989412-科学进展-新时代的软件工程-大数据
“大数据“时代背景下计算机信息处理技术探讨吴晓虹1
"大数据"时代背景下计算机信息处理技术探讨吴晓虹1发布时间：2021-09-02T07:23:10.827Z 来源：《中国科技人才》2021年第17期作者：吴晓虹1 刘兵2[导读] 近年来，随着科技与信息技术水平的不断提升，促使我国全面进入了大数据时代。
1.安徽中澳科技职业学院 230041；2.安徽农业大学 230061摘要：近年来，随着科技与信息技术水平的不断提升，促使我国全面进入了大数据时代。
大数据时代的到来，使得大数据深入到了人们生活中的方方面面，也使人们的思想观念和思维方式发生了翻天覆地的变化。
而在大数据时代背景下，信息处理获得发展机遇的同时也面临着更为严峻的挑战。
如何适应大数据时代背景，对计算机信息处理技术进行创新和优化是相关人员关注的重点问题。
本文从大数据的特点出发，对大数据时代的计算机信息处理技术进行了探讨。
关键词：大数据；计算机；信息处理技术随着大数据时代的到来，对新时期的计算机信息处理技术提出了更高的要求，但在实际计算机信息处理过程中，由于技术还存在一些问题，导致现有的计算机信息处理技术难以适应大数据时代的到来，出现了一些脱节的现象。
这种现象的出现不仅会影响着大数据的进一步发展，同时，也会对于自身有所影响，使得计算机信息处理缺乏可靠性。
因此，需要不断对计算机信息处理技术进行优化，从而保证计算机信息处理技术能够满足大数据时代发展的需求，并进一步促进计算机行业和大数据技术的发展。
一、大数据技术概述及特点分析大数据技术是随着信息技术发展而兴起的一种技术手段，其能够通过数字化的方式对信息进行存储、处理和展现，大数据技术的发展和进步推动我国全面进入了大数据时代。
通过利用互联网的优势，大数据技术可以对大量的信息进行收集、整理和筛选，这些信息中不仅包括人们日常的浏览信息，同时也包括各种应用程序的使用记录等。
而可用大数据技术对于这些信息进行分析和筛选，能够获取到更有价值的内容，不仅可以在各种商业中应用，同时，在日常生活中的各个领域也能得到充分的应用。
“大数据”背景下计算机信息处理技术探索
“大数据”背景下计算机信息处理技术探索发布时间：2022-08-21T01:25:22.603Z 来源：《科技新时代》2022年1月第1期作者：赵志宇贺学剑[导读] 计算机的发明是人类文明进步的重要表现赵志宇贺学剑河南林业职业学院 471002摘要：计算机的发明是人类文明进步的重要表现，随着计算机性能的提高，数据的处理速度越来越快，进入大数据时代之后，计算机技术更是推动了各行各业的快速发展。
如今回顾社会，人们对于计算机的依赖已经普遍存在，生活中随处可见计算机技术应用的例子。
计算机的基本功能是信息的处理，通过信息处理技术来发现隐藏于数据背后的价值，在大数据时代，信息处理技术被赋予新的使命，面对海量数据如何快速从中分析出有价值的信息是当前信息处理技术的应用核心。
想要在短时间内完成对海量数据的处理，不仅要求计算机硬件性能不断提高，还需要通过新型技术手段来加速处理过程，比如应用分布式服务器和云计算技术等，目前国家和企业都开始重视研发信息处理技术，创新和优化数据处理方式。
关键词：“大数据”;计算机信息;处理技术;探索引言大数据时代，网络技术及计算机技术已经深入人们生活中的方方面面，利用计算机信息处理技术，人们能够深入挖掘其中具备一定价值的数据信息，使之能够更好地为人类服务。
随着数据量不断增长，有必要加强信息处理技术的创新发展，以适应时代发展需求。
1大数据时代下计算机的发展情况随着我国信息技术水平不断地提高，对计算机等硬件设备的需求量也在不断增多。
因此，在此背景下，要注意对计算信息处理技术的科学应用，加强对此技术的研究。
专家们也需要结合实际的情况，通过对新技术的应用，开发新的计算机软件，实现对原有技术的创新。
同时，实现对计算机设备的完善，加强对其信息处理技术的分析，不仅可以满足信息数据的处理要求，还能够实现对相关数据的整合，让计算机硬件能够发展到新水平。
此外，还需要加强对新技术的有效应用，如可以应用“云技术”，实现对海量信息的安全存储，帮助计算机完成对庞大数据信息的处理。
《大数据》课程教学大纲(本科)
《大数据》课程教学大纲课程编号：04224课程名称：大数据英文名称：Big Data课程类型：学科选修课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28上机学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务大数据分析是智能科学与技术、计算机科学技术等专业的一门学科选修课，该课程涉及各类常用的挖掘与分析方法，提供了从数据准备到统计分析、关联规则建立及集成学习等整个数据分析过程的内容。
本课程全面地介绍了大数据处理相关的基本概念和原理，着重讲述了介绍数据挖掘、分析相关的理论、方法及实现工具。
本课程在教学内容方面着重基本知识、基本理论和基本设计方法的讲解；在培养实践能力方面着重数据分析的基本训练，为学生今后从事大数据的研究与预测打下坚实的基础。
（本课程可支撑毕业要求中的3.3, 7.2, 10.1, 12.2）二、课程与其他课程的联系本课程的先修课程为人工智能基础、机器学习等专业基础课程。
通过对人工智能基础的学习能够掌握智能的算法和搜索技术，通过对机器学习能够了解数据的分类、过滤等方法。
这些先修课程为本课程的讲授打下了基础。
本课程的后续课程包括智能机器人、模式识别等。
通过本课程可为后续课程提供理论与方法实践基础。
三、课程教学目标1.考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素，设计一个能实现预期功能的硬件或软件系统，进行仿真研究或开发出系统原型或实物（支撑毕业要求中的3.3）；2.能够评价智能系统工程实践对环境、社会可持续发展的影响（支撑毕业要求中的7.2）；3.将大数据技术作为重点，以应用为目的，全面介绍大数据的数据挖掘与预测方法。
使学生既能对大数据处理技术有一个全景的把握，又能深入理解和使用大数据进行决策。
4.有不断学习和适应智能科学与技术发展的能力（支撑毕业要求中的12.2）5.了解大数据挖掘与预测分析学科的前沿和最新发展动向，具有跟踪学科发展前沿的意识和文献检索基本技能。
（支撑毕业要求中的10.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）大作业：1.对数据挖掘的认识。
2022年5大数据科学趋势
2022年5大数据科学趋势作者：来源：《大众科学》2022年第07期上个世纪，数据科学作为一个研究和实际应用领域的出现导致了深度学习、自然语言处理和计算机视觉等技术的发展。
从广义上讲，机器学习的出现使其成为我们所说的人工智能的一种工作方式，这一技术领域正在迅速改变我们的工作和生活方式。
数据科学包括理念的理论和实践应用，包括大数据、预测分析和人工智能。
如果说数据是信息时代的油，而ML（机器学习）是引擎，那么数据科学就是数字领域的物理定律，它可以导致燃烧和活塞移动。
需要记住的一个关键点是，随着理解如何处理数据的重要性的增加，数据背后的科学变得越来越容易理解。
新的阶段，我们会看到这一趋势对下文提到的许多趋势的影响。
我们正在生成、收集和分析的数字数据量的快速增长通常被称为大数据。
然而，不仅仅是数据大——我们用来处理数据的ML算法也可能相当大。
GPT-3是能够模拟人类语言的最大、最复杂的系统，由大约1750亿个参数组成。
如果您正在使用无限带宽的基于云的系统上工作，这很好，但这并不能涵盖ML能够增值的所有用例。
这就是为什么“小数据”的概念已成为一种范式，在时间、带宽或能量消耗至关重要的情况下，促进对最重要数据的快速认知分析。
它与边缘计算的概念密切相关。
例如，当试图在紧急情况下避免交通碰撞时，自动驾驶汽车无法依靠从集中式云服务器发送和接收数据。
TinyML指的是机器学习算法，其设计旨在占用尽可能少的空间，以便它们可以在低功耗硬件上运行，接近动作所在的位置。
2022年，我们将看到它出现在越来越多的嵌入式系统中——从可穿戴设备到家用电器、汽车、工业设备和农业机械，使它们变得更加智能和有用。
这是企业如何利用数据并使它为我们提供越来越有价值或令人愉快的体验。
这可能意味着减少电子商务中的摩擦和麻烦，在我们使用的软件中提供更友好的界面和前端，或者在我们进行客户服务联系时，减少搁置和在不同部门之间转移的时间。
我们与企业的互动正变得越来越数字化——从AI聊天机器人到亚马逊的无收银员便利店——这意味着我们参与的每一个方面都可以进行测量和分析，以了解如何使流程变得更加顺畅或更加愉快。
大数据时代计算机信息处理技术分析_3
大数据时代计算机信息处理技术分析发布时间：2022-09-22T06:57:26.305Z 来源：《中国科技信息》2022年10期5月作者：林东宇[导读] 在新的时代背景下我国的网络技术水平有了明显的提升，计算机技术的覆盖面也有了逐步扩大，林东宇身份证号：3507831985****0214摘要：在新的时代背景下我国的网络技术水平有了明显的提升，计算机技术的覆盖面也有了逐步扩大，数据信息呈现着几何式的发展态势，我国正式进入了数据时代。
大数据时代直接冲击着传统的计算机信息处理技术，现代化的计算机信息处理技术手段以及水平越来越复杂及多元，为了更好促进海量数据的有效处理，许多技术工作人员站在宏观发展的角度，立足于时代发展的进程，深入分析计算机信息处理技术的使用要求。
数据安全问题频频出现，数据的获取渠道越来越丰富，在对计算机信息处理与概念进行分析以及研究的过程中可以发现，与信息技术处理相关的技术以及手段存在明显的区别。
本文则将理论分析与实践研究相结合，了解大数据时代下计算机信息处理技术的重要发展方向以及应对策略。
关键词：大数据时代；计算机信息处理；技术引言在现代社会数据信息成为发展的关键因素，而数据信息的处理要依赖于计算机技术，不过伴随着计算机技术全面发展，在数据信息处理方面效率更高，所以计算机技术也在各个领域得到推广普及。
目前来看计算机技术已经成为社会发展的重要推动力，对于各个行业、领域有着显著影响，尤其是大数据时代的来临，意味着计算机技术应全面革新，立足于大数据背景寻求新的发展契机。
总体来看现代计算机技术功能丰富，数据信息处理迅速，通过与各行业深度融合，有利于获得持续性发展。
1大数据时代的概念界定顾名思义，大数据时代就是诸多信息数据涌现，且信息数据与信息数据之间关系密切的发展阶段。
现阶段，随着数据分析需求等的不断提升，我国数据发展速度不断增加，其发展方向也由最初的单一模式逐渐向多元化的方向发展。
大数据时代的基本特点就是数据信息较多，即数据信息的海量性。
软件工程博士点主要研究领域、特色与优势
软件工程博士点主要研究领域、特色与优势英文版Main Research Fields, Features, and Advantages of Doctoral Programs in Software EngineeringSoftware engineering, as a discipline, has witnessed significant growth and transformation over the years, evolving from a mere focus on coding to encompassing various areas like system design, project management, and software quality assurance. Doctoral programs in software engineering aim to cultivate experts who not only possess profound technical knowledge but also have the ability to innovate and lead in this rapidly evolving field.1. Main Research FieldsDoctoral programs in software engineering typically cover a wide range of research areas. Some of the key fields include software development methodologies, software architecture, artificial intelligence and software engineering, software testingand quality assurance, and distributed and cloud computing. These fields aim to address the complexities and challenges associated with software development in today's interconnected world.2. FeaturesThe features of these doctoral programs are often unique and tailored to meet the needs of the industry. They强调rigorous theoretical training combined with practical experience, often through internships or research projects. The programs also focus on fostering critical thinking, innovation, and leadership skills, enabling graduates to become agents of change in the software engineering landscape.3. AdvantagesThe primary advantage of pursuing a doctoral program in software engineering is the depth and breadth of knowledge gained. Graduates are equipped with a solid understanding of the theoretical foundations of software engineering, enabling them to contribute significantly to research and development inthe field. Additionally, they gain exposure to cutting-edge technologies and trends, making them highly competitive in the job market.The doctoral programs in software engineering prepare individuals for roles that demand not just technical proficiency but also strategic thinking and leadership. The comprehensive nature of these programs, coupled with their focus on innovation and research, ensures that graduates are well-prepared to take on challenges and opportunities in the rapidly evolving world of software engineering.中文版软件工程博士点主要研究领域、特色与优势软件工程作为一门学科，多年来经历了显著的发展和变革，从仅关注编码扩展到了系统设计、项目管理、软件质量保证等多个领域。
大数据时代下软件工程关键技术研讨.doc
大数据时代下软件工程关键技术研讨-引言：大数据是互联网技术变革所形成的新的社会态势，也是未来社会需要面临的主要社会形态。
在大数据时代下，软件工程技术与大数据技术呈现出互相影响、相互促进关系。
面临社会对软件工程技术提出的机遇与挑战，相关人士需抓住机遇、迎接挑战，致力于软件工程技术的开发与应用，提高信息数据处理能力，发挥我国各行业技术优势。
一、软件工程技术定义软件工程技术是指应用计算机基础技术，应用编程语言对软件功能、软件操作等内容进行优化，将其应用在信息处理之中。
我国对软件工程基础技术研究起源于上个世纪八十年代，并首次召开了软件工程研讨会，将其作为一个具体学科也在八十年代初。
现如今，软件工程技术已经成为一个普遍名词，是各行业、各部门主要研究对象。
二、大数据时代下软件工程关键技术（一）软件服务工程技术软件服务开发符合我国当下社会主流需求，也是社会发展的主流需要。
其在技术上主要应用在服务功能比较明显的软件开发之中，主要是指以工程化形式，利用计算机系统编程语言、开发程式及步骤、数据系统等内容，实现具备服务功能、应用功能软件的开发。
软件工程开发以服务能力为核心，以虚拟特征以及分布样式为基础，对用户具体应用情况进行调试，保障用户应用软件工程系统科学性、稳定性、安全性。
与此同时，服务软件工程技术可实现应用数据之间的整合，提高软件管理操作能力，对各项操作流程等进行明确。
在大数据时代背景下，服务软件工程开发技术更加倾向于局域网内部应用，可以保护局域网内部用户不会受到木马病毒恶意袭击，极大程度保障软件工程应用安全性。
例如，某企业应用服务软件工程技术，致力于服务与应用效果软件系统开发，将其应用在企业整体业务管理之中，为了提高软件服务工程应用效率，赋予了软件私人订制功能，强化软件服务工程自定义效果。
由于该技术应用需要进行大量投资，在我国很多中小型企业中没有得到广泛应用，软件工程开发人员需在深度市场调研基础上，提高该技术应用能力[1]。
谈大数据时代的信息与计算科学
谈大数据时代的信息与计算科学随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，大数据时代已经到来。
大数据是指那些规模庞大、复杂度高、速度快、价值密度低的数据集合。
在大数据时代，信息变得异常丰富和庞杂，如何从海量的数据中提取有用的信息成为一个非常重要的问题。
信息科学是研究信息的生产、转换和传递过程的学科，它涵盖了很多学科领域，如计算机科学、数学、电子工程等。
在大数据时代，信息科学发挥了重要的作用。
通过信息科学的研究，人们可以更好地处理和分析大数据，从而提取有用的信息。
计算科学是研究计算机科学和数学的交叉学科，它的研究范围涉及到从计算模型到计算方法的方方面面。
在大数据时代，计算科学的研究对于处理大数据起到了至关重要的作用。
通过计算科学的方法，人们可以更快速、高效地进行大数据的计算和处理。
首先是数据量的问题。
在大数据时代，数据量呈现指数级的增长，数据集合的规模和复杂程度都非常庞大。
这给信息与计算科学的研究带来了很大的挑战。
人们需要研究新的算法和模型，以应对数据量的问题。
其次是数据的质量问题。
大数据中存在着各种各样的噪声和错误，如数据缺失、数据冗余等。
这样的数据对于信息和计算的有效性和准确性造成了很大的影响。
信息与计算科学需要通过数据清洗、数据预处理等方法来提高数据的质量。
再次是数据的复杂性问题。
在大数据时代，数据的复杂度高，可能存在多种形式和类型的数据。
如何在面对如此复杂的数据时，能够更好地进行信息和计算的处理，是一个需要解决的问题。
最后是数据的处理速度问题。
在大数据时代，数据量庞大，数据的产生速度也很快。
如果数据的处理速度跟不上，就会导致数据的堆积和延迟。
信息与计算科学需要研究高效的并行计算和分布式处理的方法，以提高数据的处理速度。
大数据时代的信息与计算科学是一个十分重要的领域。
它涉及到从数据的收集和存储，到数据的分析和处理的方方面面。
在大数据时代，信息与计算科学所面临的挑战也是巨大的，但随着技术的不断进步，我们相信可以找到更好地处理大数据的方法，从而更好地挖掘大数据中的信息。
大数据时代软件工程关键技术分析
大数据时代软件工程关键技术分析作者：孙海陈来源：《科学导报·学术》2020年第15期摘要：随着社会经济和科学技术不断地疾速前行，国家是否强大的标准之一就体现在对信息的处理和掌控这一方面上。
大数据时代背景要求我国各行各业对大量的数据进行筛选与提炼，并不断地提升自我处理数据的有效速度。
本文用意在于对软件工程在大数据时代的核心技术展开全面剖析，这能够为我国软件工程行业的增长前行而献策，通过自我力量的奉献，致力于我国综合国力的进步发展。
关键词：大数据;软件工程;关键技术前言：现如今，计算机技术在不间断地有效进步，这是因为互联网技术持续的超高速发展，软件的使用能力被不断增强。
在很多领域，软件的实用应用程序和性能都在不断扩大。
软件工程能以合理的应用软件程序和计算机硬件平台，找到更多的软件功能与类型。
随之而来的则是大数据时代的不断地完善发展，不断影响周围世界的人，也使得越来越多人的生活模式发生了转变。
这就要求在详细进行设计软件的过程中，不能无视大数据时代的全景进行，需要对大数据时代进行具体状况的剖析。
一、大数据时代概述社会上不停地涌现各种类型的网络技术，使得网络技术的发展进程也在急速加快，这大大地推进了计算机科技的发展过程。
在这个背景下，人们的生活、工作以及学习逐步地被大数据浸透，大数据对人们的影响也在不断加大。
因为大数据时代的来临，大批量的信息以及各类数据在社会上迸发，影响了企业及各类组织机构的生产、经营等形式。
但是，我们要深刻理解大数据时代的来临并不仅仅代表，企业与各类组织的时机也一同降临，机遇总是与挑战携手而行挑战，这一点需要时刻谨记。
大数据使人们摆脱从前难以获取信息、资源的状态，现在人们能够通过互联网轻松地查询自己所需要的讯息，这也代表了社会具有一定的透明性。
这对企业而言，它可以有效地促进公司的发展，提高其在市场中心的竞争力，并促进社会的变革和创新。
由于大数据时代信息的公开与透明，却也使得企业及组织机构在发展的进程中，自身所须要应战的各种挑战也越来越多。
计算机软件技术在大数据时代的应用_1
计算机软件技术在大数据时代的应用发布时间：2022-01-05T02:47:36.806Z 来源：《中国科技人才》2021年第21期作者：胡康静[导读] 掌握大数据时代下计算机软件的应用现状，需要加深行业内对于计算机的了解，从实际的情况出发，提高工作人员对数据库的应用和人工智能等，提高工作人员对计算机的运用能力。
以达到快速存储工作的信息，提高人员的工作效率和工作的质量，从大数据的特征来看，只要有计划的展开计算机软件技术的应用，优化和完善计算机软件技术，在借助大数据以及提高管理人员的敏锐洞察力，就能成为软件技术推广和进步的垫脚石。
身份证： 32108819xxxx264863摘要：随着时代的发展,计算机在各个领域中的应用逐渐增多,计算机网络技术能够很好地帮助各个领域实现现代化发展,为各个领域的发展提供技术支持。
计算机已经进入到人们的生活当中,不断的提高着人们的生活质量,人们能够很好地依靠计算机去提高办公的效率,同时计算机软件技术对人们生活更好的发展有着重要意义。
但是随着计算机技术的不断发展,到现阶段计算机的普及,我们也迎来了大数据时代,大数据时代引导着人们改变生活方式,并且也为各个领域的发展带来了一定的挑战。
本文对计算机软件技术进行深入的研究,使其能够充分发挥积极作用。
关键词:大数据时代；计算机软件技术；应用引言掌握大数据时代下计算机软件的应用现状，需要加深行业内对于计算机的了解，从实际的情况出发，提高工作人员对数据库的应用和人工智能等，提高工作人员对计算机的运用能力。
以达到快速存储工作的信息，提高人员的工作效率和工作的质量，从大数据的特征来看，只要有计划的展开计算机软件技术的应用，优化和完善计算机软件技术，在借助大数据以及提高管理人员的敏锐洞察力，就能成为软件技术推广和进步的垫脚石。
1 我国计算机软件技术发展现状随着信息化的深入推进，各行各业都充分认识到了计算机软件技术的优势，计算机软件技术在社会生产中的地位也日渐提升。
高校数字人才培养体系建设现状与展望
【教育新探索】社会科学家SOCIAL SCIENTIST20２１年８月（第８期，总第2９２期）Ａｕｇ.,20２１（No.８,Ｇeneral No.２９２）收稿日期：２０２１－０６－１５基金项目：本文为科学技术部国家重点研发计划“大数据驱动的企业技术创新咨询产品研发与服务示范”（项目编号２０１８ＹＦＢ１４３５０４）阶段性研究成果作者简介：李佩洁（１９８４－），女，四川达州人，中国人民大学经济学院党委副书记、博士、副教授，研究方向为数字与生态经济、教育管理；王娟（１９８７－）女，安徽池州人，北京大学数学科学学院、大数据分析与应用技术国家工程实验室博士后，研究方向为数字生态与数字经济、企业管理（通讯作者）。
高校数字人才培养体系建设现状与展望李佩洁１，王娟２（１．中国人民大学经济学院，北京１００８７２；２．北京大学数学科学学院，北京１００８７１）摘要：培养符合时代要求的人才是高校学科建设与人才培养工作的根本出发点。
当前，经济社会已经进入到数据驱动的新发展阶段，数字时代需要数字人才，而数字人才储备不足已经成为制约我国经济高质量发展的瓶颈之一。
如何构建数据科学教育体系，培养满足经济社会发展亟须的数字人才，是目前高校需要共同思考和探索的问题。
文章在梳理国内外代表性高校数据科学教育体系现状上，构建面向新时期数字人才培养体系框架，即在课程设置上基于数学、统计学和计算机等基础科学开展交叉学科知识培养，同时针对某个行业的大数据分析与应用问题开展实践应用能力培养。
未来数字人才培养体系的完善也应围绕学科交叉和行业应用两方面展开。
关键词：数字人才；数据科学；交叉学科；课程设置；数字时代中图分类号：Ｇ６４文献标识码：Ａ文章编号：１００２－３２４０（２０２１）０８－０１５６－0５国家《“十四五”规划和２０３５年远景目标纲要》中提出，要坚持创新驱动发展，强化国家战略科技力量。
这就需要激发人才创新活力，培养造就高水平人才队伍，包括创新型、应用型、技能型人才。
《国家重点支持的高新技术领域》六位代码-概述说明以及解释
《国家重点支持的高新技术领域》六位代码-概述说明以及解释1.引言1.1 概述随着科技的快速发展和全球竞争的加剧，高新技术领域已经成为国家经济发展的重要推动力。
国家在高新技术领域的支持不仅有助于提高国家科技创新能力和产业竞争力，更能够推动经济结构调整和转型升级，实现经济稳定增长和可持续发展的目标。
本文将围绕国家重点支持的高新技术领域展开讨论，分析这些领域的重要性和发展前景，探讨国家支持政策的意义和作用，以及展望未来高新技术领域的发展方向。
通过深入研究和分析，我们将更好地理解高新技术领域在国家发展中的地位和作用，为未来的发展提供有益的启示和建议。
1.2 文章结构文章结构部分包括以下内容：1. 信息技术领域- 简要介绍信息技术领域的重要性和发展现状- 分析国家支持的重点领域和政策措施- 探讨未来信息技术领域的发展趋势和方向2. 生物技术领域- 对生物技术领域的发展历程和应用领域进行介绍- 分析国家支持的政策和项目- 探讨生物技术领域的未来发展前景和挑战3. 新能源领域- 简要介绍新能源领域的重要性和发展现状- 分析国家支持的新能源政策和技术发展方向- 展望新能源领域的未来发展趋势和挑战文章结构部分旨在为读者提供整体概览，带领其了解文章内容的主要框架和重点讨论部分。
1.3 目的：本文旨在探讨国家重点支持的高新技术领域，旨在深入了解和分析这些领域在国家经济发展中的重要性和作用。
通过对信息技术、生物技术和新能源领域的研究和分析，我们可以更好地了解这些领域的技术创新和应用，促进我国科技实力和产业竞争力的提升。
同时，本文还旨在总结国家支持政策的意义，探讨未来高新技术领域的发展方向，为相关政策制定和战略规划提供参考依据。
通过本文的研究，我们希望能够为我国高新技术产业的持续发展和国家经济的长期繁荣做出贡献。
2.正文2.1 信息技术领域信息技术是当今社会最具发展潜力和影响力的领域之一。
在数字化时代，信息技术已经成为各行各业的核心驱动力，促进了经济的发展、社会的进步和人类的生活质量提升。
本科专业认证《大数据技术基础》教学大纲
《大数据技术基础》教学大纲课程名称：大数据技术基础英文名称：Big data technology课程编号：无课程性质：选修学分/学时：2/32。
其中，讲授26学时，实验0学时，上机6学时，实训0学时。
课程负责人：先修课程：高级操作系统(Linux)、JA V A程序设计、数据库原理与技术.一、课程目标课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、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Hadoop、HBASE和MapReduce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。
通过本课程的学习，达到以下教学目标：1.工程知识1.1掌握必要的数学与自然科学知识。
1.2掌握必要的工程基础与专业知识。
2.问题分析2.1能够理解并恰当表述工程实际问题。
2.2能够找到合适的解决问题的程序与方法。
2.3在一定的限制条件下能够合理解决问题。
3.设计/开发解决方案能够运用计算机科学与技术专业基础知识、科学研究及项目管理的基本能力进行产品设计与开发并体现创新意识。
4.研究能够合理采用科学方法进行研究并设计实验方案。
5.使用现代工具能够正确运用工具与资源对计算机科学与技术复杂技术工程问题进行设计与实现。
6. 终身学习6.1具有自觉搜集阅读与整理资料的能力。
6.2了解本专业发展前沿。
二、课程内容及学时分配如表1所示。
表1 《大数据技术基础》课程内容及学时分配三、教学方法课程教学以课堂教学、实验教学、课外作业等共同实施。
本课程采用21世纪高等教育计算机规划教材，结合学生个性特点，因材施教。
本课程的课堂教学将充分利用数字化技术、网络技术制作丰富多彩的教学课件和辅导材料，调动学习积极性，提高教学效率。
本课程课堂教学流程如图1所示。
图1大数据技术基础教学流程本课程安排5次课外作业：1.画出Hadoop的项目结构简图。
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。
大数据时代地理信息系统的应用分析_1
大数据时代地理信息系统的应用分析发布时间：2023-02-15T07:09:44.233Z 来源：《中国科技信息》第2022年第9月第17期作者：高超[导读] 随着科学技术的飞速发展，越来越多的行业走上了快速发展的道路。
在信息时代，本文讨论的地理信息系统也表现出不同的分支点和明显的差异。
高超身份证号：6125221992****0019摘要：随着科学技术的飞速发展，越来越多的行业走上了快速发展的道路。
在信息时代，本文讨论的地理信息系统也表现出不同的分支点和明显的差异。
特别是在当前以大数据为基础的宏观背景下，大数据在信息资源系统管理的标准化和分类中发挥着非常重要的作用。
近年来，我国土地资源利用率逐步提高，土地监测、管理和分配活动越来越受到重视。
如何有效地解决土地问题已成为一个关键问题。
我国对地理信息系统进行了更广泛、更深入的研究和分析，并绘制了包含大量基础数据的地籍图。
为了开展地籍测量活动，必须运用一种高度发达的测量技术，即大数据，它的运用也促进了国家地理的发展。
关键词：大数据；地理信息系统；应用引言随着社会经济的飞速发展，诸多行业在发展过程均对空间信息处理提出了更高的要求，例如交通、水利、石油等行业。
在这一背景下，对于空间信息处理的要求也在不断提高，地理信息系统得到了广泛的应用，已成为各行各业信息化建设的一项重要课题。
随着地理信息系统的不断发展，其信息数据量明显增加，表现为数据类型多、数据量大以及数据结构复杂等特点，因此将大数据应用于地理信息系统的数据收集、处理具有重要意义。
大数据融合地理信息系统对于推动我国地理信息的发展与革新，实现可持续发展规划具有重要意义。
1大数据大数据具体指通过相关软件在短时间内收集、整理与分析海量数据，是一种以科学技术为基础的数据信息处理方式，将其应用于企业中能够提高企业的决策能力与洞察能力，对于推动企业的发展十分重要，同时有助于提高相关业务工作的信息化水平。
目前相关移动设备、智能软件已得到了广泛应用，其更新换代的速度非常快，形成了海量数据，仅采取传统分析工具无法全面收集、分析数据，因此大数据技术得到了广泛应用。
计算机科学与技术的现代化应用探究
计算机科学与技术的现代化应用探究发表时间：2020-08-05T07:25:09.775Z 来源：《中国科技人才》2020年第8期作者：蒋艳[导读] 基于当前时代与社会环境，计算机科学与技术和社会需求之间的关系越来越密切，尤其要加强对计算机科学与技术的重视。
身份证号码：45212319750207XXXX 摘要：基于当前时代与社会环境，计算机科学与技术和社会需求之间的关系越来越密切，尤其要加强对计算机科学与技术的重视。
为了能够实现计算机科学与技术的飞速发展，扩大在现代社会的影响范围，加快实现现代化应用十分必要，这不仅是计算机科学与技术适应社会发展速度的有效手段，还是满足人们生活、工作需求的必要方式，有广泛的发展前景。
计算机已经全面实现了普及，在各个领域中均有所应用，更是成为人们生活的必需品，有利于提高人们的生活质量。
加之进入到信息时代之后，为了能够加快各个行业的转型与创新，提升从业者综合素质，推进计算机科学与技术发展，将其在发展过程中存在的问题及时解决，明确计算机科学与技术现状与方向，充分发挥计算机科学与技术的优势，为人们日常生活与工作提供便利。
关键词：计算机科学与技术；现代化应用；策略计算机科学与技术的发展为我国的现代化建设提供了强大的助力，各行各业开始利用计算机的技术革新传统行业的弊端，使得我国经济进入发展的快车道。
在目前的计算机科学与技术的应用当中，在教育、医疗、餐饮、政府、金融等众多领域都有非常好的表现。
本文将对计算机科学与技术现代化应用进行分析，然后提出计算机科学与技术应用的策略。
1计算机科学与技术现代化应用的必要性计算机科学与技术是一门较为先进的技术，不仅能够为人们提供高效便捷的服务，还能够推动行业的改革，更是作为也别说他了增强生产力的得力助手，在各行各业发挥着巨大的作用。
计算机科学与技术所依赖的是强大的计算与分析能力，这种能力能够在短时间内完成人工所需要耗费巨大人力财力所能完成的工作，能够极大的提高工作的效率，因此在现代社会中计算机科学与技术必须要进行广泛的应用。
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AVAYA研究室的莫库斯(Mockus) 曾提出建立一个公共代码资源库的设想，北 大软件所联合AVAYA研究室建立了一个近乎开源世界全镜像的数据池 （https://）
软件工程所需的新思维： 如何有效收集、组织和运用这些大数据？ 探索新的开发模式和规律 改进互联网时代软件开发方法 辅助商业决策 。。。。。。
3.软件工程研究新课题-1
软件工程微过程研究（（micro-pattern或micro-practice） 我的合作者在干什么？ (what have my coworkers been doing?)” “在什么情况下会失效？ (in what situations does this failure occur?)” 开源项目中的缺陷分类 (bug triage） 重复的缺陷报告(duplicate bug） 最适合解决某个缺陷报告的人员 哪个缺陷会被修复？ 哪个代码片段将发生问题？
解析技术 对数据的深刻理解 对已有实践中重要技术的理解 对已有分析算法和技术的定制和改进 对复杂的分析结果进行数据可视化呈现
3. 实例1：StackMine ——基于大规模运行时数据的操作系统性能分析
实践应用 从超过6000 个ETW trace 文件中提取的1.8 亿条调用栈数据 StackMine 节省了超过90% 的用来定位性能缺陷的人力成本 在针对1000个ETW trace 文件及同等规模的分析任务中，StackMine 节 省4 到6 周的时间
开发平台数据 微软的移动应用开发平台TouchDevelop，开发者发布了72384 个脚本， 并在Windows Store 上发布了636个移动应用
代码仓库数据 GitHub ， 托管的代码库超过1000万个
技术论坛数据 Stack Overflow 网站，已经拥有190 万名注册用户，存储了超过550 万个 技术问题。
服务故障分析诊断报告样例
思考题：
1. 什么是大数据？大数据有何特点？ 2. 大数据分析的一般过程是什么？ 3. 大数据下的软件工程有哪些新的研究课题？ 4. 你认为大数据时代的机遇和挑战是什么？ 5. 从Internet上你能得到哪些学习数据？请举例说明。
小结
大数据时代为软件工程研究提出了新的挑战 大数据的产生也为软件工程的发展提供了新的机会 软件工程研究将关注于：
4.大数据的获取和组织
下述步骤的一个迭代： 首先，获取原始数据； 其次，清洗数据； 再次，针对问题建立相关量度，并对这些量度进行分 析得到研究结果； 最后是应用和验证。
5.大数据的网上抓取
获取开源项目数据主要是采用爬虫从互联网上抓取相关项 目的缺陷网页、提交日志、邮件列表等。
面临的主要问题是需要爬取的数据类型多、量大且数据持 续更新，而且爬取活动不能对开源项目的正常运转产生过 多影响（开源项目对数据抓取有严格控制）
4. 实例2：SAS(Service Analysis Studio) ——基于数据的在线系统的性能分析
任务描述 对大规模数据进行自动分析 对来自不同数据源的不同类型的数据进行分析 针对历史上发生过的服务事故，提供一种机制用于积累和利用其相关知 识 支持交互式的分析(human-in-the-loop)
即使开展了数据收集活动，被观察者也可能因为察觉到观 察行为的存在而改变其真实的开发行为。
2.软件工程中的大数据
现代软件开发数据知多少？以开源软件为例：
Gnome（桌面工作站），一个开源项目，超过70 万个缺陷数据，每天有上百 个新的缺陷提出；
阿帕奇(Apache，服务器软件) 开源社区，拥有超过600 万封邮件，平均每天 有1000 多封新邮件；
3.软件的数字考古
人类考古学，人类祖先有意或无意留下的痕迹为考古考古，项目过程数据留下了软件的开发历史轨 迹，使得人们能够从中挖掘有价值的内容。
经验软件工程(empirical software engineering) 挖掘软件库(mining software repositories) 商业智能（business intelligence)
6.软件工程中数据处理的分层结构
7.软件过程数据中心
Sonar( /) 和FOSSmole(/)，主 要提供（开源）项目各种维度的（ 统计） 信息， 例如参与人员、开发语言、 软件许可证(license)，以及代码行数统计、代码测试覆盖率统计、代码注释的 比例等。
软件解析学关注大数据分析技术在软件行业中的具体应用，是对现代 软件工程方法的有效拓展，同时也与软件开发的实践密切相关。
2.软件解析学概述
研究领域
软件系统、软件用户、软件开发过程三个方向的研究和应用
目标用户
软件开发工程师、测试工程师、程序经理、产品经理、运维工程师、用户体 验设计师、售前售后支持工程师、数据分析师以及软件项目的管理人员等
基于大数据的软件重用 分析现有的类似功能的应用，从中发现与新应用相关的API 函数
基于大数据的软件质量度量 软件分析和验证 软件测试和调试
软件解析学
1.软件解析学(Software Analytics)
运用机器学习、数据挖掘、信息可视化以及大规模数据处理等技术， 旨在帮助软件从业者以数据驱动的方式进行软件的开发、运行和维护， 有效处理、浏览和分析软件生命周期中生成的数据，从中提取有用的 信息，做出正确决策。
Mozilla（浏览器） 社区，有超过2 亿条的代码提交日志，每天有2 万多条新 的提交；
（开源项目网站）拥有超过1000 万个的项目； 和GoogleCode （开源项目网站）则分别有超过30 万个的
项目； 互联网上所有开源项目的版本控制系统数据总量估计在70TB 的级别。
移动应用开发； 软件开发的社会化； 超大规模系统（SOS）的构造；
智能移动设备数据 通讯录、通话记录、短信、安装的移动应用、照片、视频、上网记录等
9.部分主流移动开发平台
大数据下的软件工程研究
1.软件的发展与解耦
2.软件工程的新思维
版本控制系统、缺陷追踪系统、邮件列表和论坛等工具在软件开发活 动中得到普及，这些工具产生了海量的数据，记录了开发的过程。
8.移动应用中的大数据
应用商店数据 苹果公司的App Store，收集了超过100 万个移动应用，下载次数超过 600亿次 谷歌公司的Google Play ，收集了超过100 万个移动应用，下载次数超过 500 亿次 移动应用商店中保存的信息包括：移动应用、评论、推荐信息、功能信 息、用户信息、开发者信息
输出
有揭示性(insightful)：必须表达出对于完成特定任务来说有意义和有用的知 识；
可操作性(actionable) ：必须能够指导软件从业者很容易地制定出具体的决 策或方案来解决相关问题。
相关技术
大规模数据的存储和计算 机器学习和数据挖掘 数据可视化
3. 实例1：StackMine ——基于大规模运行时数据的操作系统性能分析
数据描述 关键性能指标(key performance indicators, KPI) 系统性能计数器(performance counters) 系统运行日志
解析技术 可疑信息挖掘，在大量数据中自动找出可能与当前服务事故相关联的信 息 缺陷组件定位，探测表现与众不同的实例 诊断信息重用，使用相似案例解决方案 分析结果综合
大数据时代的软件工程
主要内容
1. 大数据的生态环境 2. 软件工程中的数据 3. 大数据下的软件工程研究 4. 软件解析学
大数据生态环境
大数据的生态系统
大数据计算范式
软件工程中的数据
1.霍桑(Hawthorne)现象
在实际项目开发中度量和评估并非首要任务，从而很难得 到开发人员的重视，也就很难进行有针对性的数据收集；
社会化开发的复杂性研究 如何利用海量软件数据和丰富的软件知识？ 如何对程序员的技能、成长途径进行评估？ 程序员与环境的交互、环境对他们的影响。
3.软件工程研究新课题-2
基于大数据的需求工程 需要设计自动化工具或者算法来分析用户评论，以获取需求 基于语义规则的需求获取方法 基于信息检索模型的需求获取方法
3. 实例1：StackMine ——基于大规模运行时数据的操作系统性能分析
任务描述 基于大规模ETW trace (事件跟踪)数据，帮助系统性能分析师更高 效地发现并分析那些影响巨大、程度严重的Windows性能缺陷
数据描述 每一个ETW trace 数据文件包含某一次Windows 性能缺陷发生时 间段内重要的系统级事件（线程上下文切换、CPU 采样、磁盘读 写等）