技术特征：
1.一种应用统计方式及大数据进行修正的人工智能模块，其特征在于，包括：一电子装置，包括一信息处理系统；该信息处理系统包括：一数据搜寻器，用于在网络或大型数据库中搜寻数据；一数据处理器，该数据处理器与该数据搜寻器连接，主要是对于由该数据搜寻器所搜寻的数据进行整理，其中包括以串流的方式处理所搜寻的数据，并将这些串流的数据形成批次数据，以对该批次数据进行处理；一统计处理器，该统计处理器与该数据处理器连接，对于该数据处理器的批次数据进行统计处理，得到统计分布的数据；一人工智能系统，该人工智能系统与该统计处理器连接；该统计处理器包括一统计运算元件，该统计运算元件主要是进行统计相关的运算；以及该统计运算元件通过统计检定的方法，计算对于一统计项目，于相同母体下所得到不同样本的统计分布是否产生显著的改变，且将统计的结果输出到该人工智能系统；如果产生显著的改变时，则该人工智能系统改变其所储存的数据。2.如权利要求1所述的应用统计方式及大数据进行修正的人工智能模块，其特征在于，该数据处理器包括：至少一串流数据处理元件，该串流数据处理元件与该数据搜寻器连接，并由该数据搜寻器接收串流数据，并应用串流处理的方式实时处理并产生所要的结果；一批次数据处理元件，该批次数据处理元件与该串流数据处理元件连接，并接收来自该串流数据处理元件的串流数据，将这些串流数据累积成批次数据，以对该批次数据进行必要的运算；以及一大数据记忆元件，该大数据记忆元件与该批次数据处理元件连接，用于储存系统中所有的数据；其中该数据处理器针对某一同类型的数据应用该串流数据处理元件收集之后再输入该批次数据处理元件，并依据时间或内容形成不同的批次数据，将所形成的批次数据储存在该大数据记忆元件中。3.如权利要求2所述的应用统计方式及大数据进行修正的人工智能模块，其特征在于，由该串流数据处理元件针对一设定的项目依据不同的属性，随着时间做间断性或连续性的声量搜寻，然后再将这些串流数据输入该批次数据处理元件，由该批次数据处理元件将某一段时间的数据累积形成批次数据；由该批次数据能够得到不同属性对于该搜寻项目的发声数量所形成的分布，并计算这些分布的其统计量，并将这些统计量输出。4.如权利要求3所述的应用统计方式及大数据进行修正的人工智能模块，其特征在于，统计处理器对于同一母体在不同时间所得到的两个统计量通过统计检定，以检定其误差是否在能够接受的显著水平α内。5.如权利要求2所述的应用统计方式及大数据进行修正的人工智能模块，其特征在于，该统计处理器将不同时间的统计数据按照时间轴列出，因此用户能够观察不同时间中趋势的变动。6.如权利要求2所述的应用统计方式及大数据进行修正的人工智能模块，其特征在于，对于同一搜寻项目中，如果同一段时间所得到的数据量的增加与前段时间所得到的数据量
的变动达到一设定值时，该统计处理器输出此一结果到下一级的单元中。7.如权利要求2所述的应用统计方式及大数据进行修正的人工智能模块，其特征在于，该统计处理器对于由该数据处理器的批次数据处理元件所得到的批次数据或储存在该数据处理器的一大数据记忆元件中的批次数据进行统计处理，得到统计分布的数据。8.如权利要求2所述的应用统计方式及大数据进行修正的人工智能模块，其特征在于，该至少一串流数据处理元件为并连到该数据搜寻器的多个串流数据处理元件，因此能够在不同的网络中撷取不同的数据。9.如权利要求1所述的应用统计方式及大数据进行修正的人工智能模块，其特征在于，该人工智能系统包括：一数据库，其与该统计处理器连接，其中该数据库接收来自该统计处理器的统计数据；该数据库显示一组事实，其作为该人工智能系统的一项基本数据；一逻辑库，其中储存思考逻辑，这些逻辑结合用户输入的所欲得到答案的问题，这个问题并结合所储存的逻辑而形成一段叙述；一推理引擎，该推理引擎与该逻辑库及该数据库连接，用于接收来自该逻辑库的一段叙述，并将该段叙述与该数据库中的数据进行比对，以得到解答；以及一用户界面，该用户界面与该推理引擎及该逻辑库连接，用户通过该用户界面输入所欲得到答案的问题。10.如权利要求1所述的应用统计方式及大数据进行修正的人工智能模块，其特征在于，该统计处理器还包括一统计数据库，用于储存不同批次的统计数据。