大数据单位的换算与翻译
近几年来，大数据这个词越来越频繁地出现在各种媒体文章上，出现各行各业人士的口中。人工翻译的行业也难免受其影响。在这方面，赛迪翻译亦深有体会。
首先也是最为重要的一点是大数据方面的词语频繁出现。
以往，我们说数据大小，常常使用的单位是MB、GB，而现在我们经常会看到TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。身为翻译人员，不免要弄清楚这些单位的大小和译法。
从大小方面，这几种单位依然延续了1024 的进制。即，后一个单位是前一个单位的1024 倍。在此，赛迪翻译总结了这些大数据单位。具体的大小如下：
1KB (Kilobyte) = 1024B ，即2 的10 次方字节，读音千字节
1MB (Megabyte) = 1024KB，即2 的20 次方字节，读音兆字节
1GB (Gigabyte) = 1024MB，即2 的30 次方字节，读音吉字节
1TB (Terabyte) = 1024GB，即2 的40 次方字节，读音太字节
1PB (Petabyte) = 1024TB，即2 的50 次方字节，读音拍字节
1EB (Exabyte) = 1024PB，即2 的60 次方字节，读音艾字节
1ZB (Zettabyte) = 1024EB，即2 的70 次方字节，读音泽字节
1YB (Yottabyte) = 1024ZB，即2 的80 次方字节，读音尧字节
1 BB (BrontoByte)= 1024 YB，即
2 的90 次方字节，读音波字节
1NB (NonaByte) = 1024BB，即2 的100 次方字节，读音诺字节
1DB (DoggaByte) = 1024NB，即2 的110 次方字节，读音刀字节
国际单位制中具有专门名称的导出单位 量的名称单位名称单位符号其它表示式例频率赫[兹] Hz s-1 力、重力牛[顿] N kg?m/s2 压力、压强、应力帕[斯卡] Pa N/m2 能量、功、热焦[耳] J N?m 功率、辐射通量瓦[特] W J/s 电荷量库[仑] C A?s 电位、电压、电动势伏[特] V W/A 电容法[拉] F C/V 电阻欧[姆] S V/A 电导西[门子] Wb A/V 磁通量韦[伯] T V?s 磁通量密度、磁感应强度特[斯拉] H Wb/m2 电感亨[利] C Wb/A 摄氏温度摄氏度1m cd?sr 光通量流[明] 1x 1m/ m2 光照度勒[克斯] Bq s-1 放射性活度贝可[勒尔] Gy J/kg 吸收剂量戈[瑞] Sv J/kg 剂量当量希[沃特] 国家选定的非国际单位制单位 量的名称单位名称单位符号换算关系和说明 时间分 [小]时 天（日） min h d 1min=60s 1h=60min=3600s 1d=24h=86400s 平面角[角]秒 [角]分 度 (″) (′) (°) 1″=( π/640800)rad (π为圆周率) 1′=60″=(π/10800)rad 1°=60′=（π/180）rad 旋转速度转每分r/min 1r/min=(1/60)s-1 长度海里n mile 1n mile=1852m (只用于航行) 速度节kn 1kn=1n mile/h =(1852/3600)m/s (只用于航行) 质量吨原子质量单位t u 1t=103kg 1u≈1.6605655×10-27kg
体积升L,(1) 1L=1dm3=10-3m3 能电子伏eV 1eV≈1.6021892×10-19J 级差分贝dB 线密度特[克斯] tex 1tex=1g/km 常用压力单位换算表
大数据单位的换算与翻译 近几年来，大数据这个词越来越频繁地出现在各种媒体文章上，出现各行各业人士的口中。人工翻译的行业也难免受其影响。在这方面，赛迪翻译亦深有体会。 首先也是最为重要的一点是大数据方面的词语频繁出现。 以往，我们说数据大小，常常使用的单位是MB、GB，而现在我们经常会看到TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。身为翻译人员，不免要弄清楚这些单位的大小和译法。 从大小方面，这几种单位依然延续了1024 的进制。即，后一个单位是前一个单位的1024 倍。在此，赛迪翻译总结了这些大数据单位。具体的大小如下： 1KB (Kilobyte) = 1024B ，即2 的10 次方字节，读音千字节 1MB (Megabyte) = 1024KB，即2 的20 次方字节，读音兆字节 1GB (Gigabyte) = 1024MB，即2 的30 次方字节，读音吉字节 1TB (Terabyte) = 1024GB，即2 的40 次方字节，读音太字节 1PB (Petabyte) = 1024TB，即2 的50 次方字节，读音拍字节 1EB (Exabyte) = 1024PB，即2 的60 次方字节，读音艾字节 1ZB (Zettabyte) = 1024EB，即2 的70 次方字节，读音泽字节 1YB (Yottabyte) = 1024ZB，即2 的80 次方字节，读音尧字节 1 BB (BrontoByte)= 1024 YB，即 2 的90 次方字节，读音波字节 1NB (NonaByte) = 1024BB，即2 的100 次方字节，读音诺字节 1DB (DoggaByte) = 1024NB，即2 的110 次方字节，读音刀字节
[ ]
步Poo 百里Pai-li C: 蔡/柴Tsia/Choi/Tsai 曹/晁/巢Chao/Chiao/Tsao 岑Cheng 崔Tsui 查Cha 常Chiong 车Che 陈Chen/Chan/Tan 成/程Cheng 池Chi 褚/楚Chu 淳于Chwen-yu
D: 戴/代Day/Tai 邓Teng/Tang/Tung 狄Ti 刁Tiao 丁Ting/T 董/东Tung/Tong 窦Tou 杜To/Du/Too 段Tuan 端木Duan-mu 东郭Tung-kuo 东方Tung-fang F: 范/樊Fan/Van
房/方Fang 费Fei 冯/凤/封Fung/Fong 符/傅Fu/Foo G: 盖Kai 甘Kan 高/郜Gao/Kao 葛Keh 耿Keng 弓/宫/龚/恭Kung 勾Kou 古/谷/顾Ku/Koo 桂Kwei 管/关Kuan/Kwan
郭/国Kwok/Kuo 公孙Kung-sun 公羊Kung-yang 公冶Kung-yeh 谷梁Ku-liang H: 海Hay 韩Hon/Han 杭Hang 郝Hoa/Howe 何/贺Ho 桓Won 侯Hou 洪Hung 胡/扈Hu/Hoo
花/华Hua 宦Huan 黄Wong/Hwang 霍Huo 皇甫Hwang-fu 呼延Hu-yen J: 纪/翼/季/吉/嵇/汲/籍/姬Chi 居Chu 贾Chia 翦/简Jen/Jane/Chieh 蒋/姜/江/ Chiang/Kwong 焦Chiao 金/靳Jin/King 景/荆King/Ching
信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日
重量单位换算 Prepared on 24 November 2020
重量单位换算 1吨=1000 千克 1千克=1000克 1千克=1公斤 【长度单位】 1公里=1千米=1000米=10000分米=100000厘米=1000000毫米1米=10分米=100厘米 1厘米=10毫米 1分米=10厘米【面积单位】 1平方千米=100公顷 1公顷=10000平方米 1平方千米=1000000平方米 1平方米=100平方分米 1平方分米=100平方厘米 1平方厘米=100平方毫米 【体积单位】 1立方千米=1000000立方米 1立方米=1000立方分米 1立方分米=1000立方厘米 1立方厘米=1000立方毫米 【容积单位】 1升=1000毫升 1立方分米=1升 1立方厘米=1毫升 【质量单位】 1吨=1000千克 1千克=1公斤=1000克 1千克=2市斤 1市斤=10两=500克 1两=50克 【人民币单位换算】 1元=10角 1角=10分 1元=100分 小学数学定理公式（一）
面积公式 三角形的面积＝底×高÷2 公式 S= a×h÷2 正方形的面积＝边长×边长公式 S= a×a 长方形的面积＝长×宽公式 S= a×b 平行四边形的面积＝底×高公式 S= a×h 梯形的面积＝（上底+下底）×高÷2 公式 S=(a+b)h÷2 圆的面积＝半径×半径×π 公式：S＝πr2 圆柱的表（侧）面积：圆柱的表（侧）面积等于底面的周长乘高公式：S=ch=πdh＝2πrh 圆柱的表面积：圆柱的表面积等于底面的周长乘高再加上两头的圆的面积公式：S=ch+2s=2πrh+2πr2 体积公式长方体的体积＝长×宽×高 公式：V=abh 长方体（或正方体）的体积＝底面积×高 公式：V=abh 正方体的体积＝棱长×棱长×棱长 公式：V=aaa 圆柱的体积：圆柱的体积等于底面积乘高 公式：V=Sh 圆锥的体积＝1/3底面×积高 式：V=1/3Sh 周长公式长方形周长=(长+宽)×2 C=2（a+b）正方形周长=边长×4 C=4a 圆的周长=圆周率×直径C=πd C = 小学所有数学公式
Hello, everyone. As we all know, we are now living at the age ofbig data, which leads a revolution that transforms how we think. But many people have half know of big data, they haven’t adopted to the tremendous change. So today I’d like to talk about the three peculiarities of big data. I will be very glad if my speech could help you. Firstly, all samples rather than sampling analysis. With the development of technology, we are able to process massive data, from which we can get more reliable result than through sampling analysis. So we can give up sampling analysis in most cases. Secondly, efficiency rather than accuracy. At the age of big data, we concern more on efficiency rather than accuracy. In other words, we should allow faults to improve efficiency. Comparing with massive data, some faults do not influence the final result. Thirdly, correlation is as important as causality. We can’t deny the importance of causality ,but sometimes it is difficult or unnecessary to explore it. For example, the recommendation system of Amazon doesn’t know why the customer who likes Hemingway’s works is likely to buy Fitzgerald’s works, it just recommends and helps Amazon sell more than 100 times books than before Amazon using it. From this example, we can conclude that correlation plays an important role at the age of big data,so please don’t overlook it.
001 不忘初心，牢记使命。 Remain true to our original aspiration and keep our mission firmly in mind. 002 这是我国发展新的历史方位。 This is a new historic juncture in China’s development. 003 新时代我国社会主要矛盾是人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。 The principal contraction facing Chinese society in the new era is that between unbalanced and inadequate development and the people’s ever-growing needs for a better life. 004 党在新时代的强军目标是建设一支听党指挥、能打胜仗、作风优良的人民军队，把人民军队建设成为世界一流军队。 The Party’s goal of building a strong military in the new era is to build the people’s forces into world-class forces that obey the Party’s command, can fight and win, and maintain excellent conduct. 005 推动构建人类命运共同体 build a community with a shared future for mankind 006 近代以来久经磨难的中华民族迎来了从站起来、富起来到强起来的伟大飞跃。 The Chinese nation, which since modern times began had endured so much for so long, has achieved a tremendous transformation ——it has stood up, grown rich, and become strong. 007 行百里者半九十。 As the Chinese saying goes, the last leg of a journey just marks the halfway point. 008 敢于直面问题，敢于刮骨疗毒。 We must have the courage to face problems squarely, be braced for the pain. 009 不断增强党的政治领导力、思想领导力、群众组织力、社会号召力。 We must keep on strengthening the Party’s ability to lead politically, to guide through theory, to organize the people, and to inspire society. 010 保持政治定力，坚持实干兴邦。 We must maintain our political orientation, do the good solid work that sees our country thrive. 011 坚持党对一切工作的领导。 Ensuring Party leadership over all work. 012 坚持以人民为中心。 Committing to a people-centered approach. 013 坚持全面深化改革。 Continuing to comprehensively deepen reform.
企业数据建模外文翻译文献 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 翻译： 信息系统开发和数据库开发 在许多组织中，数据库开发是从企业数据建模开始的，企业数据建模确定了组织数据库的范围和一般内容。这一步骤通常发生在一个组织进行信息系统规划的过程中，它的目的是为组织数据创建一个整体的描述或解释，而不是设计一个特定的数据库。一个特定的数据库为一个或多个信息系统提供数据，而企业数据模型（可能包含许多数据库）描述了由组织维护的数据的范围。在企业数据建模时，你审查当前的系统，分析需要支持的业务领域的本质，描述需要进一步抽象的数据，并且规划一个或多个数据库开发项目。图1显示松谷家具公司的企业数据模型的一个部分。 1.1 信息系统体系结构 如图1所示，高级的数据模型仅仅是总体信息系统体系结构(ISA)一个部分或一个组
织信息系统的蓝图。在信息系统规划期间，你可以建立一个企业数据模型作为整个信息系统体系结构的一部分。根据Zachman(1987)、Sowa和Zachman（1992）的观点，一个信息系统体系结构由以下6个关键部分组成: 数据（如图1所示，但是也有其他的表示方法）。 操纵数据的处理（着系可以用数据流图、带方法的对象模型或者其他符号表示）。 网络，它在组织内并在组织与它的主要业务伙伴之间传输数据（它可以通过网络连接和拓扑图来显示）。 人，人执行处理并且是数据和信息的来源和接收者（人在过程模型中显示为数据的发送者和接收者）。 执行过程的事件和时间点（它们可以用状态转换图和其他的方式来显示）。 事件的原因和数据处理的规则（经常以文本形式显示，但是也存在一些用于规划的图表工具，如决策表）。 1.2 信息工程 信息系统的规划者按照信息系统规划的特定方法开发出信息系统的体系结构。信息工程是一种正式的和流行的方法。信息工程是一种面向数据的创建和维护信息系统的方法。因为信息工程是面向数据的，所以当你开始理解数据库是怎样被标识和定义时，信息工程的一种简洁的解释是非常有帮助的。信息工程遵循自顶向下规划的方法，其中，特定的信息系统从对信息需求的广泛理解中推导出来（例如，我们需要关于顾客、产品、供应商、销售员和加工中心的数据），而不是合并许多详尽的信息请求（如一个订单输入屏幕或按照地域报告的销售汇总）。自顶向下规划可使开发人员更全面地规划信息系统，提供一种考虑系统组件集成的方法，增进对信息系统与业务目标的关系的理解，加深对信息系统在整个组织中的影响的理解。 信息工程包括四个步骤:规划、分析、设计和实现。信息工程的规划阶段产生信息系统体系结构，包括企业数据模型。 1.3 信息系统规划 信息系统规划的目标是使信息技术与组织的业务策略紧密结合，这种结合对于从信息系统和技术的投资中获取最大利益是非常重要的。正如表1所描述的那样，信息工程方法的规划阶段包括3个步骤，我们在后续的3个小节中讨论它们。 1.确定关键性的规划因素
计量单位换算表 Prepared on 22 November 2020
计量单位换算表 面积 1平方公里（km2）=100公顷（ha）=英亩（acre）=平方英里（mile2） 1平方米（m2）=平方英尺（ft2） 1平方英寸（in2）=平方厘米（cm2） 1公顷（ha）=10000平方米（m2）=英亩（acre） 1英亩（acre）=公顷（ha）=×10-3平方公里（km2）=4047平方米（m2）1英亩（acre）=公顷（ha）=×10-3平方公里（km2）=4047平方米（m2）1平方英尺（ft2）=平方米(m2) 1平方米（m2）=平方英尺（ft2） 1平方码（yd2）=平方米（m2） 1平方英里（mile2）=平方公里（km2） 体积换算 1美吉耳（gi）=升（1） 1美品脱（pt）=升（1） 1美夸脱（qt）=升（1） 1美加仑（gal）=升（1） 1桶（bbl）=立方米（m3）=42美加仑（gal） 1英亩·英尺＝1234立方米（m3） 1立方英寸（in3）=立方厘米（cm3） 1英加仑（gal）=升（1） 10亿立方英尺（bcf）=万立方米（m3） 1万亿立方英尺（tcf）=亿立方米（m3）
1百万立方英尺（MMcf）＝万立方米（m3） 1千立方英尺（mcf）=立方米（m3） 1立方英尺（ft3）=立方米（m3）=升（liter） 1立方米（m3）=1000升（liter）=立方英尺（ft3）=桶（bbl） 长度换算 1千米（km）=英里（mile） 1米（m）=英尺（ft）=码（yd） 1厘米（cm）=英寸（in） 1英寸（in）=厘米（cm） 1海里（n mile）=千米（km） 1英寻（fm）=（m） 1码（yd）=3英尺（ft） 1杆（rad）=英尺（ft） 1英里（mile）=千米（km） 1英尺（ft）=12英寸（in） 1英里（mile）=5280英尺（ft） 1海里（n mile）=英里（mile） 质量换算 1长吨（long ton）=吨（t） 1千克（kg）=磅（lb） 1磅（lb）=千克（kg）[常衡] 1盎司（oz）=克(g) 1短吨（）=吨（t）=2000磅（lb） 1吨（t）=1000千克（kg）=2205磅（lb）=短吨（）=长吨（long ton）密度换算 1磅/英尺3（lb/ft3）=千克/米3（kg/m3） API度＝℃时的比重－
大数据时代的翻译理论与实践 专业方向：翻译理论与实践班级：14级英语语言文学研究生 作者：张琦学号：81420379 摘要：此篇文献综经过查阅大量文章，总结了翻译理论与实践之现状与大数据时代对翻译理论与实践之影响。对于前者，即翻译理论与实践之现状，又包括当下翻译理论与实践现状：翻译理论与实践之关系；对于理论方面的现状包括翻译标准，翻译原则方面，以及翻译家翻译法之研究；而实践方面包括对翻译教学等方面研究。而大数据时代的来临，渐渐对翻译理论与实践的影响包括对翻译理论和翻译实践的影响。本文献综述通过此种分类方式，可以有效的探讨翻译理论与实践受大数据时代的影响。、关键字：翻译理论；实践；现状；大数据时代；影响 近年来对于翻译的研究从理论到对实践方面的研究。然而，随着大数据时代的来临，翻译理论与实践也在一定程度上受到影响。翻译的理论与实践也从传统信息受限单一的状态到数据信息共享状态，进而对翻译理论与实践方面产生一定的影响。 针对大数据对翻译理论与实践的影响，本人查阅中国知网等网站，万方数据等网站，发现涉及此的文献不在少数。 本文献综述从翻译理论与实践的现状开始探讨，将其从理论与实践方面分别进行探究。对于理论方面又继续细分，包括对翻译规则与翻译标准现状之探讨，以及对当代翻译家的翻译法与翻译特色的介绍；对于实践方面，本人从对翻译教学等方面介绍其现状。而后，引入大数据时代对翻译理论与实践的影响，也从对其理论与实践方面开始分析。 对于所查阅之文献，本人对其进行归纳整理，认为对大数据时代的翻译理论与实践的研究有所帮助。 一、翻译理论与实践的现状 在大数据时代影响之前，翻译理论与实践存在于闭塞状态，我们对翻译的理论与实践的探讨也比较狭隘。本文将从对翻译的理论与实践的现状进行介绍。先介绍翻译理论与实践的关系，然后对于理论部分，包括对翻译的标准、规则等方面的介绍；对于实践部分，包括对教学等方面的介绍。 理论与实践的关系
常用热量单位换算表 1KJ=1000J 1MJ=1000KJ=1000000J 1GJ=1000MJ=1000000KJ=00J 1焦耳= 因此1千瓦时=1000W×3600秒=3600千焦 供热热量单位换算与节能计算实例 单位换算与计算虽然论坛经常讨论,在节能减排严峻形势下,大家关注程度更加高涨,真是可喜可贺啊!最近,我编制了几篇公司供热节能指标考核文件,将大家比较关心的主要问题与大家交流一下,以望共同提高: % 1、能量、能耗、热耗、热量等一系列术语在供热领域其含义及单位是一致的，大家不必要去怎样表达，这些物理量在结合时间、空间等条件时在计算上就变得复杂起来，所以，供热一般计算时一定理解物理量含义，而不必要理会推导过程，去除有些条件，使计算变得简化。 2、热量单位常用的三种形式，大家要分清哪种单位是常用的及应用表达环境，分述如下： （1）、焦耳（J）、千焦（KJ）、吉焦（GJ），工程计算广为采用，国际单位制。热力计算、热计量、热量化验等实际操作中常见，国家标准及图表、线图查询等规范性技术文件中主要表达的单位。但是，其他导出单位及工程习惯相互交织，使得这种单位在今天热力计算中不是很方便。 （2）、瓦特（W）、千瓦(KW)、兆瓦（MW），工程导出单位，是供热工程常用单位，如热水锅炉热容量：7MW、14MW、29MW、56MW...等，习惯上常说到的10t、20t、40t、80t...等锅炉,相当于同类容量蒸汽锅炉的设计出力.工程上热水锅炉和换热站热计量仪表、暖通供热设计计算、估算、供热指标等，广泛采用。
（3）、卡（car)、千卡（Kcal)...,已经淘汰的热量单位,但是工程中还在使用,特别是大量的技术书籍,例如煤的标准发热量7000KCal,等. 3、供热指标核算、计算及测算时，我给大家推荐4个基本换算式，在这些工作计算的结果，虽然有点误差，但是已足够精确。如果一定精确计算，则要查有关图表手册了： (1)、1W=, 1Kcal=; (2)、1t饱和蒸汽===60万Kcal; (3)、1kg标煤=7000Kcal=29300KJ; (4)、热工当量1Kcal=. 1W=(热工当量是换算式,不是物理关系式,热力计算常用). 4、北京地区供热实现节能的主要指标值（采暖期4个月） # （1）、第一步节能：建筑热耗m2,煤耗标煤/m2; (2)、第二步节能：建筑热耗m2,煤耗标煤/m2; (3)、第三步节能：建筑热耗m2,煤耗标煤/m2. 注:北京第一步节能主要指标为2000年前最好水平,各地参照时,先将此4个月的指标值折算一个月,北方地区采暖期有6各月或7各月的,按采暖期制定考核指标,月考核先挂账,终了节能绩效结算. 5、能耗指标考核计算实例 （1）、例1，我热力公司呼和浩特某开发区8座汽水换热站2010年制定节能指标考核管理办法，当地供暖期为6个月，统计连续3年采暖期的能耗年报表，经过数据分析及价格测算，初步确定了各换热站汽耗指标为160Kg汽/m2,整个采暖期.已知,当地设计面积热指标是65W,各站蒸汽计量,蒸汽为饱和蒸汽,工作压力小于.问采暖期折算每平米标煤是多少采暖期每平米折算热量是多少与北京地区哪个节能指标较接近 解:A,×=112000W=130256Kcal; B,130256/7000=标煤,(接近北京第一步节能指标,按6个月折算,×6/4=标煤); C,112000w/180d/24h=m2.(远低于设计值) 关于确定煤耗指标先从技术角度分析,同时必须考虑燃料的价格,因为节能指标的制定,是从技术经济角度找出能源管理的盈亏点,方可真正找出节能的途径,不可玩起数字游戏.定汽耗指标时,要测算蒸汽生产成本及管损才有意义. ~ (2)、例2，我公司另一座热水锅炉房，没有上供热热水计量仪表，制定出6个月采暖期煤耗指标为：43Kg煤/m2,煤的低位发热量为5400Kcal,问折算成采暖期每平米汽耗是多少采暖期每平米热耗是多少折算标煤是多少 解:a,43×5400=232200Kcal=270049W; b,270049/700000=(饱和蒸汽); c,270049w/180d/24h=m2,6个月; d,折算标煤:43×5400/7000=.(如果采暖期每平米按标煤订煤耗指标,就是这个计算值,也不一定有实际意义). 这个实例提供了热计量及燃料计量.电计量、水计量等在考核范围内一切物化、量化方面计量的重要意义，它可以通过计量统计，加强节能考核及分析，
大数据外文翻译参考文献综述 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 原文： Data Mining and Data Publishing Data mining is the extraction of vast interesting patterns or knowledge from huge amount of data. The initial idea of privacy-preserving data mining PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. Privacy-preserving data mining considers the problem of running data mining algorithms on confidential data that is not supposed to be revealed even to the party
running the algorithm. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily be tied to a specific data mining task, and the data mining task may be unknown at the time of data publishing. PPDP studies how to transform raw data into a version that is immunized against privacy attacks but that still supports effective data mining tasks. Privacy-preserving for both data mining (PPDM) and data publishing (PPDP) has become increasingly popular because it allows sharing of privacy sensitive data for analysis purposes. One well studied approach is the k-anonymity model [1] which in turn led to other models such as confidence bounding, l-diversity, t-closeness, (α,k)-anonymity, etc. In particular, all known mechanisms try to minimize information loss and such an attempt provides a loophole for attacks. The aim of this paper is to present a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explain their effects on Data Privacy. Although data mining is potentially useful, many data holders are reluctant to provide their data for data mining for the fear of violating individual privacy. In recent years, study has been made to ensure that the sensitive information of individuals cannot be identified easily. Anonymity Models, k-anonymization techniques have been the focus of intense research in the last few years. In order to ensure anonymization of data while at the same time minimizing the information
Era of Big Data is a woman's age; women in the gene can accumulate and deal with big data/ women are born to accumulate and deal with big data. Many men and children, in fact, have been wondering about this special ability of women. Like, as a child, just as soon as you entered the house your Mother said immediately in a suspicious tone: “Liu zhijun, you didn’t do well in the exam today, did you.” Another example, you just have a glance at the mobile phone, your wife laughs: “Does Er gou the next door ask you to play games?” One more ex ample, when you close the door and make a phone call, your girlfriend will cry: “Who are shot in bed?” They are sometimes right, sometimes wrong. However, On the whole, the accuracy rate is higher than chance level. When they are wrong, men would sneer women always give way to foolish fancies; when they are right, men would say women are sensitive animal maybe with more acute sensory organs. Anyway, that is a guess. It has already scared man that overall accuracy rate is higher than the random level. In order to adapt to this point, the male also developed a very strong skills against reconnaissance. This part is beyond the scope of this article, so no more details about it. Some studies, such as Hanna Holmes’s paper, have indi cated that the white matter of the female’s brain is higher than that of the male. So they have very strong imagination of connecting things together. Some recent studies have shown that women are better than men in the "date" memory. That is the reason why they are able to remember all the birthdays, anniversaries, and even some of the great day of unimportant friends. No matter whether these results are true or not, I am afraid that this is not women's most outstanding ability. Women's most remarkable ability is a long-term tracking of some seemingly unimportant data to form their own baseline and pattern. Once the patterns of these data points are significantly different from the baseline she is familiar with, she knows something unusual. In their daily life, women do not consider the difference between causality and correlation. They believe in the principle: "There must be something wrong out of something unusual." People who talk about big data often take Lin Biao as an example. Lin Biao recorded some detailed and unimportant data after a battle. Such as seized guns, the proportion of rifles and pistols, the age levels of war prisoners, seized grain, whether they are sorghum or millet, etc., all of which were unavoidably recorded in the book. Others laughed at him. But later, he determined where the enemy headquarters were according to these data. What women do is almost the same. A girl A has a secret crush on boy B, but she usually doesn’t contact him directly. Two days later, I asked her if she wanted to ask him to have dinner together. She said he was playing. I wondered “how do you know that?” She said that boy B usually is on the line Gmail at 8:00 am, away status at8:30am, for he goes out to buy coffee and breakfast, on line again at 9:00am, busy status, for he is at work, away again at12:30am for lunch, on line for whole evenings, maybe for reading or playing games. His buddy C is on line at10:00 am, still online till 2:00am next day. He is a boy who gets up late and stays up late. His buddy D is on line for the most of the day. However, the most important pattern is that there are 2-3 days per week, during which they would be offline or away for 3-4 hours together. Conclusion: they are playing together.
常用计量单位换算表大全1.压力单位: 1 公斤力/厘米2(kgf/cm2) = 0.0981 MPa 1 毫米水柱(mmH2O) = 9.81×10-6 MPa 1 巴(bar) = 0.1 MPa 1 毫米水银柱(mmHg) = 1.333×10-3 MPa 1 标准大气压(atm) = 0.1013 MPa 1 英寸水柱(inH2O) = 2.49×10-4 MPa 1 磅/英寸2(psi,lb/in2) = 6.89×10-3 MPa 1 英尺水柱(ftH2O) = 2.984×10-3 MPa 1 盎司/英寸2(ozf/in2) = 4.31×10-4 MPa 1 英寸汞柱(inHg) = 3.386×10-3 MPa 2. 面积单位: 1 in 2 = 6.452×10-4 m2 1 mi 2 = 2.59×106 m2 1 ft 2 = 0.0929 m2 1 km 2 = 106 m2 3. 体积单位: 1 升(L,dm3) = 10-3 m3 1 in3 = 0.01639 L 1 美国加仑(USgal) = 3.78543 L 1 ft3 = 28.317 L 1 英国加仑(UKgal) = 4.54374 L 1 美国夸脱(qt) = 0.94636 L 1 美国桶(bbl,石油) = 158.98 L 4. 质量单位: 1 牛顿(N) = 0.10 2 kg 1 磅(lb) = 0.454 kg 5. 长度单位 1 英寸(in) = 0.0254 m
1 英里(me) = 1609.35 m 1 英尺(ft) = 0.3048 m 1 微米(μm) =10-6 m 6. 温度单位: (℉- 32)×5/9 = ℃ K - 273.15 = ℃ 7. 流量单位: 7.1 体积流量单位 1 m3/h = 0.01667 m3/min 1 UKgal/min = 4.546×10-3 m3/min 1 L/min = 10-3 m3/min 1 USgal/min = 3.785×10-3 m3/min 1 ft3/h = 4.719×10-4 m3/min 1 美国桶/天(bbl/d) = 1.104×10-4 m3/min 7.2 质量流量单位 1 kg/h = 0.01667 kg/min 1 lb/h = 7.56×10-3 kg/min Cv值：水流量(US gal/min)于60℉下，流经差压为 1psi 之阀门而所得出之流量定值。（Cv×1000=l/min） kv值：水流量(L/min)于20℉下，流经差压为 1kgf/cm2 之阀门而所得出之流量定值。 KV值: 水流量(m3/min)于20℉下，流经差压为 1kgf/cm2 之阀门而所得出之流量定值。 S值：气动元件有效截面积（mm2) S.T.P = 标准温度及压力（0 ℃及101.3 kPa绝对压力） N.T.P = 正常温度及压力（20 ℃及101.3 kPa绝对压力） M.S.C = 公制标准情况（15 ℃及101.3 kPa绝对压力） ANR = 温度：20 ℃及相对湿度：65% 流量系数之间的转换：CV = 1.17 KV S = 18.45 CV