今天给大家分享大数据质疑，其中也会对大数据问题的内容是什么进行解释。
简略信息一览：
深度学习算法如何通过城市卫星图像预测社会经济地位引发新质疑?
1、深度学习算法，作为解决复杂问题的强大工具，再次展现了其在大数据分析中的卓越性能。最近，里昂高等师范学院（ENS）和中欧大学（CEU）的研究团队在《自然机器智能》上展示了他们如何利用深度神经网络，如卷积神经网络（CNN），探索城市化中的社会经济不平等问题。
2、他们的创新在于开展互动式实验，通过监测特定区域对不同农业投入的响应，揭示田间各部分的独特反应。马丁强调，他们的算法利用深度学习技术，整合了地形变量、土壤电导率，以及在中西部地区实施的氮肥和***处理数据，从而生成更为精确的产量预测。
3、报道称，这项研究令人印象深刻的深度学习成绩很可能得益于地对空导弹发射场的规模相当庞大，并且从卫星的俯拍照片上呈现独特的形状。戴维斯提醒说，在试图分析较小的目标如车载导弹发射器、雷达天线、车载雷达系统和军车等的时候，深度学习算法将面临大得多的挑战，因为现有卫星图像在提取识别特征时没有那么多的像素可以使用。
4、三年前，阿里开始做城市大脑，通过大数据的平台和人工智能算法去智能调控城市交通，让救护车可以用一半的时间达到城市的救护单元，却并不影响城市的通行效率。在农业领域，阿里利用遥感技术精准地对农作物长势进行预测，形成了一系列方案。
网友质疑携程大数据杀手,具体有何依据?
1、这也大过携程首先次被曝杀熟，早在2019每年度初，就有戏友爆料称，在携程购买机票时楼价17548元的机票，重搜后发聋振聩无票，并且价格变为18987元。但支公司***还呈示有票，另一个阳台只需16890元。而携程迅即答对称：此事是系统Bug所致，绝无大数量杀熟，携程将赔偿赋有受损用户。
2、且不说携程利用大数据杀熟有没有“实锤”，关键在于，在大数据技术的支持下，这种区别化策略的确很容易实现。每个用户的订房、消费记录都存于携程，携程很容易判断该用户的消费能力，而且消费记录越多，分析结果就越准确，所以，无论网友质疑的真实性如何，这种“杀熟”的可能性是存在的。
3、早前美团大数据杀熟事件就已经引起了热议，但就在这件事情还没有得到解决的时候，携程又被爆出有大数据杀熟的现象。
4、此外，使用何种手机系统也是一个影响因素。例如，苹果系统设备在价格上通常会高于安卓设备，这也可能成为大数据分析的一个参考因素。 网友对马天宇揭露携程旅行网的行为表示支持，并积极讨论如何应对“大数据杀熟”。
5、虽然携程官方在微博上@了这个网友，表示携程不会大数据杀熟，如怀疑产品有大数据杀熟的内容，请提供相关截图，后续会为他处理。并且在此之前携程的创始人就曾在大数据杀熟的话题中回应，携程在价格方面的规则比较复杂，因而给客户造成了假想，看起来不同的账户对同一商品的价格是不一样的。
6、对于这样的现象，在互联网上就叫做大数据杀熟。对于这一点，网友们也是议论纷纷，而携程就曾经被报道出存在杀熟的现象。
金融大数据应用面临哪些风险
1、其二，应用数据存在多重交易和多方接入的可能性，隐私数据保护的边界不清晰；其三，技术手段的加入，加大了信息获取的隐蔽性，一旦出现隐私泄露***，用户将面临取证难、诉讼难的问题；其四，大数据***集数据的标准不一，用户的知情权、隐私权可能受到侵犯。
2、大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题。大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考。基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。【法律依据】《商业银行法》第四条，商业银行以安全性、流动性、效益性为经营原则，实行自主经营，自担风险，自负盈亏，自我约束。
3、法律分析：互联网金融风险有哪些：第一是流动性风险。近年来，“第三方支付加基金类”的产品不断涌现，比如余额宝，但当中也蕴藏着期限错配的风险，也蕴藏着货币市场波动、出现投资者大量赎回的风险。 第二是信用风险。
4、四是数据的真实性高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限被打破，信息的真实性和安全性显得极其重要。
关于大数据质疑，以及大数据问题的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
