大数据及信息安全最新技术(中科大 熊焰)
大交通时代：交通行业数字化转型之道_笔记
《大交通时代：交通行业数字化转型之道》阅读札记目录一、内容概览 (2)1.1 数字化转型的背景与意义 (3)1.2 交通行业的现状与挑战 (4)1.3 本书的目的与结构 (6)二、交通行业数字化转型的概述 (7)2.1 数字化转型的定义与特征 (8)2.2 交通行业数字化转型的目标与路径 (9)2.3 转型过程中的关键要素 (10)三、交通行业数字化转型的技术基础 (12)3.1 大数据与云计算 (13)3.2 物联网与人工智能 (14)3.3 5G技术与区块链 (16)3.4 其他相关技术 (17)四、交通行业数字化转型的应用实践 (19)4.1 智慧公路与智能物流 (20)4.2 共享出行与网约车 (21)4.3 无人机运输与航空物流 (23)4.4 自动驾驶与智能交通系统 (24)五、交通行业数字化转型的挑战与对策 (25)5.1 数据安全与隐私保护 (26)5.2 技术更新与人才培养 (28)5.3 法规政策与标准规范 (29)5.4 成功案例与经验借鉴 (30)六、结论与展望 (32)6.1 数字化转型的成果与影响 (33)6.2 未来发展趋势与机遇 (34)6.3 行业变革与创新路径 (36)一、内容概览本书首先介绍了全球交通行业的发展背景，特别是数字化技术的广泛应用对交通领域产生的深刻影响。
作者分析了当前交通行业面临的挑战和机遇，指出数字化转型是交通行业发展的必然趋势。
书中详细阐述了交通行业数字化转型的必要性，数字化转型可以提高交通运营效率，优化资源配置，提升服务质量，减少能源消耗和环境污染。
数字化技术还可以为交通行业带来新的商业模式和增长点。
交通行业数字化转型的关键领域包括智能交通、互联网出行、物流运输、航空航运等。
在智能交通方面，数字化技术可以实现交通信号的智能化管理，提高道路通行效率。
在互联网出行方面，数字化技术可以推动共享出行、自动驾驶等新兴业态的发展。
在物流运输方面，数字化技术可以提高物流效率，降低运输成本。
《智慧城市概论》随笔
《智慧城市概论》读书札记目录一、内容描述 (2)1.1 智慧城市的概念与背景 (3)1.2 智慧城市的发展意义 (4)二、智慧城市的技术架构 (5)2.1 物联网技术 (6)2.2 云计算与大数据 (7)2.3 人工智能与机器学习 (9)2.4 5G通信技术 (10)三、智慧城市的应用领域 (11)3.1 城市规划与建设 (13)3.2 交通管理与出行 (14)3.3 能源管理与节约 (16)3.4 公共安全与应急响应 (17)3.5 医疗健康与社会保障 (19)四、智慧城市的挑战与对策 (20)4.1 数据安全与隐私保护 (21)4.2 技术标准与互操作性 (22)4.3 人才队伍培养与引进 (24)4.4 政策支持与资金投入 (25)五、智慧城市的发展趋势与展望 (26)5.1 智慧城市与可持续发展 (26)5.2 智慧城市与其他城市的融合发展 (27)5.3 智慧城市未来可能出现的新技术 (29)六、结语 (30)6.1 智慧城市建设的反思与总结 (31)6.2 对未来智慧城市发展的期待与展望 (32)一、内容描述引言部分简要介绍了智慧城市的背景，阐述了在当前信息化、数字化高速发展的时代背景下，智慧城市建设的必要性和重要性。
智慧城市的起源与发展章节，探讨了智慧城市的诞生背景，回顾了智慧城市的发展历程，以及全球范围内智慧城市建设的现状和未来趋势。
智慧城市的核心理念部分，详细阐述了智慧城市的核心价值观，包括以人为本、可持续发展、数据驱动等，并探讨了这些理念在城市建设和管理中的实际应用。
关键技术章节介绍了支撑智慧城市建设的关键技术，包括物联网、云计算、大数据、人工智能等，并分析了这些技术在智慧城市各个领域的应用场景。
实施路径部分，探讨了智慧城市建设的具体路径和方法，包括顶层设计、项目规划、资源整合、政策支持等方面，并结合实际案例进行了详细解析。
成功案例章节，选取了几个具有代表性的智慧城市成功案例，分析了其成功的原因、实施过程、效果评估，为其他城市提供可借鉴的经验。
生态环保大数据应用平台建设方案
生态环保大数据应用平台建设方案目录1. 生态环保大数据应用平台建设方案概述 (3)1.1 目的和意义 (3)1.2 建设背景和原则 (5)1.3 建设目标和预期效果 (6)2. 生态环保大数据应用平台的建设需求分析 (7)2.1 数据源分析 (8)2.2 业务需求分析 (10)2.3 功能需求分析 (10)2.4 性能需求分析 (11)2.5 安全需求分析 (12)3. 平台技术架构设计 (14)3.1 总体架构设计 (16)3.1.1 数据收集层 (17)3.1.2 数据处理层 (19)3.1.3 数据存储层 (20)3.1.4 应用支撑层 (21)3.1.5 用户访问层 (23)3.2 数据存储与管理 (24)3.3 数据处理与分析 (25)3.4 应用支撑系统 (26)3.5 用户界面与交互设计 (27)4. 平台建设关键技术分析 (29)4.1 数据采集与融合技术 (30)4.2 大数据处理技术 (32)4.3 数据存储技术 (33)4.4 数据分析与可视化技术 (35)4.5 系统安全与隐私保护技术 (36)5. 平台实施计划 (37)5.1 项目实施周期 (39)5.2 关键里程碑 (40)5.3 项目管理与人员配置 (40)5.4 资金预算与资金分配 (42)6. 平台运营与维护 (43)6.1 运营策略 (45)6.2 用户培训与服务 (45)6.3 系统升级与维护 (47)6.4 数据备份与灾难恢复 (49)7. 风险评估与应对策略 (50)7.1 项目风险分析 (51)7.2 法律与合规风险 (54)7.3 技术风险 (55)7.4 应对策略 (57)8. 保障措施 (58)8.1 组织保障 (60)8.2 法规保障 (62)8.3 资金保障 (63)8.4 技术保障 (64)8.5 环境保障 (65)1. 生态环保大数据应用平台建设方案概述为有效推进生态环境保护工作，提升环境监测分析能力，促进科学决策，特制定本“生态环保大数据应用平台建设方案”。
大数据时代面临的信息安全机遇和挑战研究
大数据时代面临的信息安全机遇和挑战研究发表时间：2020-12-03T12:45:55.800Z 来源：《科学与技术》2020年21期作者：焦少波[导读] 近些年来，我国的科学技术水平不断提升，信息技术等被广泛运用到各个行业领域的生产焦少波郑州信大先进技术研究院河南郑州 450000摘要：近些年来，我国的科学技术水平不断提升，信息技术等被广泛运用到各个行业领域的生产、运行和管理中。
大数据时代给社会人们的生产生活均带来了不同程度的改变。
此背景下的信息量日益增加，信息安全与人们的财产安全之间有着密切的关联，受到了行业内人们的高度重视，应结合大数据时代的信息安全重要性，加强对信息安全措施的探索。
本文对大数据时代面临的信息安全机遇和挑战进行了探讨，详细分析了大数据时代的信息安全保护措施。
关键词：大数据；时代；信息安全；机遇；挑战前言：大数据环境下的信息资源愈发丰富，不同的信息资源具有较高的应用价值，随之而来的还有不可忽视的信息安全问题，大数据时代下的信息安全值得加深研究。
互联网时代背景下的信息泄露问题、将会给人们的经济等各个方面带来严重的损害，因此大数据时代的信息安全预防和安全管理工作需要得到人们的高度重视，人们应积极迎接现代信息安全机遇和挑战，提高信息安全管理的有效性，保障信息安全，最大程度的降低信息安全风险问题的发生几率。
一、大数据时代面临的信息安全机遇和挑战分析（一）大数据时代面临的信息安全机遇大数据时代背景下先进的信息技术被广泛的运用到社会和人们生产生活中，给社会的生产、人们的工作、生活、学习均带来了便利条件和丰富的资源。
大数据系统下，各个数据资源实现了整合，为人们的信息获取渠道拓宽了更广阔的路径，人们运用数据和分析数据的过程更加便利。
体现在数据应用方面，则强化了数据安全观念，运用信息安全工具大大提高了信息使用的安全性，实现了不断的改良与发展。
在传统的计算机运行模式下，针对未认证信息的预防存在严重的缺陷问题，而大数据时代则加强了对未认证入侵的有效预防，弥补了原有检测能力不足的局限问题。
信息安全新技术
信息安全新技术第一点：量子计算在信息安全中的应用量子计算是一种基于量子力学原理的新型计算方式，具有极高的并行计算能力和速度，能够在短时间内解决传统计算机难以解决的问题。
近年来，量子计算在信息安全领域中的应用逐渐引起了人们的关注。
量子计算在密码学领域中的应用，主要体现在量子密码学和量子算法的攻防两个方面。
量子密码学利用量子态的不确定性和量子纠缠等特性，实现了一种全新的加密方式，具有无法被破解的安全性。
而量子算法则可以利用量子计算机的强大计算能力，破解一些传统计算机无法破解的加密算法，对现有的信息安全体系构成了挑战。
量子计算在信息安全中的应用还体现在量子密钥分发（QKD）中。
QKD是一种基于量子力学原理的密钥分发技术，能够在通信过程中实时产生和分发密钥，从而实现安全的通信。
QKD技术已经得到了广泛的关注和研究，有望在未来的信息安全领域中发挥重要作用。
第二点：人工智能在信息安全中的应用人工智能（AI）是一种模拟人类智能行为的技术，近年来在各个领域都取得了显著的成果。
在信息安全领域，人工智能的应用也日益受到重视。
人工智能在信息安全中的应用主要体现在威胁检测与防御、漏洞挖掘与修补、安全防护策略的优化等方面。
通过利用人工智能的技术，可以实现对网络流量、用户行为、系统日志等大数据的实时分析和挖掘，从而发现并防御各种安全威胁。
人工智能在漏洞挖掘与修补方面也具有重要作用。
通过训练神经网络等模型，可以实现对软件代码的自动化分析，发现其中的漏洞和潜在风险。
此外，人工智能还可以实现对漏洞的自动修补，减轻安全工程师的工作负担。
在安全防护策略的优化方面，人工智能可以根据历史数据和实时信息，自动调整安全策略，实现对安全防护体系的最优化。
这种基于人工智能的安全防护策略能够适应不断变化的安全环境，提高安全防护效果。
总之，人工智能在信息安全领域中的应用具有广泛的前景和重要意义。
随着人工智能技术的不断发展，未来在信息安全领域的应用将会更加深入和广泛。
大数据分析在食品安全检测中的应用
大数据分析在食品安全检测中的应用目录1. 内容概览 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 研究方法和数据来源 (5)2. 当前食品安全检测面临的挑战 (6)2.1 食品安全事件频发现状 (8)2.2 食品安全检测技术的局限性 (9)2.3 监管人员及资源的有限性 (11)3. 大数据的概念与特征 (11)3.1 大数据的定义 (12)3.2 大数据的特征 (13)3.3 大数据的主要用途 (14)4. 大数据分析在食品安全检测中的应用 (15)4.1 安全风险评估 (17)4.2 食品质量溯源 (18)4.3 食品供应链监控 (20)4.4 消费行为分析 (21)4.5 预警系统构建 (21)5. 大数据分析技术 (22)5.1 数据采集与存储 (24)5.2 数据清洗与预处理 (25)5.3 数据挖掘与分析 (26)5.4 人工智能与机器学习 (27)6. 案例分析 (28)6.1 案例背景 (29)6.2 应用大数据分析的过程 (31)6.3 应用成效与分析结果 (32)7. 面临的挑战与对策 (34)7.1 技术层面的挑战 (35)7.2 法律法规层面的挑战 (36)7.3 数据安全与隐私问题 (37)7.4 对策建议 (38)8. 未来发展趋势 (40)8.1 大数据分析技术的进步 (41)8.2 法律法规的完善 (42)8.3 食安科技的普及与创新 (43)9. 结论与展望 (45)9.1 研究总结 (46)9.2 食品安全检测的未来展望 (47)1. 内容概览在这一章节中，我们将概述大数据分析在食品安全检测中的应用。
首先，我们将讨论大数据的基本概念，以及它在食品安全监测中的重要性。
其次，我们将分析大数据分析在提高检测效率和准确率方面的作用。
接着，将探讨大数据技术如何帮助追踪和管理食品供应链中的风险因素。
我们还将讨论如何利用大数据进行实时监控和预警，以及如何通过分析消费者行为来优化食品安全策略。
大型变压器散热技术发展现状及展望
大型变压器散热技术发展现状及展望目录一、内容简述 (2)二、大型变压器散热技术背景与意义 (2)三、大型变压器散热技术发展现状 (3)1. 国内外大型变压器散热技术概述 (4)2. 主要散热技术应用分析 (6)（1）自然冷却技术 (7)（2）强迫风冷技术 (9)（3）油水冷却技术 (10)（4）热管散热技术 (11)四、大型变压器散热技术展望 (12)1. 未来大型变压器散热技术的挑战与机遇 (13)2. 技术发展趋势分析 (15)（1）高效化发展趋势 (16)（2）智能化发展趋势 (17)（3）绿色可持续发展趋势 (18)3. 未来可能的新兴技术预测 (19)（1）纳米材料在散热技术中的应用 (20)（2）热储能技术在散热技术中的融合应用 (22)（3）大数据与人工智能在散热技术中的优化应用 (23)五、案例分析与应用实践 (24)1. 大型变压器散热技术应用案例介绍与分析 (26)2. 案例中的挑战与解决方案探讨 (27)六、政策支持与产业发展建议 (28)1. 相关政策支持及解读 (29)2. 产业发展建议与策略思考 (30)七、结论与展望 (31)1. 当前大型变压器散热技术的发展总结 (32)2. 对未来大型变压器散热技术的展望与建议 (33)一、内容简述随着科技的不断发展，大型变压器在电力系统中扮演着越来越重要的角色。
由于其巨大的体积和复杂的结构，大型变压器在运行过程中会产生大量的热量，这不仅会影响变压器的正常工作，还会对环境造成不良影响。
大型变压器散热技术的研究和发展显得尤为重要，本文将从大型变压器散热技术的发展现状、关键技术以及未来发展趋势等方面进行详细的阐述，以期为大型变压器散热技术的研究和应用提供有益的参考。
二、大型变压器散热技术背景与意义在电力系统中，大型变压器作为核心设备之一，其运行状态直接影响着整个电力系统的安全性和稳定性。
由于大型变压器在运行过程中会产生大量的热量，如何有效散热成为确保变压器正常运行的关键问题。
风电场运营管理系统建设方案
风电场运营管理系统建设方案目录一、前言 (2)1.1 编制目的 (2)1.2 编制依据 (3)1.3 风电场运营管理系统的定义与目标 (4)二、总体架构设计 (5)2.1 系统总体架构概述 (7)2.2 硬件架构设计 (8)2.3 软件架构设计 (9)三、功能需求分析 (10)3.1 运营监控与管理 (12)3.2 设备维护与管理 (13)3.3 数据分析与优化 (14)3.4 安全防护与应急处理 (15)3.5 用户界面与交互设计 (17)四、技术实现方案 (18)4.1 数据采集与传输技术 (20)4.2 数据存储与管理技术 (21)4.3 数据分析与挖掘技术 (22)4.4 信息安全与防护技术 (23)4.5 系统集成与接口技术 (25)五、工程实施计划 (26)5.1 项目启动与团队组建 (27)5.2 采购与供应商选择 (28)5.3 工程设计与施工计划 (30)5.4 测试与验证 (31)5.5 人员培训与系统上线 (32)六、风险评估与应对措施 (34)6.1 技术风险与应对措施 (35)6.2 运营风险与应对措施 (36)6.3 培训与人力资源风险与应对措施 (37)七、效益评估与投资回报分析 (38)7.1 效益评估指标体系 (40)7.2 投资回报分析 (42)八、结论与建议 (43)8.1 结论总结 (45)8.2 建议与展望 (46)一、前言随着全球能源结构的转变和可再生能源的快速发展，风电作为清洁、可再生的能源形式，其重要性日益凸显。
风电场的运营管理水平直接关系到能源利用效率、经济效益以及生态环境效益的发挥。
构建一个高效、智能、可靠的风电场运营管理系统，对于提升风电场运行效率、保障能源安全、促进可持续发展具有重要意义。
本风电场运营管理系统建设方案旨在针对当前风电场运营管理中存在的问题和挑战，提出一套系统化、科学化、智能化的解决方案。
通过本方案的建设实施，旨在提高风电场运营管理的自动化和智能化水平，优化资源配置，降低运营成本，提高经济效益和生态环境效益，推动风电行业的持续健康发展。
企业数字化转型路径：国内研究现状与探索
企业数字化转型路径：国内研究现状与探索目录一、内容概括 (2)1.1 数字化转型的背景与意义 (2)1.2 国内外数字化转型研究现状 (3)二、企业数字化转型路径分析 (5)2.1 技术驱动的数字化转型 (6)2.1.1 云计算 (7)2.1.2 大数据 (9)2.1.3 物联网 (10)2.1.4 人工智能 (11)2.2 管理驱动的数字化转型 (13)2.2.1 组织结构优化 (14)2.2.2 业务流程再造 (15)2.2.3 人力资源管理 (17)2.3 市场驱动的数字化转型 (18)2.3.1 客户需求分析 (19)2.3.2 市场细分与定位 (20)2.3.3 营销策略创新 (21)三、国内企业数字化转型实践案例 (23)四、企业数字化转型挑战与对策 (24)4.1 数据安全与隐私保护 (26)4.2 技术更新与人才培养 (27)4.3 组织文化与变革管理 (29)五、未来展望 (30)5.1 数字化转型的发展趋势 (31)5.2 企业数字化转型的新机遇与挑战 (32)一、内容概括随着全球经济的快速发展和科技的日新月异，企业数字化转型已经成为当今时代企业发展的重要战略。
企业数字化转型路径的研究对于推动企业实现创新、提高竞争力和实现可持续发展具有重要意义。
本文旨在分析国内企业数字化转型的研究现状，探讨企业数字化转型的关键要素和成功案例，以期为企业数字化转型提供有益的借鉴和启示。
本文将对国内外企业数字化转型的研究背景进行梳理，总结企业数字化转型的概念、内涵和特点。
通过对国内外企业数字化转型的成功案例进行分析，揭示企业数字化转型的关键要素和成功经验。
从组织变革、技术创新、业务流程优化、人才培养等方面探讨企业数字化转型的实施路径。
本文将对当前国内企业数字化转型面临的挑战和问题进行剖析，提出相应的对策建议，以期为企业数字化转型提供有益的参考。
1.1 数字化转型的背景与意义随着科技的飞速发展，数字化转型的概念逐渐在全球范围内得到广泛认可和深入探讨。
数据科学与大数据技术专业发展现状与前景分析
数据科学与大数据技术专业发展现状与前景分析目录一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析 (2)1.1 专业建设情况 (3)1.2 教育资源分布 (4)1.3 学生培养质量 (5)1.4 科研成果与贡献 (7)二、大数据技术发展趋势与挑战 (8)2.1 技术创新与发展趋势 (10)2.2 行业应用需求分析 (11)2.3 人才培养与技能提升 (13)三、数据科学与大数据技术专业发展前景展望 (14)3.1 国家政策支持与引导 (15)3.2 行业发展潜力与空间 (16)3.3 人才需求预测与岗位分析 (17)3.4 未来发展趋势与影响 (18)四、数据科学与大数据技术专业建设与改革建议 (19)4.1 优化课程体系与教学内容 (20)4.2 提升教师教学水平与能力 (21)4.3 加强实践教学与创新创业教育 (23)4.4 深化产学研合作与社会服务创新 (24)一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析学科交叉融合：数据科学与大数据技术专业涉及数学、统计学、计算机科学、数据科学等多个学科领域。
这些学科的交叉融合为该专业的发展提供了丰富的理论基础和实践方法。
课程体系设置：数据科学与大数据技术专业的课程体系通常包括数据科学导论、统计学原理、编程语言与编程实践、数据挖掘与分析、机器学习与人工智能等核心课程。
这些课程旨在培养学生掌握数据处理、分析、挖掘和可视化的基本技能，以及解决实际问题的能力。
教育资源与师资队伍：随着大数据时代的到来，越来越多的高校开始设立数据科学与大数据技术专业。
这些学校通常拥有先进的实验设备、丰富的教学资源和优秀的师资队伍，为学生提供了良好的学习环境和发展平台。
产学研结合：数据科学与大数据技术专业的实践性非常强，因此产学研结合是该专业发展的重要途径。
通过与企业、研究机构和政府部门合作，学生可以参与实际项目的研发和实践，提高自己的综合素质和就业竞争力。
国际交流与合作：随着全球化的深入发展，数据科学与大数据技术专业的国际交流与合作也日益频繁。
大数据处理技术基础与应用读书笔记
《大数据处理技术基础与应用》读书笔记目录一、大数据处理技术概述 (2)1.1 大数据定义与特点 (3)1.2 大数据处理技术重要性 (4)二、大数据处理架构 (5)2.1 分布式计算框架 (6)2.2 数据存储与管理 (8)2.3 数据处理与分析流程 (10)三、大数据处理关键技术 (10)3.1 数据存储技术 (12)3.2 数据处理技术 (13)3.3 数据分析技术 (15)3.3.1 统计学方法 (16)3.3.2 机器学习算法 (17)四、大数据应用场景 (18)4.1 互联网行业 (19)4.2 金融行业 (20)4.3 医疗行业 (22)五、大数据处理技术的发展趋势 (23)5.1 技术创新 (25)5.2 行业应用拓展 (26)六、大数据处理技术的挑战与未来 (27)6.1 技术挑战 (28)6.2 人才培养与挑战 (29)七、总结与展望 (30)7.1 本书内容总结 (32)7.2 对未来大数据处理技术的展望 (33)一、大数据处理技术概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到各行各业，成为现代社会不可或缺的重要资源。
大数据处理技术作为应对海量数据挑战的核心技术，其重要性日益凸显。
在阅读《大数据处理技术基础与应用》我对大数据处理技术有了更深入的了解。
大数据处理技术概述部分，主要介绍了大数据的基本概念、特征以及处理技术的演进和发展趋势。
大数据概念：大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大、复杂的数据集。
这些数据集规模巨大，处理和分析难度大，但对数据的挖掘和利用具有极高的价值。
大数据特征：大数据的四大特征为数据量大、类型多样、处理速度快和价值密度低。
随着物联网、社交媒体、云计算和移动设备的普及，大数据的类型和规模不断扩展，处理速度要求也越来越高。
大数据处理技术演进：大数据处理技术的演进经历了批处理、流处理、图处理等多个阶段。
随着技术的发展，大数据处理正在向实时、在线、智能的方向发展。
大数据技术在乡村振兴审计中的应用研究
大数据技术在乡村振兴审计中的应用研究目录一、内容概要 (2)1. 研究背景与意义 (2)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究内容与方法 (5)二、大数据技术概述 (6)1. 大数据定义与特征 (6)2. 大数据技术架构 (8)3. 大数据发展与应用趋势 (9)三、乡村振兴审计概述 (10)1. 乡村振兴战略背景 (11)2. 乡村振兴审计定义与目标 (13)3. 乡村振兴审计主要内容 (14)四、大数据技术在乡村振兴审计中的应用 (15)1. 数据采集与预处理 (16)2. 数据分析与挖掘 (18)3. 数据可视化与应用展示 (19)4. 案例分析 (20)五、大数据技术在乡村振兴审计中的挑战与对策 (21)1. 技术挑战与解决方案 (23)2. 数据安全与隐私保护问题 (24)3. 人才队伍建设与培训 (25)六、结论与展望 (26)1. 研究结论 (27)2. 研究不足与局限 (28)3. 未来研究方向与应用前景 (29)一、内容概要随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经成为各行各业的重要驱动力。
在乡村振兴战略中，大数据技术的应用具有重要的现实意义和深远的历史意义。
本文旨在探讨大数据技术在乡村振兴审计中的应用研究，以期为乡村振兴战略的实施提供有力的技术支持。
本文将对大数据技术的定义、特点及其在乡村振兴审计中的重要性进行阐述。
通过对大数据技术的深入了解，为后续的研究打下基础。
本文将分析大数据技术在乡村振兴审计中的典型应用场景，包括农业产业结构优化、农村基础设施建设、农村生态环境保护等方面，并结合实际案例进行详细论述。
本文将对大数据技术在乡村振兴审计中的挑战与对策进行探讨，以期为乡村振兴战略的实施提供有力的技术支持。
1. 研究背景与意义在当前信息化、数字化高速发展的时代背景下，大数据技术已经成为国家经济社会发展不可或缺的重要支撑。
乡村振兴作为国家发展战略的重要一环，面临着提升管理效率、优化资源配置、促进经济发展的多重任务。
熊璋信息技术学科特点
熊璋信息技术学科特点信息技术学科就像一个超级魔法世界，熊璋信息技术学科更是有着独特的魅力。
熊璋信息技术学科是很潮很时尚的学科呢。
它总是能跟得上时代的脚步，像现在流行的人工智能、大数据啥的，都和这个学科有着千丝万缕的联系。
它就像是时尚潮流的引领者，我们在这个学科里就像是追着潮流跑的酷小孩，接触到的都是最新鲜最前沿的东西，感觉自己也变得超酷超现代啦。
这个学科超级实用呀。
在生活里到处都能看到它的影子。
从我们每天用的手机APP，到超市里的扫码支付，再到网上购物的便捷流程，背后都是信息技术在支撑。
学习熊璋信息技术学科就好像拿到了一把万能钥匙，可以打开好多方便之门。
在这个数字化的时代，掌握这个学科就像是拥有了超能力，不管是找工作还是自己做些小项目，都能轻松搞定。
熊璋信息技术学科还特别具有创造性。
它不是那种循规蹈矩的学科，而是鼓励我们去创新。
我们可以天马行空地想象，然后把自己的想法通过代码、程序等变成现实。
就像在一块空白的画布上作画一样，只不过我们用的是数字和算法这些独特的颜料。
我们可以创造出独一无二的软件、设计出超有趣的网站，这种创造的快乐是无与伦比的。
这门学科还充满了无限的可能性。
今天我们学的东西可能明天就会成为改变世界的利器。
比如说虚拟现实技术，以前感觉像是科幻电影里的东西，现在通过这个学科就可以去深入研究它，说不定以后我们就能让每个人都轻松体验到虚拟现实的神奇世界。
谁知道在这个学科的探索过程中，我们还能挖掘出多少像这样令人惊叹的可能呢。
熊璋信息技术学科也像是一个知识的大拼图。
它包含了很多小的板块，像计算机编程、网络技术、信息安全等。
每一个板块都很有趣，就像拼图的小碎片一样，当我们把它们一块一块拼凑起来的时候，就会看到一个完整而又壮观的信息技术的全貌。
这个过程就像是一场有趣的冒险，每找到一块新的碎片就会有新的惊喜。
在熊璋信息技术学科里，我们能结交到很多志同道合的朋友。
大家都对这个充满魅力的学科有着浓厚的兴趣。
大数据批处理技术研究
大数据批处理技术研究
章昱;钟茂生;童维勤;严伟安
【期刊名称】《电子技术与软件工程》
【年(卷),期】2022()4
【摘要】本文将对大数据批处理技术:MapReduce计算模型、DAG模型进行介绍。
传统的单机数据处理方式,无论是吞吐率,还是处理速度,都已经无法满足大数据时代的需求,因此催生了集群式数据处理方式。
【总页数】5页(P248-252)
【作者】章昱;钟茂生;童维勤;严伟安
【作者单位】江西师范大学计算机信息工程学院;上海大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于 CorelDRAW X4，VB6．0单线河批处理的技术研究
2.基于Unity3D游戏
开发的批处理技术研究3.大数据时代的计算机网络信息安全技术应用——评《大
数据与计算机技术研究》4.基于Spring Batch构建企业级大数据批处理应用研究5.基于SQL模版的大数据批处理设计与实现
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
信息集成中数据获取关键技术的研究
信息集成中数据获取关键技术的研究
缪嘉嘉;李爱平;贾焰;吴泉源
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】2007(044)0z3
【摘要】信息集成是消除信息孤岛,实现信息共享,为企业决策提供支持的核心技术,而数据获取过程是信息集成系统的基础.在数据同步更新研究中,通过根据失配元组的间隔自适应调整窗口大小,在不牺牲效率的前提下有效提高快照差分算法的查全率.进一步,在相似重复记录检测方法的研究中,结合一种新的字符串距离度量算法,并利用二次聚类,提出一种高效的基于条件概率分布的相似重复记录检测方法.最后通过实验对比测试,对快照差分算法以及相似重复记录检测算法的性能和效率进行分析,理论分析和实验结果均证明了提出的改进算法是非常有效的.
【总页数】6页(P452-457)
【作者】缪嘉嘉;李爱平;贾焰;吴泉源
【作者单位】国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073;国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073;国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073;国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于混合本体的专题图数据获取与信息集成 [J], 刘晨帆;唐爽;张巍
2.基于地图数据库的专题数据获取关键技术研究 [J], 孙永;孙大鹏;张立朝
3.铁路专业公用地理信息数据获取及关键技术研究 [J], 程智博;史天运;王英杰
4.谷歌地图卫星影像数据获取关键技术研究 [J], 胡水平;岳淑英;张求喜
5.铁路一体化信息集成平台总体架构及关键技术研究 [J], 马建军;李平;马小宁;邵赛
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
28
城镇化、智慧城市与大数据
大数据新思维
大数据的数据够“大”，数据不再是稀缺资源，不 能像小数据时代那样，用最小的数据获得最多的信 息；而应该要拿到与领域相关的全数据 大 数 据 新 思 维 大数据的数据够“杂”，来源广泛，格式五花八门 ，用户需从海量数据中提炼有价值信息，个体数据 （或严格因果模型）的精确性不再重要，重要的是 大多数数据群共同指出的结论（相关性关系）； 大数据的数据够“快”，数据产生得快，数据增加 得快，数据随时间的折旧也快，数据的时效性成为 关键。
32
金融与大数据
目前，中国的大型商业银行和保险公司的数据 量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据 量在迅速增长。
中国金融行业已步入大数据时代的初级阶段，并且 呈现快速发展势头。优秀的大数据分析能力是当今 金融市场创新的关键。
33
金融与大数据
国有金融机构依靠大数据技术和思维进行自我变革 ——案例（中信银行信用卡中心 ） 发卡量增长迅速：2008年发卡约500万张，2010年增加了一倍。
北京市 3 万 多辆出租 车 3 个月轨 迹
城镇化、智慧城市与大数据
——城市计算（MSRA）
3、细粒度空气质量预测
——利用地面监测站有限的 空气质量数据结合交通流道 路结构、兴趣点分布、气象 条件和人流规律等大数据， 基于机器学习算法建立数据 和空气质量的映射关系，从 而推断空气质量
4 、加油站排队时间及实 时油耗估计 —— 利用装有 GPS 的出租车
大数据研究的科学价值
大数据科研属于“数据密集型”的科学发现第四范式
2007 年 ， 已 故 的图灵奖得主 吉姆· 格雷（Jim Gray）
17
大数据研究的科学价值
李国杰 （中国工程院院士， 大数据专委会主任）
“现代生命科学信息已具备大数据公认的4V特征 ，同时，大数据彻底颠覆了传统生命科学以假说 指导实验和以模式生物为研究主体的科学发现模 式，使生命科学研究开始进入“数据密集型”的 科学发现第四范式时代。”
大数据在公共领域的应用
电力行业：智能电网优化电的生产、分配以及电网 安全检测与控制
智能交通：为公共交通信息化应用系统、相关支撑 系统、数据资源与交换系统建设提供支持
电子政务：提高政府决策的科学性和精准性，提高 预测预警能力及应急响应能力，节约决策成本
司法系统：公安市场大规模的信息化和装备投资产 生了海量的非结构化数据，公安的实战应用是大数 据的重要应用领域 26
在研究中仍然面临严峻挑战，亟需研究突破。待热 低谷期（Trough of Disillusionment）：过度的预期，严峻的现实， 往往会把人们心理的一把火浇灭; 潮之后，虽可能转向低谷期，但未来将走向成熟！
复苏期（Slope of Enlightenment）：人们开始反思问题，并从实 际出发考虑技术的价值。相比之前冷静不少; 成熟期（Plateau of Productivity）：真正成熟，该技术已经成为 一种平常 20
——城市计算（MSRA）
基本框架： 城市感知及数据捕获 数据管理 城市数据分析 服务提供
改进城市规划 缓解交通堵塞 保护自然环境 节约能耗
29
城镇化、智慧城市与大数据
——城市计算（MSRA）
1 、区分识别城市的功能 区 域（如 文教 、商业 和 住宅区 —— 轨迹 数据包 含乘 客上
车和下车地点的信息。人的 移动性数据可以很好地区分 相同类别的兴趣点的热度， 也可以揭示一个区域的功能
2 、搜寻城市道路网中不 合理的规划（拥堵） —— 利用高速和 环 路 等 主
干道将城市分割成区 域，然后分析大规模车流轨 迹数据在不同区域之间行驶 的一些特征，便可找到连通 性较差的区域对，从而发掘 30 现有城市道路网的不足之处
23
各国大数据发展战略
2012年7月联合国发布《大数据促发展：挑战与机 遇》白皮书
• 建议各成员国建设“脉搏实验室”（Pulse Labs），挖掘大数据 的潜在价值
建设欧盟开放数据平台（Open Data Portal）
• 欧盟委员会全新的开放数据平台Beta版已经向公众开放，已经开 放5815个数据集，其中5638个数据集来自欧盟统计局Eurostat， 包括地理、大气、国际贸易、农业等各类信息
杂
低
价值密度Value
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能 (咨询、报告等）
实时分析而非批量式分析 数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
速度Velocity
15
快
大数据的背景意义
——大数据的4V特性
大
海量沙漠
杂
充满杂质
低
16
快
只为粒金 争分夺秒
22
各国大数据发展战略
2012年3月，美国奥巴马政府正式启动“大数据研 究和发展计划”
涉及美国国防部、美国国防部高级研究计划局、美 国能源部、美国国家科学基金等6个联邦政府部门
投资2亿多美元，联合产业界、学术界以及非营利 组织，以大力推进大数据相关技术的发展
是继1993年9月美国政府启动“信息高速公路”计划 后，国家层面发力在信息领域的又一次“狂飙猛进”
18
赵国屏 （中科院院士，国家人类 基因组南方中心执行主任 ，
Gartner2013年技术成熟度曲线
19
Gartner2013年技术成熟度曲线
萌芽期（Technology Trigger）：人们对新技术产品和概念开始 感知，并且表现出兴趣; 过热期（Peak of Inflated Expectations）：人们一拥而上，纷纷采 用这种新技术，讨论这种新技术。典型成功的案例往往会把人 们的这种热情加上把催化剂; 大数据正处于高速发展的巅峰期（热度巅峰），但
大数据 挑战
业务数据增长迅速：随着业务的迅猛增长，业务数据规模也线性膨胀。 数据存储、系统维护、数据有效利用都面临巨大压力。
需求
可扩展、高性能的数据仓库解决方案 能够实现业务数据的集中和整合；可以支持多样化和复杂化数据分析 提升信用卡中心的业务效率；通过从数据仓库提取数据，改进和推动 有针对性的营销活动。
旅行预订
• 为游客提供旅游产品和 旅游服务 • 更好布局和推动旅游假 日经济
27
互联网与大数据
——企业家的声音
“2008年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑，欧美对中国采 购在下滑。海关是卖了货,出去以后再获得数据;而我们提前半年时间从 询盘上推断出世界贸易发生变化了。 ——马云
“5年前我们就建立了大数据分析平台。在这个平台上，可以将结构化 数据和非结构化数据结合在一起，通过分析促进eBay的业务创新和利润 增长。现在，eBay的分析平台每天处理的数据量高达100PB，超过了纳 斯达克交易所每天的数据处理量。”
1PB = 250字节 1EB = 260字节
1ZB = 270字节
如此庞大数据的 源头是什么？
6
*
大数据的背景意义
——感知设备的普及
普适计算
把计算机嵌入到环境或日 Invisible Computing 常工具中去 4A 不必显式地使用计算机等 计算机本身从人们的视线 设备进行计算，就能获取需 中消失 Anytime 要的信息 让人们注意的中心回归到 多个人共享少量的设备 Anywhere 必要条件 要完成的任务本身 Anyone 功能简单、价格低廉的设备 必须广泛存在 Anything
必须有一个允许这些设备无 一个人拥有多个设备 缝通信的架构
7
大数据的背景意义
——物联网体系架构
8
大数据的背景意义
——社交网络承载
大数据背景意义 ——社交网络的承载
9
大数据的背景意义
——云计算为支撑
大数据的背景：网络互联技术发展、感知设备 普及以及物联网架构成熟，并由社交网络承载 所引起的信息爆炸。云计算为其提供强大的支 商业模式驱动 撑动力！ 内在需求驱动 （新酒装新壶）
2012年，日本重启ICT战略计划
• 重启曾在震后一度搁置的ICT战略研究，重点关注大数据应用 • 重点推进大数据收集、存储、分析、可视化、建模、信息综合的 各阶段研究，构建大数据利用的模型
24
我国大数据发展战略
召开第1个以大 数据为主题的 香山科学会议 成立大数据专 委会编写大数 据白皮书 中关村启动3 只大数据产业 投资基金 国家基础研 究计划重要 支持 25
21
大数据思维研究方法
对比 数据采集手段 数据源 判断方法 演绎方法 分析方法 对产出的预期 传统方法 采样数据 单数据源 基于主观因果假 设 孤立的推算方法 描述性分析 绝对的精确性更 重要 大数据方法 全局数据 多数据源整合 机械穷举相关关系 大数据+小算法+上下文+知识积累 预测性和处方性分析 更注重实时性
在加油站的等待时间来估计 加油站的排队长度，估算出 此时加油站内的车辆数目及 加油量。通过将全城的加油 站数据汇总计算任意时刻消 耗的燃油数
31
金融与大数据
从数据角度看，金融无非是各种数据的排列组 合，大数据时代，凡是拥有独特数据资产的公 司，都可以涉大数据思维进行的金融业 一是金融交易形式的电子化和数字化，具体表现为支付电 务再造。 子化、渠道网络化、信用数字化，是运营效率的提升 利用新兴的大数据技术，金融业的两大根基——征信与风 二是金融交易结构的变化，其中一个重要表现便是交易中 控，将可能发生革命性的变化。（受限于政策因素） 介脱媒化，服务中介功能弱化，是结构效率的提升