战士崛起的奥秘，最糟糕的团队

在2015-2016 NBA（美国职业篮球联赛）赛季中，位于硅谷地区的金州勇士队（州）创造了NBA历史上常规赛最高的胜利率的记录，在82场比赛中赢得了73场比赛。一年前，球队赢得了NBA冠军。

但是实际上，勇士长期以来一直是NBA的“胖球队”。 2009年，金州勇士队是NBA最糟糕的球队之一。

黄金州勇士的成功不是花钱的结果，而是因为它位于特殊的区域硅谷。

硅谷有两种类型的人供不应求：风险资本家和工程师。战士的奇迹主要是由于他们。前者擅长看到其他人尚未发现的投资潜力，然后经营它。进入有价值的行业；后者擅长使用技术创造奇迹。

该计划似乎有点疯狂，但是投资者有自己的考虑。他们有一个秘密武器，即可以应用大数据的工程师。最后，投资者花费了相对较低的价格4.5亿美元来完成对勇士的收购。

收购完成后，投资者为团队任命了新的管理层：没有NBA教练经验的史蒂夫·克尔（Steve Kerr）被任命为教练，因为他的出色射击优势。负责勇士后，克尔坚持使用数据来代替经验。

根据多年来他背后的NBA比赛的统计数据，他发现最有效的进攻是令人眼花thiss乱的传球和准确的投篮，而不是突破性和扣篮，这些突破性和扣篮表现出了个人能力。在这个想法的指导下，勇士队的球员努力练习他们的射击技巧。球队在一个赛季中获得了1,000个三分球，创造了另一个NBA纪录。

其中，最引人注目的新剧是从三分线射击24英尺（约7.3米），以便您可以得分3分。正是因为他们不再按照传统的篮球策略运作，勇士卖掉了那些高价但效率低下的明星，并专注于培养自己喜欢的新移民。

▲战士很棒的投手咖喱

新人是三分射手斯蒂芬·库里（ Curry）。在2014-2015赛季，库里的神奇射击使勇士队在40多年来赢得了他们的首个冠军，他本人成为当年最有价值的球员（MVP）。在2015-2016赛季，库里（Curry）创造了403个三分球，在NBA历史上创造了纪录，并在一个赛季中打破了雷·艾伦（Ray Allen）269个三分球的个人纪录。

除了使用数据策略外，战士还使用实时数据调整游戏中的策略。早在2012年，勇士队总裁兼首席运营官Rick Weltz就在大数据会议上介绍了该团队应用大数据的结果（Tucon 2012）。根据威尔茨（Wiltz）的说法，大数据可以帮助团队改善与两个人协调一样罚款的细节。正是由于高科技，勇士队在短短6年内就可以从二次获得NBA冠军。

02农业的未来

为什么以色列是沙漠国家成为“欧洲厨房”？

2005年，一些好人以色列人为例，并在总部面前开设了一个小型蔬菜种植园，以试图在过去几十年中重现以色列人的农业成就。几年的实验证明了以色列方法可以复制。那么以色列人做了什么？

▲员工学习以色列滴灌技术来种植蔬菜和水果

实际上，以色列的自然环境非常苛刻。大部分土地是沙漠，耕地区域不到该国土地地区的五分之一。此外，在世界上很少见到土壤层，而且水资源严重短缺。但是，在如此恶劣的生活条件下，以色列人创造了令人垂涎的奇迹。许多农产品的每单位区域收益率领先于世界高级水平。

他们的每头母牛的牛奶产量在世界上排名第一，平均每年的牛奶生产为10,500公斤，每只鸡平均每年产生280个鸡蛋。他们的棉花产量在世界上排名第一，每兆兆的产量为近1000公斤...由于其高收益，以色列实际上已成为农产品的主要出口国，每年将大量的蔬菜和水果出口到欧洲，被称为“欧洲厨房”。

以色列取得此类成就的基本原因是依靠科学技术来发展农业。那么他们如何在农业中节省水资源呢？

▲以色列将沙漠转变为肥沃的田地和牧场

为什么以色列是沙漠国家成为“欧洲厨房”？

2005年，一些好人以色列人为例，并在总部面前开设了一个小型蔬菜种植园，以试图在过去几十年中重现以色列人的农业成就。几年的实验证明了以色列方法可以复制。那么以色列人做了什么？

▲员工学习以色列滴灌技术来种植蔬菜和水果

作为一个严重缺水的国家，以色列人发明了滴灌技术 - 配备滴管的管道直接向植物的根部运送水和肥料，从而大大节省了水和肥料。所有灌溉方法均由计算机自动控制。灌溉系统中有一些传感器可以通过检测植物茎和水果的直径以及地下湿度来确定植物的灌溉量，从而可以节省人力和水资源。

由于收集数据的传感器数量大量，因此这种自动滴灌系统可以学习水消耗和产量之间的关系并改善灌溉量。

自第二次世界大战后该国成立以来，以色列的农业生产增长了十倍以上，而每英亩土地的用水量保持不变。以色列依靠高科技农业，为传统农业带来了定性革命。第二次世界大战之前，内盖（Negev）地区（以色列所在地）是沙漠，现在有大量的绿洲地区。

03制造业的未来

特斯拉的神秘机器人工厂完全曝光

在美国，特斯拉汽车公司试图使用所有机器人组装汽车，这不仅大大减少了工厂雇用的工人数量，而且还使离开工厂更稳定的汽车的性能和质量。

▲汽车联盟每天都在特斯拉面前展示，以抗议公司未能招募汽车工会工人

第二次世界大战后的美国汽车产业有数百万的集会工人，但现在仅剩下的一小部分。特斯拉（Tesla）等新车公司已开始使用机器人在可能的情况下替换组装工人。硅谷东部的弗里蒙特市（）拥有特斯拉最大的车辆装配厂。在工厂的门口篮球比赛新闻稿范文，每天有几个人举起骨骼抗议。当我停下来问时，我得知特斯拉根本没有从汽车工人工会招募议会工人，甚至很少在生产线上雇用工人。因此，汽车工人工会每天都在抗议。 。

抗议是抗议活动，特斯拉只是没有在生产线上雇用工人，而且外界对此无能为力。实际上，在过去的五年中，特斯拉员工的数量已经很快，但是IT雇用的就是IT人事，因此它更像是一家IT公司，而不是汽车公司。因此，您可能有一个问题，特斯拉汽车是如何制造的？答案很简单，请尽可能使用机器人。

▲特斯拉生产研讨会

特斯拉的神秘机器人工厂完全曝光

在美国，特斯拉汽车公司试图使用所有机器人组装汽车，这不仅大大减少了工厂雇用的工人数量，而且还使离开工厂更稳定的汽车的性能和质量。

▲汽车联盟每天都在特斯拉面前展示，以抗议公司未能招募汽车工会工人

机器人在制造业中取代人类的另一个巨大优势是可以轻松定制产品。在大规模行业的时代，机器解决了确定性问题。因此，一旦设计了产品，就可以肯定。根据预定设计的复制成本非常低。但是，如果客户想根据其需求订购特定产品，那么成本就很高。在智能制造时代，机器人在生产线上取代了组装工人，机器人可以通过设置产品参数根据用户需求创建个性化产品，而成本不会比大众生产高。

特斯拉很少雇用原始汽车行业的人。除了降低成本外，还有一个更深层的原因 - 它一直将自己定位为IT公司，而不是汽车公司。这辆车实际上是一个载有特斯拉IT技术的平台。特斯拉在内部将汽车视为巨大的智能航站楼。通过这个智能终端，特斯拉为所有人提供了各种技术服务，并参与消费者的日常生活。

04医学的未来

人可以永远活着吗？

手术机器人

如今，世界上最具代表性的外科机器人是Da Vinci手术系统。 DA Vinci手术系统分为两个部分：手术室中的手术台和医生可以远程控制的终端。操作台是带有三个机器人臂的机器人。它负责对患者进行操作。每个机器人臂的柔韧性远大于人类的灵活性。它还具有可以进入人体进行手术的相机。因此，不仅手术伤口很小，而且还可以为人类医生执行一些操作。

在控制终端上，计算机可以通过几台摄像机拍摄的二维图像来恢复人体的高清三维图像，以监视整个手术过程。医生还可以远程对手术过程进行手动干预。

约翰·霍普金斯大学（Johns ）的罗素·泰勒（ ）教授是Da Vinci手术系统的主要发明者之一，是我的朋友和导师，因此我很幸运能亲自经营该机器人。他在手术桌上为我设置的是人脑的复制品。当我使用手术刀几乎远程切割时，我的手感觉与切割真实组织一样。目前，全球已安装了3,000多个DA Vinci机器人，并且已经完成了300万个手术。

▲手术机器人 da Vinci的手术台

机器人医生

自然语言处理专家和医生教计算机了解人类语音，然后使他们能够根据测试结果和患者描述来诊断简单的疾病。

自1970年代以来，IBM一直致力于机器智能研究，并一直是该行业的领导者。 IBM开发的（）智能系统可以理解自然语言，分析各种数据和医学图像，并帮助疾病诊断和管理医学信息。

在某些医学领域，例如肿瘤学，它可以为医生提供非常准确的诊断建议和帮助。目前，如果没有医生的干预，它可以通过阅读医疗病例，聆听患者描述并分析测试结果来诊断疾病，从而达到中级医生的水平。

▲可以帮助医疗治疗的IBM 计算机

个性化的抗癌药物

2013年，它宣布成立一家全资IT医疗公司，并聘请了世界知名的生物系统专家 博士为首席执行官。 Lee博士曾经是世界上最大的生物制药公司的首席执行官。当他被任命时，他仍在担任董事会主席和苹果董事会主席，该公司当时拥有全球最高的市场价值。他是整个行业中最强大的人。有权势的人之一。

人类在反癌研究中投入的资金要比阿波罗的月球着陆或言语认可要多得多，但是治愈癌症仍然很难。由于癌细胞基因突变与人有关，并且可能一次又一次地突变，以便完全解决该问题，因此需要针对不同患者设计特定的抗癌药物，并且必须基于每种新药物而开发新药物患者的癌细胞。

因此，李文森博士认为，只要开发速度可以跟上癌细胞的变化，即使所有癌细胞不能完全杀死，患者仍然可以长期与癌症共存。为了解决这个问题，Li 博士认为，这取决于最新的IT技术，尤其是大数据。

根据的科学家的说法，我们知道可能导致肿瘤的各种遗传错误仅为10,000，而已知的癌症仅按100次命令。换句话说篮球比赛新闻稿范文，即使所有可能的恶性基因复制错误的组合并且考虑到各种癌症，只有数千万到数百万。在IT领域，该数量级非常小，但是在医疗领域几乎是无限的。

如果可以使用大数据技术在不超过数千万的组合中找到实际引起癌症的组合，并且可以找到每种组合的相应药物，则可以治疗所有可能的病变。对于不同人的不同病变，只需从药物图书馆中选择药物即可。例如，对于患者约翰，他最初使用的是1203号药物。如果发生新的病变，在检查和确认后，他可以改用256号药物，因此无需每次重新开发药物。这样，可以控制癌症。

现在，制药行业和医学界普遍认为，为 Li博士提倡的每个患者设计个性化的药物的想法。在加利福尼亚大学著名分校，美国旧金山医学院，Atul Butte教授建立了一个医疗大数据中心，专门研究使用大数据来查找个性化药物的研究。

据该中心的陈教授说，在美国，只有大约1/7的临床证明有效药物最终可以通过整个FDA（食品和药物管理局）批准过程，并最终在市场上推出。尽管剩下的6/7药物在小规模使用时确实对某些患者产生了良好的影响，但在大量患者上使用，但平均作用并不显着，因此最终被FDA拒绝了。

通过研究，该中心发现其中许多药物实际上对特定的人群有效。现在的关键是找到那些特定的人群，以便在发展过程中消除所谓的“废物”，可以在转型后重复使用。将来，疾病可能会用不同的药物治疗，不同的人可能患有不同的特定药物。

▲个性化药物

人可以永远活着吗？

根据麻省理工学院科学学院院长迈克尔·斯宾斯（ ）博士的说法，在过去的10年中，癌症，艾滋病，心脏病和中风的死亡率在美国都下降了，范围从20％到40％。 ％，但是阿尔茨海默氏病引起的死亡率增加了40％。

根据文森特·李（ Li）博士的说法，扩展人类生命的关键是找到衰老的基因。至于如何找到它，您需要使用大数据，并且您的专业擅长处理大数据，因此促使 Li博士共同创立了一家大数据医疗保健公司。

▲时代杂志的封面文章“死亡会被击败吗？”

当然，我们还了解到，我们一个人无法解决如何预防衰老的问题。为了促进全球科学家共同解决这个问题，与斯坦福大学医学院和杜克大学医学院一起，我们将建立一个标准的人类医疗数据库，该数据库包括5,000人的所有生理和医疗信息。这三位参与者希望该数据库将成为世界各地科学家进行研究和发布科学研究结果的基准数据库。

此外，更多的IT公司和IT专业人员开始参与医疗领域。实际上，圣地亚哥大学教授约翰·克雷格（John Craig）和其他人在这方面甚至走到了最前沿的人类长寿（家庭）公司。该公司成立于2013年，今天开始为一些大型制药商提供与遗传技术相关的服务。

05法律的未来

很多人会失去工作

大数据对司法领域的另一个主要影响是，机器情报将逐渐取代律师进行某些案件分析工作，这可能会大大降低诉讼成本。

如今，一些公司使用自然语言处理和信息检索技术来创建软件，使计算机可以读取和分析法律文档，从而取代许多人工劳动。位于硅谷帕洛阿尔托（ ）的公司（黑石发现）公司发明了一种自然语言处理软件，用于处理法律文件，该软件可以将律师的效率提高500次，并且诉讼成本可以降低99％，这可能会增加99％，该诉讼成本可以降低。意味着将来，大量律师，尤其是入门级的律师可能会失业。实际上，这已经发生在美国。新毕业的法律学生需要比以前更长的时间。

06未来的记者和编辑

计算机重新定义行业

今天的计算机写作技巧的强大程度如何？我们可以将写作分为以下五个级别，从简单到复杂：

1。写完整的句子。

2。将几个句子组织成逻辑段落。

3。提供特定格式或写作模板，可以清楚地传达信息，

表达含义。

4。能够编写内容而不限制格式，达到普通人的平均水平。

5。能够达到专业记者，作家和学者的水平。

在组织问题的答案方面，计算机已经达到了第二层。实际上，当前计算机的写作级别略高于此级别。它可以通过相对清晰的结构和固定格式完成新闻稿，因此基本上满足了第三级的要求。

如今，美国媒体上的许多金融新闻，尤其是对公司财务报告的评论，实际上是由计算机生成的。例如篮球比赛新闻稿范文，IBM发布了去年第四季度的财务报告。计算机将首先“阅读”公司财务报告的内容，然后提取主要信息，例如该季度的收入和利润，与华尔街期望，人事状况和市场份额进行比较。 ， 等等;然后，计算机可以编写有关IBM性能的新闻稿，当然，它仍然在发布前进行了一些手动抛光。

计算机如何编写？实际上，书写方式与人们在学习外语时所作句子的方式完全不同。这不是要根据语法和要表达的含义编写句子，而是要学会从大量文本语料库中写作。我们经常说：“我已经读了300首唐诗，即使我不知道如何构成它们，也可以背诵它们”，以说明记住过去的示例文章的帮助。计算机的优势在于它能够记住和快速阅读和记住大量样本的能力。

计算机写入的财务评论实际上是基于多年来许多报纸中积累的财务文章，为各种财务文章培训模板，然后根据财务报告中阅读的信息每次综合文章。当然，以这种方式合成的文章会很尴尬地阅读，因此计算机还使用称为语言模型的概率模型将文本构造成美丽的句子，然后使用另一种语言模型将句子组合到段落中。这些模型还通过过去的数据训练。

计算机写作大大提高了新闻业的效率，但与此同时，记者和编辑的工作正在缩小。也许在几年后，我们在新闻编辑室看到的不再是在桌子上工作的一组编辑，但是计算机和行业将被重新定义。