“大数据前沿技术及应用”专题研修活动
大数据技术是“互联网+”时代的利器之一，它可以帮助我们从不同角度和层面来剖析教学，探索教育教学的新规律，大数据的全样本特征解决了教育管理中局部数据或抽样数据的片面性问题，使得教育需求的把握更加整体化。请结合实际，谈谈大数据在教育管理中的应用。
最近几年，在我们的教育界中，有那个几个关键词是那么的火，例如翻转课堂、微课、慕课，当然还有大数据，这些都是我们现在甚至将来的教育趋势。翻转课堂、微课、慕课现在我们正如火如荼地进行着，大数据在一些地区和学校也开始试点应用。我个人认为大数据在我们的教育管理应用中发挥着重要作用，主要体现在哪？下面就结合实际情况，谈谈自己的一些粗浅想法：
1、现在社会进入互联网时代，学生在学校的每一次考试，在哪方面有特长、曾经获得过哪些奖励、参加过哪些社会活动等，其实在电子档案中就可以一目了然，再加上现在的学生都会有微博、微信、QQ 等网络社交工具，这些社交平台中会会留下大量的信息，学生的成长轨迹也可以说是非常清晰的。只要把这些信息过程数据化，教师的教育教学工作可以有更明确的指向性，学生也可以更好地了解自己，以后自己的努力方向在哪，这对学生更为重要。
2、在我们的教育领域，有着很多的数据，比如平均分、升学率、就学率等。使用大数据来分析问题，要比传统数据来得更科学，更方便，更有价值，能很好地帮助信息收集方获取精准材料，从而做出更准确的教学分析。如教师可以通过平台统计出学生的普遍的答题情况，大数据可以让教师清楚知道哪道题学生错得最多，哪道题学生掌握得最好，从而在上课时强化训练，这样得出的课程教学模式、师生评估方法等就更具针对性、可行性，得出的结论也更科学、更精确。
3、其实利用大数据也可以开发一些智能数字教科书。简单来说，就是学生可以按照自己的节奏来控制学习进度，而不会受到周围其他学生的行为的影响。然后，系统会给教师一个反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生的表现的整体分析数据。
所以，我认为当进入大数据时代后, 我们的教育管理和运行会迎来了更多的发展机遇。更多的大数据的预测、分析将逐步融入我们的教育管理和决策中去，从而帮助我们更好地做好教育发展的规划, 改变我们的教育教学评价体系, 甚至还有更深远的影响，就让我们以积极的态度迎接大数据时代的来临吧！
2017/10/25
2017 年公需科目《大数据前沿技术及应用》 第八章：大数据发展趋势答案 1、大数据预测能够分析和挖掘出人们不知道或没有注意到的模式，确定判断某件事情必然发生。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：B 2、大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 3、大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据” 。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 4、2011 年，IBM 的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 5、2012 年 7 月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 6、机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A
7、由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 8、大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 9、人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 10、知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 11、大数据成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 12、当前，企业提供的大数据解决方案大多基因 Hadoop 开源项目。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 13、北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 14、数据结构”是指不存储数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。（3 分）
浅析计算机网络的浅析计算机网络的前沿技术计算机网络摘要：计算机网络技术是当前发展速度最快、生命力最强、对人类社会影响最大、摘要：新技术新工艺涌现最多和最猛烈的前沿技术。目前比较热门的关键技术有云计算、软交换以及IMS 等。关键词：关键词：计算机网络、云计算、软交换、IMS 21 世纪已进入计算机网络时代。计算机网络极大普及，成为了计算机行业不可分割的一部分。计算机网络，是指将地理位置不同的具有独立功能的多台计算机及其外部设备，通过通信线路连接起来，在网络操作系统，网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递的计算机系统。而计算机网络技术则是通信技术与计算机技术相结合的产物，它在迅速地发展着，对世界、社会和人类都产生了巨大的影响。目前，计算机网络学术界和技术界对许多计算机网络的前沿技术进行着认真刻苦的研究工作。其中比较热门的研究技术涵盖了云计算、软交换以及IMS 等。一、云计算云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现；云计算也是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。所以从最根本的意义来说，云计算就是利用互联网上的软件和数据的能力。最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。未来如手机、GPS 等行动装置都可以透过云计算技术，发展出更多的应用服务。进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，未来如分析DNA 结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等，都可以透过这项技术轻易达成。笔者认为，云计算技术具备以下四个显著特征。第一，云计算提供了最可靠、最安全的数据存储中心，用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。大家应该都能体会到，数据保存电脑里实际上并不安全。电脑可能会因为损坏，或者被病毒攻击，导致硬盘上的数据无法恢复，而有机会接触私人电脑的不法之徒也可能利用各种机会窃取里面的数据。反之，当用户的文档保存在类似Google Docs 的网络服务上，当用户把照片上传到类似Google Picasa Web 的网络相册里，就再也不用担心数据的丢失或损坏。因
工业大数据分析技术与前沿技术趋势 工业大数据具有实时性高、数据量大、密度低、数据源异构性强等特点，这导致工业大数据的分析不同于其他领域的大数据分析，通用的数据分析技术往往不能解决特定工业场景的业务问题。工业过程要求工业分析模型的精度高、可靠性高、因果关系强，这样才能满足日常工业生产需要，而纯数据驱动的数据分析手段往往不能达到工业场景的要求。工业数据的分析需要融合工业机理模型，以“数据驱动+机理驱动”的双驱动模式来进行工业大数据的分析，从而建立高精度、高可靠性的模型来真正解决实际的工业问题。因此，工业大数据分析的特征是强调专业领域知识和数据挖掘的深度融合。本节主要对时序模式分析技术、工业知识图谱技术、多源数据融合分析技术等三种典型的工业大数据分析技术进行介绍。 1 时序模式分析技术 伴随着工业技术的发展，工业企业的生产加工设备、动力能源设备、运输交通设备、信息保障设备、运维管控设备上都加装了大量的传感器，如温度传感器、振动传感器、压力传感器、位移传感器、重量传感器等，这些传感器在不断产生海量的时序数据，提供了设备的温度、压力、位移、速度、湿度、光线、气体等信息。对这些设备传感器时序数据分析，可实现设备故障预警和诊断、利用率分析、能耗优化、生产监控等。但传感器数据的很多重要信息是隐藏在时序模式结构中，只有挖掘出背后的结构模式，才能构建一个效果稳定的数据模型。
工时序数据的时间序列类算法主要分六个方面：时间序列的预测算法如ARIMA，GARCH 等；时间序列的异常变动模式检测算法，包含基于统计的方法、基于滑动窗窗口的方法等；时间序列的分类算法，包括SAX 算法、基于相似度的方法等；时间序列的分解算法，包括时间序列的趋势特征分解、季节特征分解、周期性分解等；时间序列的频繁模式挖掘，典型时序模式智能匹配算法（精准匹配、保形匹配、仿射匹配等），包括MEON 算法、基于motif 的挖掘方法等；时 间序列的切片算法，包括AutoPlait 算法、HOD-1D 算法等。 工业大数据分析的一个重要应用方向是对机器设备的故障预警和故障诊断，其中设备的振动分析是故障诊断的重要手段。设备的振动分析需要融合设备机理模型和数据挖掘技术，针对旋转设备的振动分析类算法主要分成三类：振动数据的时域分析算法，主要提取设备振动的时域特征，如峭度、斜度、峰度系数等；振动数据的频域分析算法，主要从频域的角度提取设备的振动特征，包括高阶谱算法、全息谱算法、倒谱算法、相干谱算法、特征模式分解等；振动数据的时频分析算法，综合时域信息和频域信息一种分析手段，对设备的故障模型有较好的提取效果，主要有短时傅里叶变换、小波分析等。 2 工业知识图谱技术 工业生产过程中会积累大量的日志文本，如维修工单、工艺流程文件、故障记录等，此类非结构化数据中蕴含着丰富的专家经验，利用文本分析的技术能够实现事件实体和类型提取（故障类型抽取）、事件线索抽取（故障现象、征兆、排查路线、结果分析），通过专家知
网络招聘本科毕业生方法分析摘要：人员招聘工作是一个复杂的、系统的而又连续的程序化操作过程，招聘到一个合适的员工可以降低企业的机会成本，为企业创造更大的利益。招聘的方式各种各样，对于本科毕业生来说，传统的招聘方式已经不适合他们的需要，本文就针对网络招聘本科毕业生方法进行了分析。 关键词：网络招聘毕业生时代潮流 正文：跨入21世纪，人类社会进入到了知识经济的时代。这个时代是经济的竞争，智力的竞争，归根到底是人才的竞争，招聘到并且留用新时代的知识型员工是一个企业生存与发展的必要前提，而本科毕业生作为新时代的知识型员工正符合企业的需要。如何招聘到合适的毕业生，是企业应该关注的重大问题。 一、招聘方式的选择 （一）时代背景 随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，网络已经成为人们生活必不可少的工具之一，不管是生活、学习还是工作，网络无处不在。据2000年的美国一家咨询公司公布的一项追踪研究报告表明，《财富》全球500强中使用网上招募的占88%。所以企业在招聘方面也应该顺应时代的潮流，选择一种新型的、受大众欢迎的招聘方法。 （二）本科毕业生的特征 对于70后的工作人员来说，本科毕业生有一下几个特征： 1、自我意识增强
对于目前的本科毕业生来说，他们有强烈的自我意识，不再希望受到他人的掌控，更加倾向于自己规划与设定自己的人生方向与目标。对于他们的管理与指导，应该着重在引导和帮助上面，而不是传统的指挥、下命令。 2、有较高的个人素质 本科毕业生都是接受过良好的高等教育的学生，他们有着较高的心理素质、文化素质以及精神文明素质，他们不再是仅仅出卖劳动力的“机械”，他们掌握着对于经济和管理有关的较多的知识，掌握着最新的技术。 3、容易接受新事物 现在的毕业生应用电子产品等高科技的产品比较多，新的产品对他们有大的吸引力，新的招聘方式也是他们选择的首要求职渠道。 （三）企业招聘现状 世界竞争日益激烈，招聘到合适的人才对于企业的发展起着至关重要的作用，而提高工作效率是企业快速发展的前提。面对众多的毕业生，企业能够快速的招聘的合适的人才是经营发展的基础。所以，选择优秀毕业生的最好途径就是通过网络招聘，在众多的优秀毕业生中选择最适合自己的那一个。 二、招聘的基础：工作分析 本科毕业生是具有初级管理能力、掌握初级技术的人员，他们没有丰富的工作实践，在刚刚入职时适合从基础的工作开始做起，所以，如果企业需要招聘毕业生，首先就要分析企业是否有基础的岗位空缺，
第三章大数据金融行业应用 视频问题： 保险1：数据分析在保险行业有着较大的应用前景，尤其是在产险方面，其在美国已经有了较为成熟的应用。（是） 保险2：金融行业可以利用大数据实现涅槃重生。中国保险行业的渗透率只有3%，大大低于西方发达国家20%左右的渗透率。（否） 证券：中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。（是） 银行1：银行每创造100万美元的收入，一家银行平均产出约820GB的数据（是）银行2：大数据在银行的七个业务板块分别是零售银行业务，公司银行业务，资本市场业务，交易银行业务，资产管理业务，财富管理业务以及风险管理业务。（是） 在线考试： 1、2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（是） 2、客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（是） 3、精准营销包括实施营销、交叉营销、个性化推荐以及客户生命周期管理。（是） 4、对于银行以及银行产品的舆论上，银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，做到及时处理问题。（是） 5、在大数据时代，针对市场波动对证券公司IT建设的影响，一个聪明的证券公司会在行情比较清淡的时候加强基础建设替换老系统，因为在在大牛市行情好时做一些系统变更的风险系数非常高。（是） 6、招商信诺电销对信用卡客户的数据分析，主要思路是通过持卡人的行为，建立客户购买保险产品倾向性的模型，以提高电销的成功率。（是） 7、摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（是） 8、客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（否） 9、大数据的发展使国内的不少银行也开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据实现实时营销；招商银行利用大数据发展小型微贷等。（是）10、没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（否） 11、大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（是） 12、2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（是） 13、股票、投资理财、投诉服务等各个业务涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触电，场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券下商所
机械工程前沿研究与优化设计 摘要: 本论文指出了现代机械工程科学前沿的显著特征：一方面，它与信息技术、材料科学、生命科学和管理科学相交叉；另一方面，它在创造性地解决机械工程关键科学问题的过程中得到发展。机械优化设计为机械设计提供了一种重要的科学设计方法,使得在解决复杂设计问题时,能从众多的设计方案中寻到尽可能完美的或最适宜的设计方案，这是现代科学技术发展的必然结果。简述了遗传算法和蚁群算法的基本概要，并列举了其目前的应用现状。关键词: 机械工程学科前沿优化设计遗传算法蚁群算法 机械工程是一门与机械和动力生产有关的工程学科，它以有关的自然科学和技术科学为理论基础，结合生产实践中的技术经验，研究和解决在开发、设计、制造、安装、运用和修理各种机械中的全部理论和实际问题。 机械工程学科包含以下几个方面机械制造及其自动化机械电子工程机械设计及理论 车辆工程和仿生技术。机械工程的服务领域广阔而多面，凡是使用机械、工具，以至能源和材料生产的部门，无不需要机械工程的服务。概括说来，现代机械工程有五大服务领域：研制和提供能量转换机械；研制和提供用以生产各种产品的机械；研制和提供从事各种服务的机械；研制和提供家庭和个人生活中应用的机械；研制和提供各种机械武器。 1 机械工程的发展趋势 机械的发展经历了从制造简单工具到制造由多个零件、部件组成的现代机械的漫长过程。机械工程以增加生产、提高劳动生产率、提高生产的经济性为目标来研制和发展新的机械产品。随着世界的进步、国家的需求和学科的发展，机械工程科学的发展出现了以下显著特点和趋势：一方面，高技术领域如光电子、微纳系统、航空航天、生物医学、重大工程等的发展，要求机械与制造科学向这些领域提供更多更好的新理论、新方法和新技术，因而出现和发展着微纳制造、仿生及生物制造、微电子制造等制造科学新领域；另一方面，随着机械与制造科学与信息科学、生命科学、材料科学、管理科学、纳米科学技术的交叉，除了推动着机构学、摩擦学、动力学、结构强度学、传动学和设计学的发展外，还产生和发展着仿生机械学、纳米摩擦学、制造信息学、制造管理学等新的交叉科学。在未来的时代，新产品的研制将以降低资源消耗，发展洁净的再生能源，治理、减轻以至消除环境污染作为超经济的目标任务。
当代科技前沿 论文 姓名： 学院：电信学院专业：计算机093学号：
当今世界，科学技术日新月异、迅猛发展。以信息技术、生物技术为代表的高新技术及其产业的崛起与壮大,对各国的政治、经济、军事、文化等方面产生了深刻的影响。在以经济实力、国防实力和民族凝聚力为主要内容的综合国力的激烈竞争中，能否在高新技术及其产业领域占据一席之地已经成为竞争的焦点，成为维护国家主权和经济安全的命脉所在。在21世纪，我们既面临着许多严峻的挑战，又拥有难得的机遇。在挑战和机遇面前，我们各级领导干部必须重视学习，不仅要学习马列主义、毛泽东思想、邓小平理论，还要学习现代科技知识。江泽民总书记在为中央党校出版社出版的《现代科学技术基础知识》一书作的序中指出：“抓紧学习和掌握现代科技知识，是摆在我们面前的一项重要任务，各级干部要从国家富强、民族振兴的高度来认识学习的重要性，增强学习的自觉性。”认真学习和领会江泽民总书记的重要指示，对于我们牢固树立“科学技术是第一生产力”的观点，深刻理解“三个代表”的重要思想，从世界眼光和战略思维的高度认清学习现代科技知识的重要性、必要性和紧迫性，进一步增强科技意识，从思想到行动真正转移到依靠科技进步和提高劳动者素质的轨道上来，推动国民经济持续、快速、健康地发展，具有十分重要的现实意义。 当代科技发展的主要特点： （一）科学技术加速化发展。当代科技以指数规律增长。科学知识更新快；科学成果迅速增长；从科学发现——技术实现——生产应用时间缩短；新技术新产品更新换代快。 （二）科学技术整体化趋势日益显著。科技进一步分化和综合。各门学科相互交叉渗透，越来越成为一个整体，表现在边缘学科、综合学科、横断学科的出现；科技的数学化、数字化，是整体化的又一体现。自然科学和社会科学的整体化。 （三）科技全球化趋势加快发展。当代许多科技研究开发活动规模大、复杂性增加，非一国之力所能承担；某些科技研究开发活动具有国际性、全球性。经济全球化、信息网络化和跨国公司的活动，促进了全球科技资源的流动和科技信息的共享。对于发展中国家来说，既是机遇又是挑战。 （四）创新成为科技发展的源动力。科技的生命在于创新。创新包括原始性创
1、下面哪种不是数据库的分类？ A、层次式数据库 B、开放式数据库 C、网络式数据库 D、关系式数据库 2、下面哪种不属于硬盘？（） A、SSD盘 B、HDD盘 C、混合硬盘 D、光盘 3、（）用于存放计算机运行期间的大量程序和数据。 A、高速缓冲存储器 B、主存储器 C、外存储器 D、CPU寄存器 4、推动大数据分析平台的发展不包括以下哪项技术？（） A、云存储技术 B、数据管理技术 C、数据抓取技术 D、数据可视化技术 5、不属于光盘的优点是（）。 A、单位存储容量成本低，携带方便，数据查询时间短
B、容量大，保存时间长 C、数据读取、写入数据快，操作方便 D、可重复删除写入数据 6、不属于基于大数据的威胁发现技术的优点是哪项？（） A、分析容的围更大 B、对已知威胁的检测 C、分析容的时间跨度更长 D、攻击威胁的预测性 7、（）是指数据的组织形式或数据之间的联系。 A、数据库结构 B、数据结构 C、存储结构 D、数据对象结构 1 【单选】（）用于存放计算机运行期间的大量程序和数据 ? A. 高速缓冲存储器 ? B. 主存储器 ? C. 外存储器 ? D. CPU寄存器 ? A
? B ? C ? D ?正确答案： B 2 【单选】下列哪条不属于隐私保护防护策略( ) ? A. 确保身份安全 ? B. 安全检查 ? C. 密钥管理的不良状况 ? D. 安全步骤 ? A ? B ? C ? D ?正确答案： B 3 【单选】（）是指数据的组织形式或数据之间的联系。 ? A. 数据库结构 ? B. 数据结构 ? C. 存储结构 ? D. 数据对象结构 ? A ? B ? C
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
1. 【多选题】大数据技术领域的发展得到国家的高度重视，近年来不断推出了些促进这些领域创新和产业发展的指导意见、发展规划和行动纲要，主要有哪些？【ABCDE】 A: 2015年8月31日：《促进大数据发展行动纲要》B: 2015年12月29日：《“互联网＋”行动的指导意见》 《新一代人工智能发展规划》 D: C: 2017年7月8日： 2017年4月10日：《云计算发展三年行动计划（2017－2019年）》 E: 2015年5月8日：《中国制造2025》2. 【判断题】人工采集效率低、成本高、错误多。自动化采集靠技术实现，效率高、采集的数据量大。【对】3. 【多选题】大数据分析平台软件由（）（）（）（）（）大关键技术实现。【ABCDE】 A: 云存储 B: 云计算 C: 算法库D: 工作流引擎 E: 开放接口 4. 【多选题】数据资源向信息、知识、价值转换的流程可以概括成5个环节：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A: 数据采集 B: 数据存储 C: 数据处理 D: 数据分析与挖掘 E: 知识应用 5. 【多选题】计算机系统的发展经历了这样几个阶段：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A: 大型机 B: 小型机 C: 个人计算机 D: 互联网 E: 云计算
6. 【判断题】数据是所表达的对象或事件的信息的载体， 记录了对象的属性特征。正确答案:[对] 7. 【多选题】数据采集可以划分为（）和（）。【AB】 A: 人工采集 B: 自动化采集 8. 【判断题】数据自动化采集技术的发展产生了大数据。 对 9. 【多选题】云服务应用的部署模型有：（）（）（）（）。【ABCD】 A: 公有云Public cloud B: 私有云 Private cloud C: 社区云Community cloud D: 混合云 Hybrid cloud 10. 【多选题】教育大数据指的是学生在学习过程中产生 的大数据，教育大数据应用主要体现在三个主要方面（）（） （）【ABC】 A: 学生学习分析 B: 学生的分类管理 C: 教学效果分析
计算机发明以来，各种高新技术不断被开发出来，人工智能作为其中的佼佼者一直以来深受社会关注而人工智能也不负众望正沿着既有的方向在不断的前进。 人工智能发展方向总的来说分为两个，一是人工；一是智能。 人工便是代替人类来完成一些危险的工作或是一些需要长时间具有重复操作的简单工作，人工智能的出现使得人类从一些重复的工作中解放出来，来进行更加有意义的工作或研究。 智能便是赋予机器思想，包括意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND）)。所以想要发展人工智能就要涉及到机器的学习。 于是深度学习便成为了人们研究的前沿技术。 深度学习的基础是机器学习。机器学习是一门专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断该上自身的性能的学科。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习的结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更
容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。 利用深度学习的种种特征我们可以将其应用在不同的行业，如语音识别，机器翻译，计算机视觉等。 语音识别相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。 将机器学习领域深度学习研究引入到语音识别声学模型训练，使用带RBM 预训练的多层神经网络，极大提高了声学模型的准确率。在此方面，微软公司的研究人员率先取得了突破性进展，他们使用深层神经网络模型（DNN）后，语音识别错误率降低了30%，是近20年来语音识别技术方面最快的进步。 机器翻译是人工智能的终极目标之一，具有重要的科学研究价值。同时，机器翻译又具有重要的实用价值。随着经济全球化及互联网的飞速发展，机器翻译技术在促进政治文化经济交流方面起到越来越重要的作用。 2013年来，随着深度学习的研究取得较大进展，基于人工神经网络的机器翻译（ Neural Machine Translation ）逐渐兴起。其技术核心是一个拥有海量结点（神经元）的深度神经网络，可以自动的从语料库中学习翻译知识。一种语言的句子被向量化之后，在网络中层层传递，转化为计算机可以“理解”的表示形式，再经过多层复杂的传导运算，生成另一种语言的译文。
绍兴文理学院学年第学期 --级化学师范专业《前沿科学》课程论文 超疏水表面及其制备方法 Superhydrophobic Surface and Methods to Prepare Superhydrophobic Surface 摘要: 超疏水表面材料具有防水、防污、可减少流体的粘滞等优良特性,是目前功能材料研究的热点之一。其中超疏水表面的制备方法是研究的关键点,介绍和评述超疏水表面的制备方法，尤其是近几年来较新的制备技术，对该领域的发展方向进行了展望。 Abstract :Superhydrophobic material s have received tremendous attention in recent year s because of it is special properties such as water2p roof , anti2pollution , reduction resistance of flowing liquid , etc. It becomes hot spot research in functional material field, and t he preparation methods to acquire excellent superhydrophobic surface are key to t he research.Representative articles in recent years about preparation methods are reviewed in this article with particular focus on the latest few years。The prospect of developments is proposed. 关键词: 超疏水表面；制备方法；应用 Key words :superhydrophobic surface ；preparation methods ；application 1、超疏水表面
化工与能源学院化学工程与技术前沿进展小论文 题目：通过实验对MPV反应的影响因素浅析 班级：2015级化工与能源学院三班 姓名：邹俊鹏 学号：201522232929 日期：2015年12月28日
通过实验对MPV反应的影响因素浅析 摘要：α,β-不饱和醇，为分子中含有共扼C=C和C=O的不饱和醇，是重要的精细化工中间体，主要应用于香料、香料中间体、医药中间体等方面。α,β-不饱和醇一般通过α,β-不饱和醛/酮还原制备得到。C=C键比C=O键更易加氢还原,因此反应中如何提高对C=O键加氢还原的选择性非常重要。MPV(Meerwein-Ponndorf-Verley)反应是α,β一不饱和醛/酮制备α,β一不饱和醇的一种重要方法，是在温和的条件下以醇为氢源对碳基的C=O双键进行高选择性加氢还原的反应。MPV反应中含Zr催化剂活性高。 催化剂载体结构和酸碱性质对催化剂活性影响较大，中性、比表面积大、孔径大、孔径均匀的载体有利于催化剂活性的提高，而酸性、碱性载体均使催化剂活性降低。 关键词：MPV反应催化剂载体催化剂活性
引言 醛/酮的还原制备相应醇是非常重要的有机化学反应。MPV(Meerwein-Ponndorf-Verley)反应是醛/酮制备相应醇的一种重要方法，特点是在温和条件下，以醇为氢源，当反应物中既有羰基(C=O)又有其它不饱和键如碳碳双键(C=C)等时，只对羰基进行加氢还原而不影响其它不饱和键，尤其适合不饱和醇的制备(如α,β-不饱和醇等医药中间体)。醛/酮MPV反应中早期研究较多的是金属烷氧基化合物均相催化剂，催化效率较高，但难以重复使用，分离困难，且反应后产生大量污染物。多相催化剂能较好解决以上问题，目前研究较多的有氧化物型催化剂、介孔材料接枝型催化剂和沸石型催化剂等。 在相同条件下，与醛相比，酮MPV反应速率明显较低，可能是反应过程中酮羰基位阻较大，且较难活化所致。Maria等人以镁铝类水滑石(MgAl-LDH)为前驱体，500℃下焙烧，制得镁铝复合氧化物(MgAl-LDO)，发现其在酮MPV反应中的催化活性比单独MgO好，他们推测反应机理为：Mg2Al1-LDO表面具有的强Lewis碱活性中心(O2?)和配位不饱和Lewis酸活性中心(Al3+)对，可起协同作用：碱中心(O2?)可吸附醇羟基导致其容易脱氢形成烷氧基化合物，邻近酸中心(Al3+)可吸附酮羰基使其活化，酮和醇在酸碱活性中心对上先形成六元环过渡态，然后将氢原子从氢源醇转移到酮羰基上使酮还原，六元环过渡态，Mg/Al为2时，酸碱活性中心对之间的协同作用最强。类水滑石化合物(LDHs)是一类具有层状结构的新型无机功能材料，其焙烧所得的复合氧化物(LDO)中各金属离子高度均匀分布类似固体溶液，能充分发挥各金属离子间的协同作用。Maria等人制备的MgAl-LDO催化剂制备简单，成本较低，但其具有所需焙烧温度较高、反应的时间较长，重复使用性能较差等缺点。据文献报道，含Zr催化剂对醛MPV反应具有良好的催化性能，但在酮MPV反应中的研究较少。目前MgZrAlO型复合氧化物在酮MPV反应中催化性能研究的报道还是较少。因此，本文利用Mg2Al1-LDO的结构记忆效应，将其浸渍于Zr(NO3)4溶液来制备MgZrAl-LDHs，对其焙烧制备MgZrAlO型复合氧化物催化剂，以环己酮为模板反应物，对其在环己酮的MPV反应中催化性能进行研究，并与Mg2Al-LDO进行对比。
2017年继续教育公需课《大数据前沿技术及应用》答案（八章全） 【每年很多单位都需要完成公需课的继续教育学习任务共18个学时，以下答案全部是本人完成学习任务时，把每一章最后部分的“在线考试”的题目完成后，把题目和答案复制下来整理而成。可能每个人看到的题目顺序不相同，但是每一章都是这些题目，只要打开本文档，按Ctrl+F组合键，即可打开搜索对话框，把你看到的题目复制一部分到“查找容”框中再点“查找”，即可搜索到对应的答案。】 第一章：大数据行业生态答案 1、大数据的数据类型包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。（5分） A.是 B.否 正确选项：A 2、大数据的起始计量单位至少是MB。（5分） A.是 B.否 正确选项：B 3、大数据最早由麦肯锡在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。（5分） A.是 B.否 正确选项：B 4、生产成本只有材料费和人工费。其中材料费的控制主要是防止不必要的浪费；人工费的控制只要是提供工人的生产效率。（5分） A.是 B.否 正确选项：B 5、“大数据”是需要新处理模式才能具有强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。（5分） A.是 B.否 正确选项：A 6智能电表通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可用来预测客户的用电情况等，从而推断出未来几个月时间里，整个电网的用电量。（5分） A.是 B.否 正确选项：A 7、早在2004年，Facebook联合创始人，克里斯？休斯就建议扎克伯格在上推出相关服务，帮助总统候选
大数据分析系统 方案
目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)
4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)
2017年公需科目《大数据前沿技术及应用》参考答案 （适用于华医网） 大数据概述及基本概念（一） C以下哪个数据单位最大（） C大数据技术的战略意义是（） C信息技术是指有关信息的收集、 B\美国哈佛大学的研究小组给出了著名的资源三角形,不包括（） D\哪种不属于互联网上出现的海量信息（） 大数据概述及基本概念（二） B（）主要承担了搭建大数据平台上层建筑的任务。 B（）主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等。 B大数据技术的出现实现了巨大的社会价值,下列哪项不属于产生的社会价值（） C大数据平台的三个重要的技术部分不包括（） D下列哪项不属于商业大数据的类型（） 大数据概述及基本概念（三） D以下那个观点是错误的()
D企业大数据分析不包括（） D维度上的分析需求，主要需要三方面的数据分析技术，不包括（）A（）指的是数据本身所承载的信息内容 大数据体系结构（一） D\物理资源实体的提供层包括（） D\SaaS模式的优点有（） D\云计算的优势包含下面哪几个方面（） B\提供资源的网络被称为（） A\（）是通过使计算分布在大量的分布式计算机上， 大数据体系结构（二） D分布式数据库的特点不包括（） B下面哪点不是HDFS优点（） C大数据的分析挖掘是（），需要巨大的计算能力 D计算任务容错的关键问题不包括（） D下面哪点不是HDFS缺点（） 大数据体系结构（三） C大数据处理框架-Spark的优点不包括（） C\Spark的核心组件有几个部分（） B\大数据处理框架-Spark最大的集群来自（）
DHadoop的缺点不包括（） A\大数据处理框架-Spark诞生于（） 大数据分析与数据挖掘（一） B（）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知 数据分析主要作用不包括（） 功能设备创建或生成的数据被称为（） A用户评论文本数据以及客服系统的语音数据和评价文本数据，可以统称为（） A数据挖掘需要的人员不包括（） 大数据分析与数据挖掘（二） D用户属性分析不从下列哪方面进行分析（） C大数据的真正意义是（） C商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，不包括() D参与度分析的指标包括（） B\商业智能的概念在()年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出大数据分析与数据挖掘（三）
电子与通信工程前沿技术系列讲座结课论文 姓名：XXX 学号：XXXXXX 院系：XXXXXX 指导老师：XXXXXX
电子与通信工程前沿技术系列讲座结课论文 第一讲先进信号处理理论及在无线通信、多媒体等领域中的应用 这次报告主要讲了四方面的内容：分数阶傅里叶变换、压缩感知理论框架、无线通信系统信号处理领域和多媒体信号与信息处理领域。陈老师结合分数阶傅里叶变换理论及压缩感知理论，介绍了这些先进信号处理理论的发展研究状况，并通过实例给出了相关理论在无线通信和多媒体领域中的应用研究。接着，他讲述了自己主持的国家自然科学基金以及郑州大学与北京理工大学等院校联合在研的国家自然科学基金重点项目的研究进展。 第二讲未来通信技术——认知无线电与协作通信 穆晓敏讲课的主要内容有：当前频谱利用现状、静态频谱分配的瓶颈及解决方案以及当前遇到的问题，同时还向我们介绍了互联网+、智慧城市、人工智能（AI)、工业 4.0、DT 时代等相关内容。 认知无线电技术已经向“网络与系统”的框架转变，为增强认知能力、降低认知成本，协作手段成为必然。物理层链路技术面临进一步提升性能的“瓶颈”，通过不同网络元素间的多维度协作提高系统整体性能是下一阶段移动通信系统增强的主要途径。在这一过程中，对环境背景信息和用户业务特征的广泛感知是智能化协作与联合资源管理的重要基础。认知无线电与多维度协作通信的结合将成为技术发展的必然趋势。 第三讲智能可穿戴设备概念、基于纺织纤维的可穿戴式产品 文老师主要向我们介绍了智能可穿戴设备的概念以及文老师所创建公司研发的基于纺织纤维的可穿戴产品。 智能可穿戴设备是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，如眼镜、手套、手表、服饰及鞋等。最早的可穿戴设备用于军事、户外运动、人体检测等。苹果手表、微软手环和谷歌眼镜是当前最热门的智能穿戴设备，国内也涌现出大量的可穿戴智能设备厂商，像小米手环等。 在不久的将来，智能可穿戴设备将成为人体的一部分，就像皮肤、手臂一样。在更远的未来，手机可能只需向人体植入芯片，而Siri将能直接通过对话帮你打电话，帮你订餐馆，了解你的一切隐私，跟你的亲密程度甚至超过你的家人——可能谷歌眼镜和苹果手表都不再是植入人体的芯片了，他们已经成为人体基因的一部分，可以参与人类的繁衍和进化。第四讲嵌入式系统的开发