市场扩张
市场扩张的本质是市场经营理念的扩张、市场运营机制的扩张、市场文化的扩张以及市场核心竞争力的扩张1。
市场扩张不仅是有形市场和有形资产的扩张，而且更重要的是其无形市场和无形资产的扩张。市场扩张实践经验表明，有形资产的扩张对市场扩张效率、扩张附加值及市场内在竞争力的正面影响是非常有限的。市场的竞争优势主要来源于市场的无形资产，它们是别的市场无法用金钱直接购买的。随着科技的进步和时代的发展，无形资产日益成为企业的第一资本，成为推动市场扩张的重要力量。就市场而言，无形资产主要包括市场的品牌、经营技巧、管理知识体系、制度规则与运营能力等内容。
专利扩张
技术演化
技术演化就是技术随着时间变化的过程。但由于技术概念的内涵具有广泛性和层次性，技术演化概念的内涵也根据其研究的层次和立足点不同而有所区分。
基于S曲线的技术演化
技术转移
技术转移，是指技术从一个地方以某种形式转移到另一个地方。它包括国家之间的技术转移，也包括从技术生成部门（研究机构）向使用部门(企业和商业经营部门)的转移，也可以是使用部门之间的转移。
技术路线图
技术转让
技术转让是指技术供应方通过某种方式把某项技术以及与该技术有关的权利转让给技术受让方的行为。2
联合国贸发会(1999)认为，技术转让涉及物质产品(如资本品)的转让和默认知识的转让，后者正变得更为重要，并涉及获得新的技能以及新的技术和组织能力。
技术转移与技术转让
技术转移与技术转让都是从英文“TechnologyTransfer”翻译过来。当二者特指技术所有权转让时，意思相同。但是二者也存在差异：①技术转移还强调地点转移，因此说技术转移比技术转让的内涵更丰富一些。②技术转让的实现需要两个条件，即存在转让技术的双方当事人，以法律关系为基础变更技术的使用权和所有条件；技术转移的实现并不受上述条件的约束，比如某技术发明人从一个国家迁移到另外一个国家，并出资建厂，用自己发明的技术生产产品，此时没有发生技术转让，却发生了技术转移。
技术扩散与技术转让
技术扩散(TechnologyDiffusion)亦指技术创新扩散，强调的是技术创新成果的扩散。美国科技先驱梅特卡夫认为，技术创新扩散是一种选择过程，包括：企业对于各种不同层次的技术选择，其结果总是使企业倾向于接受效率更高、成本更低或更新颖的先进技术；顾客对企业的选择过程，其结果总是那些优先采用创新技术的企业生产出来的品质高、价格低的产品，才能获得顾客的青睐；那些不愿采用创新的企业，则无法逃避被淘汰的厄运。正是通过这些相互作用的选择过程，技术创新成果在市场中才得以广泛传播，即技术创新逐步实现了扩散。
技术扩散与技术转让存在明显差异：①技术扩散可以是有意识的技术转让，也可以是无意识的技术传播，但更强调后者，不存在协议约束；技术转让则专指有意识的行为，以协议规定为准绳。②技术扩散可以是一对一，也可以是一对多，对象不明确；技术转让则是一对一的行为，对象明确。③技术扩散的外延要大于技术转让的外延，如果用数学语言来形容就是，技术转让可以看作技术扩散的子集。
技术引进与技术转让
技术引进(TechnologyIntroduction)是指一个国家或地区的企业、科研机构通过某种方式，有计划、有重点、有选择地从其它国家或地区获取先进技术的活动。其主要内容包括：引进新工艺、新技术，包括产品设计、工艺流程、材料配方、制造图纸、工艺检测方法和维修保养等技术知识和资料；引进必要的成套设备、关键设备、检测手段；引进先进的经营管理方法等。
技术引进与技术转让是同一项活动的两个方面：从技术供应方来讲，是技术的输出，即技术转让；从技术接受方来讲，是技术的输入，即技术引进。
描述
[←1]
朱国春.扩张本质[ M] .北京:机械工业出版社, 2005 .
[←2]
任永菊，新形势下跨国公司技术转让特点及其启示[J]技术管理.
2012.08
1 理念与概念的区别，请举例说明。 理念，与观念含义相似 1.看法、思想。思维活动的结果 2.通常指思想。有时亦指表象或客观事物在人脑里留下的概括的形象 概念，人们对事物本质的认识，逻辑思维的最基本单元和形式。概念的辩证法是指概念的形成、变化和发展以及概念间的联系和转化的辩证关系。 两者不同点在于：理念着重于思想，概念一般指本质属性 如：你有科学理念。说明你会以科学的眼光看问题，会用科学的方法解决问题。 你有科学概念。你知道科学是什么，有什么本质属性。 2同性恋为什么没有被淘汰，你如何设计自己的进化战略 异性恋产生了人类，而同性恋是随着人类社会文化思想的发展萌生出来的，异性恋与原始基因有关，同性恋与原始基因无关，充其量属于基因变异。同性恋只是在漫长的人类进化中产生的一些特殊基因，他们选择了一条不同的道路来传播自己的基因，我们无法将其看作是一种疾病，顶多只是一些行为较他人特殊的人群。 4芝诺悖论 概念的混淆，逻辑形式的混乱 其实这个悖论模糊了一个概念——“无限”其实这个悖论也模糊了一个概念——“瞬间”。时间段是运动发生的必要条件，每一场运动都必定发生在一段时间中（不管它有多短）。但在某一时刻中却不能谈运动，而只能谈位置。芝诺正是用“时刻”偷换了“瞬间”。 5 学术对话 受遗传学启发，对话作为一个整体性思维所收集到的学术信息也并非一种混合性的信息，更不是要与原型一模一样。对话是通过保持各方观点多样性来建立一个完整的学术传播的信息系统，这种信息系统的综合不能简单地与合成的信息混为一谈。对话的学术传播正是借助于这种出于不同个体的学术多样性信息的综合，使学术传播具有达成相互理解的能力，进而创造新的共识。 对话提供的整体和共享性思维有助于我们建立相互性原则，使人心平气和地悉心倾听，搁置己见，暂停判断，“悬置自己的思维假定”，乐于接受异己或差异；建立交流者平等的关系，分享和消解知识权力等。由于对话不施加胁迫性影响，对话者之间也不用焦虑与相互防范；对话还致力排除敌意，用正确的语言活动化敌为友；对话更有机会把各自的假说公开挑明而不论输赢。对话作为“学术传播”的信仰，有助于将学术领域开放成对话领域，促进学术的多元与创新 6好的学术共同体 独立，诚信 “兼容并包”是学术共同体构建的价值标准。个人的洞察力和个体的研究成果对知识的增长不可或缺，但对于一门学科的发展来讲，更多要取决于共同的质疑、讨论和争辩。纵观学术发展史，可以看出，科学是在批判中发展，真理是在批判中完善，人类文明也是在批判中进步。如今学术共同体的通病在于既不缺少一致，也不缺少凝聚，而是缺少争论，缺少富有意义的、建设性的对话以及针锋相对的批判。缺少质疑、争辩和批判，思想就会停滞，学术发展就失去活力。 “求同存异”是学术共同体构建的核心基础。学术共同体中，学者们的相互倾听、观察、创造与交往是他们的能力和需求。通过对话，可以互相获取资源，扩展自我认知，提升自我智慧，促进社会的进步。欧亚研究领域涉及学科门类较多，不同方向、不同学科之间可以彼此交流、探讨问题的基础在于趋同的基本思维方法、问题意识、价值取向、学术标准等，共识是信任与交往的基础。
安全科学原理研究综述 1安全科学原理研究的意义 每门学科都有其特定的基础科学原理。对于成熟的学科，其科学原理通常都基本形成了。但对于安全学科却很有必要和非常迫切开展基础性和系统性的安全科学原理研究，因为安全学科是以一门新兴综合交叉学科，安全科学原理形成是关系到安全学科能否被承认为独立的学科和拥有自己基础理论的学科的重大问题。因为目前安全科学原理还没有完全建立，国际上对安全学科是否为一门科学仍然存在着争议。 安全科学原理是安全活动或工作必须遵循的基本规律和原则，是基于经验或理论归纳得出的安全事物发展的客观规律。安全科学原理是为安全实践和事实所证明，反映安全事物在一定条件下发展变化的客观规律的论断，是人类安全活动的基本法则或方法论。安全科学原理是普适性的安全科学理论。 安全科学原理为安全科学发展和安全活动提供理论支持和方向引导，对安全科技工作实践具有指导性，是一切安全活动必须遵循的规律及基本原则。安全科学原理一般具有多个层次的功能和作用，可用于解释生产生活中的事故致因、概括事故灾难规律、用于指导预防事故灾难、确保人安全健康等。安全科学原理是安全学科的理论支柱、是安全科学理论的核心、是安全科学创新的基因、是安全科学发展的灵魂、是事故预防与控制的钥匙、是构筑安全系统的指南。 安全科学与工程学科在我国已经发展成为一级学科，在英美等发达国家中安全学科被列为与理、工、文、管、法、医、人文等学科交叉的综合学科。但作为安全学科的理论基础——安全科学原理，目前却远不能满足作为该学科发展的需要，国际上也如此，例如，由国际劳工局主编的《职业健康与安全百科全书》（第四版）[1]共四卷105章，其中仅有第56章“事故预防”中的几个小节提及事故致因模型和事故预防原理，而事故预防原理仅仅是安全科学原理的一部分内容。 通过对安全科学原理本身及其发展开展基础、系统、深入的研究，可为安全科学与工程学科奠定坚实的理论基础，为安全科学的发展提供理论支持，并使安全学科能够持续发展下去。 2安全科学原理研究的三条途径 从安全科学学的高度，通过阅读大量相关文献并经过系统梳理和归
行政服务事项主要是指行政机关提供公共服务的事项，如就业登记、企业登记、婚姻登记、养老、医疗、保险等事项。 行政许可是指行政审批的一种，是依照行政许可法的规定，行政机关对行政相对人申请从事某项事务或者获取某种资格作出的允许或不允许的决定。 非行政许可审批是指行政审批的一种，是行政机关依照国家有关部门或者各级政府的规定，对行政相对人从事某种活动进行的审核、批准、核准等。如投资审批、环境评价批准、企业改制方案批准等。 行政许可审批与非行政许可审批都属于行政审批，都属于行政机关行使行政权力的一种具体行为。两者区别是：行政许可的设定有严格的规定，执行也必须按照规定的程序和条件来执行；非行政许可审批设定比较宽泛，对数量有限制。国务院正在陆续取消非行政许可审批。 1、行政许可，即通常说的行政审批，是指行政机关根据公民、法人或者其他组织的申请，经依法审查，准予其从事特定活动的行为。有以下四个方面的特征： （1）行政许可是依申请的行为。以申请为起始，无申请即无许可。
（2）行政许可是管理性行为。主要体现为行政机关作出行政许可的单方面性。不具有管理性特征的行为，即使冠以审批、登记的名称，也不属于行政许可。 （3）行政许可是管理经济和社会事务的外部行为。行政机关对其他行政机关，或者对机关直接管理的事业单位的人事、财务、外事等事项的审批，则属于部管理行为，不属于行政许可。 （4）行政许可是准予相对人从事特定活动的行为。实施行政许可的结果是，相对人获得了人事特定活动的权利或者资格。 2、审批：是指政府机关或授权单位，根据法律、法规、行政规章及有关文件，对相对人从事某种行为、申请某种权利或资格等进行具有限制性管理的行为。审批有三个基本要素：一是指标额度限制；二是审批机关有选择决定权；三是一般都是终审。审批最主要特点是审批机关有选择决定权，即使符合规定的条件，也可以不批准。 核准：是指政府机关或授权单位，根据法律、法规、行政规章及有关文件，对相对人从事某种行为，申请某种权利或资格等，依法进行确认的行为。因此，在批准相对人的申请时，只是按照有关条件进行确认。只要符合条件，一般都予以准许。核准的条件都比较明确具体，便于确认。 审核：是指由本机关审查核实，报上级机关或其他机关审批的行为。 备案：是指相对人按照法律、法规、行政规章及相关性文件等规定，向主管部门报告制定的或完成的事项的行为。
数据挖掘概念与技术-课后题答案汇总
数据挖掘——概念概念与技术 Data Mining Concepts and Techniques 习题解答 Jiawei Han Micheline Kamber 著 范明孟晓峰译
目录
第 1 章 引言 1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题： 1.2 1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测 聚 类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功 能的例子。 解答： ? 特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征 可 被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特 征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA ：Grade point aversge) 的信息， 还有所修的课程的最大数量。 ? 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一 般 特性进行比较。例如，具有高 GPA 的学生的一般特性可被用来与具有 低 GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的 轮廓，就像具有高 GPA 的学生的 75%是四年级计算机科学专业的学生， 而具有低 G PA 的学生的 65%不是。 ? 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特 征 值的 条 件。 例 如， 一 个数 据 挖掘 系 统可 能 发现 的 关联 规 则为 ： major(X, “ c omputing science ”) owns(X, “personal computer ” ) [support=12%, confid ence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生 拥有 一 台个人电脑的概率是 98%（置信度? 分类与预测不同，因为前者的作用是构
大数据 目录 一、大数据概念 (1) 二、大数据分析 (2) 三、大数据技术 (3) 四、大数据特点 (4) 五、大数据处理 (4) 六、大数据应用与案例分析 (6) 一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"
指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，
1203059 蒲晋超 安全科学的发展简史 安全生产、安全劳动是人类生存永恒的命题，已伴随着创世纪以来人类文明社会的生存与生产走过了数千年。在进入21世纪，面对社会、经济、文化高速发展和变革的年代，面对全面建设小康社会的历史使命，我们需要思考中国安全生产，人类公共安全的发展战略，而这种战略首先是建立在历史的基石之上的。为此，我们需要对安全科学技术的起源与发展作一回顾。 20世纪，是人类安全科学技术发展和进步最为快速的百年。从安全立法到安全管理，从安全技术到安全工程，从安全科学到安全文化，针对生产事故、人为事故、技术灾害等工业社会日益严重的问题，百年中，劳动安全与劳动保护活动为人类的安全生产、安全生存，以及人类文明创造了闪光的、不可磨灭的一页。 在20世纪，我们看到了人类冲破“亡羊补牢”的陈旧观念和改变了仅凭经验应付的低效手段，给予世界全新的劳动安全理念、思想、观点、方法，给予人类安全生产与安全生活的知识、策略、行为准则与规范，以及生产与生活事故的防范技术与手段，通过把人类“事故忧患”的颓废情绪变为安全科学的缜密；把社会的“生存危机”的自扰认知变为实现平安康乐的动力，最终创造人类安全生产和安全生存的安康世界。这一切，靠的是科学的安全理论与策略、高超的安全工程和技术、有效的安全立法及管理。 1安全认识观的发展和进步 1.从“宿命论”到“本质论”我国很长时期普遍存在着“安全相对、事故绝对”、“安全事故不可防范，不以人的意志转移”的认识，即存在有生产安全事故的“宿命论”观念。随着安全生产科学技术的发展和对事故规律的认识，人们已逐步建立了“事故可预防、人祸本可防”的观念。实践证明，如果做到“消除事故隐患，实现本质安全化，科学管理，依法监管，提高全民安全素质”，安全事故是可预防的。这种观念和认识上的进步，表明在认识观上我们从“宿命论”逐步地转变到了“本质论”。落实“安全第一，预防为主”方针具备了认识观的基础。 2.从“就事论事”到“系统防范” 我国在20世纪80年代中期从发达国家引入了“安全系统工程”的理论，通过近20年的实践，在安全生产界“系统防范”的概念已深入人心。这在安全生产的方法论层面表明，我国安全生产界已从“无能为力，听天由命”、“就
如何推行全面质量管理(TQM) 前言: 1. TQM 的概念之前吴先生有跟各位分享过,我今天要跟各位分享的是”如何来推行TQM”. 2. 成功三要素告诉大家要”立即行动”,但如果缺乏”耐心”往往也是事倍功半.什么是耐心?下面与大家来分享一个故事:”清朝中叶有个人中了进士,然后被派到一个地方去做知县,他的一个曾经做过 知县的朋友来给他送行”,说:”为官最要紧的是要有耐心,否则很容易草菅人命(古时候没法院由县令 判决)”进士点头答应了.他的朋友隔了一会儿又说:”别忘了要有耐心唷”,进士又答应了,隔了一会 儿,他的朋友又说:”别忘了要耐心噢”,进士心里想:”这不是把我当小孩子吗?”于是发火了.他的朋 友摇摇头说:”您连三句话都忍耐不了,怎么可能会有耐心呢?”. 我们能不能忍耐三句话? 3. 人通过运动来增强体质, 下面我们来谈一谈如何推行全面质量管理. 一. TQM 简介: 1. TQM 即全面质量管理,除产品质量以外,还包括工作质量、业务质量、服务质量等等,您的一举一动都有”品质”.比如您的上司满意吗?您对下属的工作放心吗?,这是工作质量.有些人开会,讲课都喜欢故作高深,殊不知您只有让听的人懂,让听的人满意才能表示您的会议,讲课的质量才是好的,反之就不好.所以,听众懂不懂,满不满意正是衡量您讲课,开会训示的质量的好坏的唯一标准,懂得这个,在今后的工作中开口的时候才不致于”两个黄鹂鸣翠柳(不知所云),一行白鹭 上青天(越扯越远)”. 2. 狭义上我们所讲的”客户”就是指NIKE,但广义上的”客户”其实就是您的下一个部门或下一工序,即”后工程就是顾客”.3. QA 小组将在第二轮教育训练中推动找”顾客”活动,请问你是否知道你的客户是谁?若知道,要如 何服务? 二. TQM 架构: 很简单:1.要全员参与,所有单位参与,特别是上层的决心.2.要发挥各单位及每个人的的优势来做好质量. 三. TQM 目的: 最大目的是要”提升利益”,”客户满意”,”质量保证”,这些都是上层建筑.那么TQM 基础是什么?就 是”员工满意”,很多企业都只顾提升利益,却不知”员工满意”才能让利益持续提升,没有基础哪来建 筑?如同: 自 上 而 自上 而 下 自 下 而 上
1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？ 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER 数据模型。 相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA ：Grade point aversge) 的信息， 还有所修的课程的最大数量。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如， 具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75% 是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65% 不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “ computing science ” ) ? owns(X, “ personal computer ” ) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的 学生，12% (支持度)主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98% (置信度，或确定度)。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能)，而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具： 分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分 层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。 年龄频率 1~5200 5~15450 15~20300 20~501500 50~80700 80~11044 计算数据的近似中位数值。 解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194 ；N/2=1597
大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。
不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。
第一节安全的基本概念及特征 一、安全的基本概念 1、安全的定义 通常中文中，“安”指不受威胁，没有危险，太平、安适、稳定等，即“无危则安”。《辞海》对“安”字的第一个释义就是“安全”； “全”指完满，完整，无残缺，没有伤害，谓之“无缺则全”。这里，全是因，安是果，由全而安。 多数专家认为，安全通常指各种事物对人或对人的身心不产生危害、不导致危险、不造成损失、不发生事故、正常、顺利的状态。即安全与否是从人的身心需求的角度或着眼点提出来的，是针对人和人的身体而言的，当然健康也就属于安全范畴。对于与人的身心存在状态无关的事物来说，根本不存在安全与否的问题。所以，安全首先是指外界不利因素（或称环境因素）作用下，使人的身体免受伤害或威胁，使人的心理不感到恐慌、害怕，使人能够健康、舒适、高效的进行各种活动的存在状态。另外，还包括人能够健康、舒适、高效的进行各种活动的客观保障条件。因此书中对安全的科学概念概括为： 安全是人的身心免受外界（不利）因素影响的存在状态（包括健康 狭义的安全是指某一领域或系统中的安全，具有技术安全的含义。即人们通常所说的某一领域或系统中的技术安全。如生产安全、机械安全、矿业安全、交通安全等等。状况）及其保障条件。换言之，人的身心存在的安全状态及其事物保障的安全条件构成安全整体。--这是把人的存在状况和事物的保障条件有机结合的科学概念。 2、狭义安全和广义安全。 广义安全。即大安全。是以某一系统或领域为主的技术安全扩展到生活安全与生存安全领域，形成了生产、生活、生存领域的大安全，是全民、全社会的安全。 3、现实中安全问题的划分 从专业和行业领域角度划分可分为:生产安全、国家安全、环境安全、食品安全、医药医疗安全、职业劳动保护安全、网络安全、经济安全、人口安全、社会(公共)安全、政治安全、文化安全(主要是外来文化侵略)、自然灾害和人为灾难、社会保障等。 从对象来划分有人身安全、财产安全、环境安全、(产品)质量安全、技术安全、文物安全等。 4、安全度（安全量） “安全度”是一个表示安全程度的概念,人的身心安全程度及其事物保障的可靠程度用各自标准来衡量，就构成安全度的概念。表达的是主体免于危险的程度。虽然目前我们还无法制定一个统一的量化标准从数量上来刻划安全度,但我们却可以在不太严格的意义上对安全度作一定的质的描述。例如主体是完全免于威胁,还是在一定程度上免于威胁,还是处于危险之中,甚至处于极度危险的境地,或者是已经受到具体的内外侵害,这其实就表现了安全的不同程度,即不同的安全度。 二、人类对安全的认识 安全是人类生存、生产、生活和发展过程中永恒的主题，也是人类发展的根本性问题。人类在发展中不断地探索，有探索就有盲区、就有无知，在人类社会发展进程中，安全的含义不是固有的、一成不变的，而是在不断的发展变化。而且人类对安全的认识长期落后于对生产的认识。
全面质量管理的概念和原理 一、什么是全面质量管理 全面质量管理(Total Quality Management,TQM) 就是一个组织以质量为中心，以全员参与为基础，目的在于通过让顾客满意和本组织所有成员及社会受益而达到长期成功的管理途径。 二、全面质量管理的概述 20世纪50年代末，美国通用电气公司的费根堡姆和质量管理专家朱兰提出了“全面质量管理”（Total Quality Management，TQM）的概念，认为“全面质量管理是为了能够在最经济的水平上，并考虑到充分满足客户要求的条件下进行生产和提供服务，把企业各部门在研制质量、维持质量和提高质量的活动中构成为一体的一种有效体系”。60年代初，美国一些企业根据行为管理科学的理论，在企业的质量管理中开展了依靠职工“自我控制”的“无缺陷运动”（Zero Defects），日本在工业企业中开展质量管理小组 （Q.C.Circle/Quality Control Circle）活动行，使全面质量管理活动迅速发展起来。 全面质量管理的基本方法可以概况为四句话十八字，即，一个过程，四个阶段，八个步骤，数理统计方法。
一个过程，即企业管理是一个过程。企业在不同时间内，应完成不同的工作任务。企业的每项生产经营活动，都有一个产生、形成、实施和验证的过程。 四个阶段，根据管理是一个过程的理论，美国的戴明博士把它运用到质量管理中来，总结出“计划（plan）—执行(do)—检查（check）—处理（act）”四阶段的循环方式，简称PDCA循环，又称“戴明循环”。 八个步骤，为了解决和改进质量问题，PDCA循环中的四个阶段还可以具体划分为八个步骤。1)计划阶段：分析现状，找出存在的质量问题；分析产生质量问题的各种原因或影响因素；找出影响质量的主要因素；针对影响质量的主要因素，提出计划，制定措施。2)执行阶段：执行计划，落实措施。3)检查阶段：检查计划的实施情况。 4)处理阶段：总结经验，巩固成绩，工作结果标准化；提出尚未解决的问题，转入下一个循环。 在应用PDCA四个循环阶段、八个步骤来解决质量问题时，需要收集和整理大量的书籍资料，并用科学的方法进行系统的分析。最常用的七种统计方法，他们是排列图、因果图、直方图、分层法、相关图、控制图及统计分析表。这套方法是以数理统计为理论基础，不仅科学可靠，而且比较直观。 三、全面质量管理原理概述 1.在“质量控制”（Quality Control）这一短语中，“质量”一词并不具有绝对意义上的“最好”的一般含义。质量是指“最适合
大数据的概念、技术及应用1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”？ 1.1.3 大数据发展趋势 人工智能 物联网结合 各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平 1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能（AI） 1.4.1 什么是人工智能
1.4.2 人工智能改变哪些行业？ 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同？ 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理？ 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例 2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等
3 大数据技术基础 3.1 从数据仓库开始 3.1.1 数据仓库的“集中” 3.1.2 数据仓库的模型标准化3.1.3 大数据的演进 3.2 HADOOP 生态圈 3.2.1 开源社区概述 3.2.2 开源改变了什么？3.2.3 HADOOP 生态圈内容3.2.4 HADOOP 的技术原则3.2.5 HADOOP 的运维3.3 HADOOP 基础 3.3.1 HDFS 的原理 3.3.2 MAP/REDUCE 原理3.3.3 YARN 原理 3.4 HIVE/HBASE 技术 3.4.1 HIVE 的原理 3.4.2 HBASE 的原理 3.4.3 两者的关系 3.5 SPARK 技术 3.5.1 基本原理
第一章安全科学基础 第一讲安全问题与安全科学发展历程 [教学目的] 通过本讲的学习，使同学们了解安全问题、国内外安全科学的发展历程，掌握安全科学发展的三个阶段，安全科学的哲学基础。 [教学重点] 1．安全科学发展的三个阶段 2．安全科学的哲学基础 [教学难点] 1．安全科学的哲学基础 第一节安全问题与安全科学发展历程 一、安全问题 在远古的石器时代，人类的安全问题主要来自自然灾害，人们一切活动受周围环境控制，处于被动适应地位。 跨入农业社会后，人类的安全问题来自自然灾害和人为灾害。 在工业时代，人类的安全问题包括以下几个方面： （一）大气污染问题 大气污染主要包括有毒气体污染和粉尘污染。 （二）核灾害 此类灾害主要是由于核反应堆失控而造成的人员伤亡和动植物灭绝，还有核能所带来的环境灾害不能低估。 （三）化学污染问题 它污染了空气和水源、侵蚀了土壤、扰乱了大气循环、化学循环和生物循环，使地球患上了“综合不适症”。 （四）航天航空工业灾害 随着通讯和交通工具的现代化，地球变得越来越小，人们可以在24小时内环球旅行一次，但空难、海难和车祸也使人们心有余悸。 （五）交通运输事故 目前，8名分别来自澳大利亚、美国和英国的科学家就一项《2000年公路安全蓝图》的计划进行研究，估计在未来15年中，全世界将有600万人死于公路交通事故，35000万人因车祸受伤。这远远超过有史以来任何一年战争伤亡人数，或瘟疫死亡人数。这就使安全问题随着人类科学技术和文明程度的提高由战争、传染病转到交通、污染方面了。
（六）工业、矿山灾害 现代工业是一把“双刃剑”，不仅创造了巨大的财富，而且为人类带来了前所未有的各种灾害。它在很大程度上改变了灾害的原有属性，使许多自然灾害成为人为灾害，使许多危害程度轻的灾害上升为人类无法控制、造成巨大损失的灾难。 煤矿开采不但给环境带来了巨大灾害，也给采矿工作者造成了沉重伤害。 技术在人类的生产和生活中越来越变的普及化、复杂化和大规模化，使得技术带来的益处与恶果之间的矛盾越来越激烈和尖锐，迫切需要发展一门新的交叉科学——安全科学。 二、安全科学的发展历程 （一）我国安全科学的发展历程。 我国安全科学的发展大体可分为两个阶段： 第一阶段从建国初期到70年代末。 劳动保护的行政管理和业务监督都得到了较好的发展，设立了专门机构并配备了相当数量的专职人员。 第二阶段从70年代末到现在。 劳动保护的行政管理和宣传教育工作得到加强。 30余所设置安全工程本科专业的学校和20余所设置安全工程专科教育的学校。已形成包括学历教育、继续工程教育、职工安全教育和官员安全教育的完整教学体系。 （二）国外安全科学的发展历程。 起初，资本所有者把损害工人的生命和健康，压低工人的生存条件本身看作不变资本使用上的节约；后来不得不拿出一定资金改善工人的劳动条件；再来发展到系列的安全科学有关的组织和科研机构。到70年代末，安全教育已经在美国发展起来。 日本在研究安全方面虽起步较晚，但发展却较快。 综上所述，安全科学的发展分为三个阶段： 经验型阶段（事后反馈决策型）：长期以来，人们认为安全仅仅以技术形式依附于生产，从属于生产，仅仅在事故发生后进行调查研究、统计分析和采取整改措施，以经验作为科学，安全处于被动局面，人们对安全的理解与追求是自发的模糊的。 事后预测型（预期控制型）：人们对安全有了新的认识，运用事件链分析、系统过程化、动态分析与控制等方法，达到防治事故的目的。 总之传统的安全技术建立在事故统计基础上，这基本属于一种纯反应式的。安全科学缺乏理性，人们仅仅在各种产业的局部领域发展和应用不同的安全技术，以至对安全规律的认识停留在相互隔离、重复、分散和彼此缺乏内在联系的状态。 综合系统论（综合对策型）：认为事故是人、技术与环境的综合功能残缺所致，安全问题的研究应放在开放系统中，安全具有科学性、系统性、动态性的特点。从事故的本质中去
全面质量试题解答第 1 页共 1 页 第一部分基本概念和原理 第1章质量 一、填空题 1．质量是指一组固有特性满足要求的程度。 2．ISO 9000标准把质量特性定义为：与要求有关的产品、过程或体系的固有特性。 3．产品质量特性包括：性能、寿命、可信性、安全性和经济性。 4．服务质量特性一般包括：功能性、时间性、安全性、经济性、舒适性和 文明性等六个方面。 5．产品的自然寿命是指产品在规定的使用条件下完成规定功能的总时间。 6．产品的可靠性是指产品在规定的时间内和规定的条件下，完成规定功 能的能力。 7．产品的经济性是指产品在整个寿命周期内的费用，是制造费用和使用 费用的总和。 8．过程是一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动。 9．质量职能是指为了使产品具有满足顾客需要的质量而进行的全部活动 的总和。 10．质量环是指对产品质量的产生、形成和实现过程进行的抽象描述和
理论概括。 11．魅力特性是指如果充分的话会使人产生满足，但不充分也不会使人产 生不满的那些特性。 二、判断题 1．质量是指产品或服务满足顾客需求的程度。 ( × 2．产品的可靠性是指产品满足使用目的的所具备的技术特性。 ( × 3．美国质量管理专家朱兰博士从顾客的角度出发，提出了著名的“适用性”观点。他指出，“适用性”就是产品符合规范或需求的程度。 ( × 4．从质量和企业关系方面看，提高质量是企业生存和发展的保证。( √ 5．由于质量特性是人为变换的结果，因此我们所得到的或确定的质量特性实质上只是相对于顾客需要的一种代用特性。这种变换的准确与否直接影响着顾客的需要能否得到满足。( √ 6．顾客满意是指顾客对其要求已被满足的程度的感受。( √ 7．顾客是指组织外接受服务和使用产品的个人或团体。 ( × 8．国际标准化组织把产品分成了四个大类：即硬件、软件、服务、流程性材料。( √ 9．提高质量能带来全社会的效益，但是生产企业的成本会增加。因为质量越高，成本也越高。 ( × 10．魅力特性是指那些如果充分就会使人产生满足，不充分就会使人产生不满的特性。 ( × 三、选择题
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 教育学容易混淆的概念区分 教育学容易混淆的概念区分 ? 目前在备考过程中出现这种情况，对于广大考生来说，在做理解类的知识点习题时相对出错较少，然后一遇到定义反选题目，大多数人都会存在模棱两可，甚至出错率较高的状况。 教育学的考试主要还是以识记为主，理解的考题相对较少。 所以为了能够更好的为广大考生提供便利，在此中公讲师为大家讲解一下教育学重容易混淆的概念，以便更好的理解。 ? 教育与教育学的概念基本上理解较容易。 教育可以认为是一种社会现象，而教育学则是一个研究的学科专业领域，所以从本质上来说，两者有区别。 教育的概念一般分为广义和狭义之分，而在考试中易考广义的概念所包括的三结合教育。 ? 广义的教育： 凡是增进人的知识和技能、发展人的智力和体力、影响人的思想和品德的活动都是教育。 它包括社会教育、学校教育和家庭教育。 ? 狭义的教育： 主要指学校教育，是教育者根据一定的社会要求，有目的、有计划、有组织地对受教育者施加影响，促使他们朝着所期望的方向发展的活动。 1/ 6
? 除此之外，对于不同版本的教科书对于教育还有另外一种解释： 教育是在一定条件下促进个体社会化和个性化的实践活动。 ? 而教育学是研究教育现象和教育问题，揭示教育规律的一门学科。 教育问题是推动教育 ? 发展的内在动力。 ? 教育方针和教育目的的区别较大。 教育方针是国家教育工作的基本政策和指导思想，是国家根据政治经济的要求，为实现教育目的所规定的教育工作的总方向。 它包括： 教育工作的服务方向、教育目的、实现教育目的的途径。 教育目的是国家对教育培养人的总的要求，它规定着人才的质量和规格，对教育工作具有全程性的指导作用。 教育目的强调了教育活动要达到的最终结果，它是教育方针的重要组成部分。 教育目的主要解决的是为谁培养人培养什么样的人;教育方针除此之外还包括怎样培养人。 从范围角度来说教育方针包括教育目的。 从区别来看： 教育方针更偏向国家的政策思想，主要指导如何办学;教育目的更偏向理论化，主要指导如何培养人才。 ? 上述三个定义经常为考生最为苦恼的内容。
安全系统工程基本概念 1．系统、系统工程 安全系统工程,是以安全学和系统科学为理论基础,以安全工程、系统工程、可靠性工程等为手段,对系统风险进行分析、评价、控制,以期实现系统及其全过程安全目标的科学技术。 安全系统工程是现代科技发展的必然产物,是安全科学学科的重要分支。安全系统工程是一门涉及自然科学和社会科学的横断科学,在定义安全系统工程之前需要弄清相关学科的有关概念。 系统工程的研究对象是系统。系统就是由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合成的具有特定功能的有机整体。系统有自然系统与人造系统、封闭系统与开放系统、静态系统与动态系统、实体系统与概念系统、宏观系统与微观系统、软件系统与硬件系统之分。不管系统如何划分,凡是能称其为系统的,都具有如下特性： (l)整体性。系统是由两个或两个以上相互区别的要素(元件或子系统)组成的整体。构成系统的各要素虽然具有不同的性能,但它们通过综合、统一(而不是简单拼凑)形成的整体就具备了新的特定功能,就是说，系统作为一个整体才能发挥其应有功能。所以,系统的观点是一种整体的观点,一种综合的思想方法。 (2)相关性。构成系统的各要素之间、要素与子系统之间、系统与环境之间都存在着相互联系、相互依赖、相互作用的特殊关系,通过这些关系,使系统有机地联系在一起,发挥其特定功能。
(3)目的性。任何系统都是为完成某种任务或实现某种目的而发挥其特定功能的。要达到系统的既定目的,就必须赋予系统规定的功能，这就需要在系统的整个生命周期,即系统的规划、设计、试验、制造和使用等阶段,对系统采取最优规划、最优设计、最优控制、最优管理等优化措施。 (4)有序性。系统有序性主要表现在系统空间结构的层次性和系统发展的时间顺序性。系统可分成若干子系统和更小的子系统,而该系统又是其所属系统的子系统。这种系统的分割形式表现为系统空间结构的层次性。另外,系统的生命过程也是有序的,它总是要经历孕育、诞生、发展、成熟、衰老、消亡的过程,这一过程表现为系统发展的有序性。系统的分析、评价、管理都应考虑系统的有序性。 (5)环境适应性。系统是由许多特定部分组成的有机集合体,而这个集合体以外的部分就是系统的环境。系统从环境中获取必要的物质、能量和信息,经过系统的加工、处理和转化,产生新的物质、能量和信息,然后再提供给环境。另一方面,环境也会对系统产生干扰或限制,即约束条件。环境特性的变化往往能够引起系统特性的变化,系统要实现预定的目标或功能,必须能够适应外部环境的变化。研究系统时,必须重视环境对系统的影响。 系统工程是组织管理系统的规划、设计、制造、试验和使用的科学方法,是一种对所有系统都具有普遍意义的科学方法。这个定义表示:①系统工程属工程技术范畴,主要是组织管理各类工程的方法论,即组织管
概念、含义、定义和涵义的区别
概念、含义、定义和涵义的区别 概念、定义、含义和涵义之间到底有什么区别啊？ 我们在使用的过程中很不在意，但是貌似他们之间又有着很大的区别。 含义是指：（词句等）所包含的具体意义。 含义和涵义的意思具体相同，无异议。 概念的含义比定义广 一、概念----理性思维的基本形式之一，是客观事物的本质属性在人们头脑中的概括反映。人们在感性认识的基础上，从同类事物的许多属性中，概括出其所特有的属性，形成用词或词组表达的概念。概念具有抽象性和普遍性，因而能反映同类事物的本质。 二、定义----对于一种事物的本质特征或一个概念的内涵和外延所作的确切表述。最有代表性的定义是“属+种差”定义，即把某一概念包含在它的属概念中，并揭示它与同一个属概念下的其他种概念之间的差别。如“人”在“动物”这一属概念下，人和其他动物的差别是“能制造生产工具”，从而得出“人是能制造生产工具的动物”这一定义。 三、含义----（字、词、话语等）里边所包含的意义。 （在以上这些词语解释中所含有的门派学说里生硬甚至错误的归纳性术语个人是予以否定的）由此可见，“概念”与“定义”的区别是：
1、“概念”抽象普遍，“定义”具体确切。 2、“定义可包含概念”或“定义是概念的细化和引申/延伸。 5 整数集为什么用Z 自然数集为什么用N 实数集为什么用R 复数集为什么用C 有理数集为什么用Q 谢谢了~~ 1.用Q表示有理数集: 由于两个数相比的结果(商)叫做有理数，商英文是quotient，所以就用Q了 2.用Z表示整数集: 这个涉及到一个德国女数学家对环理论的贡献，她叫诺特。 1920年，她已引入“左模”，“右模”的概念。1921年写出的<<整环的理想理论>>是交换代数发展的里程碑。其中，诺特在引入整数环概念的时候（整数集本身也是一个数环）。 她是德国人，德语中的整数叫做Zahlen，于是当时她将整数环记作Z，从那时候起整数集就用Z表示了。 3.用N表示自然数集: 自然数：Natural number 所以就用N了 4.用R表示实数集： 实数：Real number 所以就用R了 5.用C表示复数集： 复数：Complex number 所以就用C了