用于人机交互的大数据分析：计算的新时代

大数据是全球新的社会和经济发展引擎。这个由于最近的原因，全球数据积累正接近临界阈值卫生、教育和其他部门的创新。数据复杂性取决于数据数量、多样性、速度和真实性。这些也影响了寻找大公司的能力数据分析和相关工具。大数据分析是开发高度可扩展数据和数据集成算法。Big中的新算法、方法、系统和应用数据分析是潜在的发现，它将有效地识别有价值的大数据中隐藏的信息。本章讨论大数据及其历史；大数据驱动着世界上的现代组织。需要将大数据转换为企业可以随时部署的商业智能。更好的数据带来更好的结果为组织制定决策和改进战略。

HCI正在创建和开发交互式计算机系统，用户可以在其中使用可以相互交流。它涵盖了笔记本电脑和嵌入式系统各种设备。技术的成功仅仅来自用户轻松与之互动。客户会自动忽略产品或技术当接口错误或难以使用时。使用设备并不意味着在这样的系统背后是简单的技术；非常建造它需要先进的技术。功能和可访问性HCI的主要原理。系统服务通常称为功能。功能通常被称为设备提供的服务。有用性是用户可以简单、正确、明确地使用设备的功能。功能和不同系统的可用性可能不同。本章，“人机界面（HCI）”，涉及人机研究或人机交互设计、执行以及评估供人类使用的计算机系统和相关现象。

本文建议使用认知框架来监控学习基于人机交互组合的过程。观察结果是基于人与计算机之间元素的交互。这个认知学习的自适应体系结构被引入到人类和机器。作者还选择了拓扑树作为层次结构低维教育空间模型进行在线观察。在此外，BSM（耦合多脑-人类认知场景）用于耦合态射。它建议在以不同的方式思考或学习。最后，本章建议开发新工具并实现集成智能数据分析的不同功能技术。认知领域仍然需要进一步研究，尤其是帮助建立更准确的心理模型。 

本章提供了系统和有效检查的方法大型复杂系统，用于描述真实CRT演习的执行公司。探索情况以捕捉复杂的可能未来，以及提供了创建CRT练习的建议。复杂性就是组织。作为一个结果，一部分讨论了四个领域：物理、技术、认知和社会。这场辩论引入了两个管理这种复杂性的方法。提供的方法之一有旨在将这种复杂性分为若干块，大型组织可以在其中产生影响。本章介绍了可以执行的不同操作在可能捕获复杂系统（如社会系统）的网络上以网络形式。

本章讨论CRT计算。实验的想法，优化、模拟、数据挖掘和大数据都用通俗易懂的语言解释在引入将数据转化为CRT系统的智能体系结构之前判断。大多数架构可用于阴极射线管。然而，将这种体系结构提高到CRT的能力可以提供无与伦比的离线和实时决策的计算技能。在本章中，用CRT功能增强这些体系结构提供了前所未有的离线和实时决策情况的计算能力相等。

从数据中获取见解和操作的能力并不显著在过去30年里，随着巨大的技术进步而改变。应用程序通常是为了履行默认职责或自动化任务而构建的；因此，设计者必须为每种情况准备并编写逻辑。计算机是速度更快、成本更低，但智能化程度并没有显著提高。自然，人们是并没有比30年前更加辉煌。对于人和机器人来说，这是以进行更改。新一代信息技术出现了，首先是自动化技术从以前的计算机模型中提供了协作发现平台。这些技术的最初浪潮已经增加了人类多学科知识。这些计算机可以从卷中提取含义自然语言文本作为人类用户的合作者或合作者，以及根据分析比以下更重要的事实，在分钟内创建和评估假设一个人一生都会吸收。这就是人工智能的潜力所在。这个本章讨论了大数据、NLP和认知系统、语音之间的关系并执行相关任务。本章对比为人类设计的书面材料、视频和图像中的非结构化数据消费和解释，也解释了大数据在创造认知方面的作用计算系统。

自动化不是一种新现象，它使机械化自动化这有助于我们在一个环境中学习、发展、决策和行动，就像一个人在新环境中一样新兴技术带来的范式变化。最近的改进处理能力、历史数据可用性、低成本传感器和系统传输高速数据使模拟和自动化成熟的人脑功能。企业越来越依赖软件机器人系统模仿人们重复活动的方式，消除对人类的需求参与。然而，这些系统无法从过去的行为和结果，从而将自动化过程局限于基本的重复过程自动化。在机器人软件系统中集成认知特征使业务数字化，可以解决这一挑战。本章讨论了认知系统、架构、，电子制造的应用程序和认知模型。本章还讨论了认知计算原理以改进知识库和这些组件之间的依赖关系。

本章重点介绍本体和语义web技术如何用于人工智能或系统工程。技术趋势表明未来的数字技术方法和工具将使用AI和ML技术。基于逻辑的推理和语义建模有助于分类、定制和关系检测，但很难描述决策是如何做出的。知识习得在使用这种形式的人工智能中起着至关重要的作用。本体是模式的方法数字系统中实例化数字字段所需的推理域建模模型（DSM）。他们成长为数字双胞胎，并随着物理实例化而发展DSM随时间的变化。语义创新和本体编纂知识系统工程是使用可互操作本体进行推理的先决条件。这个本章探讨了高级分析背后的技术以及如何在知识驱动的认知环境中发挥作用。高级分析帮助获得更深入的见解，更准确、更有洞察力地预测结果。 

设计思维对商业创新具有重要影响，教育、卫生和其他重要领域。这涉及到以人为中心的方法快速原型制作和诱因推理。有许多相似之处和对比在可视化设计和人机创新设计之间相互作用（HCI）。在本章中，我们将讨论哈斯图的方法结构化学习领域可视化学习者在该领域的进步通过早期风险识别减少人员流失，提高学习绩效和成绩水平，使教学时间得到更有效的利用绩效学习设计/教学设计。

社会发展迅速，个人不断被迫通过训练获得新的能力。这意味着教育/培训资源受到实质性限制；因此，必须开发方法来解决这个问题。智能教学系统（ITS）部署被提议作为解决方案解决这个问题。此外，ITS让用户可以学习和改进他们在特定领域的能力。ITS以非侵入性和透明的方式采用用户操作和要求来实现这一目标。用户的口味和习惯必须知道如何提供量身定制且适应性强的解决方案。因此学习行为模式成为智能交通系统成功的关键组成部分。在这个文章中，我们提供了一个ITS学生模型，用于监控生物特征的行为和风格用户在整个电子学习活动中的表现。分类模型监控学生在本课时的作业。本章还强调了以下原则每个活动的智能学习差异。信息提取技术可以通过将非结构化文本转换为关系结构。为了实现这一目标，传统的信息提取系统必须依靠大量的人类参与。

本章使用光探测和测距（LIDAR）技术领域用于评估有效地形可视化的数据。有两种算法用于详细说明计算机渲染。这两种算法或技术将在后续章节中介绍。在视觉空间感知中最终对结果进行评估。在本章中，模型然后使用选择最佳细节级别（LOD）以防止可见更改的信息在代表中。计算机处理能力与心理的关系表征对于理解这些认知过程至关重要。

在医疗、教育、大公司和科学研究领域数据发挥了关键作用。大数据分析需要现代工具和存储、处理和分析大数据量的技术。大数据包括大量非结构化数据，在生成之前需要实时检查这些数据许多学者对先进的技术和方法感兴趣解决综合数据管理中的问题。企业，公共部门和学术机构由于他们的大数据。本章总结了大数据中涉及的最新算法处理和相关功能、应用程序、可能性和问题。这个本章还概述了处理大型数据的最新算法数据和人机交互与大数据分析的挑战。