广州:大数据产业引领创新驱动发展

<正>广州市作为我国的经济大省、外贸大省、制造业大省和电子信息产业大省的省会,国家超级计算广州中心、广州大数据交易平台、华南大数据产业联盟、广州大数据管理局和广州大数据专家智库等的设立足以显示大数据产业发展的基础日渐雄厚。成立广州大数据管理局和专家智库提升政府管理能力要用好大数据,首先就要设立专门的管理机构。作为国内大数据产业发展较快的城市,广州设立大数据管理局成为实施大数据战略     

浅谈大数据在教育教学中的应用

大数据技术的生成,改变了当代人的生活方式、工作方法、学习方式。大数据具有信息种类多、信息规模大、信息价值大但密度低等特性。大数据是运用云计算分析、处理数据信息,从庞大的数据中获取具有价值的信息,为用户提供辅助决策功能。而将大数据技术运用到教育领域中,有助于促进教育教学质量的提升。对此,该文着重对大数据进行了概述,提出大数据在学校教育教学中的应用。     

从大数据到大知识

从大数据获取大知识是未来人工智能要解决的重要科学问题。本文从大数据(BD)概念诞生谈起,回顾了大数据知识工程(BDKE)的提出和大知识概念的出现。然后从(1)大知识(BK)、大知识系统(BKS)、大知识工程(BKE)等概念的基本定义、(2)大知识规模及其演化、(3)大知识建模、(4)大知识计算、(5)大知识支撑平台、(6)大知识编程语言等六个视角对大知识进行了探讨。最后给出了有关未来研究方向的想法。     

新闻创优“大”字谈

选题是新闻创优的基础，事关新闻创优的成败。围绕“大”字做文章，不失为新闻刨优的一条成功之道。“大”即大主题、大事件、大人物、大成就、大典型、大革新、大发现、大经验、大问题、大理论、大影响等。围绕“大”字做足、做新文章，我们的新闻创优一定能够再上新台阶。     

贵州省大数据研究应用促进会成立

正7月28日,贵州省大数据研究应用促进会第一次会员大会暨成立大会在贵阳举行。据了解,该促进会是由省大数据产业发展中心、省三超科技信息系统有限公司、省公共大数据重点实验室等发起成立,由贵州省大数据发展管理局作为业务主管单位。据介绍,促进会的发展目标是研究我省大数据产业和信息化发展趋势,探讨大数据发展规划,向政府有关部门提出发展大数据的意见和建议。探讨我省大数据产业的行业标准,提供大数据发展情况、市场发展趋势、经济和技术发展的预测等信     

上海闵行区 基于信息平台的社会管理“大联动”

闵行区依托于信息平台,通过管理力量大整合、社会服务大集中、信息采集大平台、矛盾隐患大排查、社会治安大联防、行政执法大联动的城市综合管理和应急联动机制(简称:大联动机制),力求通过体制机制创新,进一步加强和创新社会管理,维护社会稳定,促进社会和谐。     

大数据与百姓生活

正近年来,没有一个技术名词能像大数据这样被普遍关注、频繁提及,并逐渐深入社会的各个领域。随着互联网与大数据计算能力的飞速发展,大数据已经不仅仅只停留在技术理论层面,越来越多的行业希望通过大数据分析运用来获取更多的商业价值。那么,对于普通老百姓,"大数据"究竟是什么?大数据离我们的生活遥远吗?一、大数据有多大大数据(Big Data)同我们所认为的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来概括(Volume、Variety、Velocity和Value),即体量大、多样性、处理速度快和价值密度低。     

大而不当的北京城

中国文化偏好大，北京就一直以大为荣：城市大、街道大、建筑大、公园大、剧院大、广场大、机场大……什么都喜欢大。一些人动不动就爱说“天子脚下皇城根儿”，这也是一种大，从潜意识里认定北京人比其他城市的人“大”。我是觉得北京的城市太大了，大到已经影响了生活品质的地步。     

蓝山县:开展安全生产"四大"行动

正为认真贯彻落实省市安全生产会议精神,吸取我市近期事故教训,蓝山县迅速开展安全生产工作部署,决定在1月上旬到2月底,在全县开展安全生产大宣传大管控大整治大督查专项行动。力争实现有效杜绝较大以上安全事故,为全县经济社会发展创造良好的安全生产环境。据悉,此次安全生产大宣传大管控大整治大督查专项行动,重点突出道路交通(含校车)、烟花爆竹、建筑施工、危     

电力大数据的应用前景与面临的挑战研究

本文介绍了大数据以及电力大数据的概念,分析比较了两者之间的关系。介绍了电力大数据在电网规划、电力大建设、电力大检修、电力大运行以及电力大营销方面的应用现状。进而对电力大数据的应用前景以及所面临的挑战进行了介绍,包括所采集的数据质量方面,数据集成方面以及数据分析的方面,最后得出重要结论。     

大数据思维导引网络舆情分析

首先厘清大数据内涵及其价值,指出大数据由社会数据、感知数据和互联网数据构成,大数据内涵使用量大、增长快、多样性和高价值等四大要素表征,大数据集是满足从中可能挖掘出符合事物发展规律性的数据集。大数据的产生催生了数据密集型科学;大数据分析在社会治理和民生服务上的效益显著,大数据时代的治理需要树立并运用。     

以媒体人视角辩证看待大数据时代

目前,大数据应用已深入到人们生活的方方面面,企业、物联网、社交网络、医疗健康、金融、教育等行业的应用便是其典型实例。随着大数据时代逐渐揭开序幕,新闻出版行业也随之发生了重大的变革,迎来了历史上的第三次深度变革。作为媒体人,在迎接、顺应大数据时代的同时,应该运用辩证思维方式,不仅要看到大数据的优势,还要看到大数据劣势所在。该文介绍了大数据的典型应用实例,提出大数据的诸多先天不足之处,并用具体实例详细阐述,旨在为媒体人开启辩证看待大数据的视角。     

《学习改变命运(第3版)》

<正>新世界出版社版社本书从初学者易于理解的角度,以通俗易懂的语言、丰富的实例、简洁的图表、传统和现代数据特征的对比,将大数据这一计算机前沿科学如数家珍地娓娓道来。既介绍了大数据和相关的基础知识,又与具体应用有机结合起来,并借助可视化图表的画面感立体地为读者剖析了大数据的技术和原理,非常便于自学。本书内容包括大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据可视化、     

煤矿井下架线式电机车调速控制系统改造

直流架线式电机车是我公司井下主要运输设备,原先架线式电机车一般都是通过机械式接触组件进行切换,实现控制机车速度,由于各级速度之间电流变化大,造成机车冲击力大、机械磨损大。为了满足架线式电机车改造的要求,使斩波调速系统逐步取代电阻调速系统,该调速系统解决了电阻调速机车存在的耗电量大、机械磨损大、起动冲击大、维修量大、维修费用高等问题。     

天津市大数据产业发展现状及对策建议

大数据是当前创新最活跃、技术演进最快的新一代信息技术产业,发展大数据产业是抢占全球科技发展战略的制高点。天津市大数据发展态势良好,产业链趋于完善,大数据技术应用逐步落地,产业创新能力进一步加强,产业聚集效应初步显现。结合天津市大数据产业在核心技术产品开发、大数据应用、产业创新能力、产业聚集等方面的态势,分析了目前该市大数据产业发展面临的问题,并在打造优势产业链、人才培养、产业集聚等方面提出了具有针对性的对策建议。     

构建中国自主的大数据系统软件平台

正《促进大数据发展行动纲要》提出"用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新",需要自主大数据系统软件作为基础和保障。自主的大数据系统软件是国家大数据产业快速发展的重要基础。自主的大数据系统软件是确保国家大数据产业安全的核心保障。自主的大数据系统软件中我国"互联网+"时代科技创新的战略机遇。开源软件是"互联网+"时代,大数据系统软件传播与社区协同方式。通过建设开源项目社区模式,支持大数据开源软件的共享和开放,可加快大数据系统软件的快速迭代和创新,实现中国大数据系统软件与国际接轨,同时为中国自主的大数据系统软件跨越式发展提供有利条件。     

大数据技术进展与发展趋势

 随着IT 技术的高速发展,世界范围内各行各业都在进行信息化变革,几乎每个行业都在努力发现和利用大数据的价值。为了充分利用大数据带来的机遇,同时有效应对大数据带来的挑战,国内外产业界、科学界和政府部门都在积极布局、制定战略规划。本文介绍大数据背景与动态,描述各国大数据政策实践及中国大数据发展的政策环境和产业界生态发展状况;阐述大数据技术的进展,梳理其生态体系和创新特点;提出大数据可视化、多学科融合、安全与隐私、深度分析等发展趋势和相关建议。     

浅谈大体积混凝土结构施工技术

随着高层建筑与大型设备基础日益增多,大体积混凝土的应用也日益广泛。大体积混凝土与普通钢筋混凝土相比,具有结构厚、体形大、钢筋密、混凝土数量多、工程条件复杂等特点,因此掌握大体积混凝土的施工技术要点就显得尤为重要。本文就大体积混凝土的施工技术进行分析。     

大数据背景下技术创新管理的革新探索

大数据时代,人们需要对海量的数据进行分析、处理与应用。大数据技术的发展为数据检索、储存、传输等处理能力的提升提供了技术支持,充分和深入挖掘大数据的价值,为推动技术创新提供帮助。但是,目前大数据应用创新不足,缺乏数据处理人才和核心技术,亟待采取科学、有效的革新对策进行处理。分析了大数据时代的特征和技术革新的必要性,研究大技术创新管理的革新各个要点,希望能够为解决大数据应用困境和推动中国技术创新发展提供一定的帮助。     

大数据信息安全典型风险及保障机制

大数据已发展成为当今信息技术领域的研究热点,大数据信息安全面临着严峻的挑战。分析了大数据面临的三种典型信息安全风险,分别是大数据成为高级可持续威胁(APT)的攻击载体、大数据加大了个人隐私泄露的风险和大数据的存储安全风险,并指出着重从建立协同联动的APT综合防护平台、多维度加强个人隐私信息保护、三管齐下提高大数据的存储安全水平、加快推进大数据信息安全技术产品自主可控等四个方面增强大数据信息安全保障能力。