统筹和不统筹区别？

一、统筹和不统筹区别？

所谓统筹和非统筹，是因为原来职工的退休费，是归属各个单位自己发给，当时的退休费结构，都是各个企业自行决定的，很多没有经过当地政府规定核定，因此，在后来进入社保统筹时，社保部门核定退休费的时候，把没有通过审核的部分，被剔出来，不予进入统筹，由各个单位自行决定，凡是经过社保部门认可通过的，全部社保部门承担，因此就出现了统筹和非统筹的现象，随着时间的推移，未进统筹的费用和人员原来越少，逐渐消失。

二、人工智能和大数据哪个好？

大数据专业更好。有数据，有人工智能，大数据是人工智能的口粮。

人工智能的算法长时间变化不大，某个领域要开发出相应人工智能也需要相关的大数据作为支撑。

现在的人工智能的编程等虽说有一定技术含量，但同质化非常严重。开发初步的人工只能系统不难，难的是怎么拥有供养人工智能的大数据。

刚开发出来的人工智能就像一个嗷嗷待哺的婴儿，需要大数据来进行训练，方可越来越好。

再者大数据专业，不单单可以从事人工智能的工作。也可以做其他需要通过大数据分析来进行优化的行业，如营销方案的策划，也需要大数据。物联网的发展，也需要大数据作为支撑。

综上所述，建议优先选择大数据专业，数据就是当下的石油，有数据，有未来！

三、大数据和人工智能哪个好？

当前，大数据和人工智能应用影响到社会生活的各个方面，影响到我们的知识获取、生活方式、意识形态、生产关系等各个方面，但是，人工智能和大数据到底哪个好呢？

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。它是指计算机系统具备的能力，该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。在人工智能方向发展比较好的是华为的普惠AI。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。人工智能系统旨在分析和解释数据，然后根据这些解释来解决实际问题。人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，可以存在结构化数据或非结构化数据。大数据主要是为了获得洞察力。

人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。大数据提供了大量的数据，并且能从大量繁杂的数据中提取或分离出有用的数据，然后供人工智能来使用。因此，人工智能离不开大数据，人工智能需要依赖大数据平台和技术来帮助完成深度学习进化。

他们之间是一种相辅相成的关系，只有有大数据才能更好地发展人工智能，有了人工智能大数据才能更好地发挥出它的价值。

四、国家统筹什么促进数据安全？

《数据安全法》明确指出，国家统筹发展和安全，坚持以数据开发利用和产业发展促进数据安全，以数据安全保障数据开发利用和产业发展。

国家实施大数据战略，推进数据基础设施建设，鼓励和支持数据在各行业、各领域的创新应用。

省级以上人民政府应当将数字经济发展纳入本级国民经济和社会发展规划，并根据需要制定数字经济发展规划。

五、人工智能和大数据的前景和未来？

人工智能和大数据前景和未来很好！

大数据涵盖范围更广，人工智能则更为高端。大数据相当于大海里用渔网捕鱼作业，概率更高，覆盖更广。但人工智能则具有筛选和提炼，更为精准。人工智能发展前景更广！

六、人工智能数据预处理四大特征？

1、资源配置以人流、物流、信息流、金融流、科技流的方式渗透到社会生活的各个领域。需求方、供给方、投资方以及利益相关方重组的目的在于提高资源配置的效率。

2、新时期的产业核心要素已经从土地、劳力资本、货币资本转为智力资本，智力资本化正逐渐占领价值链高端。

3、共享经济构成新的社会组织形式，特别资源使用的转让让大量的闲置资源在社会传导。

4、平台成为社会水平的标志，为提供共同的解决方案、降低交易成本、网络价值制度安排的形式，多元化参与、提高效率等搭建新型的通道。

七、数据科学与大数据技术和人工智能怎么选？

简答：要根据自己的兴趣、职业规划和需求来选择，数据科学与大数据技术注重数据的获取、处理和分析，而人工智能则关注模型和算法的开发与应用。

详细分析：

1. 数据科学与大数据技术：数据科学与大数据技术是指通过收集、存储、处理和分析大量数据，从中提取有价值的信息和洞察，并为决策和解决问题提供支持的一门学科。它包括数据挖掘、机器学习、数据库管理、数据可视化等方面的知识和工具。

2. 人工智能：人工智能是模拟和实现人类智能的一门学科，旨在使计算机系统具备感知、理解、学习、推理和决策等能力。它涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，用于构建智能系统、解决复杂问题和实现自主决策。

3. 如何选择：

- 兴趣和激情：考虑自己对数据科学、大数据技术和人工智能的兴趣及激情程度，选择更符合个人兴趣和追求的领域。

- 职业发展：了解各个领域的就业前景和发展机会，根据个人职业规划选择更适合自己的方向。

- 技能需求：评估自己的技能和背景，选择与已有技能相辅相成或可快速学习掌握的领域。

优质丰富的可行性建议：

1. 探索交叉领域：数据科学、大数据技术和人工智能之间存在一定的交叉。可以选择在其中一门领域打下坚实基础，并深入了解其他领域的基本概念和技术，以拓宽自己的视野。

2. 学习核心技能：无论选择哪个领域，都需要掌握相关的核心技能和工具。例如，在数据科学和大数据技术方面，需要学习统计分析、数据处理语言（如Python、R）和大数据平台（如Hadoop、Spark）；在人工智能方面，需要学习机器学习算法、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）等。

3. 实践项目经验：通过参与真实的数据科学、大数据或人工智能项目，积累实际经验。可以参加开源项目、参与竞赛、自主完成个人项目等方式，提升自己的实践能力和解决问题的能力。

综上所述，选择数据科学与大数据技术和人工智能之间需基于个人兴趣、职业规划和技能需求进行综合考量，并通过学习核心技能和实践项目经验来不断提升自己。

八、统筹内和统筹外区别？

统筹内养老金是由人保部门发放，统筹外养老金是由企业外发放。统筹内养老金是指人保部门代表国家给退休人员发放那部分退休金，统筹外养老金是指企业支付退休职工的煤粮补贴、洗理费、书报费、劳模补贴、部分军人补贴、部分效益工资等等。不包括国家级特贡津贴、退休后再就业补贴。

九、全额统筹和部分统筹区别？

全额统筹 ：一般指全额报销的部分，比如：医保目录内甲类药品及医疗材料。

部分统筹：一般指按一定比例报销的部分，比如：医保目录内乙类药品及医疗材料，扣除部分统筹，剩余的就是部分自负。

统筹是报销金额，个人负担是不报销部分，加起来是总额统筹，表示用药、检查都属于医保范围内部分统筹（这属于半自付用药），是用药、检查一部分属于医保范围内，一部分属于个人自付全自付，用药、缴费不属于医保范围内，完全不报销你看中间的表，统筹和自付分的很清楚。自付部分就是最后你个人负担数

十、人工智能和大数据哪个专业好？

从当前的技术发展趋势、行业发展趋势和社会发展趋势来看，大数据和人工智能这两个方向都有比较广阔的发展前景，相关领域的人才需求量也会持续增加，所以当前选择这两个专业是不错的选择。

随着5G通信的落地应用和产业互联网的发展，大数据和人工智能领域将开辟出巨大的价值空间，一系列产业模式将基于大数据和人工智能技术来打造，所以相关领域的人才需求潜力还是非常大的。另外，大数据和人工智能也是新基建计划的重点内容，这也会进一步推动大数据和人工智能的发展，更多的资源会向大数据和人工智能领域汇集。

大数据专业是近几年的一个热点专业，随着大数据技术体系的成熟，行业领域陆续释放出了大量大数据人才的需求，随着大数据平台逐渐开始落地应用，未来基于大数据技术来赋能传统行业是一个比较明显的发展趋势，这个过程也会需要大量人才，包括高端应用型人才和技能型人才。从大数据自身的价值空间和产业规模预期来看，大数据领域的人才需求规模还是非常庞大的，当前大数据领域的人才缺口也相对比较大。

人工智能领域的人才培养一直以来都以研究生教育为主，随着人工智能平台的推出和应用，当前行业领域也开始需要大量应用型人才，这就促使不少高校开始在本科阶段开始开设人工智能专业。但是，相对于大数据专业来说，人工智能专业对于学生的要求相对比较高，不仅知识量比较庞大，难度也比较高。

当前开设大数据专业的高校比较多，选择的空间也比较大，相对于人工智能专业来说，大数据技术体系也相对比较成熟，学习难度也相对要低一些，所以可以重点考虑一下大数据专业。从知识体系结构来看，大数据专业的学生未来也可以向人工智能方向发展。