从道德的高度解决环保困惑

中国的环境问题已经到了非常尖锐的地步,环境保护已经成为社会舆论关注的焦点问题。环境问题是由人类自身的活动引起的,解决环境问题的关键在于改变人的价值观和道德观。本文揭示环保的道德缺失,说明了想解决环境问题还需提升公众的环境道德;然后,对需怎样加强环境道德的几个重要方面进行了深刻的分析。     

基于环境价值链的环境绩效审计现状研究

环境问题是关系民众生活的重要问题,人民对于环境问题的认识也越来越深刻,对于环境保护,环境审计所扮演的角色日益重要,而决定环境审计的环节就在于环境绩效审计,这也将成为环境审计未来的发展方向。该文从环境绩效审计方法出发,对其研究意义进行了详细的阐述,然后针对环境绩效审计存在的主要不足进行了分析。之后借助于环境价值链的介绍,对环境绩效审计的发展现状进行了深入的探究。     

环境公平释义

环境问题和“环境利益”表里相依,其表层是环境问题,其里层是环境利益．对环境利益的分配和对环境问题责任的“分摊”必然产生环境公平问题．本文分析了环境公平的实质和内容,并从伦理学、政治学、经济学多角度诠释了环境公平．     

中小学生环境意识调查与应对措施

本文根据不同年龄段的中小学生,设计用两套问卷对攀枝花市十余所中小学校的学生进行环境意识调查,根据调查问卷的统计结果进行数据处理,分析目前本市学生的环境意识现状、意识趋势、环境行为和存在的问题,阐明了在中小学校进行环境教育的必要性和迫切性,提出了如何提高广大中小学生环境意识的具体措施和方法。     

集贤县农村环境问题研究

对集贤县农村环境现状进行了调查,分析了存在的主要问题,提出了加强农村环境建设的几点建议。     

世界经合组织话说环境的红黄绿灯

环境问题已成为世人关注的问题。世界经合组织(OECD)指出了直到2020年的最紧迫的环境问题,其中一些问题需要在21世纪头10年里去解决,而且经合组织成员国已通过一项《环境战略》,这项战略确定他们为解决这些问题而能够采取的全国行动、能用以量测他们的进展的指标,经合组织可进行的支持他们的工作。刊登此篇文章的目的,是希望我们对日益严重的世界环境问题予以重视,并对我们有所借鉴。     

乌鲁木齐地区中学生环境意识调查比较研究

为了推动乌鲁木齐地区环境教育，我们在乌鲁木齐地区选择几个典型的汉语言系和民族言系的中小学校，对中小学生进行了环境意识调查工作。本主要讨论乌鲁木齐地区中学生环境意识状况，分析存在的问题并在此基础上提出了在中学生中开展环境教育的几点建议。     

浅谈电子商务安全问题

电子商务安全问题一直是计算机网络时代最关注的问题。文中通过对电子商务安全问题进行分析,提出了解决电子商务问题的基本方法和具体措施。     

基于Sybase应用系统中涉及字符集问题的解决方案

本文首先提出了在IRIS2环境下Sybase应用系统中的常见字符集问题。紧接着,结合这些问题,简单地介绍了一些系统字符集的基础知识,包括字符集的定义,选择和转换。然后利用选择和转换规则结合实际系统中的应用情况,从中远集运各个系统开发过程中碰到的字符集问题出发,归纳总结了常见的几类问题并加以详细解析,利用在实际项目中实践经验,对此几类问题进行了讨论,并给出了不同的解决方案。最后,从IRIS2系统现状出发,对IRIS2系统中字符集使用现状进行总结。     

我国信息化建设中应该注意的3个突出问题

指出了信息化建设中所出现的3个突出问题，即信息环境问题、信息人才问题和信息鸿沟问题，并对这些问题进行了具体分析，提出了解决的措施。     

人工智能赋能高校数据治理:逻辑、挑战与实践

随着人类社会逐步迈入以情感计算、自然语言处理等智能技术为核心支撑的人工智能时代,数据的战略资源地位日益凸显,数据治理已成为推进高校教育治理现代化的关键工具。人工智能赋能高校数据治理的基本逻辑主要体现在数据管理、数据质量、数据决策与数据服务4个层面。高校数据管理忽视“多方协同管理”、缺乏相对统一的数据质量标准、数据决策在权责限定与顶层设计方面存在缺失、数据服务潜能激发不力制约数据价值高效释放等可被视为人工智能赋能高校数据治理的现实挑战。对此,应创设落位智能共管的高校数据管理职能优化机制、完善校本化高校数据挖掘与共享质量标准、构建基于责权厘定的智能化数据决策体系、优化指向数据价值释放的智能数据服务体系。     

数据预处理在商业企业数据仓库的应用

数据预处理是数据挖掘过程中重要环节 ,对数据预处理技术进行研究具有现实意义。文章在介绍数据预处理方法的基础上 ,结合大型商业营销企业数据仓库数据的特点和数据挖掘过程中对数据的要求 ,详细论述了数据预处理技术在大型商业营销企业数据仓库中的应用 ,提出改善数据质量是预处理技术的关键。     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

中小油田地震数据计算机管理方法研究

石油勘探技术发展迅速 ,需要一个集地震、测井、地质 3种数据为一体的勘探数据库来支持新的研究工作 .对包括地震资料处理、解释等资料的存储、应用方法进行了探索 ,提出了一种适合于中小油田的地震数据管理方案 .通过分析地震资料处理、解释产生的各类数据及其特点 ,从存储管理方法、数据规范化、质量控制方法、应用支持方法、数据服务方法等方面进行了详细论述     

聚数融智的应用与挑战

数据的融合与应用与日常生活有着多方面的联系,尤其是在大数据和智能化时代,促进多元异构数据的融合和智能化的数据处理,对发挥数据作为生产要素的作用具有十分重要的理论意义和实际价值.介绍了大数据在城市、交通、医疗、电商等领域的融合及可视化应用.重点说明了海量数据、小数据分析面临的难题,并讨论了人与数据融合、数据融合共享与商密...     

大数据质量管理:问题与研究进展

 当前大数据在多个领域广泛存在,大数据的质量对其有效应用起着至关重要的作用,因而需要对大数据进行质量管理.尽管数据质量管理方面已经有一些研究成果,但由于大数据具有规模大、速度快和多样性高的特点,现有的方法难以适用于大数据质量管理.本文针对错误发现、错误修复和劣质数据查询处理,综述了大数据质量管理的问题与挑战,认为大数据质量管理的挑战主要有计算困难、错误混杂和缺少知识3 个方面.本文依据这3 个方面的解决方法,对大数据质量管理目前的研究进展进行了综述,并展望了大数据质量管理未来的研究方向.     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

基于数据拆分的数据集成技术研究

分析了数据集成过程中需要将集中存放的数据进行拆分实际问题,提出了基于字段的纵向拆分、基于记录的横向拆分和基于表的双向拆分等3种数据集成方法,实现了数据集成和资源共享,其思想对于数据集成的过程中需要将各自分布的数据合并起来的实际问题也有很大意义。     

数据虚拟化研究综述

大数据系统中数据源多,数据规模大,且数据具有异构异质的特点,为满足各种数据集成需求,如何快速高效地整合数据就显得越来越重要且具有挑战性。数据虚拟化能够灵活地实现各种数据集成需求,介绍数据虚拟化的概念、优势及应用需求,给出一种数据虚拟化系统架构,并对其中的数据虚拟化平面与管理平面以及各层的功能进行了阐述。重点针对数据虚拟化系统中存在的一些关键问题与挑战进行了详细分析,给出了需要进一步研究的课题与方向。     

2020年地球数据科学与共享热点回眸

地球数据科学是地球科学与数据科学的结合,是地球科学研究与数据驱动科学发现范式转变的前沿交叉领域.在地球大数据研究快速兴起的背景下,从地球数据大科学计划、科学数据治理和地球科学数据共享等方面回顾了2020年的进展.介绍了深时数字地球大科学计划、地球大数据科学工程,以及全球数据汇聚、数据认证、数据仓储、数据政策、数据标准、...