应对分布式数据现代的网络安全管理需要将内部数据和外部数据进行比较，而需要比较的数据量都是以TB（1TB=1000GB）来计算的。 这是一个非常难解决的问题，不过我们手头上有个完美的工具——机器学习和AI。英特尔投资过Vectra Networks（一家使用AI来打击网络攻击的网络安全公司）。 通过将企业内部的数据日志同外部网络数据进行比较，Vectra Networks可以自动检测攻击。
而这种分布广泛的信息，人类想要处理根本不太可能。还有一家类似的公司RiskSense，率先开展积极的网络风险管理，并利用机器学习和人工智能来实现数据处理的自动化。 随着网络安全方面的问题不断增多，挑战不断变化，像这样的公司将是我们应对分布式数据问题的关键。动态数据处理在过去的五十年中，每一本关于商业的书都会花很多笔墨，专门讨论如何提高效率。
高效，是大家在工作中不断追求的目标。 在追求效率的路上，企业面对的一块大绊脚石，就是解决雇员个体的性格特征。 现在，一些有前瞻性的公司开始利用人工智能来应对人类行为的这种动态问题。一家名为GitPrime的初创公司，利用代码数据来找出软件工程师最高效的工作模式。 这些复杂的模式帮助企业在快速决策，并且能够更快地响应不断变化的需求。
找出在数百万行代码中人类造成的影响，这在过去是难以想象的，但机器学习和人工智能可以帮助我们找出这些影响。GitPrime基于数据和报告的团队，让用户了解软件工程的进度。可以实时查看团队成员的工作, 也可以回顾所有历史数据。预防危险发生目前最前沿的工业系统会将AI驱动的机器人、3D打印技术和人类监督结合起来。
使用这样的系统，企业不仅可以省下数以百万计的花费，甚至能拯救人的生命。工业自动化的先锋 Rethink Robotics公司建造由AI来驱动的交互式机器人系统。这个过程不仅为公司降低了成本、提高了效率，也为工人创造了更安全的工作环境。生产作业中危险的部分由机器来动手，这就保证了在背后操作人员的安全。对机器学习和AI的投资总是充满了对未来的想像，并且有很轰动的效应。
就现在的发展趋势学习什么比较有前途？
我是不曾轻狂，这个问题我来回答。现在学什么比较有前途？我就拿题主在问大学生学什么专业更好来回答。当然，不管哪个专业，如果你学得出类拔萃都有前途，但这只对少部分人而言，对于一般的人来说，我觉得比较有前途的几个专业如下：IT业。举目苍穹，全球的巨富大贾们出身IT行业的特别多。随着近几年计算机、通信技术、人工智能发展特别快，应该说前景广阔。
金融业。虽然金融业本身不创造社会价值，但是全球的顶尖精英们几乎都从事该行业，他们制定不同的规则，把别人或别国的财富弄到自己（或自己国家）的口袋里，这是典型的华尔街精英们的至高无尚的信条。从事该行业一般收入特别高。生物制药业。因为21世纪也可以说是生物的世纪，随着人民物质文化生活的需求不断得到满足，对健康的要求标准也日益提高，该行业也大有可为。
智能商业时代，实体零售发展的趋势有哪些？
谢邀。智能商业时代已经来临，实体零售的发展自然是离不开互联网，而新零售，就是通过互联网结合线上线下，将实体与电商联系到一起。马云说过，未来二十年，没有纯电商，只有新零售，就足以证明未来零售业的发展方向是往新零售走的。而要在新零售场景下发展自己的实体零售，还是需要自己的官网和小程序。官网能够让消费者对品牌建立起一个更为鲜明的定位，而小程序是打通线上线下渠道的入口， 发展新零售，这两个都是不错的工具。
后疫情时代，企业学习与发展未来趋势有哪些？
随着国内疫情的好转，我们已经进入了复工复产有序推进的后疫情时代，只是阴霾仍未完全散去。这次疫情对企业培训的带来最直接的影响，那就是线下面授培训实施受阻，越来越多企业通过组织线上培训“修炼内功”。疫情带给培训的是迅速的在线化，这种改变对于长期来说绝对是利好的趋势，但是在这个转变的过程中，也带给了我们一些冷思考。
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