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到底GFT遗漏了哪些因素，让这个预测系统陷入窘境？根据研究人员分析，GFT的大数据分析出现如此大的系统性误差，其收集特征和评估方法可能存在以下问题：一、大数据傲慢（Big Data Hubris）所谓“大数据傲慢”，就是谷歌工程师给出的前提假设就是，通过用户搜索关键词得到的大数据包含的即是流感疾病的全数据收集，可以完全取代传统数据收集（采样统计），而不是其补充。也就是GFT认为“采集到的用户搜索信息”数据与 “某流感疫情涉及的人群”这个总体完全相关。这一 “自大”的前提假设忽视了数据量巨大并不代表数据的全面和准确，因而出现在2009年成功预测的数据库样本不能涵盖在之后几年出现的新的数据特征。也是因为这份“自负”，GFT也似乎没有考虑引入专业的健康医疗数据以及专家经验，同时也并未对用户搜索数据进行“清洗”和“去噪”，从而导致此后流行病发病率估值过高但又无力解决的问题。
那时的痛苦，还包括身份证明的痛苦，因为我们是私营企业，那时没有政治地位，还赚钱，是受怀疑的。今天的痛苦，是美国打击华为的市场、商业，打击不了我们的生命；我的政治生命只有中国才能打击，美国打击不了政治生命，我也不会去美国。因此，我现在心情比较平静。
责任编辑：贾兆恒巴克莱、荷兰国际（ING）和花旗周三均上调了对中国经济增长的预期。巴克莱将2019年中国GDP增长预期从此前的6.2%上调至6.5%，原因包括预计政府刺激措施将发挥“更大影响”，住房和房地产市场出现改善迹象，出口前景也有所改善。
可以看到，近几个月，鲲鹏生态开始高频地出现在各地政府开展的云业务活动上，并且以“生态创新中心”的身份成为各地政府的“宠儿”，相关的鲲鹏概念股也受到资本热捧。中信建投在一份研报中指出，华为计划在未来五年内投资30亿人民币来发展鲲鹏产业生态。而目前华为已构建在线鲲鹏社区，提供加速库、编译器、工具链、开源操作系统等。
从失败到成功，BlueDot和谷歌GFT之间究竟存有哪些差异？一、预测技术差异之前主流的预测分析方法采取的是数据挖掘的一系列技术，其中经常用到的数理统计中的“回归”方法，包括多元线性回归、多项式回归、多因Logistic回归等方法，其本质是一种曲线的拟合，就是不同模型的“条件均值”预测。这也正是GFT所采用的预测算法的技术原理。
第二，至于“临时许可”延长或不延长，对华为公司没有太大影响了。从5G到核心网一系列产品，我们完全可以不依赖美国就能生存很好。昨天大家也看到了这些不依赖美国器件的全套产品，修改设计后的电路板需要短时间的切换磨合，磨合完成以后，产能就会大幅度提升。
