1.PCI个数及规划原则，互操作的内容、含义，CSFB流程和重选重定向的含义；
（1）PCI个数及规划原则:从物理层来看，PCI（physical-layer Cell identity）是由主同步信号（PSS）与辅同步信号（SSS）组成，可以通过简单运算获得。公式如下：PCI=PSS+3*SSS，其中PSS取值为0...2（实为3种不同PSS序列），SSS取值为0...167（实为168种不同SSS序列)，利用上述公式可得PCI的范围是从0...503,因此在物理层存在504个PCI。
(2) 互操作的内容、含义。
2. 熟悉单验流程、单验达标标准，干扰排查和互操作的内容；
3. 单验报告里的每个部分的内容要熟悉，各类信令流程要熟悉，至少是主要的需熟悉；
4. RSRP、SINR、模三干扰的含义或原因，能解释清楚、速率优化的方法、天馈调整的目的意义、天线原理，CXT&CXA是否使用过，或是华为软件里都有哪些参数平时工作中是要注意的，都有什么含义；
5. RF优化速率提升、DT测试平均sinr值是多少、三四类终端的含义以及中兴和华为现有的一些终端是哪类终端，kpi指标要熟悉；
6. 覆盖优化的内容；
7. 掉线原因和解决方法、干扰分类，建议先分大类再说小方面；
8. 质差的原因和解决方法上行质差判断：
（1）、查看上行SINR值
（2）、查看UE发射功率
（3）、查看上行MCS分布
（4）、查看无用户时RSSI值是否异常
处理思路：
（1）、查看驻波比是否正常
（2）、覆盖情况
（3）、上行SINR调整开关是否打开
（4）、上行功率控制的P0设置是否正常
（5）、正常情况下，20M RSSI为-100dVm，若异常，则进行PRB轮循，看那些RB受到干扰，再分析是杂散、阻塞、互调干扰。
12.处理网络中的掉线问题的思路？
（?首先确定UE掉线时所占用的小区，掉线前后信道质量如何；?若RSRP、SINR较好发生掉线，则核查信令是否丢失、核查基站故障、终端是否存在异常。?若RSRP正常SINR恶化，则核查周围小区是否存在模3干扰，通过调整功率及PCI避免模3干扰；?若RSRP正常SINR恶化，且邻小区中多个小区与服务小区RSRP强度相当，说明业务信道存在干扰，通过调整周围小区功率及切换关系控制覆盖和切换带。?若RSRP较差低于-110dbm，且邻小区也无更好信号，则存在弱覆盖，需要通过核查服务小区功率及TDS覆盖情况，通过RF调整及开通新站点解决。）
13.在LTE速率优化过程中我们需要关注的主要辅助KPI指标有哪些？（?PRB占用数量?64Qam占用比例?SINR?RSRP?BLER?单双流占比?MCS格式?LTE占网时长?天线传输模式?CQI）
14.日常优化中遇到单用户低速率问题需要进行哪些部分的排查？
（终端（手机数据卡）?USIM卡?基站状态?基站告警?基站配置?传输配置?核心网配置）
15.LTE速率优化的核心是优化SINR，目前主要的SINR优化手段有哪些？（?天线调整?小区合并?异频组网?小区功率调整）
16.目前无线网络规划的主要内容是什么？
（?小区名规划?频点规划?PCI规划?RSN规划?邻区规划?基线参数规划）
17.影响LTE网络覆盖和容量的主要因素。
（影响覆盖和容量因素包括：系统带宽、天线技术、资源分配方式、干扰处理技术、设备功率、分组调度策略、系统RB的配置、系统CP的配置、系统GP的配置、小区用户数等。）
18.LTE网络测试中常见的问题有哪些？以及如何解决？
（(1) 掉线(2) 切换失败(3) RRC重配置失败(4) RRC连接失败(5) 频繁切换(6) 频繁上报A3事件）
19.衡量LTE覆盖和信号质量基本测量量是什么？
（LTE中最基本，也是日常测试中关注最多的测量有四个：1）RSRP(Reference Signal Received Power)主要用来衡量下行参考信号的功率，可以用来衡量下行的覆盖。2）RSRQ (Reference Signal Received Quality)主要衡量下行特定小区参考信号的接收质量。3）RSSI(Received Signal Strength Indicator)指的是手机接收到的总功率，包括有用信号、干扰和底噪4）
SINR(Signal-to-Interference plus Noise Ratio)信号干扰噪声比，指接收到的有用信号的强度与干扰信号（干扰加噪声）强度的比值）
20.CSFB主叫成功率低关注GSM侧什么指标
（主要：随机接入成功率、SD拥塞、掉话；TCH拥塞）
21.LTE系统中上行数据信道支持哪些调制方式，那种编码效率最高（QPSK 16QAM 64QAM；64QAM效率最高）
22.LTE网络参数规划包括
（邻区规划，PCI规划，PRACH规划，TA规划，EnodeB ID规划等）
23.路测时发现小区间天线接反可以从那几个部分去排查
（核查小区PCI参数是否配错排查小区间RRU-天线间的跳线是否接反排查BBU-RRU光纤是否接反（可选））
24.LTE中有哪些类型测量报告？现网使用的测量事件有哪些？各项测量事件设置值的含义是什么？
（Ø Event A1 ：表示服务小区信号质量高于一定门限，满足此条件的事件被上报时，eNodeB停止异频/异系统测量；Ø Event A2 ：表示服务小区信号质量低于一定门限，满足此条件的事件被上报时，eNodeB启动异频/异系统测量；Ø Event A3 ：表示同频邻区质量高于服务小区质量，满足此条件的事件被上报时，源eNodeB启动同频切换请求；Ø Event A4 ：表示异频邻区质量高于一定门限量，满足此条件的事件被上报时，源eNodeB
启动异频切换请求；Ø Event A5 ：表示服务小区质量低于一定门限并且邻区质量高于一定门限；Ø Event B1 ：表示异系统邻区质量高于一定门限，满足此条件事件被上报时，源eNodeB启动异系统切换请求；Ø Event B2 ：表示服务小区质量低于一定门限并且异系统邻区质量高于一定门限。）
25.简单说明一下影响LTE下载速率的因素有哪些？并简单说明对应的优化方法（弱覆盖、越区覆盖、重叠覆盖、MOD3干扰、设备故障、邻区配置等）
26.外场测试覆盖优化包括哪些内容？对覆盖影响较大的原因有哪些？
（对覆盖影响较大的原因包含：网络规划考虑不周全或不完善的无线网络结构引起的；由设备故障导致的；工程质量造成的；RS发射功率配置低，无法满足网络覆盖要求；建筑物等引起的阻挡；工程参数不合理等。）
27.LTE用到的频段及频段范围
移动、联通、电信TD-LTE频段与FDD-LTE部分频段！
中国移动频段为：1880 -1900 MHz、2320-2370 MHz、2575-2635 MHz；（bands:39 bands:40 bands:41）
中国联通频段为：2300-2320 MHz、2555-2575 MHz；(bands:40 bands:41) 中国电信频段为：2370-2390 MHz、2635-2655 MHz；(bands:40 bands:41)
28.掉线率高怎么处理
掉线分为有数传情况下的掉线和无数传情况下的掉线，而无数传的掉线时不影响用户感知的，现在考核的总体的掉线次数，基本也就是硬件告警的、切换失败导致的、无线环境导致的；切换失败导致的可以查看两两切换关系对，有针对性的
调整就行，无线环境类的比较复杂，后台可以提取CQI/MCS/TA这些的测量，可以看到用户的分布，再结合其他的相关信息做处理。
29.切换类型、切换流程
LTE系统内切换和CDMA/WCDMA系统内切换不同，只有硬切换没有软切换，UE都是断开服务小区的通信链路后再接入到目标小区。
切换触发原因有：
（1）、因为网络覆盖触发，当UE检测到邻小区信号质量高于服务小区信号一定门限，且服务小区信号质量低于某一门限时，网络会触发UE进行切换；（2）、因为网络负荷触发，当UE服务小区负荷过载而邻区负荷较低，且UE 检测邻区信号质量满足一定门限时，网络会触发UE进行切换；
（3）、因为业务触发，当UE所在服务小区不支持UE发起的某种业务，而邻接小区支持这项业务，且UE检测邻区信号质量满足一定门限时，网络可以触发UE进行切换；
（4）、因为速度触发，当eNB判断UE移动速度超过或低于某个速度，同时UE所在网络部署了高速、低速小区时，eNB将UE切换到对应小区以更好的提供网络服务；
LTE切换类型划分：
LTE切换可分为系统内切换和系统间切换，系统内切换又可根据载频配置情况分为同频和异频，系统间切换包括与所有系统，包括2G、3G（CDMA、WCDMA、TD-SCDMA）的切换。
30.外部干扰如何排查
LTE干扰的排查，简单说一下排查的过程，1.首先将LTE小区全部关闭，可以通过扫频仪进行扫描，观察LTE的频带内是否有强干扰，如果有，查询干扰源。
2.如果频内没有其他干扰，打开小区，主要是LTE系统内的同频干扰，主要包括两个部分，下行的干扰，下行的干扰可能由于网规的原因引入，比如PCI MOD3是否相同，相同的话，会影响到SINR的测量，逻辑跟序列是否相同，相同的话，会影响用户的接入。上行的干扰，主要邻区边缘用户的干扰，只能通过关键技术进行解决。
3.LTE干扰目标LTE系统的存在的一个比较难的技术专题，可以采用一些关键技术进行规避，比如：调频、ICIC、随机化等等。
31.GSM干扰波状图是什么样子
32.TDS干扰波状图是什么样子
33.内部干扰有什么
3G是自干扰系统。4G是邻站干扰，邻区负荷越大对本小区干扰越大。LTE是多频段同时传输，打个比方，LTE就像多个并行的高速，基站都共用这些通道，单扇区就像单个车队，通过ODFM正交复用就像走高架桥，单基站内的车队（扇区）不在同一层通道，所以相互之间不会影响。但相邻不同基站的车队有可能共用一层通道，这就存在相互干扰的情况，需要通过ICIC干扰协调当交警去协调分配。原理是相邻不同基站的车队都被安排一个主通道，这些主通道都各不相同，这样就避免了有些通道拥塞（干扰严重），而另一部分通道相对空闲。
ICIC分静态，半静态，动态三种，静态自适应能力差，动态信令开销大，所以ICIC一般都采用半静态干扰协调，就像交警每过一段时间根据每个通道的拥堵情况，调度安排车队通行。
34.mod3干扰的原理
PCI指的的是物理小区ID，作用相当于TD里扰码的概念，用来区分小区，因为目前LTE组网是同频组网，所以区分小区必须是不同的PCI来区分.其中pci共有504个，从0到503进行编号，504是怎么得来的呢？是通过这样一个公式：PCI=3*sss+pss，其中SSS是辅同步信号，共168组，从0至167编号，pss 是主同步信号，共3个，即0,1,2.那么通过公式正好得到504个PCI，其实反过来PCI/3即是mod3的来源，mod3干扰就是pci除3之后的余数相同的概念也就是pss信号相同导致的干扰。
35.随机接入流程
基于冲突的随机接入：
LTE基本信令流程-随机接入流程- TD小优- 点滴学通讯
1) UE在RACH上发送随机接入前缀；
2) ENb的MAC层产生随机接入响应，并在DL-SCH上发送；
3) UE的RRC层产生RRC Connection Request 并在映射到UL –SCH上的CCCH逻辑信道上发送；
4) RRC Contention Resolution 由ENb的RRC层产生，并在映射到DL –SCH 上的CCCH or DCCH(FFS)逻辑信道上发送。
基于非冲突的随机接入
LTE基本信令流程-随机接入流程- TD小优- 点滴学通讯
1) ENb 通过下行专用信令给UE指派非冲突的随机接入前缀（non-contention Random Access Preamble ），这个前缀不在BCH上广播的集合中。
2) UE在RACH上发送指派的随机接入前缀。
3) ENb的MAC层产生随机接入响应，并在DL-SCH上发送。
36. 速率过低的原因？
1. 电脑是否已经进行TCP窗口优化；
2. 检查测试终端是否工作在TM3模式，RANK2条件下；如不：检查小区配置和测试终端配置；
3. 观察天线接收相关性，可以调整终端位置和方向，找到天线接收相关性最好的角度，天线相关性最好小于0.1，最大不超过0.3；
4. 更换下载服务器，采用FTP＋迅雷双多线程下载的方法来提升吞吐量，如果无改善，可以通过命令检查下行给水量，是否服务器给水量问题；
5.尝试使用UDP灌包排查是否是TCP数据问题导致；
37.掉线的在哪条信令中看、后台怎么处理掉线。
关于掉话从信令中定义是: 上,下行均未收到disconnet或release消息,从连接模式转入空闲模式
38.2g回落频点在那条信令里读取
CSFP with redirection是都要先脱离LTE的，然后只是RRC connection release中的redirectionCarrierInfo有所不同，你的第二种说法比较靠谱，对于GSM来说，R8的redirectcarrierinfo中包含了BCCH频点，UE收到BCCH 频点后按照频点和gsm小区进行同步并发起接入过程和语音呼叫。
39.接入坏小区如何处理
接入成功率=SD分配成功率*TCH分配成功率；从公式可以知道从总体从两个方面提高接入成功率。
在信令分配成功率方面：一、降低最小接入电平，二、适当增加呼叫重建尝试次数，三、解决小区硬件故障（载频故障、互调干扰等），四、解决SD拥塞。TCH分配成功率方面：一、解决TCH拥塞问题，二、解决小区硬件故障（合路器、载频等）。
40.掉线坏小区如何处理
掉线分为有数传情况下的掉线和无数传情况下的掉线，而无数传的掉线时不影响用户感知的，现在考核的总体的掉线次数，基本也就是硬件告警的、切换失败导致的、无线环境导致的；切换失败导致的可以查看两两切换关系对，有针对性的调整就行，无线环境类的比较复杂，后台可以提取CQI/MCS/TA这些的测量，可以看到用户的分布，再结合其他的相关信息做处理。
41.减小CSFB时延
时延问题需要考虑一下几方面：
1、邻区添加准确，尽量少而精确，减少测量时间；
2、异系统频点添加尽量少而精确，减少搜索时间；
3、异系统测量启动门限，重选门限设置合理，过小导致信号过低CSFB失败，过大可能出现无异系统小区可回落的局面，也会时延大。
42．LTE事件类型及定义
LTE切换时需要UE上报测量的结果（包括RSRP，RSRQ等），而上报又分为周期性上报和事件触发的上报。
周期性上报由基站配置，UE直接上报测量的结果。
事件触发的上报又分为同频系统的事件和不同系统间的事件：同频切换报告事件包括：
（1）. 事件A1，服务小区好于绝对门限；这个事件可以用来关闭某些小区间的测量。
（2）. 事件A2，服务小区差于绝对门限；这个事件可以用来开启某些小区间的测量，因为这个事件发生后可能发生切换等操作。
（3）. 事件A3，邻居小区好于服务小区；这个事件发生可以用来决定UE是否切换到邻居小区。
（4）. 事件A4，邻居小区好于绝对门限；
（5）. 事件A5，服务小区差于一个绝对门限并且邻居小区好于一个绝对门限；这个事件也可以用来支持切换
Event B1(Inter RAT neighbour becomes better than threshold)：表示异系统邻区质量高于一定门限，满足此条件事件被上报时，源eNodeB启动异系统切换请求；类似于UMTS的3C事件。
Event B2(Serving becomes worse than threshold1 and inter RAT neighbour becomes better than threshold2)：表示服务小区质量低于一定门限并且异系统邻区质量高于一定门限，类似于UMTS的3A事件。
大数据的实际应用及未来展望 计172（10170828）程慧艳 摘要：近年来，“大数据”已然成为IT界如火如荼的词，与“云计算”并驾齐驱，成为带领IT行业发展的两列火车。尤其在当今这个物联网快速发展的时代，数据已经成为新的资源，是支撑物联网发展的基石。本文通过对大数据的简要诠释以及一些大数据在国内外的应用实例来对大数据产业的发展、社会定位以及价值实现途径进行探索，最后分析未来大数据产业的发展。 关键词：大数据，大数据技术，数据挖掘，数据变现，应用 1.大数据时代 大数据？多么时髦的词！就连农民看新闻的时候，都会听到它。只要是能涉及到大数据的，各个行业都不会放过，比如汽车、医疗、教育、金融、饮食、传媒、零售业、农业等。如你所见，大数据已经不是IT行业的专有名词了，而是与我们生活息息相关的事物，我们已经进入了大数据时代。 相信对于大多数人来说，大数据也就只是一个经常听到的似乎很高端大气的词罢了，其实不然，要认识大数据，首先就要知道它是什么。那么，什么是大数据呢？我们来看看官方的定义：大数据（Bigdata）,或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内截取、管理、处理并整理成人类所能解读的信息。 IBM提出了大数据的5个特点：大量、高速、多样、价值、真实性。
维克托·迈尔·舍恩伯格教授在《大数据时代》一书中指出，大数据不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。简言之，从各种类型数据中快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，也正是这一特点促使该技术具备了走向实际应用的潜力。 2. 数据资源（数据就是“金库”） 从数据类型来看，大数据可分为三类。 ·传统企业数据：包括CRM Systems的消费者数据、传统的ERP数据、库存数据及账目数据等。 ·机器和传感器数据：包括呼叫记录、智能仪表、工业设备传感器、设备日志、交易数据等。越来越多的机器配备了连续测量和报告运行情况的装置。几年前，跟踪遥测发动机运行仅限于价值数百万美元的航天飞机。现在，汽车生产商在汽车中加入了监视器，连续提供车辆机械系统的整体运行情况。 ·社交数据：包括用户行为记录、反馈数据等。计算机产生的数据可能包含着关于因特网和其他使用者行动与行为的有趣信息，从而提供了对他们的愿望和需求潜在的有用认知。还有人们通过短信、QQ、微博、微信、电子邮件等产生的文本及图像信息。 这三种数据都价值连城，甚至有说法称，谁掌握数据资源，谁就掌握了“金库”。当然，要将数据变成正真的“金库”，还需要一个过程，一个分析的过程，一个总结的过程，一个预测的过程。最终，数据能帮人们提高预测的能力。通过大数据的处理工具，提取精华，总结规律，预测行为。
14.4热机与社会发展 一、教学目标： 1．知识与技能 （1）知道热机工作过程中的能量转化过程。 （2）了解汽油机的工作原理和工作过程，提高读图能。 （3）了解热机效率。知道热机工作时燃料释放能量的主要流向，知道可以怎样提高热机效率，及提高热机效率的意义所在。 （4）了解热机使用所带来的环境污染问题和目前的对策。 2．过程与方法 利用图片和动画，研究并认识汽油机和柴油机的基本结构、工作原理和工作过程。 3．情感态度与价值观 （1）通过对热机效率和热机与环境等问题的分析和讨论，树立效率意识和环保意识，培养学生通过交流讨论来学习的习惯。 （2）通过介绍热机的发明和发展，树立科学技术是第一生产力的观点。通过介绍我国长征系列火箭的伟大成就及火箭升空视频，激发学生的爱国主义情感，树立为祖国强盛做出自己贡献的信心。 二、教学重点与难点 重点：热机的共同特点，汽油机的构造、工作原理和过程，热机效率，热机与环境保护。 难点：热机工作过程的能量转化情况，汽油机的构造、工作过程。 三、教学程序 （一）引入新课 通过PPT课件图片《从镰刀到收割机》、《从木帆船到远洋巨轮》、《从马车到小汽车》引入新课并启发学生思考：什么推动了人类的文明和进步？ （二）新课教学 1、热机的种类及其共同特点 设问：热机有哪些种类？它们有什么共同特点？ 补充图片资料蒸汽机、汽油机、柴油机、燃气轮机、喷气发动机、火箭发动机，初步了解热机对促进生产力发展与社会进步的作用。 学生回答：有蒸汽机、汽油机、柴油机、燃气轮机、喷气发动机和火箭发动机等。 共同特点：通过燃料燃烧把化学能转化为内能，又通过做功方式，把内能转化为机械能。 2、汽油机 （1）汽油机的应用： 汽油机是用汽油作燃料的内燃机，它常应用在汽车、飞机、摩托车和小型农业机械上。 （2）汽油机的构造（每四个学生一小组,每小组一台汽油机模型）
大数据的发展应用前景介绍 越来越多的人投身于大数据行业，这几年，大数据的火爆也产生了很多疑问，大数据是不是过于被热捧了，产生的价值是不是与实际并不相符。无忧考网今天为大家来简单的描述下大数据的一个意义，也让参加大数据培训的同学有个很好的认识。 大数据与事务 因为许多数据流入企业，企业的大数据剖析人员搜集并剖析这些数据，从而为企业发展供给所需的洞察力。小数据事务范畴的这一新改动也意味着企业现在将寻找知道怎么处理当今许多信息流入中最为重要的问题的职业专家。 大数据带给企业运营方法的洞察力也使得之前的小数据事务发生了巨大的改动。当人们不得不人工监控公司的库存，发货地址以及怎么完结时，现在大数据的改动将使所有这些变得更有效率。主动软件能够完结核算作业，在出售方面供给更好的报答。 增加的潜力 人们现在也能够找到许多就业机会，就像现在大数据怎么改动竞赛环境一样。这种状况的一个比如是一位28岁的斯坦福大学教授研讨政治学和数学的状况。在他的一项研讨中，他能够创建一个算法，这个算法能够剖析博客文章，新闻文章和新闻稿。这样做的意图是为了更好地猜测政治观念将怎么改动。在推举剖析和猜测方面这个算法
有着巨大的潜力。现在标明有许多需求添补的空白，以取得更准确的成果。 大数据年代 现在，各个范畴的大数据爆破式增加。人们在网上的所有社交活动和行为都将对刻画社会风气带来影响，这是企业应该更多地了解大数据以及怎么供给协助的众多原因之一。现在，供货商，客户和货运方能够经过产品系列中的立异进行监控。企业有必要了解大数据对其环境的影响和优点，而这些数据曾经是小数据。 消费主义 “大数据”一词描绘了人们改动对世界运作方法的了解的方法。如果不满足消费者的需求，所有这些改动和立异将是不完整的。现在，它能够在从洗衣机到电表不同的消费产品中布置传感器。这些来自这些产品的数据将使制造商，政府和民间社会了解更多状况，他们将看到消费者怎么消费他们的产品，以及怎么改进，并发明更好的版别。 大数据现在变得更简单被消费者所了解。毫无疑问，大数据为企业和个人日子带来了许多增加的机遇。有了这些改动就有危险，但大数据的危险不应该超越供给的优点。职业专家和政府部门的作业就是管理好收益并抵消危险。这样做将保证人们能够从大数据的发展中受益。 科技的发展往往伴随着淘汰一批，产生一批，历史的车轮浩浩荡荡，碾压没有上车的，上车的自然享受历史前进的红利。
2021人教版选修《热机的发展和应用》word教案1．教学目标 ◆知识与技能 ⑴明白热机工作过程中的能量转化过程。 ⑵了解汽油机的工作原理和工作过程，提高读图视图能力。 ◆过程与方法 ⑶利用模型或挂图，研究并认识汽油机的结构、工作原理和工作过程。 ◆情感态度与价值观 ⑷通过对热机效率和热机与环境等问题的分析和讨论，树立效率意识和环保意识，培养学生通过交流讨论来学习的适应。 ⑸通过介绍热机的发明和进展，树立科学技术是第一生产力的观点。通过介绍我国长征系列火箭的伟大成就，激发学生的爱国主义情感，树立为祖国强大做出自己奉献的信心。 2．教材说明 本节要紧内容有：热机的共同特点，汽油机的构造和工作原理，热机效率，热机与环境，热机进展简介。在人类工业化进展的进程中，热机曾经起过而且还在起着专门重要的作用。让学生了解热机的工作原理和作用，树立效率和环保意识，关于提高学生的科学素养，进行STS 教育，是专门有必要的。 本节的编写思路是：第一介绍热机的共同特点，即热机工作过程中的能量转化情形，这是后面分析汽油机工作过程的理论依据。然后通过一个学生活动介绍汽油机的构造、工作原理、工作过程，再简单比较柴油机与汽油机的不同。在前面了解热机原理和工作过程的基础上，提出热机效率和环境爱护，利用STS栏目介绍热机进展简史，向学生渗透效率意识和环保意识，领会科学技术对社会进展产生的重要作用，激发学生的爱国主义情感。 本节教学重点：热机的共同特点，汽油机的构造、工作原理和过程，热机效率，热机与环境爱护差不多上本节课的重点内容。专门是使学生树立效率和环保意识，是传统教学中比较忽视、而新课程标准要求所强调的，在教学中应专门予以加强。 本节教学难点：热机工作过程的能量转化情形比较抽象，汽油机的结构和工作过程都专门复杂，教材中的图14－16、图14－17和图14－18都不专门容易看明白，会在教学中形成难点。 3．教学建议 本节课的引入部分，以图片的形式介绍了热机的使用推进了人类的文明与进步，其中包含丰富的科学史料。教师还能够查找一些有关的图片、视频或文字资料，让学生通过阅读、比较、交流等方式进行学习，让学生感受科技进展对社会产生的重要推动作用，提高学生的爱好，激发他们关注生活、关注社会的积极性。 学生在前面差不多明白了什么是热机，本节课能够直截了当引入。教师能够直截了当讲述：热机在人类社会进展过程中产生了重要的推动作用，教材图14－15对此作了形象的说
12.4热机与社会发展 【学情分析】 本节教材重点讲述汽油机的工作原理，用解剖图引导学生对照插图、模型了解单缸和四缸汽油机的构造，主要部件的作用，用分解图说明汽油机的四个冲程，让学生了解汽油机的工作原理。并要求学生课后进一步分析汽油机工作过程能量的转化情况。对于柴油机的认识，教材侧重介绍与汽油机的不同点，然后根据柴油机工作过程的示意图，与汽油机类比了解柴油机工作原理。 教材从能量转化的角度定义热机的效率，介绍人类在提高热机效率方面取得的成效，激发学生学习自然科学的求知欲。 最后教材介绍了大量使用热机对环境造成的影响情况以及人类保护环境的措施，唤起学生保护环境的意识。 【教材分析】 《课程标准》的要求：了解内能的利用在人类发展史上的重要意义。教材重点介绍了热机的工作原理，汽油机的结构和工作过程，另外教材从环境的角度介绍热机带来的一系列问题，以及我们的对策。教材的编写遵循“从生活走向物理，从物理走向世界”的思路，社会的发展促使热机的诞生，文明的进步对热机提出了更高的要求，我们该如何面对？正因为热机与人类生活有密切的关系，因而容易引起同学们的兴趣。 本节主要内容有：热机的共同特点，汽油机的构造和工作原理，热机效率，热机与环境，热机发展简介。在人类工业化发展的进程中，热机曾经起过而且还在起着非常重要的作用。让学生了解热机的工作原理和作用，树立效率和环保意识，对于提高学生的科学素养，进行STS教育，是非常有必要的。 本节的编写思路是：首先介绍热机的共同特点，即热机工作过程中的能量转化情况，这是后面分析汽油机工作过程的理论依据。然后通过一个学生活动介绍汽油机的构造，工作原理，工作过程，再简单比较柴油机与汽油机的不同。在前面了解热机原理和工作过程的基础上，提出热机效率和环境保护，利用STS栏目介绍热机发展简史，向学生渗透效率意识和环保意识，领悟科学技术对社会发展
大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 （1）商业智能 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我
们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。 （2）公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。
大数据发展趋势势 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 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 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
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 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 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ? A. 是 ? B. 否 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 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 大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据”。（3分） ? A. 是 ? B. 否 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 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 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 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） ?
吉林省人教版物理高二选修1-2 4.1热机的发展和应用同步训练 姓名:________ 班级:________ 成绩:________ 一、选择题 (共15题；共30分) 1. （2分）夏天，如果自行车内胎充气过足，又在阳光下曝晒（曝晒过程中内胎容积几乎不变），车胎容易爆炸．关于这一现象，以下说法正确的是（） A . 车胎爆炸，是车胎内气体温度升高，气体分子间斥力急剧增大的结果 B . 在爆炸前的过程中，气体温度升高，分子无规则热运动加剧，气体压强增大 C . 在爆炸前的过程中，气体吸热，内能减小 D . 在车胎爆炸过程中，气体内能不变 2. （2分）如图为一空间探测器的示意图，P1、P2、P3、P4是四个喷气发动机，P1、P3的连线与空间一固定坐标系的x轴平行，P2、P4的连线与y轴平行．每台发动机开动时，都能向探测器提供推力，但不会使探测器转动．开始时，探测器以恒定的速率v0向正x方向平动．要使探测器改为向正x偏负y60°的方向以原来的速率v0平动，则可（） A . 先开动P1适当时间，再开动P4适当时间 B . 先开动P3适当时间，再开动P2适当时间 C . 先开动P4适当时间，再开动P3适当时间 D . 先开动P3适当时间，再开动P4适当时间 3. （2分）摩托车上的热机工作时提供动力的冲程是（） A . 吸气冲程
B . 压缩冲程 C . 做功冲程 D . 排气冲程 4. （2分）关于热机和热力学定律的讨论，下列叙述正确的是（） A . 气体的温度升高时，分子的热运动变得剧烈，撞击器壁时对器壁的作用力增大，从而气体的压强一定增大 B . 一定质量的理想气体经等温压缩后，其压强一定增大 C . 物体放出热量，温度一定降低 D . 只要对内燃机不断改进，就可以把内燃机得到的全部内能转化为机械能 5. （2分）对于一定质量的理想气体，在下列各过程中，不可能发生的过程是（） A . 气体膨胀对外做功，温度升高 B . 气体吸热，温度降低 C . 气体放热，压强增大 D . 气体放热，体积膨胀，温度不变 6. （2分）金属制成的气缸中装有柴油与空气的混合物，有可能使气缸中柴油达到燃点的过程是（） A . 迅速向里推活塞 B . 迅速向外拉活塞 C . 缓慢向里推活塞 D . 缓慢向外拉活塞 7. （2分）某房间，上午10时的温度为15℃，下午2时的温度为25℃，假定房间内气压无变化，则下午2时与上午10时相比较，房间内的（） A . 单位时间内气体分子撞击墙壁单位面积的数目增加了
精心整理 Google IT 2019年9月11日
目录 一、简述 (4) 二、Google经典三篇大数据论文介绍 (5) 2.1、GFS (5)
一、大数据时代的来临 1.大数据的概念： 按照维基百科上的定义，所谓“大数据”（big data）在当今的互联网业指的是这样一种现象：一个网络公司日常运营所生成和积累用户网络行为的数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭”。这些数据量是如此之大，已经不是以我们所熟知的多少G和多少T为单位来衡量，而是以P （1000个T），E（一百万个T）或Z（ 据。 大数据泛指巨量的数据集， 尔街日报》将大数据时代、 竞争、生产力提高的前沿。 加快了信息化向社会经济各方面、大众 1MB（兆字 ，2008年是1GB（1GB等于1024MB）， （即10亿GB或1000PB）的时间在2001 年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB（1PB等于1000TB）。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB 数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十
PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
浅论热力学第二定律的发展与应用
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热工学课程论文 题目浅论热力学第二定律的发展与应用 学院工程技术学院 专业机械设计制造及其自动化 年级2012级 学号 姓名 指导教师 成绩 2014年12 月
目录 摘要 (5) 1 前言 (5) 2 热力学第二定律的建立及其发展 (5) 2.1 热力学第二定律建立的历史过程 (5) 2.2 热力学第二定律的实质 (6) 2.2.1可逆过程与不可逆过程 (6) 2.2.2开氏与克氏的两种表述 (6) 2.3 热力学第二定律的含义 (7) 3 热力学第二定律的应用 (7) 3.1 通过熵增原理，理解能源危机 (7) 3.2 理解时间的流逝 (8) 3.3 黑洞温度的发现 (8) 3.4 形成宇宙的耗散结构理论 (9) 4 总结 (9) 参考文献: (9)
浅论热力学第二定律的发展与应用 xxx xxx 西南大学工程技术学院 2012级机械设计制造及其自动化1班 摘要:热力学第二定律是热力学的基本定律之一，是指热不可能自发地、不付代价地从低温物体传到高温物体或者说不可能制造出只从一个热源取得热量，使之完全变成机械能而不引起其他变化的循环发动机。它是关于在有限空间和时间内，一切和热运动有关的物理、化学过程具有不可逆性的经验总结。本文综述了该定律的提出、演变历程、并介绍了它在工农业生产和生活中的应用。 关键词:热力学第二定律演变历程应用 1 前言 热力学第二定律，不仅决定了能量转移的方向问题，对信息技术，生命科学以及人文科学的发展都起到了非常重要的作用，应用极其广泛。热力学第二定律对新世纪的科学技术乃至整个社会的发展都产生重要影响。 2 热力学第二定律的建立及其发展 2.1 热力学第二定律建立的历史过程 19世纪初，巴本、纽可门等发明的蒸汽机经过许多人特别是瓦特的重大改进，已广泛应用于工厂、矿山、交通运输，但当时人们对蒸汽机的理论研究还是非常缺乏的。热力学第二定律就是在研究如何提高热机效率问题的推动下，逐步
大数据发展背景与研究现状 （一）大数据时代的背景 随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分 MGI）发 “赢 技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系
统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在 。2012年Gartner认为，不到两年时间大数据将成为新技术发展的热点，海量和多样化的信息资产使得大数据需要新的处理模式，才能为数据信息使用者提供有效的信息，使得企业洞察危险的能力增强，流程得以优化，决策更加准确。Victor 在其最新着作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据 1人民网 26个好用大数据的秘诀
时代要想得到有价值的信息，要从总体而不是少量的数据样本分析与实务相关的所有数据。更加注重数据之间的相关关系，乐于加收纷繁复杂的数据，而不再探求难以捉摸的因果关系和追求数据的精确性。欧盟在其公布的《数字议程》中指出公共数据的市场价值约有320亿欧元，公共数据的开放和再利用可以产生新的商业和工作机会。开放行、公共数据，增加政府的开放和透明度可以给 年9 展的进程。2017年8月30日，国家旅游局、银联商务股份有限公司和中国电信集团联合成立“旅游消费但是数据联合实验室”，并发布了首份研究成果《2017年上半年中国旅游消费大数据报告》。三方在各自的领域有深耕多年的技术、大数据能力、市场资源和经验，通过签署站多合作，可以实现资源共享，优势互 3国家十三五规划纲要
https://www.doczj.com/doc/d52449993.html, 斯特林热机发展综述1 丁国忠张晓青郭方中胡兴华张春萍 华中科技大学能源与动力工程学院制冷与低温工程系武汉430074 Email:ding_guo_zhong@https://www.doczj.com/doc/d52449993.html, 摘要：在当前能源紧张的情况下，利用太阳能发电技术成了政府和企业非常关注的重要课题，本文论述了太阳能斯特林热机的发展，针对实际应用中的难点问题进行了讨论，为太阳能斯特林热机的发展提供参考。 关键词：斯特林热机，太阳能，综述 1.引言 能源问题成了一个世界性关注的焦点，在石油和煤炭资源逐渐减少的今天，对于可再生能源的利用获得了很多政府的资助和支持。我国863和973国家项目都提高了对太阳能等可再生能源利用项目的资助。太阳能作为地球最大的可再生能源，在近年来获得了更多的利用和发展，中国也成为了太阳能热水器生产的最大输出国，太阳能光伏电池也得到了迅速的发展，但是利用太阳能效率最高的斯特林发动机在中国的发展却非常不够，在日本每年都有斯特林发展的技术论坛。本文将对斯特林热机的发展和关键问题进行讨论。 目前我国电力供应持续紧张，无法满足人们生产和生活需要，同时，采用化石燃料供电对环境造成了严重污染，因此，新能源发电方式越来越引起社会的热切关注。斯特林热气机是完成热功转换的高效装置，并且对热源品位要求较低，适于以热能形式利用太阳能。近年来，发达国家加快对斯特林太阳能热发电方式的研究，其研究的方向主要集中在提高系统稳定性和降低系统发电成本方面；我国曾有少数科研院所从事过船用斯特林热气机、燃烧式（以麦杆等为燃料）斯特林热气机的研发工作，但最终以电能形式利用太阳能的斯特林发电系统尚未见成功实例。 2.斯特林热机的发展 2.1 斯特林热机发展概况 最早的斯特林热机源于1816年斯特林发明的回热式热机，专利号是4081，此热机小，功率输出是100W-4kW，并且它很快就被随后的内燃机所取代。 1864年Ericsson发明了使用反射镜加热排出器气缸热端的太阳能驱动的热空气机[1]，随后几年做了一些改进。 第二代斯特林热机始于1937年，荷兰的飞利浦公司采用新材料技术把斯特林推上了一个很高的水平，在对传热和流体物理知识更好的理解下，对结构也做了重大改进，其中最重要的是菱形结构设计，提高了热机的稳定性。为乡村和偏远地区使用的斯特林也得到很多的发展，比如古朴塔[2]研究了1.9kW太阳能驱动的热机，热机效率5.7％，整个效率是2.02％。 随后产生了带透明石英窗口的斯特林热机、带集光收集器的斯特林机和太阳碟式热机技术。在大量太阳能技术中，碟式斯特林系统被认为拥有最高的太阳能到电能的转换效率。在太阳能碟式斯特林系统中一般采用高温高压氦气做工质的斯特林热机。其热电转换效率大约40％。太阳碟式热机技术是最老的太阳能技术之一，上世纪70年代末和80年代初，Advanco Corporation、United Stirling AB、McDonnell Douglas Aerospace Corparation(MDA)和美国能源部及NASA喷气推进实验室都研究了现代太阳碟式热机技术。Davenport等[3]报道的第二代碟 1本课题得到国家自然科学基金（50576024）和博士点基金（2003 0487046）资助。
. ,.. 大数据处理技术发展现状及其应用展望 一、定义 著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域， 成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者 盈余浪潮的到来。”这是大数据的最早定义。业界（于2012年，高德纳修改了对大数据的定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别；第二，数据 类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三，商业价 值高。第四，处理速度快。 在大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用 大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值， 比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书 籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据， 来预测用户购买机票的时机是否合适。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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。 二、大数据的技术 技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术 大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、 数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。 云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的 公用事业提供给用户。如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一 种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。 业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。 那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识
《大数据应用与发展趋势调研》 姓名： 专业： 班级： 学号：
一、大数据的概念 对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume （大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 二、大数据的应用 (1) 商业智能 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。 今天的大数据技术还处于战国时期，未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，BI厂商们将能推出完善的，让CEO感到满意的“大数据套件”，但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。传统的BI工具将与大数据分析并存。 (2)公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。 今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。 客观的市政数据，是消除争端，维系公民社会的最佳纽带。当然，前提是让公民能够访问这些数据。苹果的Siri和谷歌的Google Now都具备成为个人化助理的潜力。当然，我们还需要更多的产品和技术让数据分析结果更容易被公众理解和接受（数据可视化）。此外，IBM的Watson以及Wolfram Alpha这样的人工智能技术还能实现与用户的互动。 今天，智能手机（以及Twitter等社交网络）的普及让人类社会首次实现了公民的联网。应用程序商店实时上已经打通了政府和公民之间的应用层面的通道（例如奥运期间伦敦警察厅发布的iphone通缉程序）。伴随着各国政务的数字化进程，以及政务数据的透明化，公民将能准确了解政府的运作效率。这是不可逆转的历史潮流，同时也是大数据最具潜力的应用
热工学课程论文 题目浅论热力学第二定律的发展与应用学院工程技术学院 专业机械设计制造及其自动化 年级 2012级 学号 姓名 指导教师 成绩 2014年 12 月
目录 摘要 (3) 1 前言 (3) 2 热力学第二定律的建立及其发展 (3) 2.1 热力学第二定律建立的历史过程 (3) 2.2 热力学第二定律的实质 (4) 2.2.1可逆过程与不可逆过程 (4) 2.2.2开氏与克氏的两种表述 (4) 2.3 热力学第二定律的含义 (5) 3 热力学第二定律的应用 (5) 3.1 通过熵增原理，理解能源危机 (5) 3.2 理解时间的流逝 (6) 3.3 黑洞温度的发现 (6) 3.4 形成宇宙的耗散结构理论 (7) 4 总结 (7) 参考文献: (7)
浅论热力学第二定律的发展与应用 xxx xxx 西南大学工程技术学院 2012级机械设计制造及其自动化1班 摘要:热力学第二定律是热力学的基本定律之一，是指热不可能自发地、不付代价地从低温物体传到高温物体或者说不可能制造出只从一个热源取得热量，使之完全变成机械能而不引起其他变化的循环发动机。它是关于在有限空间和时间，一切和热运动有关的物理、化学过程具有不可逆性的经验总结。本文综述了该定律的提出、演变历程、并介绍了它在工农业生产和生活中的应用。 关键词:热力学第二定律演变历程应用 1 前言 热力学第二定律，不仅决定了能量转移的方向问题，对信息技术，生命科学以及人文科学的发展都起到了非常重要的作用，应用极其广泛。热力学第二定律对新世纪的科学技术乃至整个社会的发展都产生重要影响。 2 热力学第二定律的建立及其发展 2.1 热力学第二定律建立的历史过程 19世纪初，巴本、纽可门等发明的蒸汽机经过许多人特别是瓦特的重大改进，已广泛应用于工厂、矿山、交通运输，但当时人们对蒸汽机的理论研究还是非常缺乏的。热力学第二定律就是在研究如何提高热机效率问题的推动下，逐步
2019年4月 是任意字符[3],比如“123456”,“abcd”等。但是不建议设置得太简单或者具备某种规律,这样会比较容易被他人破解。 约定签名方式:签名方式也是收发双方要事先约定好的,这个签名是对原始数据的内容进行一些调整。比如约定在每一项内容中间加竖线。那么“账户:张三,方式:存款,金额: 1000元”就被转化成“张三|存款|1000”。签名方式非常灵活,只要双方约定好就可以,但是建议不要过于复杂,最好具备一些规律,否则容易造成误解。 加密算法:加密算法就是生成数字签名的加密算法,可以是可逆加密算法,也可以是不可逆加密算法。 具备了以上4个必要条件,就可以生成数字签名了。方法就是将原文按照约定签名方式转化后的内容和签名秘钥进行一定的融合,然后使用加密算法得到密文。比如原文转化后的内容是“张三|存款|1000”,签名秘钥是“123456”,将它们两者进行拼接,得到“张三|存款|1000|123456”,再使用加密算法得到密文。接收方在获得原始数据和签名后,按照同样的签名方式对原始数据签名,然后对比与发送过来的签名是否一致,不一致则认为数据来源不可信赖,从而保障了系统安全[4]。 为什么需要如此复杂的签名过程呢?原因很简单,密文结合了原始数据,签名秘钥,签名方式和加密算法4种因素。不法分子即使破解了其中的一个因素,也依然无法得到正确的签名,除非不法分子同时知道了签名秘钥,签名方式和签名算法。使用数字签名大大降低了系统的风险。4结论与展望 目前互联网环境不是非常健康。互联网的应用,如果不采取各种手段来保护自己系统的网络安全,将会遭到各种各样的恶意攻击。但是目前的加密算法的安全性取决于当前设备的计算能力。如果有一台计算力超强的计算机可以在几小时内破解某个加密算法,那么这个加密算法就不再是一个安全的加密算法。所以随着设备计算能力的不断提高,加密算法也需要不断地进行改进和发展,否则互联网将不再安全可靠,甚至将成为个人信息泄露的重灾区。所以研究加密解密算法和网络安全手段目前来看是十分必要的,长远去看,这也将是一个持续进行和持续研究的方向。 参考文献 [1]张裔智,赵毅,汤小斌.MD5算法研究[J].计算机科学,2008,35(7): 295-297. [2]管莹,敬茂华.DES算法原理及实现[J].电脑编程技巧与维护,2009 (4):5-7. [3]易红军,佘名高.MD5算法与数字签名[J].计算机与数字工程,2006,34 (5):44-46. [4]洪琳,李展.数字签名、数字信封和数字证书[J].计算机应用, 2000,20(2):41-42. 收稿日期：2019-3-17 浅析大数据技术的发展与应用 杨家琳（天津市第二十一中学，天津市300052） 【摘要】大数据的快速发展，以及它在各方面带来的应用也逐渐增多，无形中大数据已经融入到我们的生活中，起到越来越重要的作用。本文主要介绍大数据的概念，数据大、速度快、数据类型多、价值密度低、真实性五大特点，以及大数据近代在世界的发展历程和国内发展立场，从中可看出大数据在短短十几年间发展之快，用处之广，简单介绍大数据在教育、医疗、交通行领域的应用及未来面临的挑战。 【关键词】大数据；云计算；发展历程；行业应用 【中图分类号】TP393.08【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）04-0032-02 引言 随着云时代的到来,数据变得庞大渐渐的超出传统数据软件的能力范围,从而促使人们必须研发一种新的技术与管理体系能快速完成任务,由此诞生了大数据技术。大数据已成为我们生活中最熟悉不过的词语,在各行各业中,大数据都起到了重要的作用。与传统数据相比,大数据的规模更大,流转速度更快,数据类型更加多样。大数据技术的发展使我们的生活更精准、更科学、更高效。通过研究大数据的发展历程和应用领域可以更好地了解大数据技术并将其应用到实际研究中。 张引在文献[1]中主要介绍了大数据分析方法、模式及工具,将大数据应用划分成了六个领域,并对大数据所面临的困难和挑战进行了总结;孟小峰在文献[2]中介绍了大数据的产生及应用,描述了大数据的处理框架和关键技术,总结大数据发展给人们带来的好处,理性分析大数据的不足以及未来讲遇到的问题;陈颖在文献[3]中简单介绍了大数据的概念及特点,详细描述了大数据主要的发展历程和现状,以期对大数据研究的相关人员提供一些参考。 本文首先介绍大数据的概念及特点,然后详细描述大数据的发展历程,大数据的产生及发展现状,重点分析大数据所应用的领域,从各个行业分析大数据与其相结合的应用现状及目前具有的优点和存在的问题及挑战。 1大数据技术概述 1.1大数据的概念 大数据在人们眼中是一个相对抽象的概念,并没有一个统一的定义,大数据一般是指传统数据软件无法在一定时间范围之内获取并高效处理分析的大量数据集合,它具有与传统数据不同的特点。 1.2大数据的特点 大数据主要分为5个特点,分别为数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、数据类型多(Variety)、价值密度低(Value)、真实性(Veracity)。大数据的特点如图1所示。 数据量大是指数据的获取、处理、存储的规模都很大。速度快是指对数据的搜集与处理能在很快的时间内完成。数据类型多是指与传统数据相比,大数据的数据类型更多,不仅包括结构化数据,还包括半结构化、非结构化数据。价值密度低是指所拥有的数据量多而复杂,在大量繁杂的数据中只有少量的有效数据,若用正确方式利用有效数据,则将给人们带来 通信设计与应用32
（一）数据孤岛问题大数据的基础在于数据，但是如果拿不到底层的数据，数据分析也就无从谈起。随着社交网络、移动互联网和物联网的兴起以及社交媒体的发展导致各种海量数据生成，带来了无限想象力和商业应用价值。 “第一个问题就是没数据，理论上我们中国有很多数据，但实际做数据分析会发现非常困难。”中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南表示，数据孤岛是一个严重的问题，从技术层面看，大数据的主要挑战是采集和分析。不同部门的数据储存在不同地方，大数据来源众多、数量巨大、形式各异。大数据最高的层次就是用数据来形成智慧，这需要从中获得一目了然的信息。做数据分析先要整合数据，整合数据需要真正高效、可靠的数据管理和分析平台。 社会大数据是一种社会公共资源，由于政府部门之间、企业之间、政府和企业间信息不对称、制度法律不具体、缺乏公共平台和共享渠道等多重因素，还有多样的设备、各式各样的应用场景，导致大量政府数据存在“不愿公开、不敢公开、不能公开、不会公开”的问题，早就了一个个企业和政府管理部门的数据孤岛。 阻碍数据共享的另一个主要原因是缺乏动力和担心安全。贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿透露，不少企业以保护商业机密或节省数据整理成本等为理由，不愿意交易自身数据。在出行领域，每天有上千万的出行记录和数百辆车的实时地理位置信息被记录在出行软件上。电商行业大量流转的货物，掌握着许多家庭住址。这些大数据涉及到千家万户的财产甚至人身安全，企业不愿意泄露这部分信息。部分政府部门也缺乏数据公开的动力：有的是因懒政而让数据沉睡，有的则是已经利用数据开展商业化应用，因此不愿共享。 “数据孤岛的痛不是技术问题，是利益问题，背后隐藏的利益导致了数据