桩基动测技术研究现状及发展方向综述

桩基动测技术研究现状及发展方向综述
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数据挖掘研究现状综述

数据挖掘 引言 数据挖掘是一门交叉学科,涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。 所谓的数据挖掘(Data Mining)指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息,提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说,数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华,是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源,那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比,原始的数据信息可以是结构化的,数据库中的数据,也可以是半结构化的,如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。

目录 引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法:使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)

本课题国内外研究现状分析

. Word资料●本课题国外研究现状分析 教育科研立项课题如何申报与论证博白县教育局教研室朱汝洪发布时间: 2009 年 4 月 2 日19 时24 分一、课题申报的基本步骤第一步: 阅读各级课题申报通知,明确通知的要求;第二步: 学习研究课题管理方面的文件材料;第三步: 学习研究《课题指南》,确定要申报的课题(可以直接选用《课题指南》中的课题,也可以自己确定课题);第四步:组织课题组,认真阅读关于填表说明的文字,研究清楚课题《申请评审书》各个栏目的填写要求;第五步: 根据《申请评审书》各栏目的要求分工查找材料和论证;第六步: 填写《申请评审书》草表;第七步: 研究确定后,填写《申请评审书》正式表(一律要求打印);第八步: 按要求复印份数;第九步: 按要求签署意见、加盖公章;第十步: 填写好《课题申报材料目录表》;第十一步: 按时将《申请评审书》《课题申报材料目录表》和评审费送交县教研室科研组转送市教科所(也可以直接送市教科报,但必须报县教研室备案)。

二、教育科研课题的选题1、课题的选题方法。 一是从上级颁发的课题指南中选定;二是结合学校的实际对课题指南中的课题作修改;三是完全从学校的实际出发确定课题。 2、课题的选题要依据的原则。 一是符合法规和政策;二是切合当地和学校实际;三是适合教师的水平和能力;四是切中当前教改热点。 3、课题名称的规表述。 ①研究,如小学生学习兴趣培养的研究。 ②实践与研究,如高中学生探究性学习的实践与研究。 ③应用研究,如合作学习理论在初中语文教学中的应用研究。 ④实验与研究,如杜郎口模式的实验与研究。 ⑤探索与研究,如农村寄宿制小学学生管理的探索与研究。 三、立项课题的论证例说(以2009 版市课题申报表的要求为准)1、课题论证的含义。 课题论证,也叫论证与设计、设计与论证,是对所要申报的课题的选题依据、研究目标、研究容、研究重点、研究难点、研究思路、研究步骤、研究条件等进行的阐述与设计。 2、课题论证的包括的容。 不同级别的课题申报表(课题申请、评审书)要求有所不同,但基本上包括两大方面的容: 一是关于本研究课题的论证,二是关于对课题实施的论证。 3、课题论证例说。

软件技术的现状和发展趋势

万方科技学院 毕业论文(设计) 题目:软件技术的现状和发展趋势 专业:计算机科学与技术 年(班)级:15计科升-1班 学号:1516353029 姓名:闫建勋 指导教师:马永强 完成日期:2015-12-1

摘要 计算机软件是计算机系统执行某项任务所需的程序、数据及文档的集合,它是计算机系统的灵魂。从功能上看,计算机软件可以分为系统软件、支撑软件和应用软件。系统软件和支撑软件也称为基础软件,它是具有公共服务平台或应用开发平台功能的软件系统,其目的是为用户提供符合应用需求的计算服务。因此,应用需求和硬件技术发展是推动软件技术发展的动力。 软件产业和软件服务业因其具有知识密集、低能耗、无污染、高成长性、高附加值,高带动性、应用广泛与市场广阔的特点,而成为知识生产型、先导性、战略性的新兴产业,成为信息技术产业的核心和国民经济新的增长点,也成为世 界各国竞争的焦点之一。 当前,我国进入了后PC 时代,人们对计算需求更为广泛,软件应用“无处不在”,市场前景广阔;不久我国将成为全球最大的软件应用市场,足见我国发展软件技术的迫切性和重要性。 【关键词】现状、趋势、意见

Abstract Computer software is a computer system to perform a certain task required procedures, data and document collection, it is the soul of computer system. Look from the function, the computer software can be divided into the system software, support software and application software. System software and support software basic software, it is a public service platform and application development platform software system, its purpose is to provide users with the application demand of computing services. Therefore, applications and hardware technology development is to promote the driving force for the development of software technology. Software industry and software service industry because of its advantages of knowledge intensive, low energy consumption, no pollution, high growth, high added value, high acceleration, wide application and broad market characteristics, and become the knowledge production, forerunner sex, strategical burgeoning industry, become the core of information technology industry and the growth of the national economy

国内外研究现状及发展趋势

国内外研究现状及发展趋势 世界银行2000年研究报告《中国:服务业发展和中国经济竞争力》的研究结果表明,在中国有4个服务性行业对于提高生产力和推动中国经济增长具有重要意义,它们是物流服务、商业服务、电子商务和电信。其中,物流服务占1997年服务业产出的42.4%,是比重最大的一类。进入21世纪,中国要实现对WTO缔约国全面开放服务业的承诺,物流服务作为在服务业中所占比例较大的服务门类,肯定会首先遭遇国际物流业的竞争。 物流的配送方式从手工下单、手工核查的方式慢慢转变成现今的物流平台电子信息化管理方式,从而节省了大量的人力,使得配送流程管理自动化、一体化。 当今出现一种智能运输系统,即是物流系统的一种,也是我国未来大力研究的方向。它是指采用信息处理、通信、控制、电子等先进技术,使人、车、路更加协调地结合在一起,减少交通事故、阻塞和污染,从而提高交通运输效率及生产率的综合系统。我国是从70年代开始注意电子信息技术在公路交通领域的研究及应用工作的,相应建立了电子信息技术、科技情报信息、交通工程、自动控制等方面的研究机构。迄今为止以取得了以道路桥梁自动化检测、道路桥梁数据库、高速公路通信监控系统、高速公路收费系统、交通与气象数据采

集自动化系统等为代表的一批成果。尽管如此,由于研究的分散以及研究水平所限,形成多数研究项目是针对交通运输的某一局部问题而进得的,缺乏一个综全性的、具有战略意义的研究项目恰恰是覆盖这些领域的一项综合性技术,也就是说可以通过智能运输系统将原来这些互不相干的项目有机的联系在一起,使公路交通系统的规划、建设、管理、运营等各方面工作在更高的层次上协调发展,使公路交通发挥出更大的效益。 1.国内物流产业发展迅速。国内物流产业正处在前所未有的高速增长阶段。2008年,全国社会物流总额达89.9万亿元,比2000年增长4.2倍,年均增长23%;物流业实现增加值2万亿元,比2000年增长1.9倍,年均增长14%。2008年,物流业增加值占全部服务业增加值的比重为16. 5%,占GDP的比重为6. 6%。预计“十一五”期间,我国物流产业年均增速保持在15%以上,远远高于美国的10%和加拿大、西欧的9%。 2.物流专业化水平与服务效率不断提高。社会物流总费用与GDP 的比例体现了一个国家物流产业专业化水平和服务效率。我国社会物流总费用与GDP的比例在近年来呈现不断下降趋势,“十五”期间,社会物流总费用占GDP的比例,由2000年的19.4%下降到2006年的18. 3%;2007年这一比例则下降到18. 0%,标志着我国物流产业的专业化水平和服务效率不断提高。但同发达国家相比较,我国物流

国内外相关研究现状综述知识分享

1.2 国内外相关研究现状综述 1.2.1国外研究综述 1)人力资源外包 Lever觉得外包是一种管理策略,将非核心业务委托给外部专家执行,使公司能专注于本身核心业务发展,以提高竞争优势[3]。而人力资源管理外包,则是一种特殊的外包形式。greer认为,外包是由外部伙伴在重复基础上从事原来由企业内部从事的人力资源任务[4]。 对于人力资源外包,许多国外学者认为,对许多企业来说,外包浪潮的兴起并不意味着一定要实行人力资源管理外包,人力资源管理的实践性很强,往往对适合的企业才最好。 在总结外包优势的基础上,Rodriguez和Carlos指出与专业的雇佣组织签订合同来处理企业的人力资源职能是一个可变的结论,专业雇佣组织可以与他的顾客建立一个雇佣合作关系。Greet认为有五项竞争因素使企业将人力资源部分或是全部外包,分别是企业精简、快速成长或衰退、全球化、竞争增加以及企业再造,而在这些竞争因素背后的根本因素其实就是降低成本与增加人力资源的服务品质。 关于人力资源外包的风险,Quelin认为一个是企业在外包过程中对外包商的过分依赖,他们认为外包后企业就不用再过问这部分工作了,全部由外包商负责就行,很少进行沟通。另外一个是外包商的工作效率及能力不能达到既定目标,影响组织绩效的完成,把工作交给外包商后,企业失去了对这部分工作的控制,至少不能完全控制,于是当外包商的能力及效率不能达到原来期望的时候,就会影响企业的整体绩效。Bahli,Bouchaib等根据交易成本的观点,归纳了外包所具有的风险带来的不确定性有以下两点:交易的不确定性;委托的不确定性和所提供服务的不确定性。 以上研究表明国外的人力资源外包相关研究大多集中在外包决策、外包作用与外包风险上。主要关注的是企业人力资源外包在实际运用中的可行性与实践中的问题。在人力资源外包中引入信任的研究不多。国外学者对信任的研究集中在信任的作用、类型与建立上。这里只摘录其中的一部分。 2)信任 梅耶、戴维斯、斯库尔曼认为:信任是指一方在有能力监控或控制另一方的情况下,宁愿放弃这种能力而使自己处于弱点暴露、利益有可能受到对方损害的状态。Sabel认为:“相互信任就是合作各方坚信,没有一方会利用另一方的脆弱点去获取利益。”胡孔河将信任定义为:在一定情境下,一方凭借自己对对方的

数据挖掘研究的现状与发展趋势_郑继刚

数据挖掘研究的现状与发展趋势 郑继刚,王边疆 (保山学院数学系,云南保山678000) 影响其空间分布的因素之间的关系;预测型的模 型用来根据给定的一些属性预测某些属性,如分类模 型和回归模型等. 目前,主要在空间数据挖掘的体系结构和挖掘过 程做了大量研究,包括面向对象的空间数据库的数据 挖掘、模糊空间关联规则的挖掘、不确定性挖掘、聚类 挖掘、挖掘空间数据的偏离和演变规则、基于多专题 地图的挖掘、交叉概化、基于时空数据的概化、并行数 据挖掘、统计分析与数据挖掘的协同和遥感影像的挖 掘等,主要采用了基于统计学和概率论、集合论、机器 学习、仿生物学、地球信息学的研究方法. 4.2多媒体数据挖掘 多媒体数据,包括图形、图像、文本、文档、超文 本、声音、视频和音频数据等,数据类型复杂.随着信 息技术的进步,人们所接触的数据形式越来越丰富, 多媒体数据的大量涌现,形成了很多海量的多媒体数 据库[8].这些数据大多是非结构化数据、异构数据, 特征向量通常是数十维甚至数百维,转化为结构数据 和降维成了多媒体数据挖掘的关键技术. 有研究者提出了多媒体数据挖掘的系统原型 MDMP,将多媒体数据的建模表示、存储和检索等多 媒体数据库技术与数据挖掘技术有机地结合在一起, 采用多媒体图像数据的相似性搜索、多维分析、关联 规则挖掘、分类与聚类分析等挖掘方法,广泛地应用 于医学影像诊断分析、卫星图片分析、地下矿藏预测 等各种领域. 4.3时序数据挖掘 时序数据挖掘通过研究信息的时间特性,深入洞 悉事物进化的机制,揭示其内在规律(如波动的周期、 振幅、趋势的种类等),成为获得知识的有效途径.关 键问题是要是寻找一种合适的序列表示方式,基于点 距离和关键点是常用的算法,但都不能完整表示出序 列的动态属性.时序数据挖掘的主要技术有趋势分析 和相似搜索,在宏观的经济预测、市场营销、客流量分 析、太阳黑子数、月降水量、河流流量、股票价格波动 等众多领域得到了应用.

文献综述_数据挖掘

数据挖掘简介 数据挖掘的任务 数据挖掘的任务就是从实例集合中找出容易理解的规则和关系。这些规则可以用于预测未来趋势、评价顾客、评估风险或简单地描述和解释给定的数据。通常数据挖掘的任务包括以下几个部分: 数据总结目的是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。传统的也是最简单的数据总结方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值,或者用直方图、饼图等图形方式表示。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。数据泛化目前主要有两种技术:多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。 多维数据分析方法是一种数据仓库技术,也称作联机分析处理(OLAP,onLineAnalysisProeess)。数据仓库是面向决策支持的、集成的、稳定的、不同时间的历史数据集合。决策的前提是数据分析。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作,这类操作的计算量特别大。因此一种很自然的想法是,把汇集操作结果预先计算并存储起来,以便于决策支持系统使用。存储汇集操作结果的地方称作多维数据库。多维数据分析技术已经在决策支持系统中获得了成功的应用,如著名的SAS数据分析软件包、Businessobject公司的决策支持系统Businessobjeet,以及IBM公司的决策分析工具都使用了多维数据分析技术。 采用多维数据分析方法进行数据总结,它针对的是数据仓库,数据仓库存储的是脱机的历史数据。为了处理联机数据,研究人员提出了一种面向属性的归纳方法。它的思路是,直接对用户感兴趣的数据视图(用一般的SQL查询语言即可获得)进行泛化,而不是像多维数据分析方法那样预先就存储好了泛化数据。方法的提出者对这种数据泛化技术称之为面向属性的归纳方法。原始关系经过泛化操作后得到的是一个泛化关系,它从较高的层次上总结了在低层次上的原始关系。有了泛化关系后,就可以对它进行各种深入的操作而生成满足用户需要的知识,如在泛化关系基础上生成特性规则、判别规则、分类规则,以及关联规则等。数据挖掘的分类 数据挖掘所能发现的知识有如下几种: .广义型知识,反映同类事物共同性质的知识; .特征型知识,反映事物各方面的特征知识; .差异型知识,反映不同事物之间属性差别的知识; .关联型知识,反映事物之间依赖或关联的知识; .预测型知识,根据历史的和当前的数据推测未来数据; .偏离型知识。揭示事物偏离常规的异常现象。 所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现,随着概念树的提升,从微观到中观再到宏观,以满足不同用户、不同层次决策的需要。例如,从一家超市的数据仓库中,可以发现的一条典型关联规则可能是“买面包和黄油的顾客十有八九也买牛奶”,也可能是“买食品的顾客几乎都用信用卡”,这种规则对于商家开发和实施客户化的销售计划和策略是非常有用的。 数据挖掘的方法 数据挖掘并非一个完全自动化的过程。整个过程需要考虑数据的所有因素和其预定的效用,然后应用最佳的数据挖掘方法。数据挖掘的方法很重要。在数据挖掘的领域里.有一点已经被广泛地接受,即不管你选择哪种方法,总存在着某种协定。因此对实际情况,应该具体分析,根据累积的经验和优秀的范例选择最佳的方法。数据挖掘中没有免费的午餐,也没

电子测量技术的现状及发展趋势

电子测量技术的现状及 发展趋势 Document number:PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998

电子测量论文 题目:电子测量技术现状及发展趋势姓名: 班级: 学号:

摘要:本文综合论述了电子测量技术的现状和总体发展趋势,分析了电子测量仪器的研究开发,阐述了我国电子测量技术与国际先进技术水平的差距,进而提出了发展电子测量仪器技术的对策。特别是由于测试技术的突破带来的电子测量仪器的革命性变化.同时,针对业界自动测试系统的发展历史和现状提出了作者的一些看法,并介绍了业界的最新进展和最新标准.近年来,以信息技术为代表的新技术促进了电子行业的飞速增长,也极大地推动了测试测量仪器和设备的快速发展。鉴于中国在全球制造链和设计链的重要地位,使得这里成为全球各大测量仪器厂商的大战场,同时,也带动了中国本土测试测量技术研发与测试技术应用的迅速发展。 关键词: LXI ATE 自动测试系统智能化虚拟技术总线接口技术VXI

目录 摘要................................................................................................I 前言 (1) 第一章测试技术现状及其存在的问题 (2) 第二章电子测量技术的发展方向 (2) (一)总线接口技 术 (2) (二)软件平台技 术 (3) (三)专家系统技 术 (3) (四)虚拟测试技 术 (3) 第三章展望未来 (4) 参考文献 (5)

前言 中国电子测量技术经过40多年的发展,为我国国民经济、科学教育、特别是国防军事的发展做出了巨大贡献。随着世界高科技发展的潮流,中国电子测量仪器也步入了高科技发展的道路,特别是经过“九五”期间的发展,我国电子测量技术在若干重大科技领域取得了突破性进展,为我国电子测量仪器走向世界水平奠定了良好的基础。进入21世纪以来,科学技术的发展已难以用日新月异来描述。新工艺、新材料、新的制造技术催生了新的一代电子元器件,同时也促使电子测量技术和电子测量仪器产生了新概念和新发展趋势。本文拟从现代电子测量技术发展的三个明显特点入手,进而介绍下一代自动测试系统的概念和基本技术,引入合成仪器的概念,面向21世纪的我国电子测量技术的发展趋势和方向是:测量数据采集和处理的自动化、实时化、数字化;测量数据管理的科学化、标准化、规格化;测量数据传播与应用的网络化、多样化、社会化。GPS技术、RS技术、GIS技术、数字化测绘技术以及先进地面测量仪器等将广泛应用于工程测量中,并发挥其主导作用。

数据挖掘现状与前景

数据挖掘,这是个听起来既神秘,又具有诱惑性的词。就好像要去一片热带沙漠搜寻宝藏,宝藏的诱惑性很强,但是黄沙远处却看不透彻,不知此行是对是错,看到的光亮又是否只是虚幻的海市蜃楼。 所以很多学习数据挖掘的,或是想选择数据挖掘方向的人会在是否踏出第一脚时犹豫不决。 以下,我们就来分析看看数据挖掘的现状及前景。 首先看看百科中数据挖掘的定义:数据挖掘(Data Mining,DM)是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。 基于数据挖掘可能产生的巨大价值,我国的各大重点院校都针对数据挖掘开了专业课程以及研究课题,不仅如此,政府以及大型企业也开始重视这一领域,投资人力物力支持数据挖掘项目。 或许这样说还不够直观,那就就数字佐证。 据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现,这些企业的3年平均投资回报率为401%,其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示,一个企业要想在复杂的环境中获得成功,高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构,若没有详实的事实和数据支持,是很难办到的。因此,随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟,它必将被更多的用户采用,使更多的管理者得到更多的商务智能。 国外如此,那中国呢? 随着我国信息化的发展,数据的积累及计算机的广泛应用,加上来自外资企业商业智能数据挖掘应用带来的竞争压力,商业智能及数据挖掘也逐渐在中国也形成了一个产业。随着成功案例的增多,不仅仅是金融保险电信等行业或是政府机构,中小企业也逐渐将商业智能应用于业务之中。 信息化时代数据的潜力不容小觑,IT部门一直是企业的核心,而数据挖掘技术更是得到了前所未有的重视和期待。目前我国数据挖掘、商业智能技术的人才培养体系还未健全,而企业对这方面的需求却一直在增长。数据知识发展为核心竞争力是现在及未来必然的形势。因此数据挖掘、商业智能行业的前景还是非常可观的。 所以,请坚定勇敢地踏出迈向数据挖掘的那一步吧,然后扎实地学好所需的知识理论及实践技巧,最后所收获到的,或许比你所期待的还多。

数据挖掘在中国的现状和发展研究

数据挖掘在中国的现状和发展研究 导读:本文以科学引文索引数据库(SCI)、工程索引数据库(EI)以及清华全文数据库(CNKI)中有关“数据挖掘”研究文章的统计数据为研究基础,对数据挖掘在我国研究的总体趋势、研究热点、研究分支三个方面进行分析和研究。本文分析了数据挖掘在我国的发展,并对进一步发展我国数据挖掘的理论研究和实际应用提出了建议。 关键字:数据挖掘 0 引言 近年来,随着计算机对数据的生成、收集、存贮和处理能力的大大提高,数据量与日俱增,传统的数据分析工具对海量数据的处理力不从心,数据挖掘技术应运而生。 中国科研工作者近几年来积极开展了对数据挖掘的研究,并在理论研究和实际应用上取得了一定的成绩,但是有关数据挖掘的成功应用还比较少。本文通过对中国有关数据挖掘研究文章数量的统计,对数据挖掘在中国发展的现状及发展趋势进行分析和研究,通过分析有关论文的发表,对数据挖掘在中国的理论研究和实际应用提出建议。 1 数据挖掘的应用与研究发展 数据挖掘是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有用知识的过程。数据挖掘是一门新兴的边缘学科,近年来引起了中国学术界和产业界的广泛关注。 数据挖掘出现于20世纪80年代后期,90年代有了突飞猛进的发展。2001年,Gartner Group的一次高级技术调查将数据挖掘和人工智能列为“未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关健技术”之首,并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。美国麻省理工学院在2001年1月份的《科技评论》(Technology Review)提出将在未来5年对人类产生重大影响的10大新兴技术,其中第3项就是数据挖掘。 数据挖掘技术已被广泛的应用于各个领域,其中一些典型应用如加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作开发的SKICAT系统,能够帮助天文学家发现遥远的类星体,是人工智能技术在天文学和空间科学上的第一批成功应用之一;生物学研究中用数据挖掘技术对DNA进行分析利用数据挖掘技术识别顾客的购买行为模式,对客户进行了分析;对银行或商业上经常发生的诈骗行为进行预测IBM公司

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状 当前,许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用,纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手,实施大数据战略,对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一,把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业,药物开发领域的最新前沿技术是机器学习,即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合,并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划,美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破,包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前,欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容:研究数据价值链战略因素;资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动;实施开放数据政策;促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前,开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库,并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”;政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问,英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露;英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展,将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标,开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示,将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术,法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作,投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案,并将其用于实践,来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知,法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业,同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月,安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013~2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略,提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测,2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度,大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”,目前,不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金,一些外包行业巨头也开始进军大数据市场,试图从中分得一杯羹。2016年,印度全国软件与服务企业协会预计,印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元,是当前规模的6倍,同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面,印度效仿美国政府的做法,制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/312114010.html,.in,把政府收集的所有非涉密数据集中起来,包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期,未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨,二级市场表现优于大盘,我国大数据行业的市

国内外测试仪器发展现状及趋势

国内外测试仪器发展现状及趋势 科学是从测量开始的—这是19世纪著名科学家门捷列夫的名言。到了21世纪的今天,作为信息产业的三大关键技术之一,测试测量行业已经成为电子信息产业的基础和发展保障。 而测试仪器作为测试测量行业发展不可或缺的工具,在测试测量行业的发展中起到了巨大的作用。中国“十一五”期间,由于国家不断增加基础建设的投入力度,在旺盛市场需求的带动下,对仪器需求不断增加,同时测试仪器市场也正在快速发展。 全球测试仪器市场情况及分析 国内电子测量仪器行业在经过一段沉寂后,慢慢开始复苏。产品大幅增长主要有两个原因,一是市场的巨大需求,特别是通信、广播电视市场的巨大发展,引发了电子测量仪器市场的迅速增长,二是电子测量仪器行业近几年迅速向数字化、

智能化方向发展,推出了部分数字化产品,因而在若干个门类品种上取得了较快增长。从近期中国仪表行业发展的情况来看势头喜人的,与全国制造业一样,虽然遇到了不少困难但仍然保持了向上发展的态势。 尽管中国仪器市场正在快速的发展着,但与国外仪器生产企业比较仍然有很大的差距。中国主要科研单位、学校以及企业等单位中使用的高档、大型仪器设备几乎全部依赖进口。同时,国外公司还占有国内中档产品以及许多关键零部件市场60%以上的份额。世界测试仪器市场对中国的影响依然非常大。目前,在世界电子测量仪器市场上,竞争日趋激烈。以往,测试仪器生产厂商主要都将仪器产品的高性能作为竞争优势,厂商开发什么,用户买什么。而今则已变成厂商努力开发用户需要的仪器,并且把更便宜、更好、更快、更易使用的测试仪器作为奋斗目标。在信息化的推动下,全世界测试仪器市场将继续保持增长的势头。人们普遍认为,电子测量仪器市场的前景依然乐观。 国际仪器发展趋势和国内现状 一、国际趋势

国内外模具技术的现状及发展趋势

摘要:本文叙述了模具技术在国民经济中的重要性,介绍了各行业模具的现状及发展方向;文中强调指出了两个关键问题——模具材料和模具标准——是持续发展 模具技术的重大策略。中国模具技术,则是依据着国际模具市场的发展趋势, 转变着模具品牌产品的发展规模,不断的提高着模具设计水平,迎合着模具企 业的经济发展需求,也会进一步的推动着模具技术发展。 关键词:发展趋势、现状、模具技术、塑料模具、模具CAD/CAM Abstract:This paper was narrated the importance of the mould technology in the national economy.It was introduced the present situation and development direction of all trade and professions on the mould and die.It was indicated emphatically two questions of the crux一一mould materials and mould standard——developing continuous ly the great tactics on the progress of the mould technology. China mold technology, according to the international mold is the development trend of the market, the brand product change mould the development scale, and constantly improve the level of the die design, catering to the needs of the mould enterprise economic development, will further promote the development of the mould technology. 一、引言 模具是工业生产的基础工艺装备,国民经济的五大支拄产业机械、电子、汽车、石化、建筑都要求模具工业发展与之相适应。目前,模具行业的生产性服务业发展迅速,模具标准件、软件、材料供应等服务模式更为人性化,为企业一揽子解决问题的服务模式开始出现,这无疑对模具行业的发展有着很大的推动作用,另外,我国的模具品种仍然不丰富,模具行业的平衡发展亟需重视。模具是制造业的重要基础工艺装备。模具在制造业产品生产、研发和创新中所具有的重要地位,使得模具制造能力和技术水平的高低已成为衡量国家制造业水平和创新能力的重要标志。近10年来,我国模具工业均以每年15%以上的增长速度快速发展。“十一五”期间,我国模具行业保持产销两旺、持续高速发展,模具产量、质量进一步得到提高。中国的模具市场十分广阔,特别是在汽车制造业和IT制造业发展的带动下,对模具的需求量和档次也越来越高,同时精良的模具制造装备为模具技术水平的提升提供了保障。2007年模具销售额870亿人民币,比上一年增长21%,模具出口亿美元,比上一年增长35.7%,模具进口仍保持在20亿美元。数据显示着我国模具整体实力进一步加强。

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要:从数据挖掘的定义出发,介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点;详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点,指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词:数据挖掘;挖掘算法;神经网络;决策树;粗糙集;模糊集;研究现状;发展趋势 Abstract:From the definition of data mining,the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm,decision tree algorithm,genetic algorithm,rough set method,fuzzy set method and association rule method of data mining,summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details,and pointed out the development trend of data mining. Key words:data mining,algorithm of data mining,neural network,decision tree,rough set,fuzzy set,research situation,development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展,许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息,仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息,迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息,从而达到为决策服务的目的。在这种情况下,一个新的技术———数据挖掘(Data Mining,DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域,它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果,其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库,都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点,并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结,最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

大数据发展现状与未来发展趋势研究

大数据发展现状与未来发展趋势研究 朱孔村 (江苏省科学技术情报研究所,江苏南京210042) 【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源,如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程,概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。 【关键词】大数据;现状;趋势 【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术 随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟,以及智能移动终端的普及,全社会的数据量呈指数型增长,全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念,信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题,人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库,为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术,而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。 大数据技术目前还没有一个确切的定义,各行各业有着自己的见解,但总体而言,其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司(IDC)给出的报告指出,大数据技术描述了一种新一代技术和构架,以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值[1]。 少量的数据看似杂乱无章,但是当数据累积到一定程度时,就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析,利用大数据分析技术,从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势,最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为:“大数据开启了一次重大的时代转型”,他指出大数据将带来巨大的变革,改变人们的生活、工作和思维方式,改变人们的商业模式,影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代,“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念,他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文,使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义,还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段 从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期,在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注,相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年,Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年,大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年,Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟,一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今,是大数据发展的成熟阶段,越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度,一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为 总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村(1985-),男,山东临沂人,江苏省科学技术情报研究所实习研究员,从事电子政务相关工作。 - 115 -

国内外公路研究现状与发展趋势

第1章绪论 1.1我国公路现状 交通运输业是国民经济中从事运送货物和旅客的社会生产部门,是国民经济和社会发展的动脉,是经济社会发展的基础行业、先行产业。交通运输主要包括铁路、公路、水运、航空、管道五种运输方式,其中,铁路、水运、航空、管道起着“线”的作用,公路则起着“面”的作用,各种运输方式之间通过公路路网联结起来,形成四通八达、遍布城乡的运输网络。改革开放以来,灵活、快捷的公路运输发展迅速,目前,在综合运输体系中,公路运输客运量、货运量所占比重分别达90%以上和近80%。高速公路是经济发展的必然产物,在交通运输业中有着举足轻重的地位。在设计和建设上,高速公路采取限制出入、分向分车道行驶、汽车专用、全封闭、全立交等较高的技术标准和完善的交通基础设施,为汽车快速、安全、经济、舒适运行创造了条件。与普通公路相比,高速公路具有行车速度快、通行能力大、运输成本低、行车安全、舒适等突出优势,其行车速度比普通公路高出50%以上,通行能力提高了2~6倍,并可降低30%以上的燃油消耗、减少1/3的汽车尾气排放、降低1/3的交通事故率。 新中国成立以来,经过60多年的建设,公路建设有了长足发展。2011年初正值“十一五”规划结束,“十二五”规划伊始。“十一五”时期是我国公路交通发展速度最快、发展质量最好、服务水平提升最为显著的时期。经过4年多的发展,公路交通运输紧张状况已实现总体缓解,基础设施规模迅速扩大,运输服务水平稳步提升,安全保障能力明显增强,为应对国际金融危机、保持经济平稳较快发展、加快经济发展方式转变、促进城乡区域协调发展、保障社会和谐稳定、进一步提高我国的综合国力和国际竞争力作出了重要贡献。 “十一五”前4年,全国累计完成公路建设投资2.93万亿元,年均增长近16%,约为“十一五”预计总投资的1.2倍,也超过了“九五”和“十五”的投资总和。公路建设投资的快速增长,极大地拉动和促进了国民经济的迅猛发展。从公路建设投资占同期全社会固定资产总投资的比重来看,“十一五”期间基本保持在4.5%左右。 在投资带动下,公路网规模不断扩大,截至2009年底,全国公路网总里程达到386万公里,其中高速公路6.51万公里,二级及以上公路42.52万公里,分别较"十五"末增加36.4万公里、2.5万公里和9.4万公里;全国公路网密度由“十五”末的每百平方公里34.8公里提升至40.2公里。预计到2010年底,全国公路网总里程将达到395万公里,高速公路超过7万公里,分别较“十五”末增加45.3万公里与3万公里。农村公路投资规模年均增长30%,总里程将达到345万公里,实现全国96%的乡镇通沥青(水泥)路。 “十一五”期间公路的快速发展,为扩大内需、拉动经济增长作出了突出贡献。特别是2008年以来,为应对国际金融危机,以高速公路为重点,建设步伐进一步加快,“十一五”末高速公路里程将达到"十五"末的1.78倍。“十一五”期间全社会高速公路建设累计投资达2万亿元,直接拉动GDP增长约3万亿元,拉动相关行业产出

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