九大关键技术决定大数据成败

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大数据关键技术有哪些

引言：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当前社会经济发展的重要驱动力。

而在大数据的背后，有许多关键技术支撑着它的发展。

本文将详细阐述大数据的关键技术，并分析其在实际应用中的重要性。

概述：大数据是指数据量规模巨大，类型繁多，处理速度快的数据集合。

在处理大数据时，关键技术起着至关重要的作用。

这些关键技术包括存储技术、计算技术、分析技术、挖掘技术和隐私保护技术。

下面将逐一进行详细阐述。

正文：一、存储技术1. 分布式文件系统：分布式文件系统通过将大数据分布在多个物理节点上，实现数据的存储和管理。

典型的分布式文件系统包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和Google File System （GFS）。

2. 分布式数据库：分布式数据库是指将数据分布在多个节点上进行存储和管理的数据库系统。

典型的分布式数据库包括Apache Cassandra和MongoDB等。

3. 列式存储：列式存储是一种将数据按照列进行存储的方式，相比于传统的行式存储，它能够提供更高的查询性能。

HBase和Cassandra等数据库采用了列式存储的方式。

二、计算技术1. 分布式计算：分布式计算是指将计算任务分布在多个计算节点上进行并行计算的技术。

Apache Spark和MapReduce是常用的分布式计算框架。

2. 并行计算：并行计算是指将一个大任务划分成多个子任务，并且这些子任务可以并行地进行计算。

典型的并行计算模型有共享内存模型和消息传递模型。

3. 可扩展性：可扩展性是指系统在面对大规模数据时，能够保持高性能和低延迟的能力。

具备良好可扩展性的系统能够自动根据工作负载的增加或减少来调整资源的分配。

三、分析技术1. 数据预处理：大数据分析的第一步是进行数据预处理，包括数据清洗、数据集成和数据转换等过程，以确保数据的质量和准确性。

2. 数据挖掘：数据挖掘是指从大数据中发现潜在模式、关联规则和异常值等有价值的信息。

《学习强国》考试题库100题CVF【含答案】

《学习强国》测试题库100题[含参考答案]一、填空题1．共享发展理念的内涵之一是全面共享的….全覆盖面而言2．关于科学和技术，下列说法不正确的是（科学活动以发明为核心，技术活动以发现为核心）。

3．指出，建设具有强大凝聚力和引领力的社会主义意识形态，是全党特别是宣传思想战线必须担负起的一个【战略任务】。

4．【防范化解金融风险】，事关国家安全.发展全局.人民财产安全，是实现高质量发展必须跨越的重大关口。

5．著名的《观鸟捕蝉图》来自以下哪座唐代墓葬?【A章怀太子墓】6．首届世界互联网大会以“互联互通，共享共治”为主题，回应了网络空间面临的问题7．最早的地理学著作《山海经》记录了我国古代地理.历史.民族.神话.生物等内8．企业所得税税法规定，企业分为居民企业和非居民企业9．发源于长白山的松花江滋养了松北大地..表述错误的是：松花江是中国最小的支流10．中国目前也在积极推动能源互联网规划，预计到2020年和2030年11．在中央军委军事工作会议上指出，要强化战斗队思想，坚持【战斗力】这个唯一的根本的标准，各项工作和建设.各方面力量和资源都要聚焦军事斗争准备.服务军事斗争准备，推动军事斗争准备工作有一个很大加强。

12．最早采用人工呼吸的医学家..张仲景13．我们取得了反腐败斗争压倒性胜利，但反腐败斗争还没取得彻底胜利。

反腐败斗争形势依然严峻复杂，【零容忍】的决心丝毫不能动摇，打击腐败的力度丝毫不能削减，必须以永远在路上的坚韧和执着，坚决打好反腐斗争攻坚战.持久战。

14．我国采取的“北京时间”实际上（）的时间。

A.东六区B.东七区C.东八区C15．嫦娥四号探测器是在我国（）发射基地发射成功的。

A.酒泉B.西昌C.太原D.文昌B16．目前所发掘唐代贵族墓葬中规模最大.等级最高.结构最复杂的一座墓葬是【C懿德太子墓】17．下面哪一诗句与“纸上得来终觉浅”同出自于一首诗?（A少壮工夫老始成）18．以下不属于“天下之名巧”——马钧发明的是【D锯子】19．“三人行，必有我师”最早是谁提出来的（孔子）20．古代社会人们尊称对方的女儿是（令媛）21．“不甘落后似天涯，卷起杨花似雪花”出自苏轼的…。

大数据的关键技术及其应用场景

大数据的关键技术及其应用场景大数据是指规模巨大、复杂度高且难以处理的数据集合。

随着科技的发展和互联网的普及，大数据的应用场景越来越广泛。

本文将介绍大数据的关键技术以及它们在各个领域的应用场景。

一、关键技术1.数据采集与存储：大数据的第一步是收集和存储海量的数据。

数据采集可以通过各种传感器、移动设备、社交媒体等手段进行。

而数据存储则需要高效、可扩展的存储系统，如分布式文件系统和云存储技术。

2.数据清洗与预处理：大数据往往包含大量的噪音和冗余信息，需要进行数据清洗和预处理。

数据清洗可以通过去重、去噪声、填补缺失值等方式进行。

预处理则包括数据转换、标准化、归一化等操作，以便后续的分析和挖掘。

3.数据分析与挖掘：大数据的核心是数据分析和挖掘。

通过使用各种统计学、机器学习和数据挖掘算法，可以从大数据中提取出有用的信息和知识。

常见的数据分析和挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。

4.数据可视化与展示：大数据分析结果往往需要以直观、可理解的方式展示给用户。

数据可视化技术可以将抽象的数据转化为图表、图形等形式，帮助用户更好地理解和利用数据。

二、应用场景1.金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛。

通过分析大量的金融数据，可以提高风险管理和投资决策的准确性。

例如，银行可以利用大数据技术实现反欺诈系统，及时发现和阻止欺诈活动。

同时，大数据还可以用于个人信用评估、股票市场预测等方面。

2.医疗保健：大数据在医疗保健领域的应用有助于提高医疗服务的质量和效率。

通过分析大量的医疗数据，可以实现个性化的诊断和治疗方案。

此外，大数据还可以用于疾病预测、流行病监测等方面。

3.智能交通：大数据可以帮助城市交通管理部门实现智能交通系统。

通过分析大量的交通数据，可以实时监测道路拥堵情况，优化交通信号控制，提供实时的交通导航等服务。

4.电子商务：大数据在电子商务领域的应用主要体现在个性化推荐和精准营销方面。

通过分析用户的购买历史、浏览行为等数据，可以给用户推荐他们感兴趣的商品，提高购买转化率。

大数据发展概述及关键技术

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。

近年来，我国政府、企业、科研机构都投入了大量的精力开展大数据相关的研究工作，大数据在政策、技术、产业、应用等方面均获得了长足发展。

大数据是信息化发展的新阶段。

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。

近年来大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著发展。

在政策层面，大数据的重要性进一步得到巩固。

党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势，对我国实施国家大数据战略提出了更高的要求。

在技术层面，以分析类技术、事务处理技术和流通类技术为代表的大数据技术得到了快速的发展。

以开源为主导、多种技术和架构并存的大数据技术架构体系已经初步形成。

大数据技术的计算性能进一步提升，处理时延不断降低，硬件能力得到充分挖掘，与各种数据库的融合能力继续增强。

在产业层面，我国大数据产业继续保持高速发展。

权威咨询机构 Wikibon 的预测表示，大数据在 2022 年将深入渗透到各行各业。

在应用层面，大数据在各行业的融合应用继续深化。

大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的“甜头”。

利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等，这非但大大拓展了大数据企业的目标市场，更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。

随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘，融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。

在利用大数据提升政府管理能力方面，我国在 2022 年出台了《政务信息系统整合共享实施方案》、《政务信息资源目录编制指南(试行)》等多项政策文件推进政府数据汇聚、共享、开放，取得了诸多发展。

阐述大数据的关键技术

阐述大数据的关键技术大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。

这种数据可以是结构化的，比如数据库里的表格，也可以是非结构化的，比如社交媒体上的文字或图片。

大数据通常涉及数据挖掘、存储、处理、分析等方面的技术。

下面将详细介绍几个关键的大数据技术：1.分布式存储与计算：大数据的第一个关键技术是分布式存储与计算。

由于大数据的规模极大，传统的存储和计算方法无法满足需求。

因此，分布式存储与计算技术被引入。

这种技术利用多台计算机协同工作，每台计算机处理一部分数据，大大提高了数据处理速度。

例如，Hadoop和Spark 等框架就是这种技术的典型代表。

2.数据挖掘与机器学习：大数据的另一个关键技术是数据挖掘和机器学习。

在大数据时代，我们需要从海量数据中提取有价值的信息，这就需要使用数据挖掘和机器学习的方法。

这些方法可以自动地发现数据中的模式和规律，从而为决策提供支持。

例如，深度学习、神经网络等技术就是常用的机器学习方法。

3.数据库技术：虽然传统的关系型数据库在处理大数据时面临挑战，但是一些新型的数据库技术，如NoSQL数据库，能够更好地处理大数据。

NoSQL数据库可以处理海量的数据，并且不需要严格的结构化查询语言，因此更加灵活。

例如，MongoDB、Cassandra等就是常见的NoSQL数据库。

4.数据处理与分析：大数据的处理和分析是一个复杂的过程，涉及到数据的清洗、转换、聚合等多个步骤。

这些步骤需要使用一些专门的技术和工具，比如数据管道、数据处理算法等。

通过这些技术和工具，我们可以将原始的数据转化为有价值的信息。

5.可视化技术：可视化是展示大数据的一种重要手段。

通过图形、图表等方式，我们可以将复杂的数据以易于理解的形式呈现出来。

这可以帮助我们更好地理解和分析数据。

例如，Tableau、PowerBI等工具就是常用的数据可视化工具。

6.隐私保护与安全：随着大数据的使用越来越广泛，隐私保护和安全问题也变得越来越重要。

技术成熟度评价方法在省级重大科技专项管理体系中的定位——基于广东实践的思考

技术成熟度评价方法在省级重大科技专项管理体系中的定位——基于广东实践的思考张娟;黄昕;雷柏茂;张衡【摘要】Technology Readiness Level(TRL) piloted in mid-term assessment of significant provincial technology project of Guangdong province is discussed as the quantitative assessment approach applied in general technology projects.The application of the assessment standard and implementation details for different categories of technology projects are explored in this paper.The state of a technological project is classified into nine TRL Levels from initial to final state during a life-cycle prospectively,in which the efficiency of project implementation management could be promoted by TRL level quantification indexes.In addition,it is helpful to control the potential risks.TRL application in mid-term assessment of significant provincial technology project of Guangdong province is shown in the paper as the reference for general provincial project.%结合广东省重大科技专项中期评估实际工作,研究技术成熟度(TRL)在省级科技计划项目评估中的应用方法,建立基于TRL方法的一般评价规则,并针对不同的科技项目类型给出评价标准与实施方案.该方法可以分别对项目关键技术的当前状态、较立项状态提升的程度以及与目标预期状态的距离进行评价,有助于及时掌握项目关键技术的实施进展情况、发现潜在的技术风险.广东省重大科技专项中期评估首次尝试采用了TRL 方法,可作为一般省级科技项目的应用参考.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2017(037)024【总页数】7页(P81-87)【关键词】重大科技专项;技术成熟度;定量评价;项目目标【作者】张娟;黄昕;雷柏茂;张衡【作者单位】广东省技术经济研究发展中心,广东广州 510070;广东省技术经济研究发展中心,广东广州 510070;工业和信息化部电子第五研究所,广东广州 510610;广东省技术经济研究发展中心,广东广州 510070【正文语种】中文【中图分类】G311;N945.171 研究背景广东省科技厅根据《中共广东省委广东省人民政府关于全面深化科技体制改革加快创新驱动发展的决定》制定了《广东省重大科技专项总体实施方案（2014—2018年）》（以下简称《方案》）。

公需科目人工智能与健康考试题含标准答案

2019年公需科目：人工智能与健康考试题 1一、判断题(每题2分)1.信息化社会的显着特征是计算机、互联网、物联网技术发展，人工智能技术进步。

正确2.当前，智慧社区建设集中地较密集，发展比较平衡。

错误3.虽然在中国各个地方面临的人口老龄化压力是不同的，但是智慧养老在各地方的推进进程是一样的。

错误4.信息孤岛指的是虽然没有形成科学共同体，但是有足够的共识。

错误5.大数据的价值重在挖掘，而挖掘就是分析。

正确指的是实时获取需要的信息。

错误7.“互联网+”对传统行业的影响巨大而深远，它将来会替代传统行业。

错误8.“互联网+”行动将重点促进以移动互联网、云计算、物联网、大数据等与现代制造业相结合。

正确9.麦特卡尔夫定律指的是在当前我们凡是一个成功的商业运作，总是把价格最低的资源尽可能消费掉，来保留价格最贵的资源。

正确10.大数据要跟“互联网+医疗健康”紧密地结合起来，国家明确的支持“互联网+医疗”、“互联网+健康”。

所以在新的医改背景下，互联网医疗跟大数据的结合将会取得更重要的发展。

正确11.大数据会带来机器智能，提升计算机的智能程度，但它是永远不会超过人类的智能。

错误12.《为人工智能的未来做好准备》报告中说明了人工智能的潜力释放是依赖于政府作用的发挥。

正确13.《在英国发展人工智能》中提出了：数据、技术、研究、政策上的开放和投入四个方向。

正确14.美国共有33个州可以共享数据。

正确年10月，中国科学院筹建了中科院自动化及远距离操纵研究所（后更名为中科院自动化所）。

正确16.个人信息安全基本原则有权责一致、目的明确、选择同意、最多错误17.公立医院改革中心问题是坚持公益性。

正确18.经验医学是指医生从病案和以往诊断中找共同的信息，形成大数据，利用大数据反过来支持医生在同等情况下按统一的临床路径治疗。

错误19.建立伦理道德多层次判断结构及人机协作的伦理框架，制定人工智能产品研发设计人员的道德规范和行为守则。

中国到东南亚铁路规划开始制订

中国到东南亚铁路规划开始制订2013-10-12来源: 华夏时报一条铁路从风景优美的昆明伸出，分为三路，分别经过缅甸、老挝、越南，在曼谷会合后，经吉隆坡直达新加坡。

成型于上个世纪60年代初的“泛亚铁路”之梦，如今在中国高层的推动下即将成真。

10月6日，国家主席习近平会见泰国总理英拉时表示，高铁和水利设施建设关乎地区互联互通和泰国国计民生，应该作为合作的重中之重来推动。

此前，习近平在会见马来西亚总理纳吉布时也曾表示，中方鼓励中国企业参与马来西亚北部发展和吉隆坡至新加坡高铁建设。

分析人士认为，中国可以借助泛亚高铁网打通直达印度洋出海口的快速通道，化解中国石油进口过度依赖马六甲的困局。

因此连贯泛亚黄金走廊将有更加实质的一步，这也意味着中国的高铁输出和铁路外交将重整旗鼓。

中国正在将高铁作为重要的出口产业，稳步推进走出去的战略。

不过，外交方面的摩擦、中国高铁建设、运营时间过短，以及国际社会对中国高铁的认可度不高，这些都将是中国高铁“走出去”面临的各种挑战。

泛亚铁路建设加速按照规划，泛亚铁路穿越中国、缅甸、老挝、越南、新加坡等国，分东、中、西三线，累计全长14110公里，其中在我国境内1577公里。

中线线路从中国云南的昆明出发，经过景洪、磨憨，到达老挝首都万象，沿途经过泰国首都曼谷和马来西亚首都吉隆坡，直达新加坡。

此外，泛亚铁路网还有从昆明出发，经河内、胡志明市、金边到曼谷的东线；和从昆明出发，经瑞丽、仰光到曼谷的西线。

东、中、西三线在曼谷会合后经吉隆坡直达终点新加坡。

“目前中国境内泛亚铁路已建成里程150公里。

”中国铁路总公司副总经理卢春房2日在南宁举行的中国—东盟互联互通交通部长特别会议上表示。

“泛亚铁路的想法早就已经有了，很多亚洲国家都提出过这个构想，中国也在《中长期铁路网规划》中将泛亚铁路中国段列入其中。

”中国工程院院士、北京交通大学教授王梦恕接受《华夏时报》记者采访时表示。

最初，由于计划在高铁技术有了自主知识产权后，再把高铁输出到世界各地，所以泛亚铁路的标准最初定位为200公里时速的电气化标准。

简述大数据技术的关键技术

简述大数据技术的关键技术
大数据技术是指处理海量数据的一系列技术和工具。

与传统的数据处理方法相比，大数据技术具有更高的效率、更快的速度和更多的可扩展性。

以下是大数据技术的关键技术：
1. 分布式存储：大数据处理需要分布式存储，即将数据分布存储在多台计算机上。

Hadoop是最常用的分布式存储系统之一。

2. 分布式计算：为了加速大数据处理的速度，需要使用分布式计算技术，即将计算任务分发到多台计算机上并同时处理。

Spark是目前最流行的分布式计算系统之一。

3. 数据挖掘和机器学习算法：数据挖掘和机器学习算法可以帮助我们从大量数据中发现有用的信息和模式。

常用的机器学习算法包括决策树、随机森林和神经网络等。

4. 可视化工具：为了更好地理解大数据处理的结果，需要使用可视化工具将数据转换为图表和图形。

常用的可视化工具包括Tableau和D3.js等。

5. 数据安全：大数据处理中需要保护数据的安全性，防止数据泄露和攻击。

为此，需要采用诸如访问控制、认证和加密等安全措施。

综上所述，以上是大数据技术的关键技术。

随着数据的快速增长和新技术的出现，大数据技术将不断发展和进步。

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河北省卫生厅关于印发《关于促进河北省卫生科技工作发展的指导意见》的通知

河北省卫生厅关于印发《关于促进河北省卫生科技工作发展的指导意见》的通知文章属性•【制定机关】河北省卫生和计划生育委员会(原河北省卫生厅)•【公布日期】2007.04.30•【字号】冀卫科教字[2007]9号•【施行日期】2007.04.30•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】机关工作正文河北省卫生厅关于印发《关于促进河北省卫生科技工作发展的指导意见》的通知（冀卫科教字〔2007〕9号）各市卫生局、扩权县（市）卫生局，省直各医疗卫生单位，各高等医学院校，华北石油管理局卫生处：为贯彻落实河北省科技大会和全国卫生科技工作会议精神，根据《河北省人民政府关于实施科技发展“十一五”规划的若干政策指导意见》和《卫生部关于促进卫生科技工作发展的指导意见》精神，我厅制定了《关于促进河北省卫生科技工作发展的指导意见》，现印发给你们，请结合本地、本单位实际，认真贯彻执行。

附件：《关于促进河北省卫生科技工作发展的指导意见》河北省卫生厅二OO七年四月三十日关于促进河北省卫生科技工作发展的指导意见为贯彻省科技大会和全国卫生科技工作会议精神，全面落实科学发展观和新时期科技发展指导方针，全面推进卫生科技进步，推动卫生事业更好更快发展，根据《河北省人民政府关于实施科技发展“十一五”规划的若干政策指导意见》和《卫生部关于促进卫生科技工作发展的指导意见》，结合我省卫生科技工作实际情况，提出以下指导意见。

一、指导思想卫生事业的发展必须依靠科学技术进步，卫生科学技术必须坚持以防病治病为中心，为促进卫生事业发展，提高人民健康水平服务。

遵循“自主创新、重点跨越、支撑发展、引领未来”的科技发展指导方针，以提升自主创新能力为主线，构建卫生科技自主创新、科技支撑、成果推广应用和实验室生物安全四个体系，加强医学重点学科建设，加强应用研究，加强成果转化与适宜技术推广，加强高新卫生技术应用的管理，为人民群众提供安全、有效的技术服务，为卫生事业更好更快发展提供人才和技术支撑。

智能制造的九大技术

智能制造的九大技术智能制造的九大技术智能制造是指通过利用先进信息技术和现代制造技术，实现工业生产的自动化、数字化、智能化，并实现生产过程中的高效、灵活、可持续发展的一种制造模式。

智能制造的发展离不开各种关键技术的支持。

本文将介绍智能制造所涉及的九大关键技术。

一、物联网技术物联网技术是智能制造的基础，其主要通过无线通信技术和传感器技术实现设备之间的连接和数据交换。

物联网技术可以实现生产设备的监控和数据采集，提供实时的生产数据和状态信息，以支持系统的智能决策和调度。

二、云计算技术云计算技术是将计算和数据存储等资源提供给用户，并根据用户需求灵活分配和管理这些资源的一种技术。

在智能制造中，云计算技术可以提供高效的数据存储和计算资源，支持大规模数据的处理和分析，为制造过程中的决策和优化提供强有力的支持。

三、大数据技术大数据技术是指处理和分析海量、高速、多样的数据的一种技术。

在智能制造中，大数据技术可以对生产过程中的各种数据进行采集、存储和分析，发现其中的模式和规律，为决策和预测提供可靠的依据。

四、技术技术是指使计算机能够像人类一样进行学习、推理和决策的一种技术。

在智能制造中，技术可以实现的智能控制和自主决策，提高生产的自动化程度和效率。

五、虚拟现实技术虚拟现实技术是指通过计算机的虚拟环境，使用户能够与之交互并感知其中的物体和场景的一种技术。

在智能制造中，虚拟现实技术可以用于模拟和优化生产过程，提供培训和操作指导，提高生产的安全性和质量。

六、增强现实技术增强现实技术是指将虚拟信息与真实环境相结合，使用户能够感知虚拟信息并与之交互的一种技术。

在智能制造中，增强现实技术可以用于实时显示设备状态和操作指导，提高生产过程的可视化和操作精度。

七、协同技术协同技术是指多个能够协同工作，完成复杂的任务的一种技术。

在智能制造中，协同技术可以实现生产线的自动化和柔性化，提高生产的效率和灵活性。

八、数字孪生技术数字孪生技术是指通过计算机对真实世界的物理实体进行建模和仿真，实现真实世界与虚拟世界的互联的一种技术。

简述大数据技术的关键技术

简述大数据技术的关键技术
随着互联网的普及和信息化的发展，大数据技术正在成为一个热门话题。

大数据技术可以帮助人们获取和分析大量的数据，从而提高决策的准确性和效率。

但是，大数据技术并不是一种简单的技术，它由许多关键技术组成。

首先，大数据技术需要高效的数据存储和管理技术。

随着数据量的不断增加，传统的存储方式已经无法满足需求。

因此，出现了各种新型的数据存储技术，如分布式文件系统、NoSQL数据库等。

这些技术可以提高数据的存储和管理效率，同时也具有高可扩展性和可靠性。

其次，大数据技术需要高效的数据处理和分析技术。

数据处理和分析是大数据技术的核心，它们可以帮助人们从大量的数据中获取有用信息。

为了提高数据处理和分析的效率，大数据技术采用了各种并行计算和分布式计算技术，如Hadoop、Spark等。

这些技术可以将数据分布到多个计算节点上进行处理，从而提高计算速度和效率。

第三，大数据技术需要高效的数据挖掘和机器学习技术。

数据挖掘和机器学习可以帮助人们从数据中发现潜在的规律和趋势，从而帮助人们做出更准确的决策。

为了实现这一目标，大数据技术采用了各种数据挖掘和机器学习算法，如聚类、分类、回归等。

总之，大数据技术是一个综合性强的技术，需要多种技术的支持。

随着技术的不断发展，大数据技术将会变得更加成熟和完善。

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中国高铁核心技术

中国高铁核心技术高速铁路从技术体系上讲大致可以分为这样一个板块：公路工程，牵引供电、运行控制与通信、高速列车、客运效劳、综合维修、平安防灾和应急处理、工务工程。

1、工务工程。

工务工程一般包括轨道构造、路基、桥梁、隧道、房建工程等各个子系统，我国铁路建立在公路工程方面主要依靠技术创新。

我们国家的高速铁路一般采用全线高架、无砟轨道、高速道和超长无缝钢轨等技...高速铁路从技术体系上讲大致可以分为这样一个板块：公路工程，牵引供电、运行控制与通信、高速列车、客运效劳、综合维修、平安防灾和应急处理、工务工程。

1、工务工程。

工务工程一般包括轨道构造、路基、桥梁、隧道、房建工程等各个子系统，我国铁路建立在公路工程方面主要依靠技术创新。

我们国家的高速铁路一般采用全线高架、无砟轨道、高速道和超长无缝钢轨等技术。

京津城际采用CRTS-II型板式无渣轨道构造，米轨道板纵向连接，专业化制造，加工机施工安装精度高。

运营一年说明，无砟轨道京都高稳定性好，刚组均匀。

我们的无缝线路，采用60公斤/米、100米定尺、U71Muk高性能钢轨。

现场焊接、弹性扣件、轨温锁定技术。

跨区间超长无缝路线。

高速道岔。

大号码高速道岔，直向通过速度350km/h，侧向通过速度120-250km/h。

中国高铁技术适应复杂地形。

日本国土面积小，铁路所跨越的地区气候和地质条件比较类似。

而中国国土面积大，地形复杂，横跨多个不同的气候和地质区域，因此在高铁的实际建立中完全照搬引进日法德的技术显然行不通，技术必须进展创新。

因此，作为应对复杂地形方面，贯穿辽阔国土面积的中国高铁，在设计上自然有更多的实际经历，技术上也比日本具有更多的优势。

铁道部总工程师何华武就指出，中国京津、武广、郑西高速铁路非常典型：京津城际是软土路基，武广高铁是岩溶路基，郑西高铁是黄土湿陷性路基，这样的地质条件下建铁路，尤其是建高速铁路，需要处理好地基以及路基的填入技术。

而日本、法国、德国都没有这样的地质条件。

引进动车组的九大关键技术

辅助供电系统为空气压缩机、冷却通风机、油泵/水泵电机、空气调节系统、采暖、照明、旅客信息系统、控制、广播、列车无线等设备提供电源。
上述负载要求辅助供电系统具有包括三相 AC380V 母线、 AC220V母线、DC110V母线等输出。
6
动车组辅助供电系统
二、辅助供电系统工作原理根据工作原理可以将辅助供电系统分为两类：
这种情况下的冬季和夏季的用电需要功率、视在功率和无功功率列于下表。
冬季负荷
夏季负荷
需要功率视在功率无功功率需要功率视在功率无功功率
53kW
63kVA
35kVAr
47 kW
58 kVA
35 kVAr
31
➢8种不同工况下的供电系统容量
6．回送时由牵引电机发电当列车处于回送状态（无受电弓），由车辆牵引发电机处于制动
车端连接器
20
动车组辅助供电系统
❖车侧边外部电力连接器(8个连接器设计适用所有125A输入 )
每辆TP车的两侧有一个KC20的插座、每辆TB车的两侧有两个KC20的插座。
MC1
TP1
M1
M3
TB
M2
TP2
MC2
连接器 21
辅助电源系统的框图如图所示，其核心是静止变流装置，主要的功能单元有：
需要功率 193kW
冬季负荷视在功率 198kVA
无功功率 45kVAr
需要功率 158 kW
夏季负荷视在功率 186 kVA
无功功率 97 kVAr
30
➢8外部三相电缆供电当列车处于回送状态（无受电弓），由车辆通过前端的外部供电
插头供电时，采用“回送时由外部三相电缆供电”模式：负载为所有的蓄电池充电器（限电）、不受控制的负荷(不能断开的负荷)、一个空气压缩机。

高铁概论18 高铁铁路动车组设备及九大关键技术)

6）钩缓装置
为了减少高速运行时的纵向冲击，高速动车组的车钩一般采用自由间隙很小的密接式车钩。通常车端采用了密接式自动车钩，并设有弹簧缓冲器及球形橡胶轴承，以减少车辆运行中产生的纵向冲击力。中间车既可以采用与端部同样的密接式车钩，也可以采用半永久车钩连接。
7）受流装置
采用电力牵引的高速列车必须通过弓网受流系统不间断地从接触网上获取电能。受流装置是将电能由接触网顺利导入动车组内部变压设备的重要装置。受流装置按其受流方式有多种形式，但高速动车组通常采用受电弓受流器。弓网受流系统必须满足的基本条件是：良好的受流质量，安全的运行性能，足够的使用寿命，减少对周围环境噪声的影响。良好的受流质量依赖于弓网系统的动态稳定和跟随性，保证弓网间良好的接触，不离线、不产生火花。
CRH1—5
A表示普通组为8个车厢， B为长（大）编组有16节车厢（380系列里有的型号第二个字母L为长编组） C为中心组（CRH2C和CRH3C） E为卧铺动车组 G为高寒型 J为高速综合检测车。另外，CRH6城际动车组里，
S为市域铁路（如用于温州
市域铁路S1线的CRH6S）。
长宽高
中国普通客车（旅客列车）车箱宽度是3105mm。 CRH1型宽度为3328，车辆高度为4040mm。CRH5型动车组，车体宽度为3200mm。 CRH380ABCD四款车的宽度分别是3380，326——3265， 3368。
1）动车组总成（即系统集成）
具体有： ① 轮轨关系接口——轮轨匹配关系。 ② 弓网关系接口——符合400 km/h以上运行速度的高速受电弓动力学参数，满足气动性能、阻力要求和噪声要求的高速受电弓结构。 ③ 流固耦合关系接口——保证列车安全运行的环境风控制范围；隧道的断面、洞口的形状和尺寸；列车阻力和气动抬升力限值； ④ 机电耦合关系接口——根据线路条件和动车组状态，给出满足高速列车3 min跟踪间隔需求的牵引供电系统的总体参数。 ⑤ 环境耦合关系接口——确定高速列车的噪声和噪声声强控制值，提出高速铁路声屏障和隧道吸音材料的性能参数要求。通过集成使动车组达到牵引、制动、车辆动力学、列车空气动力学、舒适性和安全性等性能要求。

智能制造的九大技术

智能制造的九大技术在当今的制造业领域，智能制造正以前所未有的速度改变着生产方式和产业格局。

智能制造并非是单一的技术应用，而是一系列先进技术的融合与协同。

以下将为您详细介绍智能制造的九大关键技术。

一、工业机器人技术工业机器人是智能制造中的“劳动能手”。

它们能够在各种恶劣环境下精确、高效地完成重复、繁重甚至危险的工作。

从汽车制造的焊接、喷漆，到电子产业的零部件组装，工业机器人的身影无处不在。

其具有高精度、高速度、高可靠性的特点，大大提高了生产效率和产品质量。

工业机器人的关键技术包括机械结构设计、运动控制算法、传感器技术等。

通过先进的传感器，机器人能够感知周围环境，实现自适应的操作。

而且，随着人工智能技术的发展，机器人的智能化程度不断提高，能够更加灵活地应对复杂多变的生产任务。

二、增材制造技术增材制造，也就是我们常说的 3D 打印，是一种颠覆传统制造的技术。

它通过逐层堆积材料的方式来构建物体，无需模具，能够实现复杂形状的快速制造。

在航空航天领域，3D 打印可以制造出轻量化、高强度的零部件；在医疗领域，能够根据患者的具体情况定制个性化的医疗器械和植入物。

增材制造技术的优势在于能够极大地减少材料浪费，缩短产品开发周期，并且为创新设计提供了更广阔的空间。

三、工业物联网技术工业物联网将工厂中的各种设备、传感器、控制系统连接起来，实现了设备之间的互联互通和数据共享。

通过实时采集和分析生产线上的数据，企业可以及时了解生产状态，进行预测性维护，优化生产流程，提高生产效率和设备利用率。

例如，通过在设备上安装传感器，可以监测设备的运行参数，提前发现潜在故障，避免因设备停机而造成的损失。

同时，工业物联网还能够实现供应链的可视化管理，提高整个产业链的协同效率。

四、大数据分析技术在智能制造中，数据就是“宝藏”。

企业在生产过程中会产生海量的数据，包括生产数据、质量数据、设备运行数据等。

大数据分析技术能够从这些海量的数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。

大数据方面核心技术有哪些(一)2024

大数据方面核心技术有哪些（一）引言概述：大数据已经成为当前社会发展的热点领域之一，它能够以前所未有的方式对海量数据进行分析和应用。

在大数据领域中，核心技术的应用对于数据处理、存储和分析具有重要意义。

本文将介绍大数据方面的核心技术，其中包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等五个大点。

正文内容：一、数据采集1. 传感器技术：通过传感器获取实时数据，如温度、压力和运动等。

2. 高速数据捕获技术：利用高速数据捕捉设备，对数据进行高效采集，确保数据捕获的准确性和完整性。

3. 云计算技术：通过云平台获取分布式数据，实现多方数据聚合。

二、数据存储1. 分布式存储系统：利用分布式存储系统，将海量数据分布式地存储在多台服务器上，提高数据的可靠性和存储容量。

2. 列存储技术：采用列存储结构，在处理大量数据时能够提高查询速度和压缩比率。

3. NoSQL数据库：使用非关系型数据库管理大数据，实现高性能和灵活的数据存储。

三、数据处理1. 分布式计算：利用分布式计算系统，将大规模数据进行分割，并在多台计算机上并行处理，提高数据处理速度。

2. 并行计算技术：通过将任务分解为多个子任务，并在多个处理器上同时执行，实现高效的数据计算。

3. 流式处理：采用流式处理技术，对实时数据进行快速处理和分析，以支持实时决策。

四、数据分析1. 数据挖掘：利用数据挖掘技术发现数据中的模式和趋势，从而提供决策支持和业务洞察。

2. 机器学习：应用机器学习算法对大数据进行建模和预测，从而实现智能化的数据分析和决策。

3. 文本分析：通过自然语言处理和文本挖掘技术，对大数据中的文本信息进行分析和理解。

五、数据可视化1. 图表和可视化工具：使用图表、地图和可视化工具将数据转化为可理解的图形和可视化表达形式。

2. 交互式可视化：通过交互式可视化技术，使用户能够探索和分析大数据，并从中提取有用的信息。

3. 实时可视化：实时地将数据可视化展示，以便及时发现和分析数据中的异常和趋势。

大数据处理的关键技术

超人学院：大数据处理的关键技术大数据技术,从本质上讲是从类型各异、内容庞大的数据中快速获得有价值信息的技术。

目前，随着大数据领域被广泛关注，大量新的技术已经开始涌现出来,而这些技术将成为大数据采集、存储、分析、表现的重要工具。

大数据处理的关键技术主要包括：数据采集、数据预处理（数据清理、数据集成、数据变换等）、大数据存储、数据分析和挖掘、数据的呈现与应用(数据可视化、数据安全与隐私等）。

该图展示了如何将大量的数据经过一系列的加工和处理，最终以有价值的信息形式到达用户的手中。

在数据分析中，云技术与传统方法之间进行联合，使得一些传统的数据分析方法能够成功地运用到大数据的范畴中来。

一、数据的采集技术数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或传感器形式等）的各种类型的结构化、半结构化的数据,并允许用户通过这些数据来进行简单的查询和处理工作。

二、数据集成与处理技术数据的集成就是将各个分散的数据库采集来的数据集成到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群中,以便对数据进行集中的处理。

该阶段的挑战主要是集成的数据量大，每秒的集成数据量一般会达到百兆，甚至千兆.三、大数据存储及管理技术数据的海量化和快增长特征是大数据对存储技术提出的首要挑战。

为适应大数据环境下爆发式增长的数据量，大数据采用由成千上万台廉价PC来存储数据方案，以降低成本，同时提供高扩展性。

考虑到系统由大量廉价易损的硬件组成，为了保证文件整体可靠性，大数据通常对同一份数据在不同节点上存储多份副本，同时，为了保障海量数据的读写能力，大数据借助分布式存储架构提供高吐量的数据访问.超人学院主要培训内容Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System是较为有名的大数据文件存储技术。

HDFS是GFS的开源实现，它们均采用分布式存储的方式存储数据（将文件块复制在几个不同的节储节点上）.在实现原理上，它们均采用主从控制模式(主节点存储元数据、接收应用请求并且根据请求类型进行应答，从节点则负责存储数据)。

大数据关键技术

大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。

大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解读、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。

必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

产学研结合总结

产学研合作工作总结为贯彻落实省部院产学研合作工作,推进以企业为主体、市场为导向、产学研相结合技术创新体系的建设，有效地配置科技资源，激发科研机构的创新活力和企业的创新能力,近年来，在市委、市政府和省科技厅的正确领导和大力支持下，按照省产学研处的统一部署，我市产学研各项工作稳步扎实推进，为加快经济社会发展提供了有力地科技支撑。

现将有关工作情况汇报如下:一、产学研合作发展总体情况2012年以来我市共实施省部产学研合作项目22项，获省财政经费2130万元，参与产学研合作的高校、科研院所19 家，企业27家，投入项目研发资金达13193万元。

1、建设了一批新型研发机构和高水平创新平台。

围绕钢铁产业，引进北京科技大学建设北京科技大学**工业技术研究院；围绕石化产业，引进建立了中国科学院广州化学研究所**化学化工和公共安全检测中心；围绕海洋产业，建立**胜浪海洋捕捞研究所，同时引进中山大学联合有关高校、科研院所建设海洋研究院；围绕家电产业，引进了中国电器科学院、北京科技大学、华南理工大学、广东海洋大学和岭南师范学院等科研院校在这里设立中国电器科学研究院**中心、威凯检测技术有限公司**代表处、中国电器科学研究院**家电实验室、3D打印技术研究中心、广东海洋大学工业设计中心和服务平台、岭南师范学院工业设计联合研究所。

2、建设了一批科技服务平台。

围绕科技成果转化的难题，我市在**市科技企业孵化器大楼设立了科技创新公共服务中心，包括科技成果与专利技术展示交易厅、科技创新服务平台和大学生创业苗圃三大板块。

目前已引进了**市生产力促进中心、**市兴科生产力促进中心、广州新诺专利商标事务所**办事处、礼源文化大学生创新成果市场转化服务中心、广东省中小企业信息化创新服务中心**分中心、渤海商易交易所**营业部、**天达诚中小企业服务中心、**科技金融服务中心等科技中介服务机构。

3、组建了一批产业技术创新联盟。

目前我市建有国家级产业技术创新战略联盟1家，省级2家，市级5家，涵盖海洋、家电、医药、电子、蔗糖等领域。