信息爆炸时代的新概念_大数据

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企业经营的风险，最后大数据分析在研发过程中的应用，还能够缩短产品研发时间，提高企业在商业模式、产品和服务上的创新能力。大数据技术除了为各个行业带来显著的财务价值以外，在企业内部的应用也将极大提高各个企业的运营效率和营收能力。研究显示，如果企业数据使用率提升 10%，零售、咨询服务、航空等行业人均产出将分别提升49%、39%和21%。财富1000 强中的中位数企业，数据使未来大数据的产业规模将会至少以万亿美元来进行衡量，大数据将有可能给IT 行业开拓一个新的黄金时代。六、国内大数据概念的投资机会IBM 架构师Stephen Watt 曾阐述大数据的生态系统就是贯穿数据的整个生命周期：从产生，到存储，

到处理，再到价值提取，最后被应用掉，这整个过程就构成了大数据的生态系统。参考其生态系统，然后以产品为维度，按照硬件、基础软件、应用软件、信短期调整形态良好，可谨慎关注。风险：（1）行业拓展不及预期；（2）政府需求不及预期。

大爆炸学说

大爆炸学说 宇宙是广漠空间和其中存在的各种天体以及弥漫物质的总称。宇宙是物质世界，它处于不断的运动和发展中。《淮南子·原道训》注：“四方上下曰宇，古往今来曰宙，以喻天地。”即宇宙是天地万物的总称。千百年来，科学家们一直在探寻宇宙是什么时候、如何形成的。直到今天，科学家们才确信，宇宙是由大约150亿年前发生的一次大爆炸形成的。 大约在150亿年前，宇宙所有的物质和能量都高度密集在一点，并浓缩成很小的体积，温度极高，密度极大，因而发生了巨大的爆炸。大爆炸以后，物质开始向外大膨胀，就形成了今天我们看到的宇宙。大爆炸的整个过程是复杂的，现在只能从理论研究的基础上，描绘过去远古的宇宙发展史。在这150亿年中先后诞生了星系团、星系、我们的银河系、恒星、太阳系、行星、卫星等。现在我们看见的和看不见的一切天体和宇宙物质，形成了当今的宇宙形态，人类就是在这一宇宙演变中诞生的。 大爆炸宇宙学是现代宇宙学中最有影响的一种学说，与其它宇宙模型相比，它能说明较多的观测事实。它的主要观点是认为我们的宇宙曾有一段从热到冷的演化史。在这个时期里，宇宙体系并不是静止的，而是在不断地膨胀，使物质密度从密到稀地演化。这一从冷到热，从密到稀的过程如同一次规模很大的爆发。 根据大爆炸宇宙学的观点，大爆炸的整个过程是：在宇宙的早期，温度极高，在100亿度以上。物质密度也相当大，整个宇宙体系达到平衡。宇宙间只有中子、质子、电子、光子和中微子等一些基本粒子形态的物质。但是因为整个体系在不断膨胀，结果温度很快下降。当温度降到10亿度左右时，中子开始失去自由存在的条件，它要么发生衰变，要么与质子结合成重氢、氦等元素；化学元素就是从这一时期开始形成的。 温度进一步下降到100万度后，早期形成化学元素的过程结束。宇宙间的物质主要是质子、电子、光子和一些比较轻的原子核。当温度降到几千度时，辐射减退，宇宙间主要是气态物质，气体逐渐凝聚成气云，再进一步形成各种各样的恒星体系，成为我们今天看到的宇宙。 从1948年伽莫夫建立热大爆炸的观念以来，通过几十年的努力，宇宙学家们根据哈勃常数也可以推算大约150亿年前，宇宙起始于一个奇点。大爆炸宇宙模型是一种广为认可的宇宙演化理论。其要点是，宇宙是从温度和密度都极高的状态中由一次“大爆炸”产生的。时间至少发生在100亿年前。这种模型基于两个假设：第一是爱因斯坦提出的，能正确描述宇宙物质的引力作用的广义相对论；第二是所谓宇宙学原理，即宇宙中的观测者所看到的事物

燃烧与爆炸理论名词解释简答

闪燃：在一定温度下，可燃性液体蒸汽与空气混合后，达到一定浓度时，遇到火源产生的一闪即灭的燃烧现象，叫做闪燃。 着火：可燃物质在与空气并存条件下，遇到比其自燃点高的点火源时开始燃烧，并在点火源移开后仍能继续燃烧，这种持续燃烧(不小于5秒)的现象叫着火。自燃：可燃物在没有外部火花、火焰等点火源的作用下，因受热或自身发热并蓄热而发生的自然燃烧现象。 燃烧：燃烧是伴随着有发光、放热现象的剧烈的氧化反应。 阴燃：指在氧气不足、温度较低或湿度较大的条件下，固体物质发生的只冒烟而无火焰的燃烧。 氧指数：指在规定的试验条件下，试样在氧、氮混合气流中，维持平稳燃烧（即进行有焰燃烧，火焰能保持燃烧50mm长或燃烧时间3min）所需的最低氧气体积分数。 最大安全间隙：是衡量爆炸性物品传爆能力的性能参数，是指在规定试验条件下，两个间隙长为25mm连通的容器，一个容器内燃爆时不致引起另一个容器内燃爆的最大连通间隙。 静电消散半衰期：通常取带电体上静电电量泄漏到原来一半所需要的时间叫静电消散半衰期。 耐火极限：对任一建筑构件进行标准耐火试验，从受到火的作用时起，到构件失去稳定性或完整性或绝热性时止，这段抵抗火的作用时间称为耐火极限，一般以小时计。 动火分析。 答：防火防爆生产企业在使用明火的作业之前要对设备内部或作业现场的可燃气体浓度进行分析，以避免燃烧、爆炸事故的发生。动火分析不应早于动火作业之前半小时。对爆炸下限小于4%的可燃气体，其浓度低于0.2%方可进行动火作业；对爆炸下限大于4%的可燃气体，其浓度低于0.5%可进行动火作业。 简述火灾的危险性。 答：1、火灾的热辐射可造成烧伤； 2、火场中由于氧气含量降低而造成的窒息作用； 3、燃烧产生的有毒烟气造成的毒害作用； 4、建筑物倒塌造成的二次伤害等等。

大数据时代的信息处理

大数据时代的信息处理 【摘要】信息时代的特征之一就是数据的密集爆发，人们积累的数据越来越多，而这种数据的变化没有一个循序渐进的过程，而是呈现跨越式的特征，因此传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求。从而就需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，即数据挖掘技术。本文深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生，概念以及数据挖掘的常用技术。 【关键词】信息时代；数据；挖掘；分析 一、大数据的定义 所谓“大数据”，一般具有几个特点：首先是数据量很大，已经从TB级跃升至PB级；其次是区别于传统的数据结构，“大数据”时代的数据结构比较复杂，超过80%都是非结构化数据，比如道路上的视频监控数据、网上的流媒体数据、物联网中RFID的感应数据，以及社交网络上产生的各种数据等。这两个特点，给数据存储、管理和挖掘带来了困难。第三，数据更新快，比如视频监控每秒钟都在进行，微博随时都有人在更新；最后，是对数据的随机访问，这些更个人化的数据在存储后被再次访问的时间是不确定的。这两点就要求新的IT系统更够更快地处理数据，并且能够更智能地保存和管理数据。比如在某一天，你需要从监控录像中找出某个人，那么就需要能够迅速地查找、调用、分析之前保存的海量数据。“大数据”的这些特点，对数据搜索及管理提出了更高要求，因为在“大数据”时代只有经过分析提炼的关键数据才有价值。 二、数据挖掘的定义 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是知识发现过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式，它并不是用规范的数据库查询语言进行查询，而是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索。传统的查询和报表处理只是得到事件发生的结果，并没有深入研究发生的原因，而数据挖掘则主要了解发生的原因，并且以一定的置信度对未来进行预测，用来为决策行为提供有利的支持。 （1）统计学 统计学在数据样本选择、数据预处理及评价抽取知识的步骤中有非常重要的作用。以往许多统计学的工作是针对数据和假设检验的模型进行评价，很明显也

2016年最新国人阅读大数据分析报告

近日，一群日本孩子在泰国机场候机时一人一书捧在手里的阅读场景被媒体曝出，成为网友热议焦点，引来点赞一片。在当下这个知识、信息大爆炸的时代，广义上我们每天都在接受着汹涌而来的各类讯息，而狭义上我们的阅读则变得越来越少那么国人究竟咋阅读？下面林克艾普大数据分析师将以大数据为基础，为您揭秘国人的阅读现状。 2015年国人平均纸质图书的阅读量4.58本，你读了几本？ 据林克艾普大数据挖掘后发现，2015年我国成年国民图书阅读率为58.4%，较2014年上升了0.4个百分点。从阅读量来看，2015年我国国民人均纸质图书阅读量为4.58本，与2014年相比增加了0.02本，但对比2013年的4.77本还有微弱下降。报纸和期刊阅读量分别为54.76期和4.91期，与2014年相比也出现了不同程度的下降。 他山之石

据林克艾普大数据了解，2015年我国国民人均纸质图书阅读量为4.58本，这其中还包括教材教辅。而据不完全统计，犹太人以64本的年人均阅读量雄踞世界首位。日本、法国、韩国的人均阅读读书量分别为40本、20本和11本。与日韩等国相比，我国纸质图书平均阅读量差距不小，究其原因，或许是因为网络时代到来，人们获取信息的渠道日益增多，快餐化、娱乐化的阅读方式正悄然成为趋势，令人们很难静下心捧一本书细细品味。 国人平均电子书阅读量逐年增长 移动互联网的蓬勃发展为人们提供了“任何时间、任何地点、任何内容”的阅读环境，随着

生活节奏加快，数字阅读已成为人们在碎片化时间重要的阅读方式。据林克艾普大数据了解，2012年至2015年，我国国民人均电子书阅读量分别为2.35本、2.48本、3.22本和3.26本，呈现出逐年增长的趋势。 传统媒介中，纸质图书阅读时间最长 据林克艾普大数据了解，在2015年传统纸质媒介中，我国成年国民人均每天读书时间最长，为19.69分钟；人均每天读报时长和每天阅读期刊时长分别为17.01分钟和8.83分钟。相较于2014年，纸质图书阅读时长略有增加，报纸和期刊阅读时长则有所下降。 2015年国人首次日均手机阅读时长超过1小时 经林克艾普大数据挖掘后发现，受数字媒介迅猛发展的影响，数字化阅读方式的接触率较2014年的58.1%上升至64.0%，提升了5.9个百分点，其中，手机阅读增速最快。据统计，2015年，我国成年国民人均每天手机阅读时长为62.21分钟，比2014年的33.82分钟增加了28.39分钟。这是历次统计中首次日均手机阅读时长超过1小时。人均每天网络阅读接触时长为54.84分钟，每天微信阅读时长为22.63分钟。此外，人均每天利用平板电脑阅读时长和电子阅读器阅读时长分别为12.71分钟和6.82分钟。

4、大爆炸理论的简介

4、Big Bang Cosmology 的简介 20世纪最重要的宇宙学理论有5个：1. 大爆炸模型理论；2.恒稳态模型理论；3.准恒稳态模型理论；4.马赫原理模型理论；5.大数定律模型理论。它们都必须与宇宙学观测实验数据尽可能符合，都必须符合所谓宇宙学原理：宇宙大尺度是均匀的各向同性的加速膨胀的：小尺度有结团（星系，星系团，超星系团等等）；量子宇宙是封闭的没有奇点的膨胀与收缩振荡的。目前，21世纪主流科学认可的是大爆炸模型理论。实际上，宇宙大爆炸说真正的思想起源可以追溯到更远的时期。对于大爆炸学说的思想起源，霍金在《时间简史》中写道：当然，宇宙开端的问题在这之前很久就被讨论过。根据一些早先的宇宙论和犹太人／基督教／穆斯林传统，宇宙开端于有限的、并且不是非常远的过去的某一时刻。对这样一个开端，有一种议论是感到必须有“第一原因”来解释宇宙的存在。（见《时间简史》第17页）现代宇宙系中最有影响的一种学说，又称Big Bang Cosmology宇宙学，与其他宇宙模型相比，它能说明较多的观测事实。它的主要观点是认为我们的宇宙曾有一段从热到冷的演化史。在这个时期里，宇宙体系并不是静止的，而是在不断地膨胀，使物质密度从密到稀地演化。这一从热到冷、从密到稀的过程如同一次规模巨大的爆发。 根据Big Bang Cosmology宇宙学的观点，Big Bang Cosmology的整个过程是：在宇宙的早期，温度极高，在100亿度以上。物质密度也相当大，整个宇宙体系达到平衡。宇宙间只有中子、质子、电子、光子和中微子等一些基本粒子形态的物质。但是因为整个体系在不断膨胀，结果温度很快下降。当温度降到10亿度左右时，中子开始失去自由存在的条件，它要么发生衰变，要么与质子结合成重氢、氦等元素；化学元素就是从这一时期开始形成的。温度进一步下降到100万度后，早期形成化学元素的过程结束（见元素合成理论）。宇宙间的物质主要是质子、电子、光子和一些比较轻的原子核。当温度降到几千度时，辐射减退，宇宙间主要是气态物质，气体逐渐凝聚成气云，再进一步形成各种各样的恒星体系，成为我们今天看到的宇宙。“初始状态可能对于宇宙特征有过根本的影响，也许甚至影响到基本粒子和力的性质。”【1】美国物理学会前会长和哲学学会前会长Weeler教授认为：我们的宇宙开始于所谓“普朗克量子”，而终止于“黑洞”-----“大千世界源自量子比特”！ 参考文献： 【1】史蒂芬·霍金. 果壳里的宇宙 [M].湖南：湖南科学技术出版社，2005.1.

人工智能+大数据时代下教育信息化的发展

人工智能+大数据时代下教育信息化的发展 发表时间：2019-10-11T15:19:05.807Z 来源：《教育学》2019年10月总第192期作者：南锐 [导读] 在如今互联网大数据时代的影响下，学生除了能够获取到课本中的知识，也能根据自己的喜好和需求查询到各方面的知识。 陕西省延安市教育信息网络中心陕西延安716000 摘要：人工智能+大数据时代的到来对我国的教育方式和结构产生了极大的影响，教育方式走向信息化进程是顺应时代发展的，但一味地跟随潮流容易失去教育事业本身的意义。只有理性思考并采取相应措施，对可预知的困难做好准备，才能有效利用大数据时代对教育事业带来的便利性。 关键词：人工智能大数据时代教育信息化 一、人工智能+大数据给教育带来的影响及变革 在如今互联网大数据时代的影响下，学生除了能够获取到课本中的知识，也能根据自己的喜好和需求查询到各方面的知识。积极应对人工智能+大数据时代的到来，教育机构都应参与到学术和技术的改革当中，不能一味地固步自封、不敢舍弃传统教学方式。教育的大变革意味着硬件和软件方面都要得到较大的突破。首先要有配套的教学设施，学生能够利用先进的技术设备感应到当今人工智能+大数据时代查阅资料和自主学习的便利性，例如数字化图书馆和多媒体教室等。其次，提高教师对互联网产品的利用度，摒弃单纯的板书教学，利用便捷的多媒体教学方式，采用文字、图像、视频相结合的方式，增强教学趣味性。这也对教师能够熟练使用多媒体等互联网产品提出了要求。 二、教育信息化发展现状 1.数据共享存在难度。数据互动、资源共享的一个前提是基础业务数据规范，如果这一规范不明确会影响学校和区域业务系统的数据互通和数据共享。另外，数据冗余是存在于业务系统当中的一个问题，主要原因在于若干数据模块在应用系统建设过程中囿于当时的条件而出现了重复使用的现象，由此难以保证业务基础数据的唯一性和确定性。而且在进行数据更改的过程中，数据导入的方式会对系统的数据同步性和统一化带来不利影响。 2.业务、应用系统不健全。业务系统开发过程中未能明确区、校的分界线，导致各部分功能的划分不够细致与明确。对各部分功能的不明确性会影响业务的统一性，阻碍学校积极能动性的发挥。应用系统的不健全会对教育管理产生不利影响，比如说在系统上比较缺乏教与学的核心业务；其二，在学生管理、教师发展、教育科研、德育以及教师培训等业务上尚未实现数字化；其三，数字化教学这一内容上存在着数字化平台不够完善与优良的特点；最后，在学习内容的管理上，很多学校不够重视。总而言之，系统有待于进一步地健全与完善。 3.用户体验效果差。目前存在的区域教育信息化系统当中，各个功能分区的板块有着相对独立的特点，较强的独立性导致整个系统中没有一站式登录机制。用户对象不同，在登录系统的时候所进行的操作也不相同，并且这种操作之间存在着很大的差异。如果系统可以使用户统一登录，不论是教师还是学生，都可以用到风格统一的系统，获得更好的消息体验。此外，统一的消息机制同样不存在，这也是造成用户体验不良的一个方面。 4.业务流程标准不统一。教育信息化系统目前没有统一的业务流程标准，欠缺流程化、规范化，用户在进行系统操作的过程中，后台进行的具体操作业务复杂而繁多，系统需要处理的数据的实时性会变差。没有规范化的流程引导，用户在瞬间获得有用数据的效果也会变差；同样，在数据分析和数据显示上都会有相应的延迟，降低处理数据的效率。 三、人工智能+大数据时代下教育信息化的发展策略 1.建设统一的数据中心。为了提供统一的教育服务，建立一个统一的数据中心有利于实现区域信息化系统的规范化、流程化。统一的数据中心所提供的统一的服务包括传统基础服务；数据共享服务，实现各个层面上的数据共享；信息等统一的认证服务，实行动态的应用系统认证；教育信息化修通标准定制服务，提供系统发展标准，按照相关规定建设信息化系统；系统建设监管服务，监管区域教育数据中心相关的信息化项目；安全监管服务，提供保证网络安全监管的相关服务，确保整个区域的教育信息网络安全。 2.完善业务系统。教育信息化的业务系统建设项目众多，应该按照项目的急迫性和重要性综合安排建设进度。其中，涉及到区域教育核心的教研项目应该放到首要的位置，包含的各个子项目全部建设完成后可以构建一个完善的教师展业发展档案系统。 在此基础上可以进行数据的采集、分析、挖掘与汇总，并且形成各个专项的数据报表，以对教研的各个项目进行反馈，从而针对具体的薄弱环节进行提升，向着健康的良性循环状态发展。 3.全心服务教师与学生。教育信息化发展中，务必将教师、学生这两个教学活动的主体当作中心服务对象，满足其个性化的需求。 4.准确定位区、校信息化建设路径。区、校在区域教育信息化建设中怎样发展是需要明确的，既不能实行突出区发展的自上而下的发展路径，也不能实行于系统性、整体性不利的自下而上的发展路径。应当在区、校责任明确的前提下，使区、校双方都能获得积极、充分的发展，整体提高区域教育信息化发展。 参考文献 [1]曹鹏教育信息化发展新阶段的观念更新与理论思考[J].科技视界，2017，（7）。 [2]雷朝滋教育信息化：从1.0走向2.0——新时代我国教育信息化发展的走向与思路[J].华东师范大学学报（教育科学版），2018，36，（1）。

浅谈宇宙大爆炸理论

浅谈宇宙大爆炸理论 机械12-1 121014122 孙静 我们从哪里来？宇宙是什么样的？这自有人类以来的永恒疑问。从西方的海龟驮大陆，到中国的天圆地方，诞生了远古的神话和宗教。十七世纪，开普勒、胡克等人继续为太阳系勾勒大概的轮廓。最终伟大的牛顿建立了完美的经典力学大厦。那时人们确信宇宙间所有的规律都已发现殆尽，所有星系的运动都可纳入牛顿力学的体系中。这一时期人们相信宇宙是无限广大和永恒的存在，也许这使人有某种安全感。但是用牛顿力学解释宇宙有个致命的疑问，如果万有引力是正确的，为什么星系不会因为万有引力聚拢到一起？无论宇宙有没有一个中心，只要时间足够长，星系总会慢慢靠拢，最后碰撞、毁灭。这给现代天文学提出了挑战，但是即使是当时最具有革命精神的人，也无法想象今后的颠覆性的发现。 大爆炸理论（Big Bang）是天体物理学关于宇宙起源的理论。根据大爆炸理论，宇宙是在大约140亿年前由一个密度极大且温度极高的状态演变而来的。本理论产生于观测到的哈勃定律下星系远离的速度，同时根据广义相对论的弗里德曼模型，宇宙空间可能膨胀。延伸到过去，这些观测结果显示宇宙是从一个起始状态膨胀而来。在这个起始状态中，宇宙的物质和能量的温度和密度极高。至于在此之前发生了什么，广义相对论认为有一个引力奇点，但物理学家对此意见并不统一。 “大爆炸宇宙论”认为：宇宙是由一个致密炽热的奇点于137亿年前一次大爆炸后膨胀形成的。[1] 1927年，比利时天主教神父勒梅特（Georges Lema?tre）首次提出了宇宙大爆炸假说。1929年，美国天文学家哈勃根据假说提出星系的红移量与星系间的距离成正比的哈勃定律，并推导出星系都在互相远离的宇宙膨胀说。 现代宇宙学中最有影响的一种学说。它的主要观点是认为宇宙曾有一段从热到冷的演化史。在这个时期里，宇宙体系在不断地膨胀，使物质密度从密到稀地演化，如同一次规模巨大的爆炸。该理论的创始人之一是伽莫夫。1946年美国物理学家伽莫夫正式提出大爆炸理论，认为宇宙由大约200亿年前发生的一次大爆炸形成。 大爆炸一词在狭义上是指宇宙形成最初一段时间所经历的剧烈变化，这段时间通过计算大概在距今137亿（1.37 ×10^10）年前；但在广义上指当今流行的揭示宇宙起源和膨胀的理论。这一理论的直接推论是我们今天所处的宇宙同昨天或者明天的宇宙不同。根据这一理论，乔治·伽莫夫在1948年预测了宇宙微波背景辐射的存在。1960年代，这一辐射被探测到，有力地支持了大爆炸理论，从而否定了另一个比较流行的稳恒态宇宙理论。 大爆炸理论是通过实验观测和理论推导发展的。 1910年代，维斯特·斯里弗尔（Vesto Slipher）和卡尔·韦海姆·怀兹（Carl Wilhelm Wirtz）证实了大多数旋涡星系正在退离地球，不过他们并没有因此联想到这对宇宙学意味着什么，也不认为发现的星云其实是银河系外的其他星系。同时在理论上，爱因斯坦的广义相对论成功建立并推出没有稳定态宇宙。通过度量张量描述的宇宙不是膨胀就是收缩，爱因斯坦认为他自己解错了，并加入了一个宇宙学常数来进行改正。第一个不

关于大数据时代的信息处理技术分析

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/a912358816.html, 关于大数据时代的信息处理技术分析 作者：舒一展 来源：《名城绘》2018年第07期 摘要：在大数据蓬勃发展的时代背景下，信息处理技术迎来了新的发展契机，毋庸置疑的是，我们应当充分挖掘信息处理技术可以发挥的潜力。本文从大数据的基本概念出发明确大数据为信息技术基本概念，进一步探讨大数据背景下的信息处理问题，以供同业者参考。 关键词：大数据；信息处理技术；发展方向 大数据技术的发展催生了信息处理技术的革新，无论是硬件方面的计算机设备还是软件方面的信息处理技术都无法满足大数据时代的信息要求了，因此洞悉当下信息处理技术的发展现状了解信息处理技术存在的问题促进大数据发展具有积极意义。 一、大数据与信息处理技术的定义 （一）大数据的基本概念 大数据的概念从深层上来说具有复杂的内涵。根据国外学者的定义，大数据只要指的是新时代下能够升级海量数据分析过程的信息资产，这种信息资产的特点是洞察和决策能力都更为强劲。数据总量大、数据结构复杂、数据之间的内在联系繁多是大数据的三个基本特点。大数据的兴起引起了各个领域对于前沿信息技术的关注，给予人们投入信息设备、技术研究的动力，与此同时大数据的发展也对信息安全提出了严苛的要求，也就是说大数据的发展對于社会生活相关领域带来了一定程度的挑战。首先，网络黑客很可能利用大数据技术对攻击网络用户。网络黑客利用大数据带来的便利向人们传递垃圾邮件、计算机病毒等等。这些因素在很大程度上干预了人们的网络生活，对互联网环境造成负面的影响。第二，大数据的流行对个人信息安全造成威胁。大数据的操作原理要求对规整海量数据，网络数据的集中性导致个人信息泄漏的可能性增加。第三，大数据自身成为网络黑客的攻击对象。不少黑客将网络攻击的对象转变为企业的数据库以此获取不法的利益，除此之外黑客还会利用大数据对企业的其他利益进行攻击。 （二）信息处理技术的基本概念 信息处理的基本内容包括数据获取、数据传输、数据分析以及数据处理四大模块，而这四大模块所对应的四种技术极为计算机技术、通信技术、网络技术和微电子技术。其中计算机技术有信息系统技术、数据库技术和检索技术三项内容组成。信息处理技术是计算机处理技术体系中的核心技术，但是起关键作用的技术则为数据库技术，这是因为数据库技术一方面可以规整相关信息另一方面可以存储并且及时调用这些数据并加以有效的利用。 二、大数据时代信息处理技术的发展方向

11、大爆炸理论的天文学困难汇总

11、大爆炸理论的天文学困难 大爆炸之前是什么？大爆炸理论认为大爆炸之前没有时间，这样的问题不存在。有两种候选的统一理论：一是所谓“一切事物的理论”——超弦理论；另一是不大为人所知的“环量子论”，据此，大爆炸是大反弹。被称为“物理学诗人探险家”的惠勒（John A.Wheeler）博士则根据他对量子论和信息论的理解，提出了关于大爆炸的“观察者起源说”。 ——摘自奥弗比（Dennis Overbye）的文章 过去多少年人们一直都在谈论宇宙膨胀的减速并引入宇宙学基本参量q0——减速参量——来描述这种减速（十年前的教科书和文献告诉我们，宇宙的膨胀是在不断减速的，具体如何减速，也就是q0到底是多少呢？“观测表明”，q0可能接近1/2！）。但1998年底以来的高红移超新星观测等结果使人们惊奇地发现，q0居然为负值！即宇宙是在加速膨胀！同时不为零的宇宙学常数的引入改变了人们对宇宙的认识。发现宇宙加速膨胀的“超新星宇宙学项目”的首篇论文利用最先发现的7颗高红移，得出的结论可是Einstein-de Sitter宇宙耶！即q0=1/2的减速膨胀的宇宙！Perlmutter et al. 1995, ApJL, 440, L41。这不禁让我想起了爱因斯坦的那句名言：“Subtle is the Lord”，“上帝是微妙的，但并不是不怀好意的”。） 又例如，1994－95年引起天文界轰动的焦点——宇宙比古老恒星还年轻的“宇宙年龄佯谬”（有当时中央电视台新闻联播的报道为证），在现在看来，则迎刃而解。 大爆炸宇宙学的六大难题—— 1．宇宙学原理问题：如果宇宙起源于大爆炸，那么宇宙的边缘部分的星体密度应该比靠中心的部分更为稀疏，可为什么我们测量到的宇宙在大尺度下是如此均匀？天文学家猜测河外星系的分布有可能是均匀的，但目前没有令人信服的观测证据。天文观测表明，目前已发现上万个星系团，距离远达70亿光年。至少有85％的星系是各种星系群或星系团的成员。星系团形成更大的结构，称为超星系团。超星系团的存在表明宇宙内的星系分布是不均匀的。2．宇宙学红移问题：哈勃定律中的速度—距离关系是建立在观测的红移—视星等关系及一些理论假设前提上的。哈勃参数最初被定为约500 km/s/Mpc，现在公认的数值在50—75之间。这个事实就是其准确度很差的明显证据。关于河外星系退离的速度从来没有用其他方法直接测量过，所以星系光谱线红移的多普勒效应的解释依然是一种猜测。

2018度大数据时代的互联网信息安全试题答案与解析

2018年度大数据时代的互联网信息安全 1.我们经常从网站上下载文件、软件，为了确保系统安全，以下哪个处理措施最正确。（B ）（单选题2分） A.直接打开或使用 B.先查杀病毒，再使用 C.习惯于下载完成自动安装 D.下载之后先做操作系统备份，如有异常恢复系统 2.使用微信时可能存在安全隐患的行为是?（A ）（单选题2分） A.允许“回复陌生人自动添加为朋友” B.取消“允许陌生人查看10张照片”功能 C.设置微信独立帐号和密码，不共用其他帐号和密码 D.安装防病毒软件，从官方网站下载正版微信 3.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（B ）（单选题2分） A.将电脑开机密码设置成复杂的15位强密码 B.安装盗版的操作系统 C.在QQ聊天过程中不点击任何不明链接 D.避免在不同网站使用相同的用户名和口令 4.我国计算机信息系统实行（B ）保护。（单选题2分） A.主任值班制 B.安全等级 C.责任制 D.专职人员资格 5.重要数据要及时进行（C ），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分） A.杀毒 B.加密 C.备份 D.格式化 6.小强接到电话，对方称他的快递没有及时领取，请联系XXXX电话，小强拨打该电话后提供自己的私人信息后，对方告知小强并没有快递。过了一个月之后，小强的多个账号都无法登录。在这个事件当中，请问小强最有可能遇到了什么情况?（B ）（单选题2分） A.快递信息错误而已，小强网站账号丢失与快递这件事情无关 B.小强遭到了社会工程学诈骗，得到小强的信息从而反推出各种网站的账号密码 C.小强遭到了电话诈骗，想欺骗小强财产 D.小强的多个网站账号使用了弱口令，所以被盗。 7.没有自拍，也没有视频聊天，但电脑摄像头的灯总是亮着，这是什么原因（A ）（单选题2分） A.可能中了木马，正在被黑客偷窥 B.电脑坏了 C.本来就该亮着 D.摄像头坏了 8.刘同学喜欢玩网络游戏。某天他正玩游戏，突然弹出一个窗口，提示：特大优惠!1元可购买10000元游戏币!点击链接后，在此网站输入银行卡账号和密码，网上支付后发现自己银行卡里的钱都没了。结合本实例，对发生问题的原因描述正确的是?（C ）（单选题2分）A.电脑被植入木马

HCNA-BigData新版(无答案)

1、YARN 服务中，如果要给队列 QueueA 设置容量为 30%，应该配置那个参数？ A、https://www.sodocs.net/doc/a912358816.html,er-limit-factor B、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.minimum-user-limit-percent C、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.capacity D、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.state 2、判断题：FusionInsight 集群组网设计中，二层组网指集群内二层交换，集 群节点在一个子网里，适用节点数小于 200 的集群场景 3、FusionInsigh HD 系统中 HDFS 默认 Block Size 是多少？ A、32M B、64M C、128M D、256M 4、FusionInsight Manager 会定时备份哪些数据？（多选） A、NameNode B、LDAP C、OMS D、DBService 5、某高校的 FusionInsight HD 集群中有 230 个节点，在进行集群规划时，下 列哪些进程应该部署在数据节点上？（多选） A、DataNode B、NameNode C、NodeManager D、RegionServer E、DBServer F、SolrServer 6、判断题：Spark 应用运行时，如果某个 task 运行失败则导致整个 App 运行 失败 7、Hbase 的数据文件 HFile 中一个 KeyValue 格式包含哪些信息？（多选） A、Key B、Value C、TimeStamp D、Key Type 8、安装 FusionInsight HD 的 Streaming 组件时，Nimbus 角色要求安装几个节点？ A、1 B、2 C、3 D、4 9、FusionInsight HD 产品中，关于 Kafka 组件说法正确的有？（多选） A、删除 Topic 时，必须确保 Kafka 的服务配置 deleted.topic.enable 配置为ture B、Kafka 安装及运行日志保存路径为/srv/Bigdata/kafka/ C、ZooKeeper 服务不可用会导致 Kafka 服务不可用 D、必须使用 admin 用户或者 kafkaadmin 组用户进行创建 Topic 10、客户 IT 系统中 FusionInsight HD 集群有 150 个节点，每个节点 12 块磁盘（不做 RAID，不包括 OS 盘），每块磁盘大小 1T，只安装 HDFS，按照默认配置 最大可存储多少数据？ A、1764TB B、1800TB C、600TB

以《生活大爆炸》为例从言语行为理论角度分析美剧中的双关语

最新英语专业全英原创毕业论文，都是近期写作 1 A Comparative Study of Chinese and English Humor 2 中西婚礼风俗对比 3 Social Causes for Tess’s Tragedy 4 Analysis of the Symbolic Meanings of the Major Characters in Moby Dick 5 Application of Constructivism to Task-based Reading Teaching in Senior High School 6 古诗英译中意象与意境的处理 7 《人鼠之间》中两主人公乔治和雷尼的对比分析 8 文档所公布均英语专业全英原创毕业论文。原创Q 799 75 79 38 9 Pragmatic Differences of Politeness in Intercultural Communication Between English and Chinese 10 A Comparison of the English Color Terms 11 《都柏林人》——一座城市的精神瘫痪 12 On the Disillusion of Gatsby's American Dream 13 观音与圣母之比较 14 李清照词英译研究 15 《缅湖重游》之语义分析 16 论“老友记”中的幽默翻译 17 分析内战对《飘》中斯佳丽的影响 18 国际商务中的跨文化沟通 19 从纽马克的交际翻译和语义翻译理论论英语新闻标题的翻译 20 浅析女性主义在薇拉﹒凯瑟作品中的表现 21 《紫色》中“家”的解读 22 A Study of Stylistic Features and Translation of Journalistic English 23 《人鼠之间》中两主人公乔治和雷尼的对比分析 24 The Joy Luck Club－A Bittersweet Picture of Chinese-Americans across Two Generations 25 浅析《美国的悲剧》中克莱德的悲剧命运 26 中英道歉语的比较分析 27 中国民俗词语汉译英初探 28 从东西方文化差异视角看动物词汇的翻译 29 从模因论角度研究中文新闻标题中的流行语 30 论《茶花女》中女主人公玛格丽特的女性魅力在男权主义下的体现 31 简析《卡斯特桥市长》中亨查德的悲剧命运 32 A Study of the Differences between Chinese and American Business Etiquette 33 On Chinese-English Translation of Public Signs: Problems and Suggested Solutions 34 A Comparison of the English Color Terms 35 家庭教育对保罗的影响：品读《儿子与情人》 36 On the Sufferings of the Protagonists in Wilde’s Fairy Tales from the Aesthetic Perspective 37 英语长句的理解和翻译 38 《呼啸山庄》的哥特式传统 39 奥巴马胜利演讲的语篇分析 40 The Analysis of the Tragic Fate of Tess in Tess of The D'Urbervilles 41 浅论中西文化差异及其对翻译策略的影响

大数据时代的计算机信息处理技术

大数据时代的计算机信息处理技术 21世纪，随着科学技术的飞速发展，计算机技术始终都处于不断的更新当中。以此为基础的互联网在对信息进行处理的过程中诞生出了各种先进科学的规范技术，来自于全球不同范围内的信息资源得以在此高度汇聚，当代互联网内部数据库的信息量已经呈相当明显的爆炸式增长趋势，大数据时代就此来临。信息资源需要经过有效的处理之后才能被人类社会广泛利用，为了应对大数据这个时代背景，相对应的计算机信息处理技术在全社会范围内成了人们日常关注的中心。本文将就此展开综合论述，通过对大数据时代的计算机信息处理技术进行分析探讨，来为我国未来计算机技术的发展方向作出预测。 标签：大数据时代；计算机信息处理技术；未来发展 计算机技术出现的动因是当时国际上的计算水平并不高，传统的一些计算规则已经不能够满足新时代爆炸式数据处理的需求，所以先进创新型的计算机技术在对数据处理上做出了相当强有力的贡献，经过这些年的不断进步已经在世界的范围内实现了相当充足的运用，大部分的行业在日常的工作进程当中都已经离不开计算机技术。但是就目前来看，计算机信息处理技术仍然面临着许多的难题，一些大型的网络公司出于利益竞争，在信息数据的储存方面作出了更广泛的深度研究，目的是为越来越多的用户提供更为高级的服务，大数据的定义也是在数据处理总量超过了10亿t的时候被总结出来的，这是信息时代的一个典型突破。这个突破促使很多人民的生活有了更高的提升，也加速了计算机信息处理技术的进步，人类社会拥有了越来越多的有价值信息资源。 一、大数据时代 “大数据”这个概念是麦肯锡公司在2011年提出来的一个概念，当即便吸引了全世界人民的目光。麦肯锡是一家在全球咨询行业排名前列的大企业，他们借“大数据”这个简单明确的词语来概括在这个信息膨胀的时代所诞生的一系列数据处理相关的技术工作，大量专业人员都对大数据表现出高度的赞誉和强烈的认同感，美国政府更是特意对这个新技术设立了专项保护，并鼓励全体企业能够对其进行最大程度的开发利用。随后，大数据时代就这样悄无声息地来临了。它是一种时代现象，更是一种宝贵资源。在未来，企业要想有一个更契合时代潮流的发展前景，必要充分利用大数据进行适当转型，才能创造出更多的奇迹。 二、大数据时代背景下的信息处理技术分析 在大数据时代的背景下，计算机信息处理技术应用主要有以下三个表现：（1）信息的收集与处理；（2）信息的储存；（3）信息的保护。 在对信息进行收集加工的过程中，要尽可能的将一些有效的信息数据进行收集获取，这样在后期对信息进行系统性的处理时才能够产生出一定的社会价值，保证数据在传播的过程中也能拥有极强的动力。收集是信息处理的第一个步骤，

hcna(bigdata)-单选题

1.Spark是用以下那种编程语言实现的？ A.C B.C++ C.JAVA D.Scala 2.FusionInsight Manager对服务的管理操作，下面说法错误的是？ A.可对服务进行启停重启操作 B.可以添加和卸载服务 C.可以设置不常用的服务隐藏或显示 D.可以查看服务的当前状态 4.FusionInsight HD的Loader在创建作业时，Connector有什么作用？ A.确定有哪些转换步骤 B.提供优化参数，提高数据导入/导出性能 C.配置作业如何与外部数据进行连接 D.配置作业如何与内部数据进行连接 5.下列哪个HDFS命令可用于检测数据块的完成性？ A.hdfs fsck B.hdfs fsck /-delete C.hdfs dfsadmin -report D.hdfs balancer –threshold 1 6. YARN中设置队列QueueA的最大使用资源量，需要配置哪个参数？ A.yarn_scheduler.capacity.root. https://www.sodocs.net/doc/a912358816.html,er-limit-factor B.yarn_scheduler.capacity.root. QueueA.minimum-user-limit-factor C.yarn_scheduler.capacity.root. QueueA.state D.yarn_scheduler.capacity.root. QueueA.maximum- capacity 7.FusionInsight Manager 对服务的配置功能说法不正确的是 A、服务级别的配置可对所有实例生效 B、实例级别的配置只针对本实例生效 C、实例级别的配置对其他实例也生效 D、配置保存后需要重启服务才能生效 8.关于fusioninsight HD安装流程，说法正确的是： A 安装manager>执行precheck>执行preinstall>LLD工具配置>安装集群>安装后检查>安装后配置 B LLD工具配置>执行preinstall>执行precheck>安装manager>安装集群>安装后检查>安装后配置 C安装manager> LLD工具配置>执行precheck>执行preinstall>安装集群>安装后检查>安装后配置 D LLD工具配置>执行preinstall>执行precheck>安装集群>安装manager>安装后检查>安装后配置

大数据时代计算机信息处理技术

大数据时代计算机信息处理技术 发表时间：2018-08-17T10:37:25.267Z 来源：《基层建设》2018年第20期作者：屈映圜 [导读] 摘要：计算机与网络技术催生了相当大数量的数据和信息，过去的数据时代已经落后，当下的世界是大数据的时代。 正大天晴药业集团股份有限公司江苏连云港 222000 摘要：计算机与网络技术催生了相当大数量的数据和信息，过去的数据时代已经落后，当下的世界是大数据的时代。大数据时代的到来为现如今的社会带来了很多的机遇和不同的挑战［1］。而已经到来的大数据时代冲击和打击了计算机信息处理技术。而目前已存在的关于计算机信息处理技术达不到对大量数据处理的要求和目标，也不能确保数据能够一定得到安全保障。本文划分和界定了计算机信息处理技术以及大数据的定义，从而对其将要面临和正在面对着的机遇和问题进行了分析，并且研究和探讨了大数据时代背景之下计算机信息机处理技术的发展方向与发展目标。 关键词：大数据时代；信息处理；技术研究 QQ和微信等的概念和社交平台伴随着计算机和网络技术的逐渐推广和应用出现在人们的生活的之中，而海量数据也出现在生活里，随之人们步入了拥有大数据时代的社会内。在如今的大数据时代，人们在处理大数据问题的时候需要采用全新的视角的崭新的理念。另外，在大数据的快捷下获得个人想要的信息和数据的时候，要时刻注意数据和个人信息的安全。所以，只有使计算机信息处理的技术得到不断发展和创新，才能使其紧跟时代的步伐。下面我们就上述的问题进行较为详细的阐述和探讨。 1 计算机信息处理技术和大数据的概念 1.1计算机信息处理技术的定义 在现代办公应用和企业管理数据的过程当中，计算机信息处理的技术占着举足轻重的地位。计算机信息处理技术是指把信息数据和信息分析、处理等的分散的技术统一起来，实现管理数据信息的方便快捷的目标。其包括了很多的范围，以计算机技术为主要的核心内容，除此之外，传感、通信工程和网络工程等的科技也是在它涉及的领域之内。当今社会，企业管理数据的处理和现代化办公相结合所产生的产物和效果已经成为了上班族基础的办公工作部分。人们可以通过专业的设备和配置，对工作进行合理安排，实现了人、硬件和软件三部分的结合，同时也改变和突破了传统的数据处理和办公工作的方式，如此使办公效率有了很大程度上的提升。 1.2大数据的概念 单看“大数据”的字面意思，可以把它理解为数据量特多的数据。所说的数据量的庞大，不只是说数据信息量的多这方面，同时也包含数据信息的复杂化、多样化和重复化三方面的内容。当下社会的虚拟数据化的发展正呈现着上升趋势。现代社会和大数据有着密不可分的联系，现代社会促进了大数据的产生和发展。将大数据和传统计算相互比较，可以明确得出关于大数据的很多优点和长处。其中包括其成本低廉，资源利用率比较高，规模较大，速度也比较快。要注意的一点是，大数据本身所存在的数据量庞大的特点，会促使各种数据之间产生出复杂且冗乱的关系。大数据在平时的生产和生活当中，拥有能够把所有的活动用数据记录存档和核心功能作用。而分类分析、遗传算法和机器学习等的技术都是存在于大数据内的关键性技术和方法。 2大数据时代计算机信息处理技术的机遇与挑战 2.1面临的机遇 数据挖掘即通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘一般由3个阶段组成：数据准备、规律寻找与规律表示。数据的挖掘有利于提高决策。很多企业在把庞大的数据集中后，碰到“数据海量、信息缺乏”的通病问题，这就在数据准备阶段遇到难题，大多数事物型数据库仅有数据录入、查询与统计这些比较简单但是低层次的功能，无法从冗杂的数据中快速准确地提出有效的信息，进而更无法通过数据总结出更有价值的信息，这样就无法发现目标规律并且表示出这种规律。如果能及时准确地对庞大的数据进行到位的分析，就可以获得一些隐藏在数据背后的信息，比如目标群体在该领域的行为习惯、兴趣爱好，通过专员来为该群体“私人订制”，做出合理的决策与对应措施，提高工作效率与企业核心竞争力。除此之外，物联网是当今社会通信系统、信息传播、计算机技术等高新技术集中的精华。作为新兴产业的重要内容，它普及应用在信息与网络成熟的系统工程中。大数据时代下，互联网衍生出很多新型的产业，信息化的养老系统完善，人民群众基本IC一卡通的普及，方便且多功能的电子钱包的应用，过年取代传统的现金红包而火热流行的电子红包等等都是从以人为本为出发的核心，切切实实地充分利用大数据与云服务的功能。 2.2 面临的挑战 2.2.1信息安全的要求更高 大数据时代下，网络越来越普及，信息安全问题就日渐重要，无论是大型企业的信息安全还是每个网民个人信息安全都格外重要［2］。在进行网上冲浪与网购的时候，稍有不慎，个人隐私被入侵，造成信息安全问题进而产生人员与财产的损失。所以，国家应该建立更完善的法律；相关机构可以通过应用来牵引相应的安全的技术发展，充分发挥自身优势；个人也应该注意保护私人隐私，避免不必要的损失。 2.2.2需要专门的人才 大数据时代下，既需要技术人才更需要管理人才。大数据时代是技术的时代，技术型人才自然炙手可热。而人才的培养需要一定的周期，对于这种新兴的产业，人才缺口自然较多。相对于技术型人才，管理型人才更为紧缺且重要，政府和企业的领导者，也要有意识地转变思维方式，学习用数据思考、说话和管理。在飞速发展的社会中，经验主义会成为大数据时代的束缚。 3大数据时代计算机信息处理技术的发展方向 相对于传统小规模的单一数据形式，大数据通常具有数据规模大、数据机构复杂等特点，各种数据间形成的相互关联的结构，增加了数据处理的难度，而当前的计算机信息处理技术很难胜任大规模复杂结构数据的处理需求，这就需要一种新的数据服务网络来提供更加高效、快捷的服务。 结语：最近几年，科学技术在不断进步，信息处理的技术也有了突飞猛进的发展。计算机的出现，在为人们带来便捷的同时，也悄然将科技信息时代的大门打开了［3］。对于计算机信息处理技术来说，处在大数据的时代背景下不仅面临着机遇和机会，同时也面临着问题和挑战。利用计算机技术来对数据进行分析和研究的人变得越来越多，这种想象在一定程度上促进了计算机的信息处理技术的大面积和大范围的应用，需要注意对目前仍然存在的问题和不足之处进行改进与完善，并要做到以海量数据处理为标杆和基础，建立起真正适用于大