观的技术手段，一般居住区规划跑跑现场，丈量土地这种方式是没办法用的。

因此，对GIS形成支撑的，首先就有GPS和RS。地理信息系统（GIS）与

全球定位系统

(GPS)、

遥感系统

(RS)合称

3S

系统。

题主肯定不是做规划的，不然不会问怎么用，规划行业天天都在谈大数据。

实际上现在每天大家看的天气预报，那也是来自于一个大数据系统，气象卫星系统，而且是全球联网信息共享的，我也是有一次做气象台的项目，才知道原来人家的大数据真是走在前面。气象系统是可以整合进GIS的，如果他们愿意。

对于政府层面，土地执法、农业林业灾害遥感、规划建设控制、房屋产权管理、宏观经济数据统计监测，这些都是很常规的应用了。

对于单体建筑这边，肯定是可以有所作为的，比如GIS衍生出来的定位服务(LBS)很热火，包括导航和地图服务这些，这些都是跟建筑行业关系很密切的。起码室内导航那是需要建筑弱电专业布置相应设备的，以后建筑电气肯定要大幅强化智能化、移动互联网这些内容，所谓智能家居只不过是非常小的一部分应用，因为只是数据而非大数据。

4 至于物联网，未来应该是大数据的一个大块，其实以前也有类似的工作，就是铺设传感器和控制器体系嘛，各种摄像头监控、各行业的自动控制，比如铁路调度系统就是非常成熟的物联网的一种。更重要的其实是股市和期货系统，也是全球联网的重要经济大数据，恐怕很多人不认为是物联网，但实际上企业通过审计进入股市信息，大宗商品通过期货信息进入交易系统，这都是大规模经济物品和数据库的映射，只不过中间经过了人工的录入和整理。以后或许可以直接通过电子条码自动生成相关数据呢，审计人员不用去盘点，股市自动告知库存、销量，多牛x。

物联网信息也很巨大，与Gis的区别主要是侧重运动和生产消耗的类的物体。这些数据已经在发挥作用，但是要把普通人和普通物品联网这还比较远。

5 应该说当前的大数据真正革命性的、过去没有的，应该是移动互联网，也就是手机啦，以及各种可穿戴，所有人员的运动、状态、身体参数这些全都容纳进数据库，这是手机普及前所不能想象的部分。目前我们说大数据，特别是商业互联网说的大数据，主要是指这一部分个人信息吧。

现在大量的移动数据掌握在三家公司手里，然后互联网上的数据也在这三家以及几家互联网巨头手里，另外一些大行业比如银行、社保、医疗、教育、航空铁路也有比较完善的人的数据。这些大数据要怎么用，蛮难的，因为历史上都是纸质档案。这几年光数字化就累死人了，海量数据要使用还得慢慢探索。

但建筑主要操作的还是实体建筑物，所以其实更热衷于前面说的那些GIS、物联网这些大数据，而人的大数据还很新鲜，不知道怎么挖掘利用。

6 基本上，以上这些都是早已开始、正在火热建设、前景巨大的大数据系统，并且都是国家机器和国际联合组织层面的工作，跟行业息息相关。但是对于普通民众和商业公司以及从业人员个人，才算是刚刚开始敞开应用。具体能做什么，其实要看老大哥愿意开放什么给你。

--------------------------回到个人臆测--------------------------

题主问建筑应当如何用大数据，我想，大数据能做什么，关键看你想做什么，然后看你能拿到什么数据。

一、这里说的是大数据，不是小数据，那首先是宏观的利用。

1 对于规划行业，利用GIs和人口、交通、产业供求、这些大数据做规划，已经是不言而喻的，特别是产业规划。这里不多说。

2 对于单体建筑行业，首先是房地产，比较迫切的是拿到市场需求、户型类型这些核心数据，目前行业里依靠专业咨询公司去搞数据、搞调查、搞分析，以后应该也需要通过大数据来解决，比如城市的各种人口构成、位置流动、收入支出、家庭需求等等，可以保证楼盘的选点、户型切合市场需求。只不过目前搞数据很贵很难。

像住宅区的停车位配比，绝对是适宜大数据决策的。要知道现在开发商跟规划局战停车率，真是死去活来啊。。。动则上亿的投资呢。。

3 至于公共类建筑，也可以通过大数据获取决策信息，比如机场车站、酒店商业、文化博览建筑，到底有多少需求，放在哪里合适，都可以参照人们流动规律、消费规律觉得。但根据我的经验，其实不是老大哥不给你用，是大家都不知道怎么用。比如铁路算是比较数据化的，车站建设基本上就是估算xx万客流，大概定个等级，然后放大xx倍直接干，面积精度是万平方米，地方政府还会要求尽量大！尽量大！好吧。。。于是有的车站空荡荡，有的挤得要死。学校建设也是类似。至于商业区、酒店区规划，那基本是按有多少地卖，尽量多卖。而工业地产的瓶颈则在于你能不能招来企业，而不是你怎么配置建筑。

过去我们的建筑设计，其实是有数据控制的，这就是规范指标，主要包括建筑行业规范，和发改委的经济指标规定。这些指标来自于过去的数据统计，可以说也是一种大数据，而且是典型的统计上的大数据。这就是我前面为什么要追述历史上的大数据的原因。

现在有新的数据，但数据如何控制设计，其实是一直以来有稳定逻辑的。这个层面只是需要更新数据来源和准确性，利用方式不变。

目前的建筑物设计，对数据利用还比较粗糙，各方面也还没有想好怎么发掘和利用数据，但未来的话，起码医疗、交通、教育这些大项目行业是可以用大数据决策选点、容量控制、服务类型控制的，但需要有关方面数据开放，并且寻找比较成熟可靠的算法。

二、然后说说更不靠谱的微观建筑设计。

大数据和过去的统计数据的区别，在于其全样本、动态更新，而不是过去只有总数和平均数。这样使得所谓的私人订制成为可能。

1 首先是外观，如果我们能够拿到每个人对不同建筑的互动信息，也许我们有可能判断什么样的建筑风格更受欢迎，更吸引买房者或者逛街购物者，建筑风格选型就从拍脑袋到了有依据。我想zara这样的服装企业应该已经做到了，传统数据无法确定的审美问题，可以通过大数据来判定，提高受欢迎程度。风景区、旅游度假产品也会依赖这种数据，利用旅游社交舆情、交通、收入、放假信息，决定做何种外观的景点。

2 建筑性能。如果有大量的传感器追踪数据，外墙的保温、通风、节能这些设计能够有很好的改善。目前节能计算方法还是比较粗糙的，如果能掌握大量已有建筑的能耗和物理量信息，再做好新建筑的感应控制，起码在暖通空调设计上会有很大改善。现在按城市的气候指标可以精细到按微环境控制设计，并且可以改善运营。这在商业建筑里能节省很大一块能耗。

类似的，雨水污水的排水设计，也可以利用大数据进行改善。目前城市防雨指标明显偏低，按几年一遇几年一遇这样的指标算法也是在是比较落后，当然会造成各种水漫金山，立交桥下面还淹死人。应当用雨水检测系统配合城市管网信息，准确控制各建筑、道路、区域的排水设施。

还有就是音乐厅的设计，如果做个可控墙顶面，就可以像播放器调整音效一样，根据观众口味和音乐特点，调整音乐厅的声学效果，那还是很有趣的。

3 建筑功能和运营。 应该说运营上可依靠大数据的地方也很多，除了水电暖这些自动化调控，公共商业建筑对人流的监控和预测也很重要。购物、电影、餐饮、旅馆这些行业都可以大数据提出对建筑的要求，建筑师相应的提出解决方案。要知道人流对走道宽度、消防疏散、厕所配置影响很大，进而极大影响成本。过去按死规范，有时候不够有时候偏多，特别是商场的女厕所排队问题。。。

4 总之，建筑里大量涉及尺寸、大小、高度、面积，这些都可以利用大数据决策，比如厕所蹲位、休息室大小，座椅数量、开窗大小、灯光强弱、吸音降噪、电梯运行、几乎所有这些，我们过去用规范指标，现在可以用大数据了，欧耶。

三 不可预测和适应性。

最后，建筑物一经建成，其实是很难改变的，城市格局也是一旦定型，改变很难，你看北京的城市规划特别是交通结构。。。正是数据决策失败的一个典型反例。新规划没几年，人口早就突破了规划预计，整个规划又得重新修改，但城市建设根本改不过来，又不能推到重来，纠结啊。。。

大数据是动态的，建筑是静态的，即使是根据目前的大数据及其取势正确决策了，几年以后情况变化，又不适应了。这跟普通商品供给可以调整产能是不一样的。

这不但要求数据决策能够实用动态发展、有预见性，不能盲目依赖现有数据，

否则不就回到计划经济的老路了么。人的命运是不可预测的！

这也要求建筑和各种基础设施建设本身有宽容度，或者干脆是可变的，这是另一个话题，以后再说。

三、会计与大数据如何结合？

会计行业正在积极利用大数据进行处理，日常操作会计事务所经常使用审计抽样来检测交易或发票中的问题和趋势，大多数大数据可以在较大趋势中擅长识别异常和异常值，然后可以帮助会计事务所将精力集中在这些例外上，以进行进一步分析。

四、如何让大数据与前端结合？

大数据里面有一个课叫数据可视化，这就是结合的一个过程

五、如何制作数据地图？（数据与地图结合使用）？

具体操作步骤如下：

1）首先打开地图，点击工具；

2）在工具中找到测距，点击，出现你当时所在的地图，同时你也可以进行缩放选择点击你想查找的起始地点；

3）再点击另外一个你想去的地点，点击后就出现路程。测距就已经结束了。

六、课程思政如何与学科教学深度结合？

课程思政是指在课程中灌输思想政治教育的内容，是当下提倡的教学方向。要与学科教学深度结合，就要教师多在学科知识下功夫，多设置思政案例。

七、如何利用神经网络进行大数据挖掘的深度解析

引言

随着时代的飞速发展，大数据的产生与应用已经成为现代社会的重要组成部分。尤其在各个行业，如金融、医疗、市场营销等领域，如何从海量数据中获取有价值的信息，成为了企业决策的重要依据。神经网络作为一种强大的数据处理工具，近年来受到了广泛关注。它的使用不仅提高了数据分析的精度，还缩短了分析时间。本篇文章将深度解析如何利用神经网络进行大数据挖掘。

神经网络的基本概念

神经网络是模仿人脑神经元之间信息传递过程的一种数学模型。它由多个层次构成，通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收外部信息，隐藏层通过激活函数对输入信息进行处理，输出层则将结果输出。

神经网络的核心思想在于，通过大量的数据训练，让其自主学习和调整权重，从而达到高效的识别与预测能力。

大数据的定义与特征

大数据是指超出传统数据库处理能力的数据集合，其特征主要包括：

• 体量大：数据量巨大，难以用普通工具进行存储和处理。
• 多样性：数据来源丰富，包括结构化、半结构化与非结构化数据。
• 高速性：数据产生和处理的速度极快，实时性要求高。
• 价值密度低：并不是所有的数据都会带来直接的商业价值。

神经网络在大数据分析中的应用

神经网络通过其强大的学习能力，能够处理并分析海量数据。这一应用主要体现在以下几个方面：

• 数据分类：神经网络可以用于图像识别、文本分类等任务，根据输入数据特征对数据进行准确分类。
• 回归分析：在金融市场中，病态神经网络可以根据历史数据对未来趋势进行预测。
• 聚类分析：通过无监督学习，神经网络可以发现数据中的潜在模式，将相似的数据聚集在一起。
• 特征提取：神经网络可以自动提取高维数据中的特征，减少人工干预和提取误差。

实施步骤

要成功利用神经网络进行大数据挖掘，通常需要遵循以下几个步骤：

• 数据收集：从各种渠道收集相关数据，如数据库、网络爬虫、API等。
• 数据预处理：清理数据，去除噪声和冗余信息，并进行标准化，转换为神经网络模型可以处理的格式。
• 模型构建：根据数据特性选择合适的神经网络架构，如全连接网络、卷积神经网络（CNN）等。
• 模型训练：使用大量标注数据对模型进行训练，调整参数以提高模型的准确性。
• 性能评估：利用交叉验证等技术评估模型的性能，并优化模型结构。
• 模型部署：将训练好的模型应用于实际业务场景中，进行实时数据分析。

挑战与未来趋势

尽管神经网络在大数据挖掘中展现出巨大的潜力，但在实际应用中仍然面临许多挑战：

• 数据质量：数据的质量直接影响模型的效果，低质量数据会导致错误的分析结果。
• 计算资源：训练复杂的神经网络模型需要大量的计算资源，成本较高。
• 模型解释性：神经网络往往被视为“黑箱”，难以解释其内部工作机制，这对某些行业（如医疗）尤为重要。

未来，神经网络将朝着更高效、更智能的方向发展。随着技术的进步，尤其是边缘计算和< strong>量子计算的引入，将大幅提升数据分析的速度和准确性。

总结

在当今社会，借助神经网络对< strong>大数据进行挖掘已经成为一种不可逆转的趋势。它不仅改变了数据处理的方式，还推动了各行各业的发展。希望本文对您在使用神经网络进行大数据挖掘时有所启发和帮助。

感谢您阅读完这篇文章，期待您能从中获得实用的见解，助力业务决策与创新。

八、大数据与市场营销专业的结合？

大数据在市场营销专业方面有很大的作用。由于互联网的日益普及，通过互联网进行采购、消费的人群越来越大，而互联网的可以通过这些采购、消费来进行数据分析，形成专门的营销策略，可以通过这些大数据来判断消费者的进一步可能的消费行为，那么在市场营销专业方面就可以提前制定相应措施的营销措施来实现营销的目标。

九、如何将PPT古风模版背景与数据图标相结合？

个人想法，类似于第一位回答者

可以做成水墨风格

使用毛笔笔刷这种素材(相信大家都知道怎么使用图片填充，拉伸效果不好的话可以用ps自己画一段比例差不多的)

数字的字体感觉清爽的硬笔书法字体较好，太花的书法字体会影响阅读，毕竟字号小。

抛砖引玉，希望回答的不是太差。

十、深度解析Cadence与大数据的完美结合

在当今这个信息爆炸的时代，大数据已然成为企业竞争的核心。而在这股浪潮中，Cadence作为一种高效的设计和模拟工具，正在改变我们处理和分析数据的方式。想象一下，在复杂的数据环境中，Cadence如何帮助我们提取价值、加速决策，这无疑是一个引人入胜的话题。

首先，Cadence的强大之处在于其精准的分析能力。无论是用于集成电路设计还是电子系统仿真，Cadence都能有效地处理巨量的数据，从中找出潜在的趋势和模式。例如，当我们在进行电路设计时，反馈的数据不仅仅是数字和图表，它们还包含了设计过程中各种可能出现的错误和优化点。这些数据的深入挖掘，使得工程师们能够在设计初期就发现问题，从而避免后续的麻烦。

Cadence如何应对大数据挑战

大数据的挑战在于如何快速且准确地处理海量的信息，而Cadence通过以下几个方面展示了其独特的优势：

• 实时数据处理：Cadence能够实时采集和分析数据，这意味着设计者可以在瞬息万变的环境中做出快速反应，避免长时间的设计迭代。
• 智能分析工具：借助人工智能和机器学习，Cadence的分析工具能够从海量数据中提炼出关键洞见，帮助企业做出更为科学的决策。
• 数据可视化：复杂的数据常常会让人感到困惑，而Cadence提供的可视化功能可以直观地展示数据关系，让设计和决策变得更加简单。

实际应用案例

让我分享一个实际的应用案例。某知名半导体公司在使用Cadence工具设计新型处理器时，面对的数据量庞大且复杂。他们借助Cadence的实时分析和仿真功能，能够迅速找出设计中的错误，极大缩短了开发周期。通过分析历史数据，他们还发现了潜在的市场需求，从而形成了一套完整的产品开发策略。

这个案例不仅展示了Cadence在大数据分析中的价值，同时也启示我们如何将数据分析与实际业务想结合。可是，面对如此强大的工具，很多人会问：“我该如何开始使用Cadence？”

如何上手Cadence

作为一个新手，我也曾经面临类似的困惑。其实，上手Cadence并不像想象的那么复杂，这里有几个步骤可以帮助你：

• 学习基础知识：首先，了解Cadence的基本功能及其在设计中的应用是关键。可以通过线上课程或工作坊进行学习。
• 实践应用：动手是最快的学习方式。尝试在小项目中应用Cadence工具，积累经验。
• 加入社区：与其他使用Cadence的用户交流，分享经验和见解，这对提升自己的使用水平非常有帮助。

今后的发展趋势

未来，随着技术的发展，Cadence与大数据的结合将会越来越紧密。我们将看到更多的智能化工具和解决方案，使得数据分析的过程更加高效。无疑，在即将到来的数据时代，掌握Cadence等先进工具，将为企业带来源源不断的竞争优势。

在这个充满数字化转型的时代，Cadence的大数据应用无疑为我们提供了一个全新的视角。它不仅仅是一个工具，而更像是一把钥匙，打开了数据分析与决策的新大门。无论你是工程师、设计师还是数据分析师，理解和掌握Cadence，将使你的职业之路更加广阔。