本文讨论了流片文献关于融合大数据与人工智能的新视角和方法以及其应用的研究进展。首先，介绍了大数据和人工智能的基本概念和特点。然后，从数据获取、数据处理、数据分析和应用四个方面详细阐述了融合大数据与人工智能的新视角和方法。在数据获取方面，讨论了传感器数据和社交媒体数据的获取方法。在数据处理方面，主要介绍了数据清洗、数据集成和数据存储技术。在数据分析方面，探讨了机器学习、深度学习和自然语言处理等技术的应用。在应用方面，讨论了大数据与人工智能在医疗健康、金融、交通等领域的具体应用案例。之后，总结了融合大数据与人工智能的新视角和方法以及其应用的研究进展。
1、大数据和人工智能的基本概念和特点
大数据是指传统数据处理工具无法处理的大规模数据集合，具有数据量大、速度快、多样性和价值密度低等特点。人工智能是指通过模拟人类认知过程的方法和技术，使计算机能够像人一样理解、推理和学习，具有自主性和智能性等特点。
大数据和人工智能的结合可以利用大数据的海量信息为人工智能提供更多的数据支持，同时，人工智能技术也可以应用于大数据的处理和分析，实现更高效的数据挖掘和智能应用。
2、融合大数据与人工智能的新视角和方法
2.1 数据获取
传感器数据是大数据的重要来源之一，通过各种传感器可以获取到物联网设备、无人机、车载传感器等各种设备产生的大量数据。社交媒体数据是另一个重要的数据来源，通过分析社交媒体上的用户行为、言论和情感等信息，可以获得与用户相关的大数据。
2.2 数据处理
数据清洗是大数据处理的关键环节，通过对数据进行去重、去噪、补缺等处理，可以提高数据的质量和准确性。数据集成是将来自不同源头的数据进行整合，形成更全面、一致的数据集。数据存储技术则包括传统的关系型数据库、分布式数据库和大数据存储系统等。
2.3 数据分析
机器学习是一种通过训练样本来构建模型并进行预测和分析的技术，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，具有更强大的学习能力和表达能力。自然语言处理是处理人类语言的技术，可以实现文本的语义理解、机器翻译等应用。
2.4 应用
在医疗健康领域，大数据与人工智能的结合可以实现精确医疗、疾病预测和个性化治疗等应用。在金融领域，可以通过大数据和人工智能技术来进行风险评估、欺诈检测和智能投资等。在交通领域，可以利用大数据和人工智能来进行交通优化、智能驾驶和交通预测等。
3、融合大数据与人工智能的新视角和方法的研究进展
融合大数据与人工智能的新视角和方法在学术界和工业界都取得了不少突破性的进展。例如，在数据获取方面，研究人员提出了基于边缘计算的传感器数据获取方法，实现了对大规模传感器数据的高效处理和分析。在数据处理方面，研究人员提出了基于分布式计算的数据清洗和集成方法，能够处理海量异构数据。在数据分析方面，研究人员通过引入深度学习算法，取得了在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的重大突破。在应用方面，大数据和人工智能已经得到了广泛的应用，例如，互联网公司利用大数据和人工智能技术进行用户画像和个性化推荐，医疗健康领域利用大数据和人工智能来进行疾病预测和精确医疗。
4、总结
融合大数据与人工智能的新视角和方法为我们提供了更多的数据分析和智能应用的工具和方法。通过大数据与人工智能的结合，可以对海量数据进行深度学习和机器学习，实现更高效、精确的数据挖掘和智能应用。同时，融合大数据与人工智能也面临着数据安全、隐私保护和伦理道德等问题，需要进一步的研究和探索。
