1、人工智能：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。AIBO机器狗：2017年11月1日，日本索尼公司发布了狗型家用机器人“aibo”。
2、科技术语如下：虚拟现实 虚拟现实是由计算机仿真系统创建的虚拟。一般来说，就是利用技术手段使人身临其境，与这个环境互动。这项技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器。除了计算机图形技术产生的视觉感知外，还包括听觉感知、触觉感知、力觉感知、运动感知，甚至嗅觉、味觉等多重感知。
3、虚拟现实（Virtual Reality， VR）：指的是由计算机仿真系统创建的模拟环境，用户能够在这个环境中体验身临其境的感觉，并与之互动。这涉及到模拟环境、感知、自然技能和传感器等多个方面，不仅包括视觉感知，还包括听觉、触觉、力觉、运动感知，甚至嗅觉和味觉等多感知。
4、认知计算 认知计算最初是IBM人工智能超级计算机“沃森”的称呼，现在它更多指代一种新型的数据分析方法。随着信息量的增加，计算机可以在已有经验的基础上，随着时间的推移，以学习和交互的方式提高其认知分析能力，就像大脑会自然地处理信息一样。“认知计算”是人工智能和大数据结合的产物。
5、人工智能（Artificial Intelligence， AI）：人工智能是计算机科学的一个分支，旨在模拟和扩展人类的智能。它包括多个子领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。AI的研究和应用正在不断进步，涵盖了从简单的任务自动化到复杂的决策支持系统。
认知计算与智能信息处理实验室，是一个专注于研究认知科学与智能技术相结合的先进实验室。其主要目的是探索人类认知过程的奥秘，并将这些发现应用于智能系统的设计与优化中，从而实现更高效、更智能的信息处理。在认知计算方面，该实验室致力于研究如何模拟人类的思维过程。
中国科学院计算技术研究所，作为计算机科技的基石，研究内容包括信息处理、网络安全等，为大数据时代提供了强大技术支持。百度研究院的多样化实验室，从认知计算到量子计算，全面布局人工智能的未来，为百度AI战略提供坚实基础。
IBM的研究实验室在全球范围内享有盛誉，无数诺贝尔奖得主在此耕耘，推动了科技的前沿发展，如Watson的认知计算技术，不断刷新我们对智能科技的认知。综上所述，IBM不仅是一个企业，更是科技进步的引擎，其历史和成就彰显了其在全球科技行业的领导地位。
“当前对于大数据最明显的认识误区是把大数据和Hadoop MapReduce划等号，和互联网UGC（用户生成内容）画等号。” 《计算机世界》：“大数据”是当前最流行的概念，应该怎样理解这个概念？ 潘越：大数据原来只是技术领域里的概念，后来逐渐发展到与产业和商业紧密相关，这导致围绕着大数据的很多观念和做法都发生了转变。
文汇报：也就是说，您对大数据的价值认知，是基于一个更长时段的历史发展。 迈尔-舍恩伯格：如果以非常广阔的视角来看人类历史，我认为，人类一直想要理解世界。起初，许多人的“知识”是基于迷信和预感。知识的发展非常慢，人们需要非常深层次的思考，再通过实践进行检验，以确保知识是可用的。
大数据价值体现在服务人类，大数据和大数据分析工具都是为人服务的，这在大数据魔镜的功能中被体现地淋漓尽致——人性化、智能化服务于用户。数据分析工具的作用取决于人们的需要，而不是数据本身。在大数据的帮助下，我们将会越来越清晰地看到这个世界的本来面目，也会越来越清晰地认识人类自身。
大数据作为人类实践和认识的一种特殊形式、特殊成果，要求我们对长期以来形成的经验主义主观演绎思维方式进行认真改造，牢固形成客观理性的实证思维方式。
第二，我们要摈弃样本思维，建立全局思维。我们每天被海量信息包围，从这些信息中找到有效信息就成为一种必备技能。大数据精准信息投放导致我们都深陷信息壁垒之中，只有敢于打破壁垒，确保信息的多样性和整体性，这样才能帮助我们更接近事实真相。第三，我们要从感性思维切换到理性思维。
学习大数据需要有一定的英语基础，因为大数据知识主要是英文，各种代码用英文表达。因此，拥有一定的英语能力是非常重要的。语言能力是非常重要的，无论学习什么都需要用流畅的文字表达出来。大数据的最终目标不是获得大量数据，而是将这些数字进行准确的分析出来。
1、大数据 大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
2、基于规则的人工智能；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；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。
3、实现两者结合，面临两个相反的发展方向：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。
4、大数据技术与人工智能之间存在着紧密的联系。这两者的结合，使得我们能够更好地理解和利用大量的数据，从而推动各种应用的发展，包括预测分析、决策支持、自动化和优化等。首先，大数据技术为人工智能提供了丰富的数据源。人工智能的发展离不开大量的数据，而大数据技术正是处理这些数据的关键技术。
5、人工智能可以帮助进行数据清洗、数据预处理、特征提取等工作，使得数据分析更加准确和有效。同时，人工智能中的机器学习和深度学习等技术也可以帮助大数据技术更好地处理和分析数据，为决策提供更准确的支持。总之，大数据技术和人工智能之间相互促进、相互融合，共同推动着信息技术的发展和应用。
6、此外，大数据技术还为人工智能提供了丰富的应用场景。在金融、医疗、教育、交通等多个领域，大数据技术与人工智能的结合已经取得了显著的成果。
1、认知计算和大数据分析有类似的技术，比如大量的数据、机器学习（Machine Learning）、行业模型等，大数据分析更多强调的是获得洞察，通过这些洞察进行预测。此外，传统的大数据分析会使用模型或者机器学习的方法，但更多的是靠专家提供。对于认知计算而言，洞察和预测只是其中的一种。
2、认知计算：认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。
3、认知计算：认知计算最初源自IBM人工智能超级计算机“沃森”的称呼，但现在它指的是一种全新的大数据分析方法。随着信息量的增加，计算机能够利用现有经验，通过学习和交互方式，随着时间的推移不断提高对数据的分析能力，类似于大脑自然而然地处理信息。因此，“认知计算”成为了人工智能与大数据结合的产物。
4、这两个是不同的领域，但是有共同点的，都是以后发展的趋势的。人工智能对技术的要求更高一些吧。大数据涉及的范围比较广。但是人工智能也是比较广泛的。柠檬学院大数据。
5、科技术语包括虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、大数据时代、计算机视觉、人脸识别、物联网等。这些术语通常用于描述科技领域的专业概念和现象。随着科技的不断进步，新的科技术语也在不断涌现。例如，虚拟现实（VR）和人工智能（AI）已经成为当今科技领域的重要研究方向。
大数据的智能学习系统。认知计算是一种具备规模化学习、根据目标推理及与人类自然互动能力的自我学习系统，大数据的智能学习系统为它提供支持。认知计算可以像人脑那样通过数据挖掘、图像识别及与人的自然语言交流及不断学习，为人们提供更多的帮助，让人类实现无限个大小目标。
在认知计算的发展过程中，其核心技术之一是人工智能。通过深度学习、神经网络等方法的运用，计算机系统能够模拟出人脑的部分认知功能，如图像识别、语音识别等。这些功能的实现，使得计算机能够更深入地理解人类的语言和意图，从而进行更为智能化的交互。
“认知计算”这个概念的核心是类脑计算。或者换种说法，狭义的认知计算就是类脑计算。认知计算的终极目标，就是完全的类脑计算。人工智能是一个很大的概念，个人认为从终极目标的角度来说，认知计算是实现人工智能的一条重要途径。人脑仅凭几十瓦的功率，能够处理种种复杂的问题，怎样看都是很神奇的事情。
网络智能化方面：中国电信将瞄准网络技术、网络质量、网络能力三个领先，打造4G、全光、物联网三张精品网。2017年至2019年，在云资源池广泛部署SDN，开展云网协同服务，建成全球最大的vIMS网络，引入vBRAS，并试点vEPC。
以及认知计算和图像处理技术的探索。知识网格课题组的核心工作在于解决大规模分布式网络环境中知识、信息和服务共享的关键问题，研发相关的核心技术与软件平台。最后，知识科学和工程课题组深入研究知识的逻辑理论，致力于大规模知识的获取、共享，以及基于知识的关键技术的研发和应用。
DPLP在NLP领域的前景非常广阔。未来，DPLP将不断优化自身性能和算法模型，通过大数据和云计算等技术手段实现更加精准、智能的文本分析和处理，将成为NLP领域中的重要技术支撑。同时，DPLP也将会为自然语言交互、认知计算等前沿领域提供新的思路和发展空间，极大地推动人工智能技术的进步和应用。