虚拟内存是什么？

学习数据科学绝非易事。能找到一个可以分享代码、数据和想法的社区对我们的学习大有裨益，有一个地方汇聚了这些特质，那就是Kaggle。

我在大学时第一次接触了这个平台，当时，笔者正在攻读数据科学硕士学位，主攻机器学习，想看看在专业的第一堂课上自己在机器学习模型比赛的准确度挑战中能位列何处，对比在最后一堂课上又能取得怎样的名次。

笔者很快意识到，Kaggle上有成百上千的数据科学家，正在尝试提升并提交他们的评分。这么多聪明的有志之士参与竞争，让人叹为观止。除了评价技能，这一平台还可以对比代码，学习其他出色之人的新想法。在踏上成为数据科学家之旅的第一周就能得到这样的体验，笔者感到万分庆幸，不出意外，我成了这一网站的常客。

 

(9) 通过生物特征监测进行性能分析。各种IoT设备都可以配备推断各种生理和情感状态的传感器。例如，心率、凝视追踪和温度传感器可以指示压力水平，参与度等。有些情况对监控领导力的生理反应或员工满意度问题提出了特别具有干扰性的方案。虽然是新生事物，但在工作场所采用这种生物技术可以整合各种工作流程，例如：

• 在培训中，受训者的情绪状态可能会影响和适应课程中的问题、任务或顺序。
• 在物流中，可以对驾驶员或机器操作员进行疲劳检查。
• 在机器人交互中，机器人可以配备扫描仪以读取人类的情绪或手势。

(10) 安全和合规性分析。对安全性的智能监控(例如避免危险、确保合规性、质量保证或保护员工)一直是启用生物识别和红外热像仪的最大卖点。身份验证可以确保患者的隐私，并在建筑工地或制造工厂中提供分析。但是，在COVID-19之后，这一类别得到了极大的扩展。

(11) 公共卫生和健康分析。卫生环境成为大流行后世界经济生存的关键。支持健康相关安全和卫生的软件正在激增。这些解决方案提供了在IoT设备上运行的预定义AI模型，以检测一系列生物特征和行为信号。 FogHorn System的新Lightning Edge平台提供咳嗽和高温检测、洗手监控、社交距离监控、口罩检测和个人防护设备监控。

(12) 健康与保健。雇主还为工人提供了多种选择，以启用生物特征识别的健康监控。一些计划与保险产品和折扣挂钩，例如Humana与Fitbit的员工援助计划合作伙伴关系。其他一些则不太以保险为中心，而是与更广泛的公司健康计划保持一致，这些计划提供的设备和应用可以监控从饮食、睡眠到心理健康的一切。普华永道最近为其员工提供了AI腕带，以监控大流行期间的压力水平。

物联网领导者的关键问题

物联网生物识别技术代表了与模拟方法、机器和屏幕根本不同的界面，并为企业带来了一些新颖的问题。当物联网和其他领导者评估这些实施决策时，他们必须评估的不仅仅是技术可行性。

• 文化。领导层是否准备提供可视性、问责制和选择权，并在要求员工共享生物识别信息时投资于建立信任的流程和工具?
• 生产率。数字监视工具是否会真正提高生产率?相对于替代方法，收益是否大于风险?
• 风险。机器错误、欺诈、仿真、隐私、匿名、滥用或破坏的技术和系统风险是什么?
• 责任。从工人收集生物识别数据涉及哪些法律后果(或灰色区域)?
• 道德与员工权利。在违规、无意的滥用或意想不到的后果的情况下，收集敏感的生物统计数据(专有使用之外)的伦理意义是什么?组织外部的因素(例如高失业率和收入损失)如何侵蚀工人的选择?
• 市场与竞争。哪些市场、技术、社会和竞争力量会影响生物识别接口的采用?您的行业或组织应如何将其纳入其战略?

（编辑：吉安站长网）

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