中文数据库应用价值介绍(应用)
三大中文数据库主要收录文献类型
在中文数据库中，文献类型是非常重要的分类之一，它可以帮助我们更快速地找到所需的文献，同时也有助于我们对文献的理解和分析。
在三大中文数据库（CNKI、VIP和万方）中，主要收录的文献类型包括期刊论文、学位论文和会议论文。
一、期刊论文1. 期刊论文是指在各类学术期刊上发表的论文，这种文献类型具有较高的学术权威性和可信度。
在中文数据库中，期刊论文是最为丰富和多样的一类文献，涵盖了各个学科领域的研究成果。
根据不同的主题和概念，我们可以通过搜索期刊论文来获取相关领域的最新研究进展和学术观点，从而为我们的学术研究和论文撰写提供有力支持。
二、学位论文2. 学位论文是指研究生在攻读硕士、博士学位期间完成的研究成果，包括硕士和博士学位论文。
在中文数据库中，学位论文的收录和检索能力也非常强大，因此我们可以通过搜索学位论文来获取某一领域特定问题的深入研究成果和学术观点。
学位论文也可以帮助我们了解某一专业领域的研究热点和趋势，为我们的学术研究提供重要参考。
三、会议论文3. 会议论文是指在学术会议上发表的论文，这种文献类型通常具有较高的前沿性和创新性。
在中文数据库中，会议论文的收录范围涵盖了各类学术会议的研究成果，其中既包括国际会议的论文，也包括国内重要学术会议的论文。
通过搜索会议论文，我们可以获取到最新的学术研究成果和前沿领域的发展动向，为我们的学术研究提供新的思路和观点。
总结回顾：三大中文数据库主要收录的文献类型包括期刊论文、学位论文和会议论文。
这三种文献类型涵盖了广泛的学术研究领域和内容，能够为我们提供丰富的学术资源和信息。
通过深入了解和利用这些文献类型，我们可以更好地开展学术研究和论文撰写工作。
个人观点和理解：对于这三种主要的文献类型，我个人认为它们在中文数据库中的收录和检索能力非常重要。
无论是期刊论文、学位论文还是会议论文，都能够为我们提供不同层次和视角的学术资源，帮助我们更好地理解和把握某一领域的研究动态和发展趋势。
语料库技术及其应用
二、ELAN自建汉语方言多媒体 语料库
ELAN（Endangered Languages Archive）是由德国马普学会语言学研究所 开发的一款用于语言资料库建设的软件工具，可用于创建、管理和分析多种语言 的语音、文字和影像资料。本次演示将介绍如何利用ELAN自建汉语方言多媒体语 料库，以便对这些珍贵资料进行系统化的收集、整理和分类。
2、机器翻译：多模态语料库中的多种语言素材可以用于机器翻译系统的训 练，提高翻译的准确度和流畅度。
3、文本生成：基于语料库40的强大语料信息，可以用于自动文本生成，为 新闻报道、小说创作等领域提供丰富的素材和灵感。
4、教育领域：教师可以通过使用语料库40多模态语料库，让学生更好地接 触到真实的语境和多样化的语言表达方式，从而提高学生的语言能力和跨文化交 际能力。
语料库技术及其应用
目录
01 引言
03 关键词：内容构思
02 关键词：语料库技术 04 关键词：文本处理
目录
05 关键词：应用场景
07 参考内容
06 结论
引言
语料库技术是指以大量真实文本为基础，运用计算机和统计分析工具，对语 言使用进行系统研究的一种方法。随着计算机技术的不断发展，语料库技术在语 言学、文学、翻译等领域的应用日益广泛。本次演示将介绍语料库技术的定义、 特点及其在各领域的应用价值，同时探讨语料库技术在不同场景下的优势和不足， 以及未来可能的发展方向。
未来展望
随着技术的不断发展和应用需求的增长，语料库40多模态语料库的建设将不 断深入和完善。未来，语料库40可能会朝着以下几个方向发展：
1、更大规模的数据采集：随着互联网和数字化设备的普及，未来将能够采 集到更多样化、更大规模的数据，使语料库40更加全面和丰富。
中国期刊全文数据库检索与利用
快照工具（选择 复制文章中的区 域或图片，粘贴）
文本选择工具 （复制文章内 容、粘贴到文 本编辑器）
直线、曲线工具 （可在阅读时对 文章作标注）
如果使用过程中遇到问 题，可利用操作指南帮 助。
文献检索报告（格式）
• • • • • 一、课题名称：XXXXXXX 二、检索数据库：CNKI 三、检索途径和相对应的检索词。 四、检索式。 五、检索结果： 1. 检索结果有多少条文献； 2. 著录其中一条详细信息（篇名、作者、 作者单位、刊名、摘要、关键词等）。
灵活组织检索提问式进行高级检索；
☆ 具有引文链接功能，除了可以构建成
相关的知识网络外，还可用于个人、机 构、论文、期刊等方面的计量与评价；
CNKI的附 加工具
各专业珍贵的学术图 片，研究成果和复杂 流程的直观展现，写 作论文需要图片时， 可检索利用此功能
其翻译准确性 大于其他网络导航检索
• 在导航检索中，可以通过导航逐步缩小范围， 最后检索出某一知识单元中的所有文章。
• 类型：
–期刊导航 –基金导航 –作者单位导航 –内容分类导航 等等。
导 航 类 型
点击
初级检索
初级检索能进行快速方便的查询，适用于不 熟悉多条件组合查询的用户，对于一些简单查询， 建议使用该检索系统。
举例：查找2000-2007年信息检索方面的发表在核心 期刊上的文章，并按相关度排序的方式显示这些文章
举例：查找2006-2007年发表在期刊《计算机研究与 发展》上的文章
题录的批处理
引文格式的显 示方式，可复 制
详细方式的 显示，可复 制
自定义格式 的显示，可 复制
论文内容的复制
文本选择工具 （复制文章内 容、粘贴到文 本编辑器）
浅谈数据库技术的应用与发展
据之 间的融合 与交叉调用 ，其集成 粒度越 细 ，多媒 体一 体化 的表现能力越 强 ，应用 价值 也相对提 升。 （）多媒体数 据与 ３ 用户之 间的交互性 问题 ，多媒体 数据结合 了现 代计 算机技术 、
通信 技术与影像 技术 的特 征 ，其具 有类 型复杂 、实 时性 、分
且是推动 现代信息 领域 发展 的重要技 术类 型。
因此在数据库技术的应用中技术研发人员意识到其所存在弊端与问题充分利用人工智能的逻辑推理功能在不断提升数据库中数据存放量的同时不断强化数据库的数据推理功能从而创造了一种新型的数据库系统在现代科学研究技术研发产品设计数据分析等领域都得到了广泛的应用
Ｄ ＴＢ Ｓ Ｎ Ｆ Ｒ Ａ１ＮＭ Ｎ Ｇ Ｍ Ｎ ＡＡ ＡＥ ＤＩ Ｏ Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｅ Ｅ Ｔ Ａ Ｎ ０
合 了多媒 体数据 和信 息 的 自身特性 ，充分解决 了将 多媒体数 据引入数 据库 中有 可能遇 到的相关技术 问题 ，从而全 面提升
观促进 计算 机网络 的发展 。 目前 ，在各行 业 、各领域 中，计
算机 已经被 广泛应用 于各类 数据 的管 理 中 ，人们 对于 数据 的
共享也 提 出了更高 的要求 ，所 以 ，在 现代 计算 机 网络 技术 高
数据仓库技术在物联网领域中的应用案例分析(三)
数据仓库技术在物联网领域中的应用案例分析一、介绍物联网技术的发展和应用前景随着信息技术的发展，物联网技术在各行各业的应用上越来越普遍。
物联网是指通过互联网连接各种设备和物体，实现信息的传递和互动。
它能够将传感器和控制器等设备与互联网连接起来，融合传感、识别、通信、计算等技术，实现设备之间的互通和智能化。
物联网的应用范围涵盖农业、工业、物流、健康等多个领域，为各行各业提供了新的发展机遇。
二、数据仓库技术在物联网领域的应用价值1. 数据整合和管理能力物联网技术产生的数据量庞大且多样化，不同设备产生的数据格式和结构各异，传统的数据库无法有效地进行管理和分析。
而数据仓库技术通过对数据进行提取、清洗、转换和加载，将不同数据源的数据整合到统一的数据仓库中，方便后续的分析和应用。
2. 多源数据分析能力物联网领域中涉及的数据源众多，包括传感器、摄像头、无线射频识别标签等。
数据仓库技术可以帮助将这些数据进行整合，实现多源数据的分析和挖掘。
通过对不同数据源中的数据进行关联和汇总，可以获得更全面、准确的分析结果，为实时监控、异常检测等应用提供支持。
3. 数据决策支持能力物联网领域中需要进行数据分析和决策的场景很多，例如智能制造中的生产调度、智慧城市中的交通优化等。
数据仓库技术可以通过对历史数据的分析和挖掘，为决策者提供有效的决策支持。
基于数据仓库中的数据，可以进行趋势分析、预测模型建立等，帮助决策者做出科学合理的决策。
三、物联网领域中的数据仓库技术应用案例分析1. 智能农业智能农业是物联网在农业领域的应用之一。
通过传感器、无线通信等技术手段，可以对土壤湿度、气温、降雨量等农业环境参数进行监测和采集。
数据仓库技术可以将这些数据进行整合和管理，为农民提供准确的决策支持。
例如，在种植某种农作物时，可以通过对历史数据的分析，预测出最适宜的种植时机和肥料使用量，提高农作物的产量和质量。
2. 智能制造在智能制造领域，物联网技术可以实现设备和生产线的智能化和互联互通。
数据库的原理与应用
数据库的原理与应用数据库是计算机系统中用于存储和管理数据的一种软件系统。
它不仅仅是一个简单的数据存储设备，更是一个能够对数据进行高效管理和处理的工具。
在计算机领域中，数据库拥有广泛的应用，几乎涉及到所有与数据相关的领域，包括企业管理、科学研究、金融服务、互联网应用等。
本文将从数据库的原理和应用两个方面来探讨数据库的重要性和价值。
一、数据库的原理数据库的原理主要包括数据模型、数据结构和数据库管理系统（DBMS）三个方面。
1. 数据模型数据模型是数据库设计的基础，它描述了数据之间的关系和特性。
常见的数据模型有层次模型、网络模型和关系模型。
其中，关系模型是最常用的一种数据模型，它使用表格来表示数据实体和实体之间的关系，具有简洁、灵活和易于理解的特点。
2. 数据结构数据结构是数据库中数据的组织方式，常见的数据结构有树形结构、链表结构和哈希表结构等。
树形结构和链表结构常用于层次模型和网络模型的数据库中，而哈希表结构则常用于关系模型的数据库中。
不同的数据结构适用于不同的数据库操作，如查询、插入和删除等。
3. 数据库管理系统（DBMS）数据库管理系统是数据库的核心组成部分，它负责数据库的创建、维护和操作。
常见的DBMS有MySQL、Oracle和SQL Server等。
DBMS提供了一系列的功能和接口，使用户可以方便地对数据库进行操作。
它可以实现数据的存储、检索、更新和删除等操作，同时还可以对数据进行安全管理和备份恢复等。
二、数据库的应用数据库的应用非常广泛，几乎在各个领域都有涉及。
以下是数据库在几个重要领域的应用示例。
1. 企业管理在企业管理中，数据库被广泛应用于客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）和人力资源管理（HRM）等方面。
通过数据库，企业可以存储和管理大量的客户信息、供应商信息和员工信息，实现对关键业务数据的有效管理和分析，提高企业的运营效率和决策水平。
2. 科学研究科学研究中需要处理大量的实验数据和研究结果。
2024年度-数据库系统培训课件
16
概念结构设计阶段任务和方法
选择合适的数据模型， 将需求说明书转换为 概念模型
将优化后的概念模型 转换为逻辑模型
对概念模型进行优化 和评估
17
逻辑结构设计阶段任务和方法
01
02
03
04
将概念模型转换为具体 的数据库逻辑结构
设计外模式，优化逻辑 结构
设计应用程序与数据库 的接口
设计控制和管理数据库 的软件系统
评估数据库产品的成熟度、社区支持和生态环境等 评估指标设置
性能指标：吞吐量、响应时间、并发用户数等
25
选型原则及评估指标设置
01
02
03
稳定性指标
故障恢复时间、数据备份 恢复能力等
可扩展性指标
集群规模、节点扩展能力 等
安全性指标
数据加密、访问控制、安 全审计等
26
典型案例分析：Oracle、MySQL等
32
性能优化策略和方法探讨
SQL优化
通过优化SQL语句，提高查询效率和数据库 性能。
索引优化
合理创建和使用索引，减少数据检索时间， 提高数据库性能。
存储优化
优化数据库存储结构，如分区、分表等，提 高数据处理效率。
系统参数调整优化数据库性能。
33
07
CATALOGUE
18
05
CATALOGUE
数据库管理系统介绍与选型
19
常见数据库管理系统类型及特点
关系型数据库管理系统（RDBMS） 以表格形式存储数据，支持SQL语言
提供ACID事务特性，保证数据一致性和完整性
20
常见数据库管理系统类型及特点
常见产品：Oracle、MySQL、 SQL Server、PostgreSQL等
计算机行业大数据分析与应用方案
计算机行业大数据分析与应用方案第1章大数据概述 (4)1.1 大数据定义与发展历程 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 发展历程 (4)1.2 大数据技术架构与关键技术 (5)1.2.1 技术架构 (5)1.2.2 关键技术 (5)1.3 大数据在计算机行业中的应用价值 (5)第2章数据采集与预处理 (5)2.1 数据源识别与采集技术 (6)2.1.1 数据源识别 (6)2.1.2 采集技术 (6)2.2 数据预处理方法与处理流程 (6)2.2.1 数据预处理方法 (6)2.2.2 数据处理流程 (6)2.3 数据清洗与数据集成 (7)2.3.1 数据清洗 (7)2.3.2 数据集成 (7)第3章数据存储与管理 (7)3.1 分布式存储技术 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 关键技术 (7)3.1.3 常见分布式存储系统 (8)3.2 数据仓库与数据湖 (8)3.2.1 数据仓库 (8)3.2.2 数据湖 (8)3.3 数据压缩与索引技术 (8)3.3.1 数据压缩 (8)3.3.2 数据索引 (9)3.3.3 数据压缩与索引的应用实践 (9)第4章数据挖掘算法与应用 (9)4.1 监督学习算法及其应用 (9)4.1.1 分类算法 (9)4.1.2 回归算法 (9)4.1.3 监督学习应用案例 (9)4.2 无监督学习算法及其应用 (9)4.2.1 聚类算法 (9)4.2.2 降维算法 (10)4.2.3 无监督学习应用案例 (10)4.3 深度学习算法及其应用 (10)4.3.1 卷积神经网络（CNN） (10)4.3.3 对抗网络（GAN） (10)4.3.4 深度强化学习 (10)4.3.5 深度学习应用案例 (11)第5章大数据分析平台 (11)5.1 大数据分析工具与框架 (11)5.1.1 批处理框架 (11)5.1.2 流处理框架 (11)5.1.3 实时处理框架 (11)5.2 分布式计算引擎 (11)5.2.1 分布式存储 (11)5.2.2 分布式计算 (12)5.2.3 资源调度与管理 (12)5.3 云计算与大数据融合 (12)5.3.1 云计算平台 (12)5.3.2 云原生大数据技术 (12)5.3.3 边缘计算与大数据 (12)第6章计算机行业大数据应用场景 (12)6.1 互联网行业大数据应用 (12)6.1.1 用户行为分析 (12)6.1.2 推荐系统 (12)6.1.3 网络安全 (13)6.2 金融行业大数据应用 (13)6.2.1 风险管理 (13)6.2.2 客户关系管理 (13)6.2.3 量化投资 (13)6.3 医疗行业大数据应用 (13)6.3.1 疾病预测与预防 (13)6.3.2 临床决策支持 (13)6.3.3 药物研发 (13)6.3.4 健康管理 (13)第7章用户行为分析与推荐系统 (13)7.1 用户行为数据采集与处理 (13)7.1.1 数据采集方法 (13)7.1.2 数据预处理 (14)7.1.3 数据存储与管理 (14)7.2 用户画像构建 (14)7.2.1 用户属性分析 (14)7.2.2 用户行为模型构建 (14)7.2.3 用户画像更新与维护 (14)7.3 推荐算法与系统设计 (14)7.3.1 协同过滤推荐算法 (14)7.3.2 内容推荐算法 (14)7.3.3 混合推荐算法 (15)7.3.5 推荐系统评估与优化 (15)第8章数据可视化与交互式分析 (15)8.1 数据可视化技术与方法 (15)8.1.1 数据可视化概述 (15)8.1.2 常见数据可视化技术 (15)8.1.3 高级数据可视化方法 (15)8.2 交互式数据分析工具 (15)8.2.1 交互式数据分析概述 (15)8.2.2 常用交互式数据分析工具 (16)8.2.3 自定义交互式分析应用 (16)8.3 可视化报表与仪表盘设计 (16)8.3.1 可视化报表设计 (16)8.3.2 仪表盘设计 (16)8.3.3 个性化定制与自适应展示 (16)第9章大数据安全与隐私保护 (16)9.1 大数据安全威胁与挑战 (16)9.1.1 数据泄露风险 (16)9.1.2 数据篡改与完整性破坏 (16)9.1.3 恶意攻击与入侵 (16)9.1.4 大数据环境下安全策略的挑战 (16)9.2 数据加密与安全存储技术 (16)9.2.1 数据加密算法概述 (16)9.2.1.1 对称加密算法 (16)9.2.1.2 非对称加密算法 (16)9.2.1.3 混合加密算法 (17)9.2.2 数据加密技术在计算机行业的应用 (17)9.2.2.1 数据传输加密 (17)9.2.2.2 数据存储加密 (17)9.2.2.3 数据加密在云计算中的应用 (17)9.2.3 安全存储技术 (17)9.2.3.1 数据备份与恢复 (17)9.2.3.2 数据隔离与访问控制 (17)9.2.3.3 数据脱敏技术 (17)9.3 隐私保护与合规性要求 (17)9.3.1 隐私保护概述 (17)9.3.1.1 隐私保护的重要性 (17)9.3.1.2 隐私保护的基本原则 (17)9.3.2 计算机行业隐私保护技术 (17)9.3.2.1 数据脱敏技术 (17)9.3.2.2 差分隐私 (17)9.3.2.3 零知识证明 (17)9.3.3 合规性要求与法规政策 (17)9.3.3.1 我国相关法律法规 (17)9.3.3.3 企业合规性策略与实践 (17)9.3.4 隐私保护与数据共享的平衡 (17)9.3.4.1 数据共享中的隐私保护挑战 (17)9.3.4.2 隐私保护技术在数据共享中的应用 (17)9.3.4.3 隐私保护与数据价值的权衡 (17)第10章大数据未来发展趋势与展望 (17)10.1 新一代大数据技术发展趋势 (18)10.1.1 分布式计算与存储技术优化 (18)10.1.2 数据挖掘与知识发觉技术升级 (18)10.1.3 安全与隐私保护技术发展 (18)10.2 人工智能与大数据的融合创新 (18)10.2.1 人工智能技术在数据分析中的应用 (18)10.2.2 大数据驱动的深度学习研究 (18)10.2.3 人工智能助力大数据应用创新 (18)10.3 大数据在行业应用中的拓展与挑战 (18)10.3.1 大数据在金融领域的应用拓展 (18)10.3.2 大数据在医疗行业的深度应用 (18)10.3.3 大数据在智慧城市中的应用挑战 (18)第1章大数据概述1.1 大数据定义与发展历程1.1.1 定义大数据（Big Data）指的是在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集。
incoPat专利数据库平台利用指南与incoPat旗舰版的价值与应用
incoPat专利数据库平台利用指南与incoPat旗舰版的价值与应用一、incoPat专利数据库平台利用指南用（一）incoPat检索方法incoPat专利检索分析平台登录网址为：。
在平台的右上角点击“登录”按钮，展开的菜单中有三种登录方式：账号登录、IP登录、CARCI登录。
如果用户所在机构已经订购该数据库，则通过IP登录（校园网内）、CARCI登录（校园网外）均可进入该平台进行检索、阅读和下载专利。
建议注册后用账号登录，可以批量下载。
incoPat原始数据库提供了9种检索入口，下面将推荐常用的简单检索、高级检索、批量检索及AI检索、语义检索、扩展检索等特色检索方法。
更多incoPat的操作说明可参考incoPat网站（）上的“帮助中心->>系统说明”。
或访问“ incoPat学习中心”，搜索“incoPat系列培训视频”观看。
1．简单检索简单检索是一种模糊的检索方法。
通过在检索框中输入任何信息，您可以同时检索多个字段。
2．高级检索高级检索是一种精确的检索方法。
在检索区选择一个检索字段，输入相应的检索元素，可以在该字段内以及多个字段之间进行逻辑运算。
此外，还可以编辑逻辑关系复杂的检索公式进行检索。
◆在“选择数据范围”区域，incoPat不仅将专利申请国家/地区进行了区分，而且对专利的类型和文本进行了区分。
◆在“表格检索”区域，选择指定的字段输入检索要素即可实现检索。
““自定义”栏可实现字段的自定义，并且可以自动保存上次选择的自定义字段。
◆在“超级排序”栏，输入某公开（公告）号或者关键词、语句、段落、篇章等进行检索，检索结果会自动按照与“超级排序”栏中所输入内容的相似度进行排序。
◆在“指令检索”区域，可以自行编辑逻辑关系较为复杂的检索式，并且支持将其他检索系统中的检索式一键转换为incoPat支持的格式。
3．批量检索批量检索可以实现一次输入5000个号码进行检索，或者输入100个号码提取PDF格式的专利说明书，支持的号码类型包括公开（公告）号、申请号、优先权号。
工具书全文数据库在医院的应用价值
ｘｅ ｒｌｓ ｒｆ ｐｕ 电子参考 工具书 在线 ； ｅ 国内代表有 ： 中文工具 书参 考 系统 、 在线Ｔ具书大全 、 知识在线 、 中国工具 书网络出版总
库 等
３ 中 国 工具 书 网络 出版 总 库 概 况
用 的缺 点 。
般 不 以 提 供 系 统 阅 读 为 目的 ， 是 作 为 在 需 要 查 考 和 寻 检 而
知识 时使 用 。
１医学 工 具 书在 医 院 的使 用 现 状
第四 检索方式 多样化 ， 可提供 自由检索 、 合检索 、 组 布尔 逻辑检索 等多种检索 方式 ， 并能对检 索范 围进 行限制 ， 大大 提高 了检索结 果的准确性 ； 检索项 ， ” 条” 除 词 检索外 ， 还可 以 提供 ” 全文” 检索 。 第五 数字化的学 习环境下 ， 通过超链接技术将工具书与 个 中数字化资源进行链 接 ， 辑等深加工 ， 避免单部 工 具 书的电子版 内容本身 的离散 、 孤立状 态 ， 助于全 面的知 有
编辑／ 任鸿兰
工具 书全文数据库在 医院 的应用价值
檀 朝 霞
（ 中国 学 术期 刊 （ 盘版 ） 光 电子 杂 志 社 ， 京 １ ０ ８ ） 北 ００ ４
摘 要 ：随 着计 算 机 技 术 的发 展 ， 具 书 全 文 数 据 库 以 其 独特 的优 势逐 渐 受到 了人 们 的 广 泛 青 睐 ， 中 国 工具 书 网络 出版 总库 》 工 《 是 工具 书全 文 数据 库 的典 型 代 表 ． 文 对 其 内容 和 在 ， 工 作 中的 应 用价 值进 行 了阐述 。 本 临床 关键 词 ： 工具 书全 文 库 ； 国工 具 书 网 络 出版 总 库 中
三大中文数据库对比
随着关系型数据库管理系统（RDBMS）的出现，关系型数据库逐渐成为主流。
面向对象数据库和NoSQL数据库的发展
随着互联网和移动互联网的兴起，面向对象数据库和NoSQL数据库逐渐发展起来，适 应了大数据和云计算等新兴技术的应用需求。
02 三大中文数据库海量的学术资源，涵盖了学术期刊、学位论文、会议 论文、专利、标准等。
中国知网优缺点分析
• 检索结果准确：中国知网的检索算法较为先进，能够较为准确地定位到所需内容。
中国知网优缺点分析
费用较高
中国知网的收费相对较高，对于一些经费有 限的机构和个人可能难以承受。
部分内容需付费获取
部分文献需要付费才能下载全文，限制了用 户的获取方式。
访问速度较慢
对于中国用户来说，由于中国知网的服务器 在海外，所以在访问时速度可能较慢。
03 三大中文数据库对比分析
收录范围对比
知网
知网是国内最大的学术资源库，收录了大量学术期刊、博硕士 论文、会议论文等，覆盖了各个学科领域，尤其在人文社科和
理工科方面收录较为全面。
万方
万方数据库收录了大量的学术期刊、学位论文、专利等资 源，其收录范围也较广，涵盖了多个学科领域。
维普
维普数据库主要收录了科技领域的文献资源，如科技期刊、专 利、科技成果等，尤其在科技领域具有较高的学术价值。
检索功能对比
01
知网
知网的检索功能较为强大，支持多种 检索方式，如全文检索、标题检索、 作者检索等，同时提供了丰富的筛选 条件，方便用户快速定位所需文献。
02
万方
万方的检索功能也较强，支持全文检 索、标题检索、作者检索等多种方式 ，同时提供了与知网类似的筛选条件 ，方便用户筛选结果。
最全万方数据库介绍
引言概述:万方数据库是中国著名的学术期刊、学位论文、会议论文等全文数据库，它提供了丰富的学术资源供研究人员、教师和学生使用。
本文将详细介绍万方数据库的背景和特点，并分析其在学术研究中的应用价值。
正文内容:一、万方数据库的背景和发展历程1.万方数据库的起源和发展2.万方数据库的发展战略和目标3.万方数据库的发展成果和地位二、万方数据库的内容和功能1.学术期刊数据库a.学科分类齐全b.学术期刊质量保证2.学位论文数据库a.涵盖多个学科领域b.学位论文资源广泛3.会议论文数据库a.收录国内外重要学术会议论文b.方便查找特定领域的最新研究成果三、万方数据库的检索和使用方法1.关键词检索a.如何选择合适的关键词b.如何优化检索结果2.高级检索a.如何灵活运用高级检索功能b.如何组合多个检索条件以提高检索准确性3.检索结果的筛选和排序a.如何根据需求筛选合适的文献b.如何根据研究质量排序文献四、万方数据库在学术研究中的应用1.文献综述和文献回顾a.如何利用万方数据库进行文献综述b.如何基于万方数据库进行文献回顾研究2.学术交流和合作a.如何通过万方数据库找到合适的合作伙伴b.如何利用万方数据库推动学术交流3.科研项目申请和立项a.如何利用万方数据库为科研项目做背景调研b.如何利用万方数据库撰写科研项目的研究方案五、万方数据库的局限性和发展前景1.数据库内容的局限性2.使用体验和用户反馈3.数据库的未来发展趋势和前景预测总结:万方数据库作为中国著名的学术数据库之一，提供了丰富的学术资源和多方位的检索功能。
通过本文的介绍，我们了解了万方数据库的背景和发展历程，详细了解了其内容和各种功能，包括检索和使用方法以及在学术研究中的应用。
我们也认识到万方数据库的局限性与发展前景。
在未来，随着科技的不断进步和用户需求的变化，相信万方数据库将会朝着更加完善和专业化的方向发展，为学术研究者提供更好的服务和支持。
中国知网专题报告——价值、技巧全透析
中国知网专题报告
27
回目录
（D）专辑导航检索：过程（下图），最后定位到文献级 实例：通过专辑导航检索土力学方面的文献
中国知网专题报告
28
回目录
（E）期刊导航检索：过程（下图），最后定位到文献级
实例：通过期刊导航查找航空学报 2007年文献
中国知网专题报告
29
回目录
（F）作者单位导航检索：过程（下图），最后定位到文献级 实例：通过作者单位导航查找安徽大学的文献
方法：登陆后单击“跨库检索首页”即可进入跨库检索页面
中国知网专题报告
15
回目录
（3）使用知网节功能， 在知网节页面可以详 尽看到所查文章的参 考文献、引证文献等 信息实现文献内容的 深度整合，发现和拓 展文献，按主题将文 献的来龙去脉串成一 条线，非常清楚地展 现在使用者的眼前， 大幅提升检索效率。
3）、对学生的价值： a)通过学习拓宽知识面 b)了解相关的学科的研究发展水平 c)顺利完成毕业论文，提升毕业论文的质量
中国知网专题报告
12
回目录
举例：下表是浙江大学和浙师大两所院校CNKI数据库的使用日志统计， 从这个表中我们可以看出，他们的使用量都是相当大的，这一方面体现
了高校师生对CNKI数据库的认可，另一方面也体现了CNKI数据库的实 用作用是巨大的，真正可以实现用户的检索目的。
回目录
一、同方知网技术产业集团简介：
同方知网技术产业集团（简称TTKN Group）是同方股份有限公司
全资境外子公司——同方（美国）公司通过其境外全资子公司KNOW CHINA在北
京设立的全资子公司，由同方知网（北京）技术有限公司（简称TTKN）、中国学术
期刊（光盘版）电子杂志社（简称CAJPH）与同方光盘股份有限公司（TTOD）组成，
数据库技术的发展趋势及应用案例
数据库技术的发展趋势及应用案例随着信息化时代的到来，数据库技术的发展也越来越受到重视。
数据库系统作为信息系统的核心，其应用范围日益扩大，对数据的存储、管理和利用能力也提出了更高的要求。
本文将从数据库技术的发展趋势和应用案例两个方面，对数据库技术的现状和未来进行探讨。
一、数据库技术的发展趋势1. 大数据和云计算经济全球化和信息化社会加速了各行各业的数据化进程，导致数据量呈爆炸式增长。
企业在运营过程中产生的海量数据，传统数据库管理系统（DBMS）难以应对。
因此，大数据技术的应用成为当前数据库技术的趋势之一。
大数据技术的特征在于海量数据、高速度和多变性，往往要求系统能快速地对数据进行分析和处理。
云计算技术在数据存储和处理上具有天然优势，因此与大数据技术结合使用更具有应用价值。
2. 列存储技术传统的数据库管理系统采用行存储方式来存储数据记录，这种方式主要适用于单事务处理。
但是，当数据量大、查询复杂时，行存储方式的性能表现会大打折扣。
列存储技术能够将数据记录按列顺序存储，由于相同数据类型的对象将会被高效地compression，从而能够快速进行聚合和分析查询。
3. 新型数据库应用新型数据库应用是近年来数据库技术发展的一个重要方向。
例如，数据仓库可以帮助企业在数据收集、分析和处理方面提高效率和准确性。
NoSQL也是新型数据库应用之一，包括文档型数据库、图像数据库等，主要解决传统数据库不能很好地处理大数据，高并发读写和海量文档存储的问题。
二、数据库技术的应用案例1. 数据库在银行行业的应用随着互联网金融的兴起，银行行业对数据库技术的需求也越来越高。
数据库能够帮助银行管理海量的客户数据，并提供高效的交易查询和处理服务。
例如，银行卡管理系统能够通过数据库查询客户银行卡的状态、余额等信息。
同时，数据库还能够为银行提供风险评估、决策支持等方面的分析工具。
2. 数据库在物流行业的应用物流行业也是数据大户，其业务中涉及到货物的存储、运输和配送等多个环节。
数据库在智能制造中的应用
数据库在智能制造中的应用智能制造是指利用信息技术和先进制造技术，通过网络化、数字化、智能化的手段实现生产过程的高度自动化和智能化。
数据库作为信息管理和数据存储的重要工具，在智能制造中发挥着重要的作用。
本文将从数据采集、数据存储和数据分析的角度，探讨数据库在智能制造中的应用。
一、数据采集在智能制造中，数据采集是关键的一环。
通过传感器和设备，实时采集制造过程中的各种数据，例如物料流动、设备状态、产量数据等。
这些数据以不同的形式和格式存在，包括结构化数据（如数据库中的表格）、非结构化数据（如日志文件）以及半结构化数据（如传感器数据）。
数据库作为数据集中和存储的工具，能够帮助将这些数据进行统一管理和存储，为后续的数据分析提供基础。
二、数据存储数据库在智能制造中扮演着数据存储的角色。
制造过程中产生的大量数据需要进行存储和管理，传统的文件存储方式已经无法满足大规模数据处理的需求。
数据库提供了结构化和高效的数据存储方式，能够有效地管理和组织数据。
不仅如此，数据库还支持数据的高可用性和容灾备份，确保数据的安全性和可靠性。
通过数据库，在智能制造中可以实现对关键数据的实时访问和查询，为生产决策提供有力的支持。
三、数据分析数据库在智能制造中还承担着数据分析的任务。
通过数据挖掘和分析，可以从大量的制造数据中挖掘出有价值的信息和知识。
数据库提供了丰富的数据处理和查询功能，例如复杂的SQL查询、统计分析和多维数据分析等。
通过这些功能，可以对制造过程进行监测和预测，实现生产过程的优化和调整。
此外，数据库还可与人工智能技术结合，利用机器学习和深度学习算法对制造数据进行模式识别和预测分析，提升生产效率和质量，降低成本和风险。
综上所述，数据库在智能制造中具有重要的应用价值。
通过数据采集、数据存储和数据分析，数据库能够为智能制造提供支持和保障，提高生产效率，降低生产成本。
然而，在实际应用中，还需充分考虑数据安全和隐私保护等问题，不断完善数据库技术和应用，促进智能制造的进一步发展。
国产数据库系统的应用场景及特点
国产数据库系统的应用场景及特点下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数据库中long类型-概述说明以及解释
数据库中long类型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据库中的long类型是一种常见的数据类型，用于存储整数值。
在数据库中，长整型(long)通常用于存储较大的整数值，比如超过int类型所能表示的范围的值。
long类型在数据库中有着广泛的应用场景，因为它可以存储更大范围的整数值，提供更大的数据存储空间。
在数据库中，long类型的数据存储大小通常为8个字节，能够表示的整数范围更广，通常可以表示的范围在-9,223,372,036,854,775,808到9,223,372,036,854,775,807之间。
这使得long类型成为存储大整数值的首选数据类型，并且适用于需要处理非常大的数据范围的应用场景。
在实际应用中，long类型常用于存储时间戳、主键ID、大数金额等需要较大整数值的字段。
比如，在金融系统中，交易记录的金额字段可能需要使用long类型来确保能够覆盖较大金额的存储需求。
此外，在一些需要记录时间的系统中，时间戳字段也常常使用long类型来存储，因为它能够表示更加精确的时间。
总之，long类型在数据库中具有重要的意义和应用价值。
通过使用long类型，我们可以存储和处理较大的整数值，为数据库的设计和应用提供更大的灵活性和扩展性。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将探讨数据库中long类型的各个方面，包括定义、特点、应用场景以及其在数据库中的重要性。
文章将按照以下结构展开讨论：第一部分为引言部分，介绍了本文的主题和目的。
其中包括对long 类型的概述，以及本文的目标和对读者的预期。
第二部分为正文部分，主要分为两个小节。
首先，我们将详细介绍long 类型的定义和特点。
长整型(long)作为一种数据类型，在数据库中具有独特的性质，本文将对其进行全面解析。
在该小节中，我们将探讨long类型的数据范围、存储方式以及在计算机体系结构中的表现特点等内容。
接下来，在正文的第二个小节中，我们将探讨long类型的应用场景。
数据库管理系统主要功能
数据检索功能通常支持排序、筛选、聚合等操作，以便用户能够更加方便地获取所需数据。
数据库管理系统还提供了数据检索的优化技术，以提高数据检索的效率和准确性，例如索引、视 图、存储过程等。
数据更新
数据插入：向数据库中添加新数据 数据修改：修改数据库中的现有数据 数据删除：从数据库中删除数据 数据更新：更新数据库中的现有数据
大数据技术的应用将带来更多的商业机会和创新，需要不断探索和挖掘大数据的价值
人工智能与机器学习在数据库管理中的应用
自动化查询处理：利用机器学习技术自动优化查询性能，提高数据库响应 速度。
数据分类与聚类：通过人工智能技术对数据库中的数据进行分类和聚类， 帮助用户更好地理解和组织数据。
预测分析：利用机器学习算法对数据库中的历史数据进行学习，预测未来 的数据趋势和行为。
数据安全性保障
数据备份：定期备份数据库，防止数据丢失 数据恢复：在数据出现问题时，能够快速恢复数据 数据加密：对敏感数据进行加密存储，保证数据不被非法访问 访问控制：对不同用户设置不同的访问权限，保证数据的安全性
数据挖掘和分析
数据挖掘：通 过算法和工具 从大量数据中 提取有用的信
息和知识
数据分析：对 数据进行深入 分析，以揭示 其内在规律和
数据库管理系统 的基本功能
数据库管理系统 的高级功能
数据库管理系统 的未来发展
数据库管理系统 的扩展功能
数据库管理系统 的应用功能
数据存储
数据存储是数据库管理系统最基本的功能之一，用于将数据永久存储在磁 盘等存储介质上。
数据库管理系统提供了多种数据存储方式，包括关系型数据库、非关系型 数据库等。
数据库技术在审计中的应用
数据库技术在审计中的应用1. 数据库技术在审计中的意义随着互联网的发展和数据规模的快速增长，数据已经成为每个企业最重要的资产之一。
而企业的业务运营和管理，也离不开对数据的存储、管理和分析。
因此，数据库技术已经成为企业信息化建设中不可缺少的一部分。
对于审计工作来说，数据库技术的应用也是十分重要的。
首先，数据库技术可以帮助审计人员更加全面、准确地了解企业运营情况。
通过使用数据库，审计人员可以查看企业各个业务部门的数据记录，快速了解企业的经营情况，发现问题和隐患。
其次，数据库技术可以帮助审计人员把握数据的完整性和准确性。
进一步，它还可以帮助审计人员快速识别数据异常，加快审计流程，提高审计效率。
2. 数据库技术在审计中的应用场景在审计工作中，数据库技术的应用场景十分广泛。
在特定的情境中，不同的应用场景需要使用不同的技术。
比如，在财务审计时，可以通过对账单、发票和一系列财务报表的数据库记录进行分析，快速把握资金流和财务状况。
此外，在项目管理审计中，数据库技术可以帮助审计人员对项目的实施情况进行跟踪和记录。
在客户管理审计中，可以通过对客户的行为和消费记录进行分析，深入了解客户的品牌偏好和消费模式。
在人力资源管理审计中，可以通过对员工数据的存储和管理，确定公司的组织架构和人员结构。
3. 数据库技术在审计中的应用案例案例一：在物资采购中的应用。
某公司的采购行为存在一定的问题，审计人员在此时需要使用数据库技术进行数据分析。
通过对该公司采购订单的数据库记录进行跟踪和监控，审计人员确定了一些采购过程中存在的问题，并提出合理的改进建议。
案例二：在食品安全审计中的应用。
针对某食品公司的安全审计工作，审计人员应用数据库技术对食品原材料和加工环节的数据进行记录和分析。
通过对数据的挖掘和分析，它们发现了一些质量和安全问题。
在这些问题得到解决之后，该食品公司的信誉度得到了提高。
4. 数据库技术在审计中的挑战尽管数据库技术在审计中已经得到广泛的应用，但是也有一些挑战需要克服。
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1.3 自有数据导入
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知网收录了国家标准全文41303条、行业标准全文8758条。 加上国内外标准题录50万条，共计约55万条。 国外标准 全面了解该领域的国内外标准，在科技创新方面有所依据， 国标与行标 提高科研创新能力。
1.3 文献调研-数值数据
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1.3 统计数据-集统计数据资源整合、数据深度挖掘及多维度统计指标快捷检索于一体
教育部关于2013年深化教育 领域综合改革的意见 由此可见职业教育改革 的热度
对比一下高等教育改革
增长率曲线仍然有上涨趋势 2014年中国教育改革发展方向： 职业教育成重要切入点
除了关注度外，我们还能了解具体关注这一领域的研究文献、学科分布、机构分布，以及最早
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