百度用深度學習的方法實現了數據自適應簡約，我們覺得他們跟我們現在做的是非常一致的，這是百度搜圖做的人臉相似性搜索。數據量急劇增加，組織結構已經圍繞數據轉了，程序碎片化可以隨時重組，挖掘常常是人機交互環境下不同社區的發現。他們可以給我們提供數據實物！網絡化大數據挖掘的方法是社區發現。人們最關心的是社區，并且我們關心社區中的交互。表現的形式有顯性形式，有評論、心情、收集、購買、評分、頂、踩、分享、加為好友、邀請加入等等。隱性形式有跳轉等。我們利用拓撲勢方法挖掘社區，我們通過拓撲勢方法發現社區成員的重要性。我們利用拓撲勢方法發現社區中的成員角色。現實生活中經過一段時間的反復，交互，匯聚，修正與演化，群體形成趨于相對穩定的共識。合作編輯下的維基條目、社會化標注等。我們看一下我們叫全自動的圖靈測試，對網絡安全至關重要！它是由一串扭曲的單字和數字所組成的網絡測試謎題，在網絡購物、登陸網站！我們在家里上網上銀行，你要區分計算機和人的全自動公共圖靈測試！這是由Luls1979年提出來的概念。他提出要用全體智能的做這件事情。156年的《紐約時報》是歷史悠久的時報！目前上網的只是1981年以來的27年內容！該數字化工程長達10年！該方法被稱為recptchas。群體智能，我們利用大眾對驗證碼的識別完成掃描儀的工作。

    云計算支撐大數據挖掘發現價值！云計算是基于互聯網大眾參與的計算模式，其計算資源、存儲能力、交互能力是動態、可伸縮、被虛擬化的。端產品擺脫了傳統旁配置帶來的系統升級開銷！更加簡潔、靈活、多樣、個性化、手機、游戲機、數碼相機、電視機、上網本等功能訪問。在大數據，挖掘云支撐各式各樣大數據應用。于是，軟件工程出現了巨大變化，通過眾包細分法，云計算環境下的社會生產。在互聯網環境下，利用人的認知和大眾之間交互，融合計算機群組對大數據的價值挖掘，形成群體智能，于是我們提出了新的概念——眾挖。用戶不再關心數據的形態、數據的獲取位置、結構模式、存儲方式，以及分析過程！唯一希望得到的是足夠滿意的挖掘結果！所以依然可以期待。我們知道谷歌是搜索時代的領頭羊，誰是Maas領頭羊呢？我們中國軟件公司能不能做Maas的領頭羊呢？我們在期待。技術是行而下解決實際問題的。1970年開始在國內搞數據庫，我們在數據上有一個問題求解，我們用歸納的方法求解，過去是先有技術，現在發生了改變，我們云計算產生的大數據，我們還沒有行政化！行政化是整個時代的演變。

    大數據標志著新時代的到來，這個時代的特征不只是追求豐富的物質資源，也不是無所不在的互聯網帶來的方便的多樣化信息服務，同時還包含區別于物質的數據資源的價值挖掘和價值轉換，由大數據帶來的金融給我們帶來很多思考，以及由大數據挖掘帶來的精神和文化方面的嶄新現象。山不轉，水在轉，水不轉，云在轉，云不轉，心在轉！謝謝大家！