地图数据源及数据分类编码

地图数据源及数据分类编码
地图数据源及数据分类编码

地图数据源及数据分类编码

属性数据的分类分类分级及编码是许多地理信息进入数据库前必须完成的一项任务。

建立要素的分类分级体系是认识地理要素的基本方法;编码则是为了获得科学的存储、管理和快速查询地图数据的效果。两者的联系体现在编码反映了分类分级体系的特征,而分类分级系统可以从编码中产生。

虽然目前人们对各种地理要素的研究深度与广度不同,提供的分类分级与编码的依据也不一样,还没有一个统一的分类编码方案,但还是有一些应共同遵循的原则和常用方法。

分类是人们认识事物的一种方法,是将具有共同属性特征的事物归并在一起,二把具有不同属性特征的事物分开的过程。

分类中最常用的方法是层次分类法。

层次分类法是将初始的分类对象按所选定的若干个属性或特征一次分成若干层目录,并编制成一个有层次、逐级展开的分类体系。其中,同层次类目之间存在并列关系,不同层次类目之间存在隶属关系,同层次类目互不交叉、互不重复。层析分类法的优点是层次清晰,使用方便;缺点是分类体系确定后,不易改动,当分类层次较多时,代码位数较长。考虑到人对图形符号等级的感受,分级数不宜超过8级。编码的基础是分类分级,而编码的结果是代码。代码的功能体现在三个方面,即:代码表示对象的名称,是对象唯一的标志;代码也可作为区分分类对象类别的标志;代码还可以作为区别对象排序的标志。该编码有9大类,再依次分小类和一二级代码和标志嘛。分类代码由6位数字组成,从左到右为:大类码、小类码、一级代码、二级代码、标志码。

地图数据具有定性、定位和时间性三大特点。与此相适应,地图数据包含了几何数据和属性数据两大类,其中:几何数据描述了地理物体或现象的空间分布,即定位特性,而属性数据描述了地理物体或现象的种类、质量和数量等特征,即定性特征,有时候也可将时间信息隐含在属性数据中表示。

地图数据采集的任务是将地理实体的几何数据和属性数据输入到地图数据库中去。

由于地图数据源的多样性,在几何数据采集中,可以使用不同的方法,对于由外业测量仪器获取的几何数据,只需把测量仪器的数据传输进入数据库即可,如果是已有的数字数据,可经过转换后输入数据库。而从遥感影像提取专题信息,必须使用几何纠正、图像变换、影像分类和信息提取等技术,这些主要属于遥感图像处理的内容。

地图数据主要包括几何数据和几何数据,属性数据主要用来描述地图要素的属性特征。例如,在计算机地图制图中,河流可以数字化为矢量表示的一串有序的坐标或以栅格表示的一组连续的像元,即相应的几何数据;儿河流的属性数据则是指河流的宽度、等级、流量等,这些数据都与河流这一空间实体有关。属性数据可以通过给予一个公共标识符与空间实体的几何数据联系起来。

属性数据的采集较为简单,主要使用了键盘输入的方式。分为两种:

当属性数据的数据量较小时,可以在输入几何数据的同时,根据数字化软件的提示用键盘输入。

当属性数据的数据量较大时,可与几何数据分开输入,经检查修改后再转入到数据库中。当地图要素的属性数据与几何数据分开输入时,把属性数据和几何数据联系起来的方法是在属性数据与几何数据之间建立一个唯一的公共标识码,该标志码可以在输入几何数据或属性数据时手工输入,也可以由系统自动生成。

当几何数据或属性数据没有公共标志码时,必须通过人机交互的方法,如选取一个地图要素,再指定其对应的属性数据来确定两者之间的关系,并生成公共标志码。

地理信息可视化

可视化是指运用计算机图形学和图像处理技术,将计算过程中产生的数据及计算结果转换为图形和图像凸显出来,并进行交互处理的理论、方法、技术。它的主要功能是从复杂的数据产生图形图像,并可以分析和理解存入计算机的图形图像数据。它使许多抽象的、难以理解的原理、规律和过程变得更加容易理解。可视化涉及的领域包括计算机图形学、图像处理、计算机视觉及人机交互技术等多方面。

地理信息可视化的最主要形式是地图,它是地学信息的图形符号模型。构成地图的主要内容是图形符号,也可以说地图是图形符号的空间集合,因此符号化在地理信息可视化的过程中具有重要意义,这里,符号化指的是地图符号的符号化。

地图符号是在地图上用来表示各种地理事物和现象的图形符号。地图符号是地图的主要表达形式,它是地图区别其他表示地理环境方法的一个重要特征。地图符号不仅能反映地图要素的存在、类别及其数量及其质量特征,而且通过它们的组合,还能反映出地图要素的空间分布、结构、联系以及变化等。

地图符号采用便于空间定位的形式来表示各种地理事物与现象的性质和相互关系,地图符号是一种用来传递各种自然现象和社会现象的工具,在地图上形成模拟客观实际的空间形象,它因此具有抽象的和客观的意义,并与被表示的对象有一定的关系。地图符号既能反映出地理对象种类及其数量和质量特征,又能表达对象的空间位置和现象的分布。

地图符号的质量直接影响地图信息的传递效果。设计地图符号,应在充分考虑地图各要素的分类分级要求的基础上,着重顾及构成地图符号的6个图形变量,即形状、尺寸、色彩、亮度、密度和方向。其中以符号的形状、尺寸和色彩最为重要,他们被称为地图符号的三要素。

所谓符号化,是指地图符号的符号化过程。所谓符号化过程,就是利用地图数据库得到有关地图要素的分级分类编码及相应符号和要素实体抽象后得到的定位坐标数据,以形成地图空间空间内的图形符号模型的过程。

符号库设计的原则

1)应尽量参照现有的地图图式

2)在新设计地图符号时应遵循图案化、精确性、对比性、统一性、象征性及自动绘制适用性等一般原则

3)选择适当的符号信息块结构

4)符号库的可扩充性

允许用户自行修改任意一种符号图形,删除过时的符号,增加新设计的符号。

计算机地图制图系统的应用

计算机地图制图与常规的传统地图制图相比,虽然在技术上有了很大的发展,但仍然具有相当紧密的联系。

尽管不同的地图往往在制图区域、比例尺、表现主题和制图方法等方面存在差异,但就地图常规编制的总体过程而言,仍然可以归纳出其一般的形式,包括从总体设计、编辑计划的制定、编稿图的完成,到地图清绘、地图整饰和制印。

在计算机地图制图中,地图主要是通过图层来组织的,不同的类型、主题、比例尺和制图区域的地图往往在图层划分,结构、属性上各不相同。图层的性质反映了图层内地图目标的公共特性,图层的顺序决定了各类型地图目标的绘制顺序。可以说,选择、设置正确的数字化图层方案直接关系到地图绘制的效果和质量。

对于普通地图的图层设置,一般以相关地图图式的要素和类型划分规定为基础,结合制图区域的目标类型特点,在原则上按照面状目标图层、线状目标图层和点状目标图层的顺序自下而上设置。对于专题地图,基础地图图层设置在下面,专题图层设置在上面,以突出专题要素信息。

图层的性质是关于该图层的编辑、显示、绘制等一系列操作的通用参数设定,如图层默认的目标类型、线型、线画颜色、填充颜色、填充晕线等。

考虑到地图应用的其他方面,如地图量算、地图空间分析等的需要,地图目标在数字化时也要采取相应的措施。例如:河流、道路遇到桥梁、村庄产生目标的分割,不利于长度、面积的计算和空间连通性分析,需要在采集时增加辅助线或辅助面加以解决,辅助线或辅助面在地图显示时不绘制。

地图符号应该和地图目标类型相一致,即每一个目标类型均对应于一个地图符号

地图符号的设计一般有两种形式。一种是采用地图制图过程中经过长期经验累积总结出来的符号约定形式,最典型的是在基本比例尺地形图图式中规定的各种符号,这些基本约定的符号在一定的范围内为大家所公认与遵守,例如铁路符号、境界线符号、城墙符号等。另一种是由专业制图人员进行自定义设计,设计时应遵循地图符号设计的一般原则,即能够突出地图的主题内容,又能体现地图目标表达的合理性、艺术性和直观性。

地图符号库是对符号的集中组织和管理。

数据处理作为计算机地图制图的核心工作,是联系数据采集和制图输出的桥梁,它的主要作用是检核所采集的空间数据和属性数据的错误,从而修正错误,保证数据质量,并在此基础上构建目标在空间及属性上的联系,等等。

地图数据的采集、编辑、处理最终是图形输出服务,它将采集、处理以后的正确的地图数据转换为地图图形,可以直接通过屏幕显示或打印机、绘图仪输出,也可以将输出的图形转换为图形转换为图像后进行分版处理,印刷成因。

图形输出地关键是为该地图数据提供高质量的地图符号库支持。地图符号库子系统符号库提供了功能平台,制图人员需要在此平台上将符号设计方案转化为实际的符号库。

图形在屏幕上显示后,针对少量地图目标、注记的位置冲突,选择相关的图层,应用地图编辑功能进行修改处理,以保证制图质量

地图数据

1、地图数据具有定位、定向和时间性三大特点。与此相适应,地理数据包含了几何数据和

属性数据两大类。其中:几何数据描述了地理物体或现象的空间分布,即定为特性;而属性数据描述了地理物体或现象的种类、质量、和数量等特征,即定性特性。有时也可以将时间信息隐含在属性数据中表示(如时令河等)。

2、几何数据

由于地图数据源的多样性,在几何数据采集中,可以使用不同的方法。对于有外业测量仪器获取的几何数据,只需把测量仪器的数据传输进去数据库即可。如果是已有的数字数据,如山歌形式的数据,可经过转换后输入数据库。而对遥感影像上提取的专题信息,必须使用几何纠正、图像变换、影像分类和信息提取等技术,这些主要属于遥感图像处理的内容。

3、属性数据

属性数据主要用来描述地图要素的属性特征,包括质量、数量、等级等。例如,河流可以数字化为矢量表示的一串有序的坐标或以栅格表示的一组连续像元,即相应的几何数据;而河流的属性数据则是指河流的宽度、等级、流量等,这些数据都与何流这一空间实体相关。属性数据可以通过一个公共标识符与空间实体的几何数据联系起来。

4、地图数据采集的方法:

(1)几何数据的采集

几何数据采用矢量数据或栅格数据的格式来描述。矢量数据的采集方法有:外业测量现场采集、由栅格形式的数据转换而成、通过对现有地图数字化跟踪的方法采集、屏幕跟踪数字化。栅格数据的方法可分为两大类,一类是对实地通过遥感技术手段或数字摄影技术获取数字图像,另一类是通过对现有资料处理:矢量数据转换、扫描获得、通过平面上的行距、列距固定的点内插或抽样获取。

(2)属性数据的采集

属性数据的采集主要是使用键盘输入的方式。分两种情况:一是当属性数据的数据量较小时,可以再输入几何数据的同时,更具数字化软件的提示用键盘输入;二是当属性数据的数据量较大时,可与几何数据分开输入,经过检查修改后再转入到数据库中。

5、属性数据与几何数据的联系方法

当地图要素的属性数据与几何数据分开输入时,把属性数据与几何数据联系起来的方法是属性数据与几何数据之间建立一个唯一的公共标识码。该标识码可以再输入几何数据或属性数据时手工输入,也可以有系统自动生成。

固定资产分类与代码(6)-《固定资产分类与代码》(GBT

固定资产分类与代码(6)-《固定资产分类与代码》(GBT

《固定资产分类与代码》(GB/T14885-1994)--(6/6) 代码固定资产分类名称 75 4 时间频率和网络特性测量仪器 75 4 1 时间及频率测量仪器:外差式频率计、谐振式频率计、指针式频率计、频率对比器、时间测量仪、误差倍增仪、比相仪、彩色副载波校频仪、扫频图示仪、通用频率计数器、其他时间及频率测量仪器 75 4 2 网络特性测量仪:网络分析仪、测量线仪器、反射计、比值计、驻波系数测量仪、微波网络特性测量仪、阻抗仪、其他网络特性测量仪 75 5 衰减器、滤波器和放大器 75 5 1 衰减及滤波器:衰减测量装置、衰减器、滤波器、其他衰减器及滤波器 75 5 2 放大器:直流放大器、交流放大器、前置放大器、功率放大器、选频放大器、其他放大器75 6 场强干扰、波形参数测量及电子示波器 75 6 1 场强干扰测量仪器及测量接收机:测量接收机、场强计、干扰测量仪、天线测量系统、漏能仪、场强校准装置、噪声系数测量仪、调制解调器、其他场强干扰测量仪器及测量接收机 75 6 2 波形参数测量仪器:频谱分析仪、快速富里叶变换分析仪、相关仪、失真度测量仪、调制度测量仪、失真度、调制度测量仪、相位计、移相器、相位检定装置、波形分析仪、频偏测量仪、其他波形参数测量仪 75 6 3 电子示波器:通用示波器、取样示波器、时域反射计、存贮示波器、记忆示波器、高灵敏示波器、慢扫描示波器、长余辉示波器、大屏幕示波器、高压示波器、电视示波器、立体声示波器、其他电子示波器 75 7 通讯导航有线电及电视用测量仪器 75 7 1 通讯、导航测试仪器:载波通讯测量仪器、微波通讯测量仪器、收发讯机测试仪、铁路分析仪、雷达综合测试仪、短波电台综合测试仪、单边带电台综合测试仪、通信电缆、线路测试仪器、数字通信测量仪器、传真电报测量仪器、市话测量仪器、数据通信测量仪器、其他通讯、导航测试仪器 75 7 2 有线电测量仪:电平表、振荡器、有线电综合测试仪、电缆故障检测仪、衰耗器、噪声测试仪、数据通讯测试仪、电报通讯测试仪、其他有线电测量仪器 75 7 3 电视用测量仪:传输特性测量仪、电视信号发生仪、插入测试仪、矢量示波器、彩色同步机和逐步倒相编码器、彩色增益与时延不等测试仪、电视综合参数测试仪、其他电视机用测量仪器 75 8 电子和通信声源、声级、声振测量分析仪器 75 8 1 声源、声振信号发生器:校准激励器、声源仪、声振信号发生器、声振信号激励器、激励控制器、多点激励装置 75 8 2 声级计:校准声级计、普通声级计、精密声级计、爆声剂声级计、其他声级计 75 8 3 电声滤波器:倍频程滤波器、可变带宽滤波器、跟踪可变滤波器、外差从动滤波器、数字滤波器、其他电声滤波器 75 8 4 电声放大器:测量放大器、电声用前置放大器、电声功率放大器、其他电声放大器 75 8 5 声振测量仪:累计噪声剂量计、噪声测量仪、振动计、测力、冲击测量仪、测力仪、抖晃仪、听度计、电平记录仪、其他声振测量仪 75 8 6 声振仪器校准装置:特种声振仪器校准装置、活塞发生器、标准超声功率计、声级计校准器、传声器互易校准装置、高强度传声器校准装置、传声器校准装置、灵敏度比较器、加速度计校准装置、听力计校准装置、水听器校准装置、其他声振仪器校准装置 75 8 7 电话测试仪、电声测:试仪、宽带电声测试仪、仿真嘴、仿真喉、仿真耳、仿真乳突、其他电话、电声测试仪器

大数据时代用户分类

大数据时代消费者行为特征 当然,影响消费者行为的除经济和文化因素之外,还有很多种影响消费者行为的其他因素。其中,消费者所属群体所表现出来的共同特征,换句话说,个体的或部分的的消费者往往体现出其所属群体的特征,研究不同群体的消费共同特性,更加有利地把握目标消费者具备的个性特征,为企业迎销决策提供依据。 理论上,群体是指一定数量以上的人通过一定的社会关系结合起来进行共同活动而产生相互作用的集体。消费者群体至少可以按照三类群体划分为: 1/ 按照年龄 ●婴幼儿消费群体:年龄范围在0——6周岁,是年龄最小的 消费群体。 ●少年儿童消费群体:年龄范围在6——15岁,这个年龄阶 段的消费者生理上逐渐呈现出第二个发育高峰。 ●青年消费群体:年龄范围在15——30岁左右,这个年龄阶 段的消费群体实际上可分为青年初期和晚期两个时期。 ●中年消费群体:年龄范围在30——60岁,这个年龄阶段的 消费者,心理上已经成熟,有很强的自我意识和自我控制 能力。

●老年消费群体:年龄范围在60岁以上,这个年龄阶段的消 费者在生理和心理上均发生了明显的变化,由此形成了具 有特殊要求的消费者群体。 实际上,目前营销界更加习惯将国内的消费群体按照其出生的所属年代10年为一周期,分为60后群体(指1960年——1969年出生的人群)、70后群体、80后群体、90后群体以及00后青少年群体。 2/按照性别 ●女性消费群体 ●男性消费群体 消费者在消费行为中,女性与男性往往表现出来很大的不同,而当今中国的社会形态中,女性的经济地位、社会地位以及家庭的购买决策方面,女性越来越表现出其巨大的影响力,表现出消费者群体的不同消费特点。 3/ 按照收入水平 ●高收入群体 ●中等收入群体 ●低收入群体

地图数据源及数据分类编码

地图数据源及数据分类编码 属性数据的分类分类分级及编码是许多地理信息进入数据库前必须完成的一项任务。 建立要素的分类分级体系是认识地理要素的基本方法;编码则是为了获得科学的存储、管理和快速查询地图数据的效果。两者的联系体现在编码反映了分类分级体系的特征,而分类分级系统可以从编码中产生。 虽然目前人们对各种地理要素的研究深度与广度不同,提供的分类分级与编码的依据也不一样,还没有一个统一的分类编码方案,但还是有一些应共同遵循的原则和常用方法。 分类是人们认识事物的一种方法,是将具有共同属性特征的事物归并在一起,二把具有不同属性特征的事物分开的过程。 分类中最常用的方法是层次分类法。 层次分类法是将初始的分类对象按所选定的若干个属性或特征一次分成若干层目录,并编制成一个有层次、逐级展开的分类体系。其中,同层次类目之间存在并列关系,不同层次类目之间存在隶属关系,同层次类目互不交叉、互不重复。层析分类法的优点是层次清晰,使用方便;缺点是分类体系确定后,不易改动,当分类层次较多时,代码位数较长。考虑到人对图形符号等级的感受,分级数不宜超过8级。编码的基础是分类分级,而编码的结果是代码。代码的功能体现在三个方面,即:代码表示对象的名称,是对象唯一的标志;代码也可作为区分分类对象类别的标志;代码还可以作为区别对象排序的标志。该编码有9大类,再依次分小类和一二级代码和标志嘛。分类代码由6位数字组成,从左到右为:大类码、小类码、一级代码、二级代码、标志码。 地图数据具有定性、定位和时间性三大特点。与此相适应,地图数据包含了几何数据和属性数据两大类,其中:几何数据描述了地理物体或现象的空间分布,即定位特性,而属性数据描述了地理物体或现象的种类、质量和数量等特征,即定性特征,有时候也可将时间信息隐含在属性数据中表示。 地图数据采集的任务是将地理实体的几何数据和属性数据输入到地图数据库中去。 由于地图数据源的多样性,在几何数据采集中,可以使用不同的方法,对于由外业测量仪器获取的几何数据,只需把测量仪器的数据传输进入数据库即可,如果是已有的数字数据,可经过转换后输入数据库。而从遥感影像提取专题信息,必须使用几何纠正、图像变换、影像分类和信息提取等技术,这些主要属于遥感图像处理的内容。 地图数据主要包括几何数据和几何数据,属性数据主要用来描述地图要素的属性特征。例如,在计算机地图制图中,河流可以数字化为矢量表示的一串有序的坐标或以栅格表示的一组连续的像元,即相应的几何数据;儿河流的属性数据则是指河流的宽度、等级、流量等,这些数据都与河流这一空间实体有关。属性数据可以通过给予一个公共标识符与空间实体的几何数据联系起来。 属性数据的采集较为简单,主要使用了键盘输入的方式。分为两种: 当属性数据的数据量较小时,可以在输入几何数据的同时,根据数字化软件的提示用键盘输入。 当属性数据的数据量较大时,可与几何数据分开输入,经检查修改后再转入到数据库中。当地图要素的属性数据与几何数据分开输入时,把属性数据和几何数据联系起来的方法是在属性数据与几何数据之间建立一个唯一的公共标识码,该标志码可以在输入几何数据或属性数据时手工输入,也可以由系统自动生成。 当几何数据或属性数据没有公共标志码时,必须通过人机交互的方法,如选取一个地图要素,再指定其对应的属性数据来确定两者之间的关系,并生成公共标志码。

第三章 空间数据采集与处理练习资料

一、单选题 1、对于离散空间最佳的内插方法 是: A.整体内插法 B.局部内插法 C.移动拟合法 D.邻近元法 2、下列能进行地图数字化的设备 是: A.打印机 B.手扶跟踪数字化仪 C.主 机 D.硬盘 3、有关数据处理的叙述错误的 是: A.数据处理是实现空间数据有序化的必要过程 B.数据处理是检验数据质量的关键环节 C.数据处理是实现数据共享的关键步骤 D.数据处理是对地图数字化前的预处理 4、邻近元法 是: A.离散空间数据内插的方法 B.连续空间内插的方法 C.生成DEM的一种方法 D.生成DTM的一种方法 5、一般用于模拟大范围内变化的内插技术是: A.邻近元法 B.整体拟合技术 C.局部拟合技术 D.移动拟合法 6、在地理数据采集中,手工方式主要是用于录入: A.属性数据 B.地图数据 C.影象数 据 D.DTM数据

7、要保证GIS中数据的现势性必须实时进行: A.数据编辑 B.数据变换 C.数据更 新 D.数据匹配 8、下列属于地图投影变换方法的 是: A.正解变换 B.平移变换 C.空间变 换 D.旋转变换 9、以信息损失为代价换取空间数据容量的压缩方法是: A.压缩软件 B.消冗处理 C.特征点筛选 法 D.压缩编码技术 10、表达现实世界空间变化的三个基本要素是。 A. 空间位置、专题特征、时间 B. 空间位置、专题特征、属性 C. 空间特点、变化趋势、属性 D. 空间特点、变化趋势、时间 11、以下哪种不属于数据采集的方式: A. 手工方式 B.扫描方式 C.投影方 式 D.数据通讯方式 12、以下不属于地图投影变换方法的是: A. 正解变换 B.平移变换 C.数值变 换 D.反解变换 13、以下不属于按照空间数据元数据描述对象分类的是: A. 实体元数据 B.属性元数据 C.数据层元数据 D. 应用层元数据 14、以下按照空间数据元数据的作用分类的是: A. 实体元数据 B.属性元数据 C. 说明元数据 D. 分类元数据 15、以下不属于遥感数据误差的是: A. 数字化误差 B.数据预处理误差 C. 数据转换误差 D. 人工判读误差

大数据常用的算法

大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则) 在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等,数据挖掘可以解决很多问题,包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中,如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类,根据情况向用户推荐关联类的商品,从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性,通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中,回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析,对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类,但与分类的目的不同,是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大,但不同类别之间数据的相似性很小,跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系,即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段:第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求,各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术,因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题,它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类:第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型,其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型,以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法,以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法,但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则,而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术,指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P,如果将C看做是输入,P 看做是输出,那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。 当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的,因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有:PageRank算法,HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户,并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题,包括:用户的分类问题、网站内容时效性问题,用户在页面停留时间问题,页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天,

国家大型科学仪器设备分类编码.

附件2: 国家大型科学仪器设备分类编码表附件2: 国家大型科学仪器设备分类编码表

附件2: 国家大型科学仪器设备分类编码表

附件2: 国家大型科学仪器设备分类编码表

附件2: 国家大型科学仪器设备分类编码表

附件2:国家大型科学仪器设备分类编码表 040105扫频仪 040106集成电路测试仪 040107图示仪 040108频谱分析仪 040199其他 040200射频和微波测试仪器040201EMI/EMC测试系统 040202天线和雷达截面测量系统 040203信号开发和截获测量系统 040204射频和微波测量系统 040299其他 040300通讯测量仪器 040301无线通讯测量仪 040302有线通讯测量仪 040303数字通讯测量仪 040304光通讯测量仪 040399其他 040400网络分析仪器 040401矢量分析仪 040402逻辑分析仪040499其他 040500大规模集成电路测试仪器 040501数字电路测试系统 040502模拟电路测试系统 040503数模混合信号测试系统 040599其他 049900其他 050000 海洋仪器 050100海洋水文测量仪器 050101波浪测量仪器 050102潮汐测量仪器050103海流测量仪器 050104海水温盐测量仪器 050105海洋深度测量仪器 050106海冰测量仪器 050107水色及透明度测量仪器 050108综合测量仪器 050199其他050200多要素水文气象测量系统 050201锚系水文气象资料浮标系统 050202水下多参数综合观测系统 050203台站水文气象自动观测系统 050204船用水文气象自动观测系统 050299其他 050300海洋生物调查仪器 050301叶绿素与初级生产力调查仪器 050302微生物调查仪器 050303浮游生物调查仪器 050304底栖生物调查仪器

大数据复习题(答案)

一、单选题 1、大数据的起源是(B)。 A:金融B:互联网C:电信D:公共管理 2、大数据的最明显特点是(B)。 A:数据类型多样 B:数据规模大C:数据价值密度高D:数据处理速度快 3、大数据时代,数据使用的最关键是(D)。 A:数据收集B:数据存储C:数据分析D:数据再利用 4、云计算分层架构不包括(D)。 A: Iaas B: Paas C: Saas D: Yaas 5、大数据技术是由(C)公司首先提出来的。 A:阿里巴巴B:百度C:谷歌D:微软 6、数据的精细化程度是指(C),越细化的数据,价值越高。 A:规模B:活性 C:颗粒度D:关联性 7、数据清洗的方法不包括(C) A:噪声数据清除B:一致性检查C:重复数据记录处理D:缺失值处理 智能手环的应用开发,体现了(C)的数据采集技术的应用。A:网络爬虫B:API接口C:传感器D:统计报表 9、下列关于数掲重组的说法中,错误的是(A)。 A:数据的重新生产和采集B:能使数据焕发新的光芒C:关键在于多源数据的融合和集成 D:有利于新的数据模式创新

10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析,绘制考了新的航海路线图,标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的(B)。 A:在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B:在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C:在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D:在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于含思伯格对大数据特点的说法中,错误的是(D) A:数据规模大B:数据类型多 C:处理速度快D:价值密度高 12、当前社会中,最为突出的大数据环境是(A)A:互联网B:自然环境C:综合国力D:物联网 13、在数据生命周期管理实践中,(B)是执行方法。 A:数据存储和各份规范B:数据管理和维护C:数据价值发觉和利用D:数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中,错误的是(C)。 A:网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B:用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参 C:数字轨迹用完即自动删除 D:用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于聚类挖报技术的说法中,错误的是(B)。 A:不预先设定数据归类类目,完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B:要求同类数据的内容相似度尽可能小 C:要求不同类数据的内容相仪度尽可能小

大数据标准体系

附件 1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2基础标准术语信息技术大数据术语已申报3参考模型信息技术大数据参考模型已申报4GB/T 18142-2000信息技术数据元素值格式记法已发布5GB/T 18391.1-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分:框架已发布6GB/T 18391.2-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 2 部分:分类已发布7数据处理数据整理GB/T 18391.3-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 3 部分:注册系统元模型与基本属性已发布8GB/T 18391.4-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 4 部分:数据定义的形成已发布9GB/T 18391.5-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 5 部分:命名和标识原则已发布10GB/T 18391.6-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 6 部分:注册已发布

11GB/T 21025-2007XML 使用指南已发布12GB/T 23824.1-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 1 部分:数据元已发布13GB/T 23824.3-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 3 部分:值域已发布1420051294-T-339信息技术元模型互操作性框架第1部分:参考模型已报批1520051295-T-339信息技术元模型互操作性框架第2部分:核心模型已报批1620051296-T-339信息技术元模型互操作性框架第3部分:本体注册的元模型已报批1720051297-T-339信息技术元模型互操作性框架第4部分:模型映射的元模型已报批1820080046-T-469信息技术元数据模块 (MM) 第 1部分 :框架已报批1920080044-T-469信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批2020080045-T-469信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批2120080485-T-469跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺

科学仪器分类标准及编码规则

附件5 国家科技基础条件平台建设项目 大型科学仪器设备资源的建设与整合 大型科学仪器设备分类标准 及编码规则 (征求意见稿V1.0) 国家科学技术部条件财务司 二00六年三月

目录 ........................................................................................ I 1. 术语与定义 (1) 2. 大型科学仪器设备的分类标准及编码 (1) 2.1. 分类标准的体系结构及说明 (1) 22 分类编码规则及说明 (2) 23 分类标准与编码详述 (3)

1. 术语与定义 “大型科学仪器设备”是指在科学研究、技术开发及其他科技活动中使用的,价格在一 定数值以上的单台或成套科学仪器设备资源(含配套附件及软件)。本次标准规范中的“大 型科学仪器设备” 没有包括下面一些“仪器”和“设备”。 1.实验室设备 2 ?大科学工程 3. 专用在线仪器 4. 自动化仪器仪表 2. 大型科学仪器设备的分类标准及编码 2.1.分类标准的体系结构及说明 本大型科学仪器设备分类标准采用应用领域和仪器原理相结合的分类原则,即“先按大 的应用领域分大类;然后在每一大类内先按原理分;按原理不好分时,再按具体应用分”的分类原则。根据这一原则,本分类标准按大的应用领域分了十三个大类,其中第十三大类“其 他”是指前十二大类所不能包括的科学仪器。在前十二大类中,前三类:“分析仪器”、“物 理性能测试仪器”和“计量仪器”属通用型“科学仪器”;后九类则属专用型“科学仪器”。 因此,后九类应用领域中涉及到的通用型“科学仪器”,在前三类中已列出的就不再列了。 本分类标准采用三个层次,即每一大类根据仪器的原理或应用先分成若干中类,每一中 类再根据原理或应用分成若干小类,每一小类中虽然还可以再继续分,但为了编码工作的方 便,就不再继续分了,所以每一小类中都包括了很多种仪器。 为便于分类标准的扩展,对于大类、中类、小类中都设置“其他”类,将上述分类不能包含的设备,暂时归于相应的“其他”类。 “大型科学仪器设备分类标准”中一些问题的具体说明 1?医学诊断仪器中与生化分离分析有关的仪器放在“生化分离分析仪器”中。 2?特种检测仪器是指与安全有关的一些大型检测仪器。 3?“气象仪器”和“地质勘探仪器” 分别放在“大气探测仪器”和“地球探测仪器”中。

大型科学仪器设备的分类标准及编码样本

大型科学仪器设备的分类标准及编码 分类标准的体系结构及说明 本大型科学仪器设备分类标准采用应用领域和仪器原理相结合的分类原则, 即”先按大的应用领域分大类; 然后在每一大类内先按原理分; 按原理不好分时, 再按具体应用分”的分类原则。根据这一原则, 本分类标准按大的应用领域分了十三个大类, 其中第十三大类”其它”是指前十二大类所不能包括的科学仪器。在前十二大类中, 前三类: ”分析仪器”、”物理性能测试仪器”和”计量仪器”属通用型”科学仪器”; 后九类则属专用型”科学仪器”。因此, 后九类应用领域中涉及到的通用型”科学仪器”, 在前三类中已列出的就不再列了。 本分类标准采用三个层次, 即每一大类根据仪器的原理或应用先分成若干中类, 每一中类再根据原理或应用分成若干小类, 每一小类中虽然还能够再继续分, 但为了编码工作的方便, 就不再继续分了, 因此每一小类中都包括了很多种仪器。 为便于分类标准的扩展, 对于大类、中类、小类中都设置”其它”类, 将上述分类不能包含的设备, 暂时归于相应的”其它”类。 ”大型科学仪器设备分类标准”中一些问题的具体说明 1.医学诊断仪器中与生化分离分析有关的仪器放在”生化分离分析仪器”中。 2.特种检测仪器是指与安全有关的一些大型检测仪器。 3.”气象仪器”和”地质勘探仪器”分别放在”大气探测仪器”和”地球探测仪器”中。 4.”计量仪器”中只列入了与”基本量”有关的仪器, 也就是能够直接朔源到”基本量”的仪器。要经过”标准物质”朔源的, 都列入到”分析仪器”。

5.为了应用上的方便, 在分类时尽可能的与过去的传统分类方法衔接, 如: 质谱仪器分类, 有建议按质量分析器的工作原理分成磁质谱、四极质谱、离子阱质谱、飞行时间质谱、离子回旋质谱等等; 但为了应用上的方便, 并与传统分类方法衔接, 本标准仍按应用领域分为无机质谱、有机质谱、同位素质谱、二次离子质谱等等。又如: 有建议将电子光学仪器改为微束分析仪器, 这是国际上的最新叫法; 可是, 国内当前多数人还是习惯称为电子光学仪器, 故本标准仍保留了电子光学的叫法。 6.这次提出的”科学仪器分类”只是一个试行的分类方法, 在实施的过程中还会不断地听取各方面的意见, 作进一步的修改。 分类编码规则及说明 大型科学仪器的分类编码规则采用六位数字编码, 一般按照大类、中类、小类, 每类用两位阿拉伯数字, 从”01”开始, 顺序递增表示。 为使编码等长, 达到六位数字, 对于大类编码后面补充四个”0”, 对于中类编码后面补充两个”0”。 为便于编码的扩展, 对于各级”其它”类采用”99”进行编码。 按照国家基础条件编码要求编制前6位数, 第7位”进口仪器”填”1”、”国产仪器”填”2”; 后3位为城市区号, 如长沙市填”731”。 □□□□□□□□□□ 1 2 3 4 5 1 ——仪器大类代码, 如分析仪器, 代码为: 01 2 ——仪器中类代码, 如电子光学仪器, 代码为: 0101 3 ——仪器小类代码, 如透射电镜, 代码为: 010101 4 ——仪器产区类别: 进口为1, 国产为2

大数据分类管理

数据分级管理 第五条根据数据在生产、经营和管理中的重要性,结合有关保密规定,按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队(车间)级应用系统和数据分别制定管理标准。第六条集团级应用系统和数据,技术管理由集团信息办负责,业务管理由相关业务处室负责,运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理,集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队(车间)级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。 第五章数据标准管理 第七条集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定,负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准,在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。 第八条数据编码和接口标准应符合以下要求: (一)数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性; (二)接口应实现对外部系统的接入提供企业级的支持,在系统的高并发和大容量的基础上提供安全可靠的接入; (三)提供完善的数据安全机制,以实现对数据的全面保护,保证系统的正常运行,防止大量访问,以及大量占用资源的情况发生,保证系统的健壮性; (四)提供有效的系统可监控机制,使得接口的运行情况可监控,便于及时发现错误并排除故障; (五)保证在充分利用系统资源的前提下,实现系统平滑的移植和扩展,同时在系统并发增加时提供系统资源的动态扩展,以保证系统的稳定性; (六)在进行扩容、新业务扩展时,应能提供快速、方便和准确的实现方式。 第六章数据资源管理 第九条基础设施资源集中管理。为了避免信息机房等基础设施资源重复投资建设,造成资金浪费、设施利用率低等问题,各单位应充分利用集团数据中心资源,集团信息办负责统一协调集团及各单位的基础设施资源。 (一)各单位未经集团批准不得私自新建、改建、扩建信息机房。 (二)集团数据中心要按照《集团机房建设技术规范》建设,满足各单位应用系统及数据统一到集团数据中心所需的各项使用要求。 (三)各单位现有机房自行管理、统一管控。各级信息管理部门作为主要责任部门,要保证信息机房各项运行指标达到集团要求。 第十条计算存储资源集中管理。为了消除“信息孤岛”,实现集团数据共享和集成,提升数据安全防护等级,各单位所需计算和存储资源,要统一使用集团数据中心的云计算资源,做到资源集中、高效利用。 (一)现有的集团级应用系统及数据(安全监测系统除外)、各单位应用系统及数据(直接用于生产安全、自动化控制和监测监控的系统除外)要按照在用服务器、存储的服务年限和系统生命周期科学制定迁移到集团数据中心的计划和方案,并报集团信息办批准后实施。(二)新建应用系统原则上不再购臵新的服务器和存储,所需计算和存储资源应使用集团数据中心的云计算资源。各单位如有特殊生产要求,确需购臵服务器或存储的,需报请集团领导批准,由集团信息办备案后,按集团采购管理相关规定执行。 (三)对于当前集团网络不具备实施条件的单位,可向集团提出申请建设集团区域性数据分中心,并根据建设进度制定应用系统和数据迁移计划。集团区域性数据分中心建成后,新建系统需要集中部署、分级管理。

地球系统科学数据分类与代码 编制说明

地球系统科学数据分类与代码 编制说明 一、工作简况 1、任务来源 根据2013年12月18日,国标委综合下达的“2013年国家标准制修订计划”,项目编号:20132787-T-306,《地球系统科学数据分类与代码》正式立项。本标准面向我国地球系统科学数据管理,从多源地球系统科学数据集成、持续更新和共享服务的需求出发,基于遵循地球系统科学学科(圈层)体系、兼顾我国现有数据资源国情和特点、强调数据扁平化分类管理与服务的原则,规定了地球系统科学数据分类与编码规则。适用于地球系统科学数据的分类、管理、共享与服务,亦适用于相关学科、领域的数据平台和系统应用。 主要起草单位:中国科学院地理科学与资源研究所、国家科技基础条件平台中心、中国科学院计算机网络信息中心、中国标准化研究院等。 本标准由中华人民共和国科学技术部提出,由全国科技平台标准化技术委员会(SAC/TC 486)归口。 2、背景、目的与意义 科学数据分类是数据目录服务的基础,也是各类数据资源管理的主线。地球系统科学是综合性的前沿交叉学科。由于这一领域跨越很多行业、学科,目前缺少通用的数据分类标准,直接影响了该领域的科学数据共享。该标准研制的目的是为地球系统科学数据共享提供分类参考,促进该学科交叉领域的资源整合、分类管理和目录服务。其研制意义体现以下三点,一是梳理地球系统科学领域的分类主线,促进各类相关资源的汇集和管理;二是便于通过一致性的分类体系,为用户提供便捷的目录服务;三是促进本学科领域资源分类、集成、分发和应用的整体标准化水平和数据质量。 二、编制原则与主要内容 1、编制原则 (1)基础性原则 地球系统科学数据具有涉及面广、来源和类型复杂、数据量大、数据获取周期

大数据课程分类

大数据课程: 基础阶段:L i n u x、D o c k e r、K V M、M y S Q L基础、O r a c l e基础、M o n g o D B、r e d i s。 h a d o o p m a p r e d u c e h d f s y a r n:h a d o o p:H a d o o p概念、版本、历史,H D F S工作原理,Y A R N介绍及组件介绍。 大数据存储阶段:h b a s e、h i v e、s q o o p。 大数据架构设计阶段:F l u m e分布式、Z o o k e e p e r、K a f k a。 大数据实时计算阶段:M a h o u t、S p a r k、s t o r m。 大数据数据采集阶段:P y t h o n、S c a l a。 大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。 大数据之L i n u x+大数据开发篇 J a v a L i n u x基础S h e l l编程H a d o o p2.x H D F S Y A R N M a p R e d u c e E T L数据清洗H i v e S q o o p F l u m e/O o z i e o大数据W E B工具 H u e H B a s e S t o r m S t o r m S c a l a S p a r k S p a r k核心源码剖析C M 5.3.x管理C D H5.3.x集群 大数据之数据挖掘\分析&机器学习篇

L u c e n e爬虫技术S o l r集群K I分词A p r i o r i算法T a n a g r a工具决策树贝叶斯分类器人工神经网络K均值算法层次聚类聚类算法S P S S M o d e l e r R语言数据分析模型统计算法回归聚类数据降维关联规则决策树M a h o u t->P y t h o n金融分析 大数据之运维、云计算平台篇 Z o o k e e p e r D o c k e r O p e n S t a c k云计算 大数据之P B级别性能优化篇 C D N镜像技术虚拟化云计算共享存储海量数据队列缓 存M e m c a c h e d+R e d i s\N o-S q l L V S负载均N g i n x 大数据之J a v a企业级核心技术篇 J a v a性能调优T o m c a t、A p a c h e集群数据库集群技术分布式技术W e b L o g i c企业级技术 阶段一、大数据、云计算-H a d o o p大数据 开发技术 课程一、大数据运维之L i n u x基础

11 常见物料分类及编码规则

常见物料分类及编码规则 密级:★高★版本:1.0 XXX 股份有限公司 金蝶软件(中国)有限公司 2018年7月27日 2018-07-27

物料分类及编码规则 公司所有物料(除固定资产外)实行三级分类管理,划分为大类别、小类别和品种类型,物料编码总长为15位,物料大类、小类、物料品种和物料规格型号之间用英文句号隔开。基本编码结构如下: 物料规格(10位) 物料品种类型(2位阿拉伯数字) 物料小分类(2位大写英文字母) 物料大分类(1位大写英文字母) 一、物料大分类及其代码: 1、电子材料:用“T”表示 电子材料是指以其电性能为主要应用的材料,根据公司目前应用情况看,包括:集成电路类、印刷电路板类、电容器类、电阻器类、电感器类、晶体管类、接插件类、稳压器类、变压器类、充电器类、开关类、电池类、电声器类、电位器类、磁珠类、数据线类和电线电缆类等。 2、光学材料:用“G”表示 光学材料是指传输光线的介质材料,包括光学玻璃、光学晶体和光学塑料等光学介质材料,但不包括光电性能一体化应用的光电材料,例如发光二极管、氖灯、日光灯、显像管、液晶屏等光电类材料,该类材料归于电子材料类, 3、塑胶材料:用“S”表示 塑胶材料是指以高分子合成树脂为主要应用的材料,包括ABS、PVC、PA、PS、PE 等塑胶料,但不包括光学与塑胶一体化应用的材料,以及用于产品包装的塑胶材料,例如有机玻璃、玻璃钢、吸塑盒等,该类材料归于光学材料类或包装材料类。公司目前应用的塑胶材料主要包括数码相机、车载摄像头、网络摄像头等产品的塑胶结构件,例如机壳,以及用于其他用途的PVC线管、塑胶工具、塑胶模具等。 4、金属材料:用“J”表示 金属材料是指以钢、铁、铝等为主要应用的材料,公司目前主要包括数码相机、摄像头等产品使用的金属结构件,以及用于其他用途的角铁、金属线管、金属紧固件、金属工具、金属模具等。

大型科学仪器分类标准和编码规则

大型科学仪器分类标准和编码规则(试行) 一、分类标准的体系结构及说明 本大型科学仪器设备分类标准采用应用领域和仪器原理相结合的分类原则,即“先按大的应用领域分大类;然后在每一大类内先按原理分;按原理不好分时,再按具体应用分”的分类原则。根据这一原则,本分类标准按大的应用领域分了十三个大类,其中第十三大类“其他”是指前十二大类所不能包括的科学仪器。在前十二大类中,前三类:“分析仪器”、“物理性能测试仪器”和“计量仪器”属通用型“科学仪器”;后九类则属专用型“科学仪器”。因此,后九类应用领域中涉及到的通用型“科学仪器”,在前三类中已列出的就不再列了。 本分类标准采用三个层次,即每一大类根据仪器的原理或应用先分成若干中类,每一中类再根据原理或应用分成若干小类,每一小类中虽然还可以再继续分,但为了编码工作的方便,就不再继续分了,所以每一小类中都包括了很多种仪器。 为便于分类标准的扩展,对于大类、中类、小类中都设置“其他”类,将上述分类不能包含的设备,暂时归于相应的“其他”类。 “大型科学仪器设备分类标准”中一些问题的具体说明 1.医学诊断仪器中与生化分离分析有关的仪器放在“生化分离分析仪器”中。 2.特种检测仪器是指与安全有关的一些大型检测仪器。 3.“气象仪器”和“地质勘探仪器”分别放在“大气探测仪器”和“地球探测仪器”中。 4.“计量仪器”中只列入了与“基本量”有关的仪器,也就是可以直接朔源到“基本量”的仪器。要通过“标准物质”朔源的,都列入到“分析仪器”。 5.为了应用上的方便,在分类时尽可能的与过去的传统分类方法衔接,如:质谱仪器分类,有建议按质量分析器的工作原理分成磁质谱、四极质谱、离子阱质谱、飞行时间质谱、离子回旋质谱等等;但为了应用上的方便,并与传统分类方法衔接,本标准仍按应用领域分为无机质谱、有机质谱、同位素质谱、二次离子质谱等等。又如:有建议将电子光学仪器改为微束分析仪器,这是国际上的最新叫法;但是,国内目前多数人还是习惯称为电子光学仪器,故本标准仍保留了电子光学的叫法。 6.这次提出的“科学仪器分类”只是一个试行的分类方法,在实施的过程中还会不断地听取各方面的意见,作进一步的修改。 二、分类编码规则及说明 大型科学仪器的分类编码规则采用六位数字编码,一般按照大类、中类、小类,每类用两位阿拉伯数字,从“01”开始,顺序递增表示。 为使编码等长,达到六位数字,对于大类编码后面补充四个“0”,对于中类编码后面补充两个“0”。 为便于编码的扩展,对于各级“其他”类采用“99”进行编码。

大型科学仪器设备分类标准和共享数据库信息规范(试行稿 V2.0)

国家科技基础条件平台建设项目 大型科学仪器设备资源的建设与整合 大型科学仪器设备分类标准和 共享数据库信息规范 (试行稿 V2.0) “大型科学仪器设备资源的建设与整合”项目组 编写日期: 2006 年 12 月

目录 目录......................................................................................................................................................I 1.范围 (1) 2.规范性引用文件 (1) 3.术语与定义 (1) 4.大型科学仪器设备的分类标准及编码 (2) 4.1.分类标准的体系结构及说明 (2) 4.2.分类编码规则及说明 (3) 4.3.分类标准与编码详述 (4) 5.大型科学仪器设备的共享数据库信息规范 (22) 5.1.共享数据库信息内容规范 (22) 5.2.共享数据库数据项标准 (24) 6.总结 (25)

1.范围 本标准规范规定了国家科技基础条件平台建设项目“大型科学仪器设备资源的建设与整 合”及其相关信息系统中大型科学仪器设备的分类标准,大型科学仪器设备共享数据库信息 规范,包括共享信息的内容和格式的要求。 本标准规范适用于大型科学仪器设备的各级政府管理部门、大型科学仪器设备资源拥有 单位、大型科学仪器设备的使用单位、相关信息系统研发单位等对于共享信息系统的设计、 研制、管理、采购和应用。 本规范所使用的术语定义及数据元素仅适用于本标准规范。 2.规范性引用文件 下列文件中的条款通过本规范的引用而成为本规范的条款。凡是注日期的引用文件,其 随后所有的修改单(不包括勘误的内容)或修订版均不适用于本标准,然而,鼓励跟基本标 准达成协议的各方面研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注明日期的引用文件,其 最新版本适用于本规范。 GB/T 2659-1994 世界各国和地区名称代码(3位数字) GB/T 2260-2002(截止 中华人民共和国行政区划代码(6位代码) 到2005年12月31日) GB/T 7408-1994 数据元和交换格式信息交换日期和时间表示法(eqv ISO 646:1988)GB/T 12406-1996 表示货币和资金的代码(idt ISO 4217:1990) GB/T 18142-2000 信息技术数据元素值格式记法(idt ISO/IEC 14957:1996) GB/T 1988-1998 信息技术信息交换用七位编码字符集(eqv ISO/IEC 646:1991) GB 13000.1-1993 信息技术通用多八位编码字符集(UCS)第一部分:体系结构与基本多文种平面(idt ISO/IEC 10646-1:1993) 3.术语与定义 “大型科学仪器设备”是指在科学研究、技术开发及其他科技活动中使用的,价格在一 定数值以上的单台或成套科学仪器设备资源(含配套附件及软件)。本次标准规范中的“大 型科学仪器设备”没有包括下面一些“仪器”和“设备”。

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由(C)首先提出的。(单选题,本题2分) A:微软 B:百度 C:谷歌 D:阿里巴巴 2、大数据的起源是(C )。(单选题,本题2分) A:金融 B:电信 C:互联网 D:公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型,抽取最有意义的向量,决定选取哪种方法的数据分析角色人员是(C)。(单选题,本题2分) A:数据管理人员 B:数据分析员 C:研究科学家 D:软件开发工程师 4、(D )反映数据的精细化程度,越细化的数据,价值越高。(单选题,本题2分) A:规模 B:活性 C:关联度 D:颗粒度 5、数据清洗的方法不包括( D)。(单选题,本题2分) A:缺失值处理 B:噪声数据清除 C:一致性检查 D:重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发,体现了( D)的数据采集技术的应用。(单选题,本题2分) A:统计报表 B:网络爬虫 C:API接口 D:传感器 7、下列关于数据重组的说法中,错误的是(A)。(单选题,本题2分) A:数据重组是数据的重新生产和重新采集 B:数据重组能够使数据焕发新的光芒 C:数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D:数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建,不包含( C)。(单选题,本题2分) A:数字城市 B:物联网 C:联网监控 D:云计算 9、大数据的最显著特征是(A)。(单选题,本题2分) A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析,绘制了新的航海路线图,标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的(B )。(单选题,本题2分) A:在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B:在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C:在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D:在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中,错误的是(D)。(单选题,本题2分) A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高12、当前社会中,最为突出的大数据环境是(A)。(单选题,本题2分) A:互联网 B:物联网 C:综合国力 D:自然资源 13、在数据生命周期管理实践中,( B)是执行方法。(单选题,本题2分) A:数据存储和备份规范 B:数据管理和维护 C:数据价值发觉和利用 D:数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中,错误的是(C)。(单选题,本题2分) A:网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B:用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C:数字轨迹用完即自动删除 D:用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中,错误的是( C)。(单选题,本题2分) A:1KB<1MB<1GB B:基本单位是字节(Byte) C:一个汉字需要一个字节的存储空间 D:一个字节能够容纳一个英文字符, 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中,错误的是(B)。(单选题,本题2分) A:不预先设定数据归类类目,完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B:要求同类数据的内容相似度尽可能小

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