一、东野圭吾三大颠覆之作？
1、《名侦探的守则》。
《名侦探的守则》（名探侦の掟）是南海出版公司2010年3月出版的的图书，作者是东野圭吾。该书以幽默讽刺的口吻解构本格推理小说创作模式，将历来耳熟能详的诡计与作案手法彻底颠覆。推理小说的核心在于解谜，解谜的真髓在于逻辑，逻辑的对象则在于诡计。作者东野圭吾，日本著名作家。1985年，成名作《放学后》荣获第31届江户川乱步奖，开始专职写作。1997年，《名侦探的守则》惊艳亮相，引起整个推理世界巨大震动。
2、《秘密》。
《秘密》是东野圭吾1998年发表的一部长篇小说。1997年，东野圭吾与相伴14年的妻子离婚。对于一个每年著作不断的高产作家来说，这样的空白空前绝后。东野圭吾在接下来的一年中，潜心酝酿情感，最终写出《秘密》的绝唱。该书主要讲述男主人公杉田平介，在他的妻子女儿遭遇车祸后，妻子灵魂寄居在女儿体内，从此一家人开始了不平凡的生活。最后道出来的秘密，催人泪下，震人心魂。原来一切都是秘密，属于两个人的秘密；一切又不是秘密，最终都真相大白。
3、《白夜行》。
《白夜行》是日本作家东野圭吾创作的长篇小说，也是其代表作。故事围绕着一对有着不同寻常情愫的小学生展开。1973年，大阪的一栋废弃建筑内发现了一具男尸，此后19年，嫌疑人之女雪穗与被害者之子桐原亮司走上截然不同的人生道路，一个跻身上流社会，一个却在底层游走，而他们身边的人，却接二连三地离奇死去，警察经过19年的艰苦追踪，终于使真相大白。小说将无望却坚守的凄凉爱情和执著而缜密的冷静推理完美结合。
二、未来十大颠覆性技术？
1.人工智能
人工智能是排在第一位的。AI研究始于上个世纪40 年代，从人工智能概念的诞生至今已有60 年， 未来AI会构建有一定智慧能力的人工系统，以解放或延伸人类。
在未来5~10 年中，人工智能将如同我们今天的水、电一样无处不在。无人驾驶技术将充当我们出行的司机；人脸识别将成为承担我们生活中的安保工作……
总之，缺乏灵活性和创新性的工作岗位，未来最容易被人工智能取代；利润越丰厚的行业，AI 取代其行业岗位的可能性就越大。
2. 物联网
物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。
物联网实现了物与物、物与人，所有物品都将连接到互联网，方便人们识别、管理和控制。
到2025 年，物联网将无处不在。在我们的生活中，很难再找到没有连接互联网的设备，智能烹饪、智能调节灯光、智能空调温控、智能家庭影院和音响、智能家庭护理等等，都将成为稀疏平常的事情。
3.虚拟现实VR、增强现实AR
虚拟现实创建了一个体验虚拟世界的计算机仿真系统，在计算机上生成一个三维空间，并利用这个空间提供给使用者关于视觉、听觉、触觉等感官的虚拟，让使用者仿佛身临其境一般。
增强现实在虚拟现实的基础上，将虚拟的三维世界套入现实世界并与之进行互动，达到“增强”现实的目的。
试想一个场景：一位久病住院的病人，把自己的VR环境设置成更舒适的场景，例如海滩、公园，还可以根据需要来更换环境，这样是不是对病人的康复更有好处呢？
4. 4D 打印
3D打印热度还未散去，4D打印也已到来。4D 打印颠覆了传统，具有全新的造物逻辑。传统而言，造物过程是先模拟后制造，或者一边建物一边调整模拟效果。
而4D 打印只需把产品设计通过打印机嵌入可以变形的智能材料中，在特定时间或激活条件下，无需人为干预，也不用通电，便可按照事先的设计进行自我组装，有没有让你想到科幻片？
5. 机器人
未来机器人既可以接受人类指挥，也可以运行预先编排的程序，还可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。
6.区块链
比特币风波刚过去不久，虽然在国内被禁止交易了，可不得不说它也将区块链技术的概念带进普通大众中。
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式，它的“去中心化”特性被广泛认同。《华尔街日报》将区块链誉为“500 年以来金融领域最重要的创新”。
7. 新能源
新能源是以新技术和新材料为基础，使传统的可再生能源得到现代化的开发和利用，用可再生能源取代资源有限、对环境有污染的化石能源。
核聚变、太阳能将成为21 世纪的能源支柱。核聚变能具备为人类源源不断提供高效能源的潜力。太阳是地球万物生长的动力源泉，其能量仿佛取之不竭，但其实太阳的能量就是来自核聚变。
未来20年，全球50%至100%的能源将来自于太阳能。未来未来的汽车、游艇等出行工具将由太阳能供电，太阳能应用将遍布到生活的每个角落。能源“取之不尽、用之不竭”的时代即将来临。
8. 脑机接口
脑机接口说白了就是“心灵感应”。戴个电极帽控制外部电子设备的动作，如显示器上光标的移动、机械手的运动、轮椅的前进与后退、字母的输入等，其实现在很多已经实现了，不过大多停留在实验室，还未商用。
实现商用后，可以让盲人重新恢复视觉。同样地，实现人类夜视能力也不是不可能，甚至通过不断地更换身体机械零件从而得到永生，人类变成“超人”指日可待。
9. 基因测序
基因测序是一种新型基因检测技术，能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性，个体的行为特征及行为合理。基因测序技术能锁定个体病变基因，提前预防和治疗。
数据显示，基因测序市场规模呈逐年增长的趋势，2007 年全球基因测序市场规模为7.9 亿美元，到2014 年市场规模为54.5 亿美元，预计2018 年全球基因测序市场规模将超过110 亿美元，年复合增长率为21.1%。
10. 量子技术
量子通信是指利用量子纠缠效应进行信息传递的一种新型的通讯方式。微型电脑的芯片上有一个东西，这个东西小到要用显微镜才能看见，却拥有电脑的计算能力，而且可以通过光和声音移动，这就是量子技术。
我国政府对发展量子技术十分重视，为其提供了有力的政策和财力支持，这是千载难逢的历史机遇。
三、教育数据可视化四大特征？
1. 可视化图表多样化：教育数据可视化需要根据不同的数据类型和需求，采用不同的可视化图表，如柱状图、折线图、饼图、雷达图等。2. 数据互动性强：教育数据可视化还需要具备交互功能，使用户能够通过鼠标点击、滚动、拖拽等手势操作，自由地探索数据，发现隐藏于数据中的规律和趋势。3. 数据可信度高：正确使用数据是教育数据可视化的核心要求之一，需要保证数据来源可靠，处理方法准确可信，避免不准确的数据给用户带来误导。4. 界面美观大方：教育数据可视化还需要具备良好的用户体验，所以界面设计应具有美感，符合用户习惯，易于操作，使用户能够在愉悦的环境中使用。
四、教育数据可视化的四大特征？
把庞杂的大数据直观的展现到决策的面前，才能更加节省时间，使工作变得更加高效，利用数据更好的分析用户，针对性的为用户提供服务，增加数据背后与用户的互动性，在数据爆炸增长时代，只有很好的把握时效，才能更好敏锐的掌握机遇。
对于数据可视化最有代表的场景应用之一，不得不提的就是大屏了。其中典型的就双十一购物狂欢节采用实时数据大屏，带给观众更加准确、震撼和清晰的体验。
数据可视化只要能够做到简单、充实、高效、兼具美感，这样的就是数据可视化。成功的可视化，虽表面简单却富含深意，可以让观察者一眼就能洞察事实并产生新的理解，管理者能够沿着规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。
一份数据分析报告或者解释清楚一个问题，很少是单一一个的图表能够完成的，都需要多个指标或者同一指标的不同维度相互配合佐证分析结论。而美感则分为两个层次，第一层是整体协调美，没有多余元素，图表中的坐标轴、形状、线条、字体、标签、标题排版等元素是经过合理安排的。
五、大数据颠覆高峰论坛
大数据颠覆高峰论坛已经成为当今科技界备受关注的话题之一。随着社会信息化进程的加快，大数据相关的技术、应用和发展越来越引人瞩目。大数据在不同领域的应用给传统行业和现代科技带来了翻天覆地的变革，也为未来的发展带来了更多可能性。
大数据发展现状
随着互联网的不断普及以及移动通讯技术的飞速发展，海量数据的产生呈现出爆炸式增长的趋势。这些数据包含了各种各样的信息，如文本、图片、音频、视频等，涉及领域广泛，如金融、医疗、工业等。传统的数据处理方式已经不再适用，大数据技术应运而生。
大数据应用案例
在金融领域，大数据被广泛应用于风险控制、客户信用评估、交易监控等方面，极大地提升了金融机构的运营效率和风险控制能力。在医疗健康领域，大数据被用于疾病预测、个性化治疗方案制定等，为患者提供了更好的医疗服务。在工业领域，大数据被应用于设备运行状态监测、生产过程优化等方面，提升了企业的生产效率和产品质量。
大数据领域挑战
然而，随着大数据应用的深入，也面临着一些挑战。其中包括数据隐私保护、数据安全性、数据采集与清洗、数据存储与处理等方面的问题。如何解决这些问题，将是大数据领域亟待解决的关键性难题。
未来展望
在大数据不断发展壮大的过程中，人们对于其未来充满了期待。未来，大数据将更加深入地渗透到各行各业，推动着传统产业向智能化、数字化转型，促进人类社会的进步与发展。
六、六大颠覆性汽车技术？
比如1900年前后，日本就开始生产汽车？技术从何而来？模仿西方？
答：从技术发展的角度讲，模仿是难以避免的，也是有效学习的最佳方式。
日本不光是汽车技术，包括电子（手表、录音机、单放机等，如卡西欧、索尼、松下等）、化工、钢铁、重工等等都是后来者居上。我第一次回答提到的逆向工程就是最佳的专业解释，就是你拿来美国、德国的发动机、地盘，进行解剖，吸收消化，包括我们国家的火箭技术都是这样发展起来的，最初学习苏联，后来别人对你技术封锁，只能自己谋发展了。
都可以实现后来者居上的发展态势。关键是有巨大的财力、物力、人力投入，什么事情都可以完成！我们的火箭技术就是世界一流的。想一想，火箭技术，这么复杂的技术，涵盖了机械、电子、空气动力学、热力学等跨多学科、多领域的技术，我们都可以实现。何况日本的汽车发动机。单靠国家的支持还是不够的，需要企业的协力而为，企业管理制度的创新，日本丰田汽车在二战后发展起来的“精益生产”管理模式，以“消除一切无效劳动和浪费，它把目标确定在尽善尽美上，通过不断地降低成本、提高质量、增强生产灵活性、实现无废品和零库存等手段确保企业在市场竞争中的优势”的经营理念，极大地实现了企业经济效益的最大化，技术创新和管理创新的经济有效性。
这种制度的创新，曾像瘟疫一样传播到世界各地，包括美国、欧洲、东亚等各个国家。丰田式“精益生产”，该管理创新所激发的生产力的活力和创新是任何单纯的技术都难以匹敌的。这也是为什么日本能在短短数十年的时间，站在巨人的肩膀上，一时间与欧美巨人同比高，甚至实现了超越
七、大数据教育思维方法？
大数据思维方式是，一是一切皆可测，给一切描述性的信息定量化，二是一切皆可连，不同数据都有联系，三是一切皆可试。
八、教育大数据的来源？
教育大数据产生于 各种教育实践活动 ，既包括校园环境下的教学活动、管理活动、科研活动以及校园生活，也包括家庭、社区、博物馆、图书馆等非正式环境下的学习活动；既包括线上的教育教学活动，也包括线下的教育教学活动。
教育大数据的核心数据源头是“人”和“物”——“人”包括学生、教师、管理者和家长，“物”包括信息系统校园网站、服务器、多媒体设备等各种教育装备。
九、教育大数据与其他行业数据的区别？
教育大数据与其他行业数据之间存在一些区别。以下是一些常见的区别：
1. 数据类型：教育大数据主要涉及学生、教师和学校的相关数据，如学生的成绩、出勤情况、学习行为等。而其他行业数据可能涉及销售数据、客户数据、生产数据等不同类型的信息。
2. 数据来源：教育大数据主要来源于学校管理系统、在线学习平台、学生信息系统等教育系统。其他行业的数据可能来自于销售记录、市场调研、用户反馈等不同渠道。
3. 数据规模：教育大数据通常具有大规模的特点，因为它涉及到大量的学生、教师和学校。而其他行业的数据规模可能因行业的不同而有所差异。
4. 数据分析目的：教育大数据的主要目的是为了提供教育决策支持，例如优化教学方法、个性化学习、学生干预等。而其他行业的数据分析目的可能是为了提高销售、降低成本、改进产品等。
5. 数据隐私和安全性：由于教育大数据涉及到学生和教师的个人信息，数据隐私和安全性是非常重要的考虑因素。在其他行业中，数据隐私和安全性也很重要，但可能面临不同的挑战和法规要求。
总之，教育大数据与其他行业数据之间存在一些差异，这些差异涉及到数据类型、数据来源、数据规模、数据分析目的以及数据隐私和安全性等方面。
十、颠覆性创新的五大行业指的是哪些？
A.特斯拉颠覆汽车行业
B.苹果颠覆手机行业
C.淘宝颠覆零售业
D.360颠覆安全软件行业
E.乐视TV超级电视颠覆电视行业好，颠覆是指规模较小、资源较少的公司能够成功挑战在位大企业的过程。具体而言，在位企业聚焦于高要求（通常也是利润最丰厚的）顾客改善产品和服务，因为过分聚焦某些细分需求，却忽略了另一些细分需求。
而成功的颠覆性创新新进企业则聚焦于被忽略的细分需求，通过提供更合适的功能。
