油气田开发方向——未来五大关键技术

1、高含水中后期油藏表征与剩佘油监测技术

⑴技术的重要性与战略意义

当前我国已开发油田的主体正进人高采出程度和高含水阶段，在近期如无新的储层发现，还需靠老油田的稳产、提高采收率来支持发展。确定老油田持续发展的技术是发展改善注水波及体积提高采收率的技术，还是发展提高驱油效率的三次采油技术，确定从二次采油向三次采油转变的最佳时机等，都有着极其重要的战略意义。

⑵技术难点

关键技术难点是：井间储层特性和油气分布的直接测试技术少、精度不够。

①缺少剩余油直接监测技术。

②在陆相沉积储层纵横向非均质十分严重情况下，横向预测的方法很难测准。

③单学科独立运做，难以形成多学科集成化地质建模与表征。

⑶主要研究内容：

●高含水后期水淹层测井与过套管测井技术；

●四维地震、井间地震、VSP技术；

●井间电磁波技术；

●高分辨率层序地层学研究与多旋回油层等时对比技术；

●薄差层及低阻油层识别技术；

●沉积微相，低幅构造研究与油层非均质性井间预测技术；

●剩余油饱和度综合反演预测技术。

2、提高水驱采收率新技术

⑴技术的重要性与战略意义

①绝大部分油冂采用注水开发。

②大部分注水油田进人中高含水期，但仍是主力产油区。

③生产面临严峻挑战—急需提高老区油田采收率。

◆已开发的油田产量明显出现递减；

◆“控水稳油”难度不断加大；

◆储采平衡系数下降；

◆新区未能达到计划指标。

⑵技术难点：如何准确地描述剩余油的分布，

扩大水驱波及体积，提高采收率。

⑶主要研究内容：

①高含水期油藏开采特点及二次采油转三次采油的界限

和时机；

②高含水期油藏高效开采的成熟技术优化集成方法；

③油藏整体深度调驱技术；

④复杂结构井（包括老井侧钻水平井）挖潜技术；

⑤注空气低温氧化技术。

3、低渗透油气藏开采技术

⑴技术的重要性与战略意义

低渗透油藏储量在近年来在已探明储量中占60％～70％的比例。预计今后所找储量也是这个趋势。低渗透油田将成为长期支持我国石油产能建设和产量增长的主要力量。

⑵技术难点：

①裂缝性低渗透油藏，裂缝网络不清，储层描述不确切，

造成储量计算困难，开发井难布，严重影响开发生产。

②油气水在储层中的渗流机理和规律不清。

③预防储层伤害。

④低渗透油气藏改造技术。

⑤适用于低渗透油藏的注气开采和提高采收率技术，还未

进入现场试验。

⑶主要研究内容：

①低渗透油藏渗流机理研究；

②储层保护技术；

③低渗透高含水油藏同井同层重复压裂；

④注气开采技术；

⑤复杂结构井十压裂开采技术。

4、重油蒸汽驱开采技术

⑴技术的重要性与战略意义

我国重油资源相对比较丰富，资源量约占石油资源量的20％，现已探明13.88×108 t，探明可采储量约4.5×108 t。已投人开发的地质储量，吞吐采出程度仅有15％～20％。目前，绝大多数吞吐开采的重油达到8个周期左右，进入吞吐开采的后期。蒸汽吞吐效果变差，只有及时转驱才能提高采收率、增加经济效益。

⑵技术难点：

浅层汽驱已经过关，目前的技术难点是提高中浅层重油

蒸汽驱的效益、中深层汽驱和超重油开采的技术。

⑶主要研究内容：

①提高蒸汽波及体积与监测技术；

②水平井蒸汽辅助重力驱技术；

③重油间歇注汽技术；

④井下蒸汽发生器技术；

⑤汽电联产技术。

5、复杂结构井油气藏开采技术

⑴技术的重要性与战略意义

在国外水平井、复杂结构井技术近10多年来发展迅速，已作为常规技术，达到一口多分支井开采多个油层的目的，可以取得单井高产，提高油藏采收率，有效地降低吨油成本的好效果，非常适应我国陆相多油层非均质油藏开采的应用。

而国内，在水平井的应用上差距较大，在复杂结构井采油技术的研发上急需技术攻关，预计该技术将成为老油田提高采收率、低渗透油气藏开采、重油油藏开采的有效技术。

⑵技术难点：国内钻井技术已初步满足复杂结构井的需要，

但完井、防砂、测试、堵水、酸化、压裂工艺

技术等方面技术尚不成熟，制约其发展和应用。

⑶主要研究内容：

①复杂结构井在油气田开发中的适用性研究；

②复杂结构井整体开发各类油气藏研究；

③复杂结构井完井方式及完井技术研究；

④复杂结构井采油工艺技术（防砂、测试、堵水、酸化、

压裂等）研究。出师表

两汉：诸葛亮

先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，益州疲弊，此诚危急存亡之秋也。然侍卫之臣不懈于内，忠志之士忘身于外者，盖追先帝之殊遇，欲报之于陛下也。诚宜开张圣听，以光先帝遗德，恢弘志士之气，不宜妄自菲薄，引喻失义，以塞忠谏之路也。

宫中府中，俱为一体；陟罚臧否，不宜异同。若有作奸犯科及为忠善者，宜付有司论其刑赏，以昭陛下平明之理；不宜偏私，使内外异法也。

侍中、侍郎郭攸之、费祎、董允等，此皆良实，志虑忠纯，是以先帝简拔以遗陛下：愚以为宫中之事，事无大小，悉以咨之，然后施行，必能裨补阙漏，有所广益。

将军向宠，性行淑均，晓畅军事，试用于昔日，先帝称之曰“能”，是以众议举宠为督：愚以为营中之事，悉以咨之，必能使行阵和睦，优劣得所。

亲贤臣，远小人，此先汉所以兴隆也；亲小人，远贤臣，此后汉所以倾颓也。先帝在时，每与臣论此事，未尝不叹息痛恨于桓、灵也。侍中、尚书、长史、参军，此悉贞良死节之臣，愿陛下亲之、信之，则汉室之隆，可计日而待也。

臣本布衣，躬耕于南阳，苟全性命于乱世，不求闻达于诸侯。先帝不以臣卑鄙，猥自枉屈，三顾臣于草庐之中，咨臣以当世之事，由是感激，遂许先帝以驱驰。后值倾覆，受任于败军之际，奉命于危难之间，尔来二十有一年矣。

先帝知臣谨慎，故临崩寄臣以大事也。受命以来，夙夜忧叹，恐托付不效，以伤先帝之明；故五月渡泸，深入不毛。今南方已定，兵甲已足，当奖率三军，北定中原，庶竭驽钝，攘除奸凶，兴复汉室，还于旧都。此臣所以报先帝而忠陛下之职分也。至于斟酌损益，进尽忠言，则攸之、祎、允之任也。

愿陛下托臣以讨贼兴复之效，不效，则治臣之罪，以告先帝之灵。若无兴德之言，则责攸之、祎、允等之慢，以彰其咎；陛下亦宜自谋，以咨诹善道，察纳雅言，深追先帝遗诏。臣不胜受恩感激。

今当远离，临表涕零，不知所言。

未来医院的发展方向

医院建设建议目前，镇所在地有公立医院一所，市区有公立医院七所，民营医院十一所。医院如何在公立和民营医院的夹缝中生存、发展、壮大，应该抓好以下几方面的工作。一．正确定位，科学布局，突出医院重点。医院的定位。是建立为社区提供医疗、预防、康复、保健综合服务的基层医院，还是朝着专科医院的方向发展。董事会要在医院建设的初期做好决策。综合性社区医院，其主要是对社区人群提供一级预防，在社区管理多发病、常见病现症病人并对疑难重症做好正确转诊，协助上级医院搞好中间或院后服务见于医院目前的情况主要应以门诊病人为主，以多发病常见病为主，树立“中西医结合特色”，坚持特色就是品牌，人无我有，人有我优，人优我精”形成个性鲜明的医院风格。专科医院以门诊和收住住院病人共同发展，且需要有专科特长和有临床丰富经验的住院医生。专科性医院也是民营医院的发展方向，也迎合了部分城市及农村富裕人口的医疗需求。二．人才的培养及聘请。人才是医院竞争发展的根本，大力加强对医院现有人员的赛选和培养，建立淘汰和激励机制，对重点人才应建立长期的用人合同及奖励办法，在工资待遇方面，一方面要体现各级人员的层次，另一方面要让医生看到奖励的希望，对任务每半年或一季度进行一次调整，在现阶段任务不要过高是医生失去信心，对特殊岗位人员待

遇要进行适当补偿，是人才不要流失。一是不断引入特色人才（建立周末专家门诊或者每周定期专家门诊，并告知病人及家属，建立预约登记，专家门诊时间确定后，及时和预约登记病人联系，让其前来就诊）。二是要防止其他民营医院挖走人才。发挥办公室的作用，不断的搜集平凉及周边地区医院退休特色人才及专家，建立人才信息库，及时沟通和聘请。鼓励医院未取得执业资格人员积极参加资格考试，尽快取得从业资格。三．发挥辅助科室作用。提高辅助诊断的准确率，为临床医生提供可信度高的辅助诊断数据。辅助科室是医院创收的关键，适当的开展体检、减少特诊费用等活动来发挥辅助科室作用，是设备成本尽快收回。四．营造良好的外部生存环境。积极与政府部门开展合作，参与有政府主导的有关为群众服务的活动，如医疗下乡、为敬老院人员进行体检并发放少量的常用药品，开展社区健康教育，宣讲常见病的预防知识，在医院和社区服务中心建立健康常识宣传栏，在春节前有集日派出部分人员发放医院宣传单，介绍医院特色及专家特长等形式，增加医院的社会影响力和知名度。积极和公立医院展开合作，实现资源共享，协助上级医院搞好院后服务（住院部功能健全后可作为大医院的康复治疗中心，费用低便于群众照顾病人），来吸引更多的病人。

大数据的五大关键技术

大数据的五大关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。一、大数据接入 1、大数据接入已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习

2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现图化展示（散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘），文字展示； 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略，各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务，越来越多的企业逐渐转型于大数据，大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏，加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程，主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外，还有对应代码实战，全流程学完之后会有实战大数据项目，整体把控学习效果，教学目的旨在提高学员实战能力，真实提升自身大数据能力。

人工智能的发展及未来畅想

人工智能的发展及未来畅想最近看了电影《黑客帝国》系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生在当前社会中的呢？在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为其暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。当前人工智能的发展方向可以分为两种：一种受控于人类的智能机器或智能程序，人类输入指令后让其达到预期的目的；另一类，能自主推理、逻辑、判断、学习、进步的智能，而后一种而有吸引力，更增加了人工智能无穷的魅力。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，在不断的接近。她并不像很多人想象的是几个科学家的工作，而是随着社会各学科发展而默默发展的。在智能领域里，最关键的问题之一，就是机器学习的问题。一旦机器有了学习的能力，谁还（敢）预测未来呢？人类的社会发展其实也是在不断积累中发展而来，人的智能也就是事实依据库+推理机制所构成了的。当所有领域的定律都能用特定的公式推理出来，黑客帝国的实现就要到来了。研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域。一、专家系统：专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域，广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程，来求解领域内的各种问题，达到或接近专家的水平。二、机器学习：机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究

未来5年智能家居行业发展预测及分析

未来5年中国智能家居行业发展预测及分析影响因素分析一、有利因素（一）工业互联网技术的进步推动智能家居的快速发展 2017年11月，国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》。《意见》中明确，要以先导性应用为引领，组织开展创新应用示范，逐步探索工业互联网的实施路径与应用模式。在智能联网产品应用方面，重点面向智能家居、可穿戴设备等领域，融合5G、深度学习、大数据等先进技术，满足高精度定位、智能人机交互、安全可信运维等典型需求。政府着力推动工业互联网技术的进步，加强工业互联网在智能家居产业中的应用，将有力推动推动智能家居的快速发展。（二）物联网技术标准有望整合统一目前，智能家居市场入局者众多，为自主研发的产品设置的接口、通讯等标准不尽相同，不同品牌之间往往难以顺畅连接。这种各立标准的行为自然是为了让自身在产业内形成垄断，然而现实却并不遂人愿，反而造成严重的碎片化现象，阻碍着整个产业前进的步伐。一些大企业已经有所觉悟，宣布共组物联网联盟阵线，透过信息共享加快物联网通用标准制定的进程，物联网技术标准有望整合统一。（三）主力消费人群更偏爱智能家居以追求时尚，张扬个性，享受人生内涵为消费特征的80后、90后成为职场的主力军，他们具备了一定的经济能力，是各个行业争相抢夺的消费主体。这些年轻的客户对建材、家装、家居产品的需求绝不将就，而且他们更加青睐高端、个性化、智能化的家装家居品牌，智能家居在这股主流消费驱动力带动之下开始成为家居行业的主旋律。二、不利因素（一）智能家居设备的信息安全问题尚未解决智能家居设备虽然能带来便捷舒适的生活体验，但大多数产品存在安全隐患，容易被破解，被他人远程操控，导致用户的信息被分享售卖。除了充当窥探隐私的“间谍”，被破解的智能门锁、智能保险箱很容易成了小偷盗窃家庭财产的“内应”。智能家居还可能被控制形成大规模“僵尸网络”，攻击网络服务器，造成互联网服务大面积瘫痪。（二）缺乏创新当前智能家居产品的用户使用依赖度偏低，用户反馈的问题集中体现在“产品不稳定”、“易损坏”、“部分功能无价值”上。现有的智能化产品，基本上停留在远程控制这一初级层面。真正的智能化产品，应该具备感应能力、自适应能力及自学习能力。以此标准衡量目前的智能化产品，显然达不到这一要求。目前的市面上的智能化产品，只能算智能化萌芽产品、初期产品。智能家居产业市场规模预测 2015年，我国智能家居产业市场规模为403.4亿元，同比增长41.0%；2016年为642.4亿元，同比增长59.3%。综合以上因素，我们预计，2018年我国智能家居产业市场规模将达到1,067.0亿元，未来五

关于大数据架构与关键技术

4大数据参考架构和关键技术 4.1大数据参考架构大数据作为一种新兴技术，目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。本章结合NIST 和JTC1/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构（见图5）。图5 大数据参考架构图大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度”。“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件”，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度”分别为“IT价值链”和“信息价值链”，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现。大数据参考架构是一个通用的大数据系统概念模型。它表示了通用的、技术无关的大数据系统的逻辑功能构件及构件之间的互操作接口，可以作为开发各种具体类型大数据应用系统架构的通用技术参考框架。其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师、数据科学家、软件开发人员、数据架构师和高级决策者，能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。它提供了一个通用的大数据应用系统框架，支持各种商业环境，包括紧密集成的企业系统和松散耦合的垂直行业，有助于理解大数据系统如何补充并有别于已有的分析、商业智能、数据库等传统的数据应用系统。

大数据参考架构采用构件层级结构来表达大数据系统的高层概念和通用的构件分类法。从构成上看，大数据参考架构是由一系列在不同概念层级上的逻辑构件组成的。这些逻辑构件被划分为三个层级，从高到低依次为角色、活动和功能组件。最顶层级的逻辑构件是角色，包括系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者、数据消费者、安全和隐私、管理。第二层级的逻辑构件是每个角色执行的活动。第三层级的逻辑构件是执行每个活动需要的功能组件。大数据参考架构图的整体布局按照代表大数据价值链的两个维度来组织，即信息价值链（水平轴）和IT价值链（垂直轴）。在信息价值链维度上，大数据的价值通过数据的收集、预处理、分析、可视化和访问等活动来实现。在IT价值链维度上，大数据价值通过为大数据应用提供存放和运行大数据的网络、基础设施、平台、应用工具以及其他IT服务来实现。大数据应用提供者处在两个维的交叉点上，表明大数据分析及其实施为两个价值链上的大数据利益相关者提供了价值。五个主要的模型构件代表在每个大数据系统中存在的不同技术角色：系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者和数据消费者。另外两个非常重要的模型构件是安全隐私与管理，代表能为大数据系统其他五个主要模型构件提供服务和功能的构件。这两个关键模型构件的功能极其重要，因此也被集成在任何大数据解决方案中。参考架构可以用于多个大数据系统组成的复杂系统（如堆叠式或链式系统），这样其中一个系统的大数据使用者可以作为另外一个系统的大数据提供者。参考架构逻辑构件之间的关系用箭头表示，包括三类关系：“数据”、“软件”和“服务使用”。“数据”表明在系统主要构件之间流动的数据，可以是实际数值或引用地址。“软件”表明在大数据处理过程中的支撑软件工具。“服务使用”代表软件程序接口。虽然此参考架构主要用于描述大数据实时运行环境，但也可用于配置阶段。大数据系统中涉及的人工协议和人工交互没有被包含在此参考架构中。（1）系统协调者系统协调者角色提供系统必须满足的整体要求，包括政策、治理、架构、资源和业务需求，以及为确保系统符合这些需求而进行的监控和审计活动。系统协调者角色的扮演者包括业务领导、咨询师、数据科学家、信息架构师、软件架构师、安全和隐私架构师、网络架构师等。系统协调者定义和整合所需的数据应用活动到运行的垂直系统中。系统协调者通常会涉及到更多具体角色，由一个或多个角色扮演者管理和协调大数据系统的运行。这些角色扮演者可以是人，软件或二者的结合。系统协调者的功能是配置和管理大数据架构的其他组件，来执行一个或多个工作负载。这些由系统协调者管理的工作负载，在较低层可以是把框架组件分配或调配到个别物理或虚拟节点上，在较高层可以是提供一个图形用户界面来支持连接多个应用程序和组件的工作流规范。系统协调者也可以通过管理角色监控工作负载和系统，以确认每个工作负载都达到了特定的服务质量要求，还可能弹性地分配和提供额外的物理或虚拟资源，以满足由变化/激增的数据或用户/交易数量而带来的工作负载需求。（2）数据提供者数据提供者角色为大数据系统提供可用的数据。数据提供者角色的扮演者包括企业、公共代理机构、研究人员和科学家、搜索引擎、Web/FTP和其他应用、网络运营商、终端用户等。在一个大数据系统中，数据提供者的活动通常包括采集数据、持久化数据、对敏感信息进行

我国未来医学的五大发展趋势

我国未来医学的五大发展趋势根据现代医学的发展轨迹和社会的发展趋势，未来20年或30年，医学将发生很大的变化，其特点是：一、医学的任务将从以防病治病为主逐步转向以维护和增强健康、提高人的生命质量为主在未来寻求医学服务的，不再仅仅是患者，而会有相当数量的正常人；询医问诊的人，也不仅仅是因为躯体的缺欠或某个系统有病患的患者，相当多的人是为得到生活指导和心理咨询而求医；医生开出的不会全是去药房取药的处方，还有如何提高生活质量的处方。医学的对象将从以患者为主的模式逐步转变成为面向整个人群的模式。因此，整个社会卫生资源的配置将重点分为两极，即社区医学服务与医学中心。有相当数量的医生(有些国家约有半数左右)是从事社区服务的全科医生，而比全科医生多得多的，对人群而言，在某种意义上更经常、更直接、更有效、更节省资源的是社区护理队伍(包括家庭病床服务、老年公寓服务以及社区围产与婴幼儿服务等等)。医学中心将越来越显示出它的重要性。更多的人们，在社区医学服务的基础上，将以方便就医与择优就医的方式，来选择他们的就诊医院。所谓方便就医，已不再是区域观念，也不是距离概念，而是指要从时间、空间、人际关系等多元因素进行考虑与判断的概念。限制患者自由选择医院的逐级转诊制度和定点报销制度都将被淘汰，一些不方便、不优秀、无特色的医院势必走向分化，走向倒闭。其出路是：一、化整为零走向社会，踏踏实实去做社区医疗保健工作。二、彻底改革，提高水平，成为患者心目中可信赖可选择的医学中心。否则就只好眼看着门诊量逐年减少，空床位日益增多，医院效益每况愈下，直至难以为计，最终不得不宣告倒闭。。二、信息学、生物信息学将改变医学工作的方式长期以来精心保存的厚厚的病历，将被一张小小卡片所代替，这张卡片也许只有名片大小，最多二、三张，就足可以记载一生的病情变化和诊疗经过，甚至包括全部的影像资料。所谓病历，不再只是在某医院、某时期的病情档案的记

大数据关键技术

大数据关键技术大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据就是指通过RFIＤ射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等．二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指得就是NoSＱ

人力资源世界未来职业发展趋势

世界未来职业发展趋势《美国新闻和世界报道》的专家对未来社会的职业发展趋势进行了预测，并提出了未来世界的 20个主导行业，这二十个主导的行业是：执法、法律、信息服务、社会工作、医疗服务、公共事务、金融、技工、电信业、工程技术、科学研究、销售、医学、传媒、教育、咨询业、广告业、艺术／娱乐、工程学等。这项调查是几年前进行的，是对未来美国和发达国家的职业发展趋势进行的预测。未来发展的主导职业及其发展前景上述报道对世界未来职业发展趋势进行了预测。那么这些职业的基本情况如何？在未来的发展前景如何？对社会经济、文化和科学技术的发展和进步将产生什么样的影响？这些都是广大考生和家长所关注的问题，下面详细介绍这些职业在未来社会发展的基本内情况。 1、法庭会计师。随着社会经济的迅猛发展，经济犯罪的情况也越来越多。在美国，随着白领阶层的犯罪率不断上升,因此造成的经济损失达1000亿元。如美国证券交易委员会在过去5年中办理的经济犯罪案件上升了60%，在保险业和银行业也存在着同样的问题。在我国，保险业、证券交易业等等正处于发展阶段，由于法律与管理监督体制尚在逐步完善中，因此导致大量的经济诈骗案件。在未来社会发展的过程中，法庭会计师对于解决各种经济犯罪与经济纠纷案件将起到非常重要的作用。从职业特点和应掌握的专业知识的角度分析，法庭会计师应兼具法律和会计学方面的专业学习，并取得相应学科或专业的学位。根据专家的预测，该职业的收入水平如下：初级水平：35000—60000中等水平：55000—80000高级水平：95000—300000以上与法律和会计学相关专业毕业的本科以上的专业人才，如律师、会计师等均有机会从事该专业领域的工作。 2、广告业(传媒策划者) 随着社会竞争的不断加剧，各种应用产品和技术之间为了争取自己的市场分额，在竞争中占据主导地位，不惜花费重金在主要的媒体对自己的产品和技术进行广告宣传，广告业也为了使消费者了解和商家和技术开发商在推销自己的产品和技术时，因此获得丰厚的利润。．认同自己的产品和技术，电视、广播、报纸、杂志、互联网等媒体便成为他们主要的宣传工具，也因此给广告业(或称为传媒策划业)带来无限商机。传媒策划者充分利用这样的商机，帮助希望投放广告对自己产品和技术进行宣传的商家进行策划，达到最佳的宣传效果和获得丰厚的广告利润。从事广告业通常需要具备现代艺术、心理学、广告学、传播学或相关专业的学位，并在这些专业领域具某一方面的特长，根据专家预测，从事该职业的收入水平如下：初级水平：28000—33000元中等水平：60000—80000元高级水平：2000000元以上电视、广播、互联网、报纸等新闻媒体行业的从业者在广告业中具有“近水楼台”的优势，他们是各大商家关注的主要宣传媒体。因此，在未来的社会发展中，这些行业和在它们的基础上衍生出来的广告公司在广告收入上将获得非常大的收益。 3、文化艺术与娱乐

大数据关键技术(一)——数据采集知识讲解

大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百分点。大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据关键技术大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取采集。如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？

什么是数据采集？ ?数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据

数据采集与大数据采集区别传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 结构单一 3. 关系数据库和并行数据仓库大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 分布式数据库

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。大数据对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。大数据安防应用的几种关键技术 1）大数据融合技术经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2）大数据处理技术安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处理，

药店的现状与未来发展趋势

浅谈药店的现状及未来发展趋势一、药店的部分现状 1．零售药店的连锁率越来越高从目前中国市场来看，连锁药店总体所占比例高于单体药店，但是各大品牌连锁药店所占的市场份额都不是很集中。有关资料显示，湖南老百姓大药房的市场占有率最高，但仅只是9%，其他具有影响力的连锁药店市场占有率均未超过10%。连锁药店的区域性比较强，且有较强的地方保护主义，使得连锁药店并不能得到真正的公平竞争和合理的市场化调控。也就是说，目前真正的连锁药店领导品牌并未形成。近年来零售药店的连锁率在逐步的增加，尤其是大城市较为明显。据统计，上海、重庆的连锁率最高，发展最快，而沈阳、天津的连锁率最低。 2.新医改政策对药店销量的影响随着国家新医改方案的出台，在政策上对社区医疗的支持，比如社区医疗保险、零差价购药，都对零售药店的销售量有一定的冲击。尤其是处方药的政策限制，对销量的影响更为严重。 3.药店药品的陈列方式我国的零售药店主要有三种销售方式：开架式、闭柜式、半开架式。开架式销售的客流量比较大，方便顾客自行挑选药品，店员提供伴随式服务，随时解答顾客的咨询，随时为顾客选取的药物开票取货。顾客行走其间，可以径直拿取所需药物，翻看说明书、对比价格，询问店员等，有着更多的购买自由。但是这种方式不便于药店对药品和销售人员的管理，药品盗窃的事情较容易发生，一定程度的增加了管理成本。而传统的闭柜式销售则更加便于管理，但是在顾客的便利性和客流量却不如开架式销售。半开架式呢则是部分药品开架，部分闭柜。一般是 OTC药品开架，RX 药品以及中药闭柜销售。 4．药店的销售人员学历较低、专业性不够高目前我国药店的销售人员的学历多为大专或大专以下，本科学历的都较少，他们的专业知识都不是很高。虽然国家规定有具体的药师配备人数，但往往许多药店实际在岗的药师并不够，因而消费者并不能得到更加专业的用药咨询。

畅想未来科技生活

体验VR/AR，畅想未来科技生活 ——丽水市实验学校401中队走进绿谷信息产业园科技融入了生活，丰富了生活，给我们的生活带来了方便、舒适，随着时间的发展，日新月异的科技进步，对未来学习、工作、生活的影响也越来明显，让孩子们爱上科学，学会探究，关注科技进步慢慢成为一大趋势。 5月8日下午，丽水市实验学校401小笋芽中队的部分队员齐聚丽水信息产业园瓯微大厦27楼，参观丽水CBD：绿谷信息产业园，听取讲座，体验VR/AR，畅想未来科技生活。

产业园的陈果爸爸幽默风趣，生动形象地通过手机与投影、手机与VRbox 互动等多种形式，引导孩子们体验了VR／AR购物、VR景区旅游、VR科幻视频、VR海底世界、VR游戏场景，并通过一系列的PPT、模拟视频一起畅想未来新科技。特别是“工业4.0、新一代互联网、人工智能AI、虚拟现实VR／增强现实

AR／混合现实／全息显示”对我们未来的生活、工作、娱乐、社会治理带来的变革和模式演进让孩子们兴奋不已。体验虚拟试戴眼镜环节，现场给孩子们拍了张照片上传，马上就有模有样地戴上好看的眼镜了。队员们还兴致勃勃地跟着果爸从学习研究方式、工作环境与方式、生活娱乐体验、仿生科技、机器人、全新网购体验等具体案例的展开中体验科技进步，可谓是一次脑洞大开之旅，是一场未来科技，特别是信息技术的“大餐”。

瞧，孩子们听得多认真呀!活动现场气氛活跃，科技感强，队员们发言提问特别积极。

最激动人心的是VR体验环节。队员们纷纷戴上VR头盔，只见里面出现了一个类似影院的3D影像屏幕上正放映着一部精彩的电影，随着头角度移动，里面的场景也在发生着相应的改变，惊奇的未来生活场景展示体验，强烈吸引着大家的心神。

办公室未来：2018年办公空间五大技术趋势

办公室未来：2018年办公空间五大技术趋势在预测未来时，最好谨慎一点;特别是在瞬息万变、快节奏的技术领域，似乎每个月都有颠覆性的解决方案改变我们的经营方式。我们的许多客户希望他们的办公空间处于创新和前沿，我们已经了解了未来办公室的走向。不只是担心被抛在后面，所以必须意识到这些变化；提高工作效率，改善与员工和客户的沟通只是有效技术战略的几个好处。考虑到这一点，以下是我们认为今年将取得突出成就的5种趋势。 BYOD (Bring Your Own Device) BYOD（Bring Your Own Device）指携带自己的设备办公，这些设备包括个人电脑、手机、平板等（而更多的情况指手机或平板这样的移动智能终端设备。）在机场、酒店、咖啡厅等，登录公司邮箱、在线办公系统，不受时间、地点、设备、人员、网络环境的限制，BYOD向人们展现了一个美好的未来办公场景。在小公司，使用自己的设备工作并不是什么问题，但是安全措施、隐私因素和公司治理(更不用说保险政策)一直是大公司工作中的一个棘手问题。随着IT团队开始看到个人设备是如何真正提高工作效率和协作的；这可能是有远见的公司将开始实施这一政策，加强云和统一通信平台的安全性。此外，在Mac和PC用户之间曾经存在不可分割的差距的地方，现在有了

一些解决兼容的在线工具，为合作者提供了一些中间地带(GoogleDocs是一个主要的改变者)。我们已经看到企业要求这些改变，比如在从办公桌到茶水吧台的所有地方都实现了电源和数据模块；使每个空间都成为一个接触点。工作流程变得真正灵活工作风格的创新和现代技术已经帮助培养了一种可以在办公室之外同样高效工作的员工队伍。预计2018年，我们的智能工具将会从我们的台式机中接管，因为它们的处理能力和连接性都很好。然后，我们将开始看到真正集成的开始，员工能够远程登录到公司网络，从而更快，更准确的方式完成流程。这本身意味着办公室面积可以减少，但必须更努力工作，并且变得更加吸引员工，这反映在我们的许多客户办公空间中，在校园和豪华酒店环境中发生了强大的影响。自动化工作场所 2017年是物联网的一年，但并没有真正实现。这是由于产品、应用和服务的成本上升，以及不同产品的碎片化——有太多的“东西”需要考虑。然而，2018年住宅市场对于基于位置或区域的整体解决方案（例如智能家居和互联网汽车）日益受到关注和更广泛的产品正在迅速赶上。我们看到这些住宅设备已转换到办公室;从简单的房间预订设备到更复杂的解决方案，如采暖和照明占用率传感器。在考虑空间利用和整合的时候，这些可以带来巨大的能源节约，减少碳足迹，并帮助做出准确、明智的决定。增强现实虚拟现实耳机从游戏设备向工作工具的转变始于2014，当时谷歌掌上电脑展示了硬件的经济价值。我们目前在办公室使用3D耳机进行空间规划，这也是一个很好的销售工具--当客户在他们的空间中行走和评估他们的视力时，让他们有一种身临其境的体验。随着时间的推移和技术的普及，这将越来越多地被广泛的应用--从电话会议到工业设计。机器人的崛起是的，这听起来像是《终结者》系列里的东西，但是机器人会偷走你的工作。国外的一份报告显示，47%的美国员工处于工作自动化的“高风险”状态，该研究继续将这些工作定义为重复性的、耗时的体力劳动——这类工作往往是人力资源和金融部门数据输入方面的问题。

生物医学工程发展现状与未来发展方向

生物医学工程发展现状与未来发展方向生物医学工程学是生物学、自然科学与工程学、医学等多专业结合的典型的交叉性学科，研究内容涉及：探索人类生命的奥秘、研究组织器官病变机理，并通过相关技术手段对疾病提供诊断、治疗、预防的有效方法。不久的将来，各种技术相互融合、现有技术的不断演变、改进，新技术的发明、医疗整合及精准医疗的出现会更好的为人民的健康事业服务。未来医学对于操作的微创性、精准性的要求会越来越高，生物医学工程在医学中的应用也越来越广、越来越精，生物医学的发展无疑会对医学的发展展现其巨大的创造力和推动力。１生物医学工程在临床中的应用及发展１．１微创技术 “微创技术”始终贯穿于整个医学发展，是医学技术未来发展的方向。１９８５年由英国Ｐａｙｎｅ和Ｗｉｃｋｈａｍ等最早提出了“微创操作”的概念［１］。而“微创外科”的概念是在微创概念的基础上出现的，其本质是腔镜技术。相对于传统开放手术，实则就是对患者采用最小创伤达到最佳治疗效果的方法都归“微创技术”，如介入超声、介入放射、内镜、腔镜及微创化手术等。而这些微创技术创造、发明，都是在生物学、工程学及医学等多学科的融合下完成的。１．２内镜技术我国内镜技术起步较晚，但发展较快，目前国内临床工作中常用的是纤维内镜。伴随科学技术及医学技术的不断发展，内镜和腔镜技术都不同程度的得到进一步发展及完善，诊疗过程也越来简便、微创

化，是微创技术发展中最为全面和成熟的，如目前有更轻便的胶囊内镜等，无处不体现生物医学工程的重要性。１．３腔镜技术腔镜技术的发展在过去的２０世纪８０年代后期才有了质的飞跃，其中最为突出的是腹腔镜技术的发展，自１９９２年我国荀祖武首次开展腹腔镜下胆囊切除术之后，腔镜技术在国内发展迅猛，直到今天腔镜技术广泛应用于各个外科领域［２］，目前国际及国内更流行的有３Ｄ腹腔镜及达芬奇机器人手术系统。２生物医学工程在影像及介入医学的应用２．１影像介入技术随着医学技术的进步，影像学科也在不断发展，尤其是透视引导下的微创技术更是发展迅猛。根据透视设备的不同，透视微创技术主要包括在Ｘ光／ＣＴ引导、超声引导和ＭＲＩ引导下开展的透视微创治疗技术。而介入超声因其设备轻便、操作简便、无辐射等优点深受广大医务人员及患者的青睐。２．２介入放射学介入放射学技术是在１８９５年由Ｈａｓｃｈｅｋ和Ｌｉｎｄｅｎｔｈａｌ两位教授在行血管造影后首次提出并应用的，此技术出现后就引起了世界医学界的广泛关注，从此，世界范围内掀起了研究和应用的热潮。其应用范围也在不断扩展。介入放射学因其创伤小、效果好等特点，世界范围内绝大部分医疗机构都成立有不同规模的、单独的介入科，介入治疗在国内外已成为部分疾病的常规诊治措施，

大数据关键技术

大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。三、大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

未来制造畅想

未来制造的畅想人类制造的最终目的就是提出一个需求，就能得到一个符合要求的产品。 ——引言经过三次工业革命，人类的制造技术不断提高，机器逐渐代替手工，成为制造的主角，尤其是第三次工业革命的兴起，计算机的发明和快速发展，使得制造开始逐渐摆脱以往那种以人为主导和核心，产品制造效果以人为的经验为基础的低效率，低精度时代，微米级别精度的实现为人类打开了通往未来世界的大门。而互联网的出现不得不说是制造领域的又一场革命，有了互联网，信息就可以不受时间和地域的限制地快速传播，制造不再受时间和地理上的隔离，通过网络汇聚成一个整体，物联网的兴起又是互联网的一次重大拓展，大量传感器的使用和GPS技术的成熟使“万物皆可互联”，进而促进了自动控制系统在制造领域的应用。当今的时代，对于制造领域来说是一个关键时期——工业3.0发展日趋成熟，各项技术积累已经十分充足，量变逐渐引起质变！因此在2011年德国率先提出了工业4.0规划。即便制造业的发展十分迅速，但是与开头提出的从需求到产品的无缝化生产还相距甚远。因此我们有理由基于这个目的对于制造业的未来进行一些设想：1、智能化所谓智能化，就是机器要具备一定的自主性，不再按部就班地受限于人工的设定，对于变化的工况能提出相应的解决方案，其硬件基础是大量嵌入式系统的使用，GPS的普及以及互联网和物联网已经最近火热的增材制造。

其特点是产品个性化，高精度化，绿色生产和可持续生产。代表性的有两个关键词，智能生产与智能产品，只能生产，即生产过程不再是预定义的，而是根据原料，供需，物流，以及各种突发情况进行拓扑地改变生产配置组合，这种改变可以包含模型，数据，通信以及计算算法在内的制造要素。而智能产品则可以与人进行各方面的交互，以智能汽车为例，宝马公司的X-drive 系统、奔驰公司的Command系统等等，把车辆的所有信息都可以集成在APP上，通过计算机与人的人机交互，可以使驾驶者轻松实时把握车辆信息并方便地操控车辆。 2、模块化与标准化未来的制造不再以生产线为单位，而是生产的各个环节高度模块化，这是智能化的必然要求，由于制造系统必须随着工况的变化而要对制造要素进行不断变动，过去的生产线式的制造就显得僵化和生硬，不能随时进行灵活的变化。例如两条同时生产汽车的生产线，其中一条生产线的变速箱环节出现故障，那么就可以仅仅使另一条生产线的变速箱环节临时借调过来，保证生产的顺利进行。因此，未来的工业机器人不再是固定式的，而是可以自由变换位置，工作方式会逐渐趋于人类，成为人类在各个制造环节的有力帮手。同时，高度的模块化生产还有利于产品的标准化，由于模块化和标准化便于产品大量制造和后期维护，因此模块化和标准化必然是未来制造的发展趋势。而标准的制定权到底花落谁家，使我们要好好思考的一个问题，谁制定标准，谁就能扼住未来制造的“咽喉”，在激烈的国际竞争中始终走在前列。比如互联网起源于美国，IP规则、TCP/IP协议等等都是由美国最先制定的。全球唯一的主根服务器位于美国，12个辅根服务器有9个都位于美国，