母嬰產品選擇描述：：Veritone(VERI)： Veritone(VERI) 8-K Current report, item 5.02 Accession Number: 0000950170-22-026229  Act: 34  Size: 167 KB 網頁鏈接 -Hayekist-： 刷抖音，發現海外抗原檢測的大流行，成功在20多追入九安醫療(SZ002432) 今天又有一個類似的發現。直覺強烈的警告我重視。起因是iphone更新系統，建議使用“無邊計”app。 無邊記的數據基本都是非結構化的。蘋果又要搞事情，大概率又能引領行業變革。 這讓我聯想到曾經看過某家公司，是做非結構化數據分析的。趕緊補課，有下列發現： 非結構化數據顧名思義，就是沒有固定結構的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等都屬于非結構化數據。對于這類數據，我們一般直接整體進行存儲，而且一般存儲為二進制的數據格式。 典型的人為生成的非結構化數據包括： 文本文件：文字處理、電子表格、演示文稿、電子郵件、日志。 社交媒體：來自新浪微博、微信、QQ、Facebook，Twitter，LinkedIn等平臺的數據。 網站： YouTube，Instagram，照片共享網站。 移動數據：短信、位置等。 通訊：聊天、即時消息、電話錄音、協作軟件等。 媒體：MP3、數碼照片、音頻文件、視頻文件。 業務應用程序：MS Office文檔、生產力應用程序。 典型的機器生成的非結構化數據包括： 衛星圖像：天氣數據、地形、軍事活動。 科學數據：石油和天然氣勘探、空間勘探、地震圖像、大氣數據。 數字監控：監控照片和視頻。 傳感器數據：交通、天氣、海洋傳感器。 非結構化數據背后的價值 結構化數據與非結構化數據兩者之間最大的區別在于分析的便利性。針對結構化數據存在成熟的分析工具，但用于挖掘非結構化數據的分析工具正處于萌芽和發展階段。 除此之外，非結構化數據比結構化數據要多得多，隨著網絡技術的發展，特別是Internet和其技術的飛快發展，使得非結構化數據的數量日趨增大。 據IDC研究表明，到2025年，全球數據量將會從2016年的16 ZB上升至163ZB。著名研究機構Garter也表示，全球信息量正在以59% 以上的年增長率快速增長。 而在這些數據中，結構化數據僅占到全部數據量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非結構化和半結構化數據，日志文件、機器數據等又占據非結構化數據的90%。 Veritone(VERI) 專有的人工智能操作系統aiWARETM使用機器學習算法或人工智能模型，以及一套強大的應用程序，從大量結構化和非結構化數據中揭示有價值的見解。我們的aiWARE平臺提供模仿人類認知功能的功能，如感知、預測和解決問題，使用戶能夠快速、高效、經濟地將非結構化數據轉換為結構化數據，并分析和優化數據以推動業務流程和洞察。aiWARE 基于開放式架構，可快速高效地添加新的 AI 模型、應用程序和工作流，從而形成面向未來、可擴展且不斷發展的解決方案，可供各行各業的組織利用。 @icefighter