《大数据技术原理与应用》课程标准 一、课程信息 课程名称：大数据技术原理与应用课程类型：考查课 课程代码：授课对象：物联网工程专业本科班，物联网创新班 学分：先修课：物联网导论、操作系统教程、编程 学时：后续课：智能家居、智能物流、云计算 制定人：理艳荣、张海兰制定时间： 二、课程性质 《大数据技术》是一门专业选修课，大数据技术入门课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。 课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构、分布式文件系统、分布式数据库、数据库、云数据库、分布式并行编程模型、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。在、、和等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。 三、课程设计 1.课程目标设计 （1）能力目标 总体目标：通过学习大数据相关理论知识，掌握大数据的系统架构及关键技术以及具体应用场景，并结合具体设计实例，培养学生创新意识和实践能力。 件系统的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程，并熟练掌握分布式文件系统的使用方法； （）能够了解分布式数据库的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制，并熟练掌握的使用方法； （）能够了解数据库与传统的关系数据库的差异、数据库的四大类型以及数据库的三大基石；基本掌握、等数据库的使用方法； 具体目标：
序号单项能力目标 能够掌握大数据的基本概念 能够掌握相关的数据管理、存储、分析计算等的技术基础 能够掌握的相关知识 通过对数据库的学习和编程设计，掌握的使用方法 掌握大数据知识体系的系统架构 （2）知识目标 序号知识目标 了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求，掌握的概念 了解布式数据库的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制 了解数据库与传统的关系数据库的差异、数据库的四大类型以及数据库的三大基石 了解云数据库的概念、基本原理和代表性产品的使用方法 2.课程内容设计 （）设计的整体思路：面向实践，以理论知识与具体应用相结合的方式介绍大市聚。理 论结合实际，由浅入深，加强对大数据概念及技术的理解与巩固。此课程划分为下列模块。 （）模块设计表： 模块名称学时 介绍大数据的基本概念和应用领域，并阐述大数据、云计 算和物联网的相互关系 介绍大数据处理架构 分布式文件系统的基本原理和使用方法 分布式数据库的基本原理和使用方法 数据库的概念和基本原理 云数据库的概念和基本原理 分布式并行编程模型原理和使用方法 架构再探讨 总复习 合计 3.教学进度表设计
面向大数据时代的专业课程体系建设 研究
面向大数据时代的专业课程体系建设 1. 大数据时代的特点及其对专业人才的特殊需求分析 重点分析大数据时代特点、大数据技术发展趋势及其对信息技术专业人才的特殊需求。特别是从大数据理念、技术和方法在农业领域的实践，分析农业大数据应用研究。了解涉及到水、土、光、热、气候资源，作物育种、种植、施肥、植保、过程管理、收获、加工、存储、机械化等各环节的农业大数据特征，探索多类型复杂数据采集、挖掘、处理、分析与应用等问题。在此基础上，了解大数据时代对专业人才的特殊需求。 2. 面向大数据需求的我院本科专业设置优化 系统地分析我院本科专业设置及其缺位问题，结合当前中国学科体系及本科专业设置，提出我院面向大数据需求的本科专业调整与优化方案。 （1）我院本科专业设置及其缺位分析：近年来，我院学科建设及本科专业建设取得来显著地发展。学院现在涵盖电气工程与自动化、信息工程与计算机两大学科群，拥有7个本科专业、11个硕士学位授权点和3个博士学位授权点，一个“农业电气化与自动化”国家级重点学科，成为实力雄厚、基础扎实的电气、电子与信息工程学科领域的高级专门人才培养教育基地和科学研究、技术开发与科技成果转化基地。可是，由于受到当前中国学科体系及本科专业设置的限制，面对大数据时
代的特殊人才需求我院本科专业设置表现得特别滞后，本科专业设置与建设存在明显的缺位问题。 （2）当前中国学科体系及本科专业设置分析：专业设置是高等教育部门根据科学分工和产业结构的需要所设置的学科门类。它是人才培养规格的重要标志。在教育部的学科划分中，学科门是最高级别的学科，共有13个：理学、工学、农学、医学、哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、军事学、管理学、艺术学；比学科门低一级的学科称为学科类，学科类(不含军事学)共有71个；比学科类再低一级的学科称为专业；专业就是高考生填报的志愿，本科专业(不含军事学)共有258个。本科专业设置上由于受到中国学科体系及本科专业设置规范与管理，需要严格遵照相关的要求与规范。可是，国家层面的学科体系及本科专业设置存在滞后问题，因此需要本科专业设置上能够遵循就近的原则。分析当前中国学科体系及本科专业设置，探索面向大数据需求的相近专业及其设置是本部分研究的重要内容。 （3）面向大数据需求的我院本科专业优化：由于农业大数据是由结构化和非结构化数据构成，对大数据分析与处理的技术发生了巨大变化，因此与传统信息学科人才教育内容与培养目标显著不同，大数据时代对专业人才的特殊需求决定了面向大数据需求的我院本科专业设置与优化的方向及其建设内容。经过整合与优化我院本科专业设置，能够为面向大数据需求的专业课程体系建设提供了前提条件与基础支撑。 3. 面向大数据需求的专业课程体系建设
清华大学大学物理习题库：量子物理 一、选择题 1．4185：已知一单色光照射在钠表面上，测得光电子的最大动能是1.2 eV ，而钠的红限波长是5400 ?，那么入射光的波长是 (A) 5350 ? (B) 5000 ? (C) 4350 ? (D) 3550 ? ［ ］ 2．4244：在均匀磁场B 内放置一极薄的金属片，其红限波长为??。今用单色光照射，发现有电子放出，有些放出的电子(质量为m ，电荷的绝对值为e )在垂直于磁场的平面内作半径为R 的圆周运动，那末此照射光光子的能量是： (A) 0λhc (B) 0λhc m eRB 2)(2+ (C) 0λhc m eRB + (D) 0λhc eRB 2+ ［ ］ 3．4383：用频率为??的单色光照射某种金属时，逸出光电子的最大动能为E K ；若改用 频率为2??的单色光照射此种金属时，则逸出光电子的最大动能为： (A) 2 E K (B) 2h ??- E K (C) h ??- E K (D) h ??+ E K ［ ］ 4．4737： 在康普顿效应实验中，若散射光波长是入射光波长的1.2倍，则散射光光子能量?与反冲电子动能E K 之比??/ E K 为 (A) 2 (B) 3 (C) 4 (D) 5 ［ ］ 5．4190：要使处于基态的氢原子受激发后能发射赖曼系(由激发态跃迁到基态发射的各谱线组成的谱线系)的最长波长的谱线，至少应向基态氢原子提供的能量是 (A) 1.5 eV (B) 3.4 eV (C) 10.2 eV (D) 13.6 eV ［ ］ 6．4197：由氢原子理论知，当大量氢原子处于n =3的激发态时，原子跃迁将发出： (A) 一种波长的光 (B) 两种波长的光 (C) 三种波长的光 (D) 连续光谱 ［ ］ 7．4748：已知氢原子从基态激发到某一定态所需能量为10.19 eV ，当氢原子从能量为－0.85 eV 的状态跃迁到上述定态时，所发射的光子的能量为 (A) 2.56 eV (B) 3.41 eV (C) 4.25 eV (D) 9.95 eV ［ ］ 8．4750：在气体放电管中，用能量为12.1 eV 的电子去轰击处于基态的氢原子，此时氢原子所能发射的光子的能量只能是 (A) 12.1 eV (B) 10.2 eV (C) 12.1 eV ，10.2 eV 和 1.9 eV (D) 12.1 eV ，10.2 eV 和 3.4 eV ［ ］ 9．4241： 若?粒子(电荷为2e )在磁感应强度为B 均匀磁场中沿半径为R 的圆形轨道运动，则?粒子的德布罗意波长是 (A) )2/(eRB h (B) )/(eRB h (C) )2/(1eRBh (D) )/(1eRBh ［ ］ 10．4770：如果两种不同质量的粒子，其德布罗意波长相同，则这两种粒子的 (A) 动量相同 (B) 能量相同 (C) 速度相同 (D) 动能相同 ［ ］
清华大学《大学物理》习题库试题及答案--08-电学习 题答案 本页仅作为文档页封面，使用时可以删除 This document is for reference only-rar21year.March
一、选择题 1．1003：下列几个说法中哪一个是正确的？ (A) 电场中某点场强的方向，就是将点电荷放在该点所受电场力的方向 (B) 在以点电荷为中心的球面上，由该点电荷所产生的场强处处相同 (C) 场强可由定出，其中q 为试验电荷，q 可正、可负，为试验电荷所受的电场力 (D) 以上说法都不正确 ［ ］ 2．1405：设有一“无限大”均匀带正电荷的平面。取x 轴垂直带电平面， 坐标原点在带电平面上，则其周围空间各点的电场强度随距离平面的位置坐 标x 变化的关系曲线为(规定场强方向沿x 轴正向为正、反之为负)： ［ ］ 3．1551：关于电场强度定义式，下列说法中哪个是正确的？ (A) 场强的大小与试探电荷q 0的大小成反比 (B) 对场中某点，试探电荷受力与q 0的比值不因q 0而变 (C) 试探电荷受力的方向就是场强的方向 (D) 若场中某点不放试探电荷q 0，则＝0，从而＝0 ［ ］ 4．1558：下面列出的真空中静电场的场强公式，其中哪个是正确的？ ［ ］ q F E / =F E /q F E =E F F E F E ( x
(A)点电荷q 的电场：(r 为点电荷到场点的距离) (B)“无限长”均匀带电直线(电荷线密度)的电场：(为带电直线到场点的垂直于直线的矢量) (C)“无限大”均匀带电平面(电荷面密度)的电场： (D) 半径为R 的均匀带电球面(电荷面密度)外的电场：(为球心到场点的矢量) 5．1035：有一边长为 a 的正方形平面，在其中垂线上距中心O 点a /2处，有一电荷为q 的正点电荷，如图所示，则通过该平面的电场强度通量为 (A) (B) (C) (D) ［ ］ 6．1056：点电荷 Q 被曲面S 所包围，从无穷远处引入另一点电荷q 至曲面外一点，如图所示，则引入前后： (A) 曲面S 的电场强度通量不变，曲面上各点场强不变 (B) 曲面S 的电场强度通量变化，曲面上各点场强不变 (C) 曲面S 的电场强度通量变化，曲面上各点场强变化 (D) 曲面S 的电场强度通量不变，曲面上各点场强变化 ［ ］ 7．1255：图示为一具有球对称性分布的静电场的E ～r 关系曲线。请指出该静电场是由下列哪种带电体产生的 (A) 半径为R 的均匀带电球面 (B) 半径为R 的均匀带电球体 (C) 半径为R 的、电荷体密度为的非均匀带电球体 2 04r q E επ= λr r E 302ελπ= r σ02εσ = E σr r R E 3 02εσ=r 0 3εq 4επq 0 3επq 0 6εq Ar =ρ q 1035图 q
制造业大数据分析的五大应用介绍 近年来，发展智能工厂成为全球制造业的显学，随着人力短缺、工资上涨、产品交期越来越短、市场需求变动大等问题出现，制造业正面临新一波转型挑战，如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的，也因此，从德国、美国到台湾各个制造大国，无不积极推动工业，希望能协助制造业者解决经营困境、提升竞争力，而大数据分析与优化则成为发展工业的基础。 制造业大数据分析五大应用 深耕制造业多年的天拓四方数网星，在大数据分析上提供的不只是产品，还有结合产业知识与丰富经验的顾问服务，帮助制造业者做出正确有效率的大数据分析。 目前市面上有很多大数据分析的解决方案，但大多只能做到资料视觉化，也就是以图表呈现分析结果，而数网星可以根据制造业所面临的问题，决定要做哪一种分析，例如预测或模拟，甚至整合财务或产销端资讯，找出解决问题的方法，这在智能制造过程中是非常重要的事，因为企业往往拥有大数据，却不知道该如何分析。 高科技制造业者面临到的问题主要有三种，第一、未预期的物料问题或设备故障直接冲击产能，以致耗损大量成本;第二、因制程稳定性问题造成产品良率下降，不但影响获利更影响客户满意度;第三、制程世代转换越来越快，如何加快量产速度，成为获利的关键因素。因此，IBM根据制造业所面临到的问题与产品生命周期，归纳出制造业大数据分析五大应用模式;
第一、物料品质监控。原物料品质不稳定其实有迹可循，然而传统SPC监控要等到发生问题时才会做出警示，此时不仅己经影响产品品质，更不容易找出原因，而数网星则是主动分析趋势变化，发现潜在问题即早做出预警，以便能及早解决(如：更换物料)维持产品品质。 第二、设备异常监控与预测。传统SPC监控虽然也涵盖设备参数，但有时设备仍然会发生问题，工程师也不知道设备发生问题该怎么处理最有效，数网星运用设备感测资料及维修日志，找出发生设备异常的模式，监控并预测未来故障机率，好让工程师可以即时执行最适决策。 第三、零件生命周期预测。零件或耗材有其生命周期，制造业者多半根据供应商建议进行定期更换，却忽略了生产及环境条件对耗损速度的影响，导致以下两种情况经常发生，一是在太早更换零件，造成不必要的开销，二是太晚更换零件，导致品质受影响。数网星根据生产及设备状态资料、零件资讯，精准预测零件生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢。 第四、制程监控提前警报。制造业的制程参数相当多且彼此会互相影响，若是因为制程参数偏移而影响产品品质，工程师只能单一站点逐步追查，相当耗费时间，而数网星的做法是建立产品品质预测模型，找到最佳的制程黄金区间，一旦发现制程参数偏移到区间外，便即时发出警报，让工程师可以即时进行调整或其他决策。 第五、良率保固分析。对制造业者来说，产品良率过低或是出售后于保固期间内发生问题，不仅会增加成本，更直接影响企业形象与客户满意度。因此数网星结合生产设备、产品良率及维修保固相关资料，建立预测模型，以预测良率并降低保固成本。
清华大学软件学院2014年就业情况 微策略软件研发（北京）有限公司 微策略软件研发（北京）有限公司 微策略软件研发（北京）有限公司 微策略软件研发（北京）有限公司 微软(中国)有限公司 微软亚洲工程院 中国民航信息网络股份有限公司 中国农业银行股份有限公司 网易有道信息技术（北京）有限公司 (自主创业）---辽宁省沈阳市人事局 IBM中国有限公司 埃森哲（中国）有限公司北京分公司 埃森哲（中国）有限公司北京分公司 安邦保险集团股份有限公司 百度在线网络技术（北京）有限公司 百度在线网络技术（北京）有限公司 百度在线网络技术（北京）有限公司 百度在线网络技术（北京）有限公司 北京航天长峰股份有限公司 北京开心人信息技术有限公司 北京市石景山区人力资源和社会保障局 北京搜狗科技发展有限公司 北京中科院软件中心有限公司 博时基金管理有限公司 东软集团股份有限公司 IBM中国有限公司 百度在线网络技术（北京）有限公司 中国农业银行股份有限公司 百度在线网络技术（北京）有限公司 北京搜狗科技发展有限公司 国际商业机器(中国)投资有限公司 四川虹信软件有限公司 中国民航信息网络股份有限公司 北京搜狗科技发展有限公司 甘肃省委组织部 广联达软件股份有限公司 广联达软件股份有限公司 广州博冠信息科技有限公司 广州博冠信息科技有限公司 深圳市腾讯计算机系统有限公司 完美世界（北京）网络技术有限公司
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在工业制造业等领域的大数据的成功应用案例分享 随着国际社会在工业现代化、工业4.0以及国内在中国制造2025战略等方面的不断演进，使得大数据技术在工业行业以及制造业方面也进行了比较深度的技术融合和应用融合，下面我们小编就来给大家介绍一下在工业制造业等领域的大数据应用。 近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。数网星云平台-基于云平台构建的制造企业的大数据的意义 产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。 设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。 技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运
维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。 节约效能：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。 大数据改善订单处理方式 我们都知道，大数据技术不管是在哪个行业当中进行应用，其最为根本的优势就是预测能力，用户利用大数据的预测能力可以精准的了解市场发展趋势，用户需求以及行业走向等多方面的数据，从而为用户自身企业的发展制定更适合的战略和规划。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节。 也就是说，企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。现在已经有很多制造业行业的企业用户开始利用大数据技术来对销售数据进行大数据分析，这对于提升企业利润方面是非常有利的。 大数据击败传统仓储运输 由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。
清华考博辅导班：清华大学软件学院考博资料汇集大全 清华大学软件学院的前身是应用技术学院。学科涵盖科学与工程两个方面，从软件系统的可信性度量和演化的基本规律出发，研究现代软件系统面临的复杂性、开放性、演化性等挑战性问题，同时立足软件工程应用和产业发展需求，研究提高软件开发效率和质量的方法、技术和工具。注重向下拓展软件工程理论基础研究，向上拓展软件服务应用研究。学院以推进教育教学改革，探索软件人才培养模式，培养高素质、高层次、多样化、创造性的软件人才。 清华考博辅导班将清华大学软件学院考博招生目录总结如下： 院系所、专业及研究方向导师招生人数备注 410软件学院 083500软件工程 01软件系统工程孙家广罗贵明顾明罗平赵曦滨邓仰东贺飞高跃姜宇 02软件工程技术与管理覃征 03大数据与知识工程叶晓俊王建民张力靳晓明王朝坤丁贵广闻立杰宋韶旭龙明盛 04软件服务工程顾明 05计算机图形学、可视化及CAD技术雍俊海张慧王斌
刘玉身 刘世霞 徐枫06计算机与VLSI设计自动化向东 07无线网络系统刘云浩杨铮何源王继良李振华 08大数据及系统挖掘俞士纶 085271电子与信息工程博士 01电子与信息领域指导教师 清华考博辅导班将清华大学软件学院2018年招收国际博士研究生专业目录总结如下。 院系所/专业/研究方向 School/Department/Major/Research Field 导师姓名 Chinese Name of Supervisor 导师姓名英文 English Name of Supervisor 410软件学院School of Software 083500软件工程Software Engineering 01软件系统工程Software System Engineering 邓仰东Deng Yangdong 高跃Gao Yue 顾明Gu Ming 贺飞He Fei 姜宇Jiang Yu 罗贵明Luo Guiming 罗平Luo Ping 孙家广Sun Jiaguang 赵曦滨Zhao Xibin 02软件工程技术与管理 Software EngineeringTechnology and Management 覃征Qin Zheng 03大数据与知识工程 Big Data and Knowledge Engineering 丁贵广Ding Guiguang 靳晓明Jin Xiaoming 龙明盛Long Mingsheng
热学部分 一、选择题 1．4251：一定量的理想气体贮于某一容器中，温度为T ，气体分子的质量为m 。根据理想气体的分子模型和统计假设，分子速度在x 方向的分量平方的平均值 (A) (B) (C) (D) ［ ］ 2．4252：一定量的理想气体贮于某一容器中，温度为T ，气体分子的质量为m 。根据理想气体分子模型和统计假设，分子速度在x 方向的分量的平均值 (A) (B) (C) (D) 0 ［ ］ 3．4014：温度、压强相同的氦气和氧气，它们分子的平均动能和平均平动动能 有如下关系：(A) 和都相等 (B) 相等，而不相等 (C) 相等，而不相等 (D) 和都不相等 ［ ］ 4．4022：在标准状态下，若氧气(视为刚性双原子分子的理想气体)和氦气的体积比V 1 / V 2=1 / 2 ，则其内能之比E 1 / E 2为： (A) 3 / 10 (B) 1 / 2 (C) 5 / 6 (D) 5 / 3 ［ ］ 5．4023：水蒸气分解成同温度的氢气和氧气，内能增加了百分之几(不计振动自由度和化学能)？ (A) 66.7％ (B) 50％ (C) 25％ (D) 0 ［ ］ 6．4058：两瓶不同种类的理想气体，它们的温度和压强都相同，但体积不同，则单位体积内的气体分子数n ，单位体积内的气体分子的总平动动能(EK /V )，单位体积内的气体质量，分别有如下关系：(A) n 不同，(EK /V )不同，不同 (B) n 不同，(EK /V )不同，相同 (C) n 相同，(EK /V )相同，不同 (D) n 相同，(EK /V )相同，相同 ［ ］ 7．4013：一瓶氦气和一瓶氮气密度相同，分子平均平动动能相同，而且它们都处于平衡状态，则它们 (A) 温度相同、压强相同 (B) 温度、压强都不相同 (C) 温度相同，但氦气的压强大于氮气的压强 (D) 温度相同，但氦气的压强小于氮气的压强 ［ ］ 8．4012：关于温度的意义，有下列几种说法：(1) 气体的温度是分子平均平动动能的量度；(2) 气体的温度是大量气体分子热运动的集体表现，具有统计意义；(3) 温度的高低反映物质内部分子运动剧烈程度的不同；(4) 从微观上看，气体的温度表示每个气体分子的冷热程度。这些说法中正确的是 (A) (1)、(2)、(4)；(B) (1)、(2)、(3)；(C) (2)、(3)、(4)；(D) (1)、(3) 、(4)； ［ ］ 9．4039：设声波通过理想气体的速率正比于气体分子的热运动平均速率，则声波通过具有相同 温度的氧气和氢气的速率之比为 (A) 1 (B) 1/2 (C) 1/3 (D) 1/4 ［ ］ 10．4041：设图示的两条曲线分别表示在相同温度下氧气和氢气分子的速率分布曲线；令 和分别表示氧气和氢气的最概然速率，则： (A) 图中ａ表示氧气分子的速率分布曲线； /=4 (B) 图中ａ表示氧气分子的速率分布曲线； /＝1/4 (C) 图中ｂ表示氧气分子的速率分布曲线； /＝1/4 (D) 图中ｂ表示氧气分子的速率分布曲线； /＝ 4 ［ ］ m kT x 32= v m kT x 3312 =v m kT x /32=v m kT x /2 =v m kT π8= x v m kT π831=x v m kT π38= x v =x v εw εw εw w εεw ρρρρρ2 2H O /v v ()2 O p v ()2 H p v ()2 O p v ()2 H p v ()2O p v ()2H p v ()2 O p v ()2 H p v ()2 O p v ()2 H p v
大数据在制造企业中的应用 近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产[1]。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。 1 大数据使得订单处理方式有了质的变化 大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求，并对客户进行细分，为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节[2]。即企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1月构建了SCRM（社交化客户关系管理）会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析，精准预测出个体消费者的需求，实现了在客户下单之前进行订单处理。 2大数据使得仓储运输和批发经营不复存在 由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。 3大数据使原料采购更加科学 大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理，可以根据轻重缓急，更加科学合理地安排企业的财政支出。其次，利用大数据的海量存储与快速数
面向大数据时代的专业课程体系建设 1. 大数据时代的特点及其对专业人才的特殊需求分析 重点分析大数据时代特点、大数据技术发展趋势及其对信息技术专业人才的特殊需求。尤其是从大数据理念、技术和方法在农业领域的实践，分析农业大数据应用研究。了解涉及到水、土、光、热、气候资源，作物育种、种植、施肥、植保、过程管理、收获、加工、存储、机械化等各环节的农业大数据特征，探索多类型复杂数据采集、挖掘、处理、分析与应用等问题。在此基础上，了解大数据时代对专业人才的特殊需求。 2. 面向大数据需求的我院本科专业设置优化 系统地分析我院本科专业设置及其缺位问题，结合当前我国学科体系及本科专业设置，提出我院面向大数据需求的本科专业调整与优化方案。 （1）我院本科专业设置及其缺位分析：近年来，我院学科建设及本科专业建设取得来显著地发展。学院现在涵盖电气工程与自动化、信息工程与计算机两大学科群，拥有7个本科专业、11个硕士学位授权点和3个博士学位授权点，一个“农业电气化与自动化”国家级重点学科，成为实力雄厚、基础扎实的电气、电子与信息工程学科领域的高级专门人才培养教育基地和科学研究、技术开发与科技成果转化基地。但是，由于受到当前我国学科体系及本科专业设置的限制，面对大数据时代的特殊人才需求我院本科专业设置表现得特别滞后，本科专业设置与建设存在明显的缺位问题。 （2）当前我国学科体系及本科专业设置分析：专业设置是高等教育部门根据科学分工和产业结构的需要所设置的学科门类。它是人才培养规格的重要标志。在教育部的学科划分中，学科门是最高级别的学科，共有13个：理学、工学、农学、医学、哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、军事学、管理学、艺术学；比学科门低一级的学科称为学科类，学科类(不含军事学)共有71个；比学科类再低一级的学科称为专业；专业就是高考生填报的志愿，本科专业(不含军事学)共有258个。本科专业设置上由于受到我国学科体系及本科专业设置规范与管理，需要严格遵照相关的要求与规范。但是，国家层面的学科体系及本科专业设置存在滞后问题，因此需要本科专业设置上可以遵循就近的原则。分析当前我国学科体系及本科专业设置，探索面向大数据需求的相近专业及其设置是本部分研究的重要内容。 （3）面向大数据需求的我院本科专业优化：由于农业大数据是由结构化和非结构化数据构成，对大数据分析与处理的技术发生了巨大变化，因此与传统信息学科人才教
一、选择题 1．0018：某质点作直线运动的运动学方程为x ＝3t -5t 3 + 6 (SI)，则该质点作 (A) 匀加速直线运动，加速度沿x 轴正方向 (B) 匀加速直线运动，加速度沿x 轴负方向 (C) 变加速直线运动，加速度沿x 轴正方向 (D) 变加速直线运动，加速度沿x 轴负方向 ［ ］ 2．5003：一质点在平面上运动，已知质点位置矢量的表示式为 （其中a 、b 为常量），则该质点作 (A) 匀速直线运动 (B) 变速直线运动 (C) 抛物线运动 (D)一般曲线运动 ［ ］ 3．0015：一运动质点在某瞬时位于矢径的端点处， 其速度大小为 (A) (B) (C) (D) 4．0508：质点沿半径为R 的圆周作匀速率运动，每T 秒转一圈。在2T 时间间隔中，其平均速度大小与平均速率大小分别为 (A) 2p R /T ， 2p R/T (B) 0 ， 2πR /T (C) 0 ， 0 (D) 2πR /T ， 0. ［ ］ 5．0518：以下五种运动形式中，保持不变的运动是 (A) 单摆的运动 (B) 匀速率圆周运动 (C) 行星的椭圆轨道运动 (D) 抛体运动 (E) 圆锥摆运动 ［ ］ 6．0519：对于沿曲线运动的物体，以下几种说法中哪一种是正确的： (A) 切向加速度必不为零 (B) 法向加速度必不为零（拐点处除外） (C) 由于速度沿切线方向，法向分速度必为零，因此法向加速度必为零 (D) 若物体作匀速率运动，其总加速度必为零 (E) 若物体的加速度为恒矢量，它一定作匀变速率运动 ［ ］ 7．0602：质点作曲线运动，表示位置矢量，表示速度，表示加速度，S 表示路 程，a 表示切向加速度，下列表达式中， (1) ， (2) ， (3) ， (4) (A) 只有(1)、(4)是对的 (B) 只有(2)、(4)是对的 (C) 只有(2)是对的 (D) 只有(3)是对的 ［ ］ 8．0604：某物体的运动规律为，式中的k 为大于零的常量。当时，初速为v 0，则速度与时间t 的函数关系是 (A) ， (B) ， (C) ， (D) ［ ］ 9．0014：在相对地面静止的坐标系内，A 、B 二船都以2 m/s 速率匀速行驶，A 船沿x 轴正向，B 船沿y 轴正向。今在A 船上设置与静止坐标系方向相同的坐标系(x 、y 方向单位 矢用、表示)，那么在A 船上的坐标系中，B 船的速度（以m/s 为单位）为 j bt i at r 2 2+=()y x r , t r d d t r d d t r d d 2 2d d d d ?? ? ??+??? ??t y t x a a r v a a t = d /d v v =t r d /d v =t S d /d t a t =d /d v t k t 2 d /d v v -=0=t v 0 2 2 1v v += kt 2 2 1v v +- =kt 02 12 1v kt v += 2 12 1v kt v + - =i j
软件学院 软件工程专业本科培养方案 一、培养目标 本专业面向软件系统应用、设计、开发、运维、服务等与软件全生命周期相关的产业，培养基础扎实、专业突出、并具有较强国际竞争能力和创新能力的软件系统的科学家和工程师。 二、基本要求 软件工程专业本科毕业生应达到如下知识、能力和素质的要求： 1.具有坚实的自然科学、人文社会科学和工程技术基础，以及较强的工程实践能力； 2.具备较强的社会责任感和良好的职业道德； 3.具备扎实的软件理论和软件工程专业知识，具有良好的工具使用与实验能力、软件分析与开 发能力、过程控制与管理能力、团队协作与沟通能力； 4.具有独立工作能力、终身学习能力和创新精神。 三、学制与学位授予 学制：本科学制4年，按照学分制管理机制，实行弹性学习年限。 授予学位：工学学士学位。 四、基本学分学时 本科培养总学分170学分，其中春、秋季学期课程总学分138学分；夏季学期实践环节17学分，综合论文训练15学分。 五、专业核心课程 计算机系统软件 数据结构与算法 软件理论基础 六、课程设置与学分分布
1．公共基础课程 26学分 (1) 思想政治理论课 14学分 10610183 思想道德修养与法律基础3学分 10610193 中国近现代史纲要3学分 10610204 马克思主义基本原理4学分 10610224 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论4学分 (2) 体育 4学分 第1-4学期的体育(1)-(4)为必修，每学期1学分；第5-8学期的体育专项不设学分，其中第5-6学期为限选，第7-8学期为任选。 (3) 外语 8学分 英语课程共计8学分(其中至少4学分为英语必修课组课程)，安排在前四个学期完成。第一学年夏季学期设置外语文化活动月，为非英语专业必修环节，符合免课条件者可申请免课。设清华大学本科生英语水平考试作为非英语专业本科生英语水平检测，学生在校学习满一年后可以报名参加。 日语、德语、法语、俄语等小语种学生入学后直接进入课程学习，本科毕业需完成三学期的课程，取得6学分。 2. 文化素质课13学分 文化素质教育课程体系包括文化素质教育核心课、新生研讨课、文化素质教育讲座课和一般文化素质教育课，除文化素质教育讲座和新生研讨课外，其它所有课程划分为八个课组：①哲学与伦理、②历史与文化、③语言与文学、④艺术与审美、⑤环境、科技与社会、⑥当代中国与世界、⑦人生与发展、⑧数学与自然科学。要求在本科学习阶段修满13学分，其中文化素质教育讲座课程为必修，1-2学分；文化素质教育核心课程和新生研讨课为限选，至少5门或8学分，建议其中1门为新生研讨课；一般文化素质课程为任选。 每学期开设的文化素质课程目录详见当学期选课手册。 3．数学和自然科学基础课程37学分(包括数学、物理、化学、生物等) (1) 数学25学分 1）必修22学分 微积分A（1）5学分 微积分A（2）5学分 线性代数（1）4学分 线性代数（2）2学分 复变函数引论2学分 离散数学4学分 2）限选3学分 概率论与数理统计3学分 随机数学方法3学分 (2) 自然科学基础12学分 1）必修10学分
大数据在工业制造业中的应用研究 刘强 摘要：工业制造业是当前社会上的一个重要行业，对社会经济发展有着很大促进作用，在信息技术快速发展的大形势下，为能够使工业制造业得到更好发展，必须要对大数据进行有效应用，通过大数据的应用使工业制造业得以创新，从而使其得到更好发展，使社会经济水平得到更大提高。本文就大数据在工业制造业中的应用进行研究。 关键词：工业制造业；大数据；应用 当前社会已经逐渐进入大数据时代，大数据时代的到来也在很大程度上影响社会上各个行业发展，并且大数据在实际生产中应用也成为今后各个行业发展必然趋势。作为社会发展过程中的重要行业，大数据在工业制造业中的应用有着十分重要的作用，对推动工业制造业发展有着不可替代的作用，因此在工业制造业中大数据的应用也就十分必要。在当前工业制造业发展过程中，各企业领导人应当在分析当前工业大数据现状基础上，在工业制造业中对大数据进行有效应用。 1 工业制造业中大数据应用现状分析 从当前我国工业制造业发展实际情况来看，虽然已经具备一些国际知名企业，然而与国际上发达国家相比较而言，在工业制造业中大数据应用仍然比较落后。就当前实际情况而言，大数据应用比较广泛，应当应用比较成熟的大多都是一些电子商务公司及企业。对于电子商务公司及企业而言，其能够对大数据的有效应用分析实际生产经营状况，同时能够通过大数据的应用对消费者进行引导，使其能够在消费过程中产生一定倾向性，但当前在工业制造业方面大数据应用仍相对比较落后。对当前工业制造企业而言，其在产品生产方面通常种类比较单一，对于本企业之外其它产品往往很少了解。一些工业制造企业在将其它企业收购之后，未能够对企业整合加强重视，从实际情况来看许多企业基本都不实行整合，大多数自身企业与收购企业在实际运行过程中仍以及其原本机制，这必然会造成信息孤岛出现，而这种情况的出现必然会对企业发展产生十分不利影响。而在工业制造业发展过程中，通过大数据的有效应用可积极推动工业制造过程中整个环节，包括产品研发、生产以及销售等，在产品生产制造过程中能够使其周期有效缩短，同时还能够使产品质量以及客户满意度均得到有效提升。对于工业制造业而言，其属于传统产业，当前整个行业均在很大程度上被大数据的智能化及创新化所影响，应当尽快将传统生产理念转变，在工业制造业发展过程中加快大数据应用。 2 在工业制造业中大数据实际应用分析 应用大数据建设智能化生产工厂 在当前工业制造业发展过程中，通过对大数据的应用能够使智能化生产制造工厂的构建得以实现，然而这并非立即能够实现，应当依据科学发展轨迹实行，通常都要经过一定环节才能够使智能化生产制造工厂建设得以实现，从实际情况来看，其所包括环节主要有智能化生产，改变小规模生产模式，实现规模定制，最终使消费者需求能够得到满足。 应用大数据分析市场情况 应用大数据对销售数据行为趋势进行分析 在大数据时代不断发展形势下，为能够使数字营造得以实现，首先应当分析并且挖掘数据，同时应当深度对数据实行提炼以及分析，最终使决策或预测可行性报告数据能够得以形成。对于大数据营销而言，其价值主要表现下以下几点： 首先，大数据营销能够分析用户行为以及特征。在产品日常销售过程中，通过用户数据的足够积累，可对用户喜好以及购买习惯进行有效分析，从而能够将用户购买意向掌握，在此基础上，可使大数据营销具有十分明确的目标。
清华大学大数据方向硕士学位 公共必修课课程 数据分析学（I） Data Analytics (I) 开课单位：数据分析学（I）课程组 授课教师: 黎波、张楠、郑路、庞珣、苏毓淞、罗昊、王程韡（暂定） 教学目的： 本课是针对社会科学和管理类研究学开设的数据分析基本课程。通过本课的学习，学生将对（大）数据分析的价值、意义和基本原理建立清晰和比较全面的认识，掌握有关数据发掘、处理、建模和解释的基本原理和方法，了解和熟悉数据分析在社会科学研究、商业分析和公共管理等领域的实际案例。 Data Analytics (I) is a graduate level course mainly designed for students with socialsciences and management background. The objective of the course to give students a broad overview of the basic principles and applications of data analytics. Students will also be familiar with the various aspects of data analytics such as exploring, managing, modeling and interpreting data. Students’ learning will also be enhanced by their exposure to real life applications of data analytics in social science research, business analysis and public management. 主要教材： by Johannes Ledolter, 2013, Wiley