OTCBTC(交易平台) 白皮书 2017-12-09 v1.3

版本 1.3

2017-12-09

OTCBTC白皮书专业数字货币场外交易平台

【数字货币场外交易市场现状】

目前全球数字货币场外交易（Over-The-Counter交易，简称OTC交易）的方式主要有两种：一种是OTC交易平台方式，如LocalBitcoins；另一种是基于社交网络的OTC交易群，如很多Telegram／WeChat／QQ场外交易群。这两种方式都有局限性。

在OTC交易群方式中，交易安全极大的依赖于群主以及买卖双方的个人信用；加入这些交易群所需要的信息审核要求千差万别，交易流程没有统一标准，交易出现问题时仲裁方式也很难确保完全公平。而在OTC平台方式中，某些处于垄断地位的平台在很长一段时间里用户界面、业务流程、用户信息认证、系统安全机制等方面几乎没有改进，与场内交易所的专业、高效的体验形成鲜明对比。

所以市场需要“更加专业／安全／高效的OTC场外交易平台”。

【OTCBTC定位】

提供世界级优秀的OTC专业服务

身为区块链坚定支持者，我们希望区块链交易能在世界上更多地方被普及接受。然而，区块链与法币中间兑换管道时常受到地区政策的影响。我们身在行业当中，想要找到一个地方可以安心的交易兑换自己的区块链资产。我们找了又找，发现靠谱、安全(KYC)、容易上手、中文友善的 OTC 平台凤毛麟角，几乎不存在。世界上主流的区块链 OTC 平台几乎全为英文世界打造，而且多年以来在运营

上并没有进展。既然世界上没有，那就我们自己打造一个吧！这就是 OTCBTC 的诞生由来。

我们相信 OTCBTC将会，未来也将致力于，成为未来世界级优秀的 OTC 区块链资产交易平台。

【当前运营数据】

OTCBTC平台于2017年10月上线运营，当前主要运营数据如下

交易额

l2017-10-26，开幕单日成交额 30 万人民币

l2017-11-16，开站第二十天，单日成交额首次达到 1000 万人民币，同时累积成交额达到 1 亿人民币。

l2017-11-26，开站第三十天，累积成交额达到 2 亿人民币。

l2017-11-28，开站第三十二天，单日成交额首次超越 2000 万人民币。 l2017-12-01，开站第三十五天，累积成交额达到 3 亿人民币。

运营

l注册人数10000+人，每日活跃人数 5000+ 人

l累积成交订单30000+笔

l在开站第三十天实现营利

l用户社群皆为正向好评

支持币种

BTC，EOS，GXS，BCH，Zcash，QTUM，USDT

【核心团队&架构】

OTCBTC交易平台运营管理：Xdite出任交易

平台CEO，负责日常管理和运营。Xdite有大

型区块链投资平台开发运营经验，对于资产

安全保护，防止欺伪 (KYC)，区块链交易流程

优化，客户体验，皆有深厚的经验。

此外，专注于数字货币投资的私募基金

DFUND领投本项目。

【私募目标& TOKEN发行计划】

l OTCBTC目前估值5000万美元。

l根据当前估值，总共发行Token（TOKEN）100,000,000（一亿）个

l创始团队持有50,000,000（五千万）个TOKEN

l预留10,000,000（一千万）个TOKEN用作市场推广、社区奖励等用途 l发行40,000,000（四千万）个TOKEN，募集目标2000万美元

【资金使用计划】

计划筹集2000万美元，其中

l OTCBTC开发／部署／运营费用：35%，700万美元，用于未来10年的运营支出

l OTCBTC市场拓展费用：35%，700万美元

l交易平台储备金／风险保证金：30%，600万美元

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据的主要来源有三类：第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

兼并收购尽职调查白皮书

一、尽职调查目标 1、弄清楚兼并或控制目标公司对收购方的股东来说是否具有长期的利益； 2、了解目标公司价值如何； 3、判断收购方是否有能力进行此次收购。二、尽职调查范围及内容（一）尽职调查基本内容 1、深入了解并购双方的合法性、合法名称，公司可以合法存续的期间。通过阅读公司章程和公司的会议记录了解是否有与国家或当地的相关法律法规相抵触的内容，是否包含限制公司经营活动的条款。即首先确认公司是否是一个合法的法人组织，公司的章程是否合法，公司的业务范围有多大，以确定准备收购的是一家可以合法正常经营什么业务的公司及并购双方的大致业务对接性。 2、了解并购双方拥有和发行各种股份（普通股、优先股或可转债等）的全部历史和现状。即深入了解并购双方股权结构的演化情况，以清晰地把握公司股份发行、转让、注销及交易的全过程，清楚地了解公司在发行股票的过程中是否符合相关的法律法规，并确定并购方在持有多少目标公司股份时就可以最低限度地控制该公司了，或持有多少股就可以拥有公司多大的控股权了。 3、通过了解并购双方公司章程和会议记录，看看是否规定了公司股权交易的特别条款、公司董事选举或改选的特别规定、公司控制权转移方面的特别条款，看看是否存在股权交易的优先顺序规定、限制特定证券发行的条款、限制发债的条款、反接管的条款，这包括收购时是否需要对公司董事、高管进行高额补偿，确定收购公司、转移公司的控制权所需要的条件，以防备在收购中遇到限制收购股权、不准利用被收购公司资产融资及各项反收购措施的抵抗； 4、通过阅读并购双方公司董事会的会议记录及相关的文件，了解公司是否做过重大风险的经营决策，公司是否有较重大的法律诉讼在身，以便为尽职调查时的财务情况调查和法律情况调查做准备； 5、并购双方的下属公司、子公司、在海外经营机构的有关文件，公司及所属机构的组金嘉投行社

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能： (12) 业务平面功能： (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统，发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分：第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。第二部分是数据ETL，即获取、转换、加载，包括：关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

2017年并购重组白皮书

2017年并购重组白皮书本文转自“深交所中小企业之家”——《上市公司并购重组问答（第2版）》编委。一、并购重组概况根据万得中国并购库，境内并购（交易买方及标的方均为境内公司）和出境并购（交易买方为境内公司，标的方为境外公司），以完成日为基准，2015-2017年分别发生2903单、3021单、4175单，交易金额分别为1.59万亿元、1.69万亿元、1.62万亿元；以公告日为基准，2015-2017年分别发生6783单、5192单、8173单，交易金额分别为2.92万亿元、3.18万亿元、2.77万亿元。2017年并购数量远超2016年，这意味着伴随中国经济的发展、各项改革的深入，越来越多的企业开始采取并购这种方式进行产业整合和升级，提升自己的竞争力，以更好地满足市场需要或拓展业务边界。2017年单笔交易规模较2016年大幅下降，主要原因是单笔超过50亿元的大额交易从100单下降到81单，交易金额从1.78万亿元下降到1.21万亿元（公告日口径）。2017年工业、金融、房地产、材料、可选消费、信息技术并购单数分别为1195单、692单、301单、562单、649单、916单，交易金额分别为6066亿元、3237亿元、3201亿元、2815亿元、2568 亿元、2478亿元。从2014年开始，工业一直是中国并购市场的重点领域，并购项目占比在20%左右。金融、房地产等

行业的交易规模和交易活跃程度也一直保持较高水平。2017年上市公司并购重组交易金额为2.3万亿元，其中上市公司为交易买方的交易金额1.7万亿元，上市公司为交易卖方的交易金额0.6万亿元。上市公司并购重组交易金额占比约70%，上市公司是并购重组市场的核心力量。2015-2017年参与并购的上市公司占比分别为67.5%、51.5%、44.7%，尽管占比趋于下降，但和2014年以前比仍保持较高水平。自2016年《上市公司重大资产重组管理办法》公布以来，证监会进一步地规范重组上市行为，严格遏制“跟风式”、“忽悠式”重组以及跨界并购，进一步规范再融资行为，增加交易的确定性和透明度。2017年证监会审核并购重组项目较2016年有较大程度下降，全年审核176单，较2016年减少102单，通过161家次，涉及交易金额5386亿元，较2016年减少3518亿元。2017年出境并购374单，比2016年增加47单；2017年出境并购交易金额4576亿元，比2016年下降52%，海外并购趋于理性。在并购目的上仍以横向整合和资产调整为主，占比分别为36%和17%，上市公司更加专注于以产业资源整合为重点的市场化并购重组。在支付方式上以现金收购为主，占比达81%。在并购方式上以协议收购、二级市场收购、增资为主，占比分别为48%、27%、15%；发行股份购买资产、要约收购、吸收合并、资产置换315单、22单、16单、16单，占比3.85%、0.27%、0.20%、

第三章低碳经济在国内外的发展现状及政策

第三章低碳经济在国内外的发展现状及政策第一节全球气候变暖与发展低碳经济一、全球及中国气候变暖现状地球的气候一直是呈波动式变化的，冷暖交替出现。近一万年来，地球上气温的波动幅度在摄氏2 度到摄氏3 度之间，期间一共经历了3 次暖期，即全新世大暖期（距今8000 年至3000 年前），中世纪温暖期（10 世纪至13 世纪），以及从19 世纪中后期开始的这次暖期。目前地球的气候系统正经历一次以全球气候变暖为主要特征的显著变化，这是近万年来地球上出现的第3 次暖期。在目前的这个暖期中，气候也是波动的，从19 世纪中后期到20 世纪40 年代温度一直上升。上个世纪60 年代至70 年代变冷，以后又上升，90 年代是近百年最暖的时期。自20 世纪初以来（1906 —2005 年），全球地表气温显著升高，全球平均表层温度已上升了0 . 74 C,海平面上升17em。在北半球过去1000 年的任何世纪中，此次升温最为剧烈。21 世纪高温、热浪、热带气旋（台风和飓风）及强降水频率增加明显。百年来,中国气候也发生明显变化, 20 世纪中国年均气温升高了 0. 5~0 . 8 °C；年均降水量变化趋势不明显，但区域降水量变化波动较大；我国气候变暖最明显的地区在西北、华北和东北地区, 特别是西北变暖的强度高于全国平均值，长江以南地区变暖趋势不显著，有些地区如四川甚至出现变冷的情况。我国已连续出现了16 个大范围的暖冬，从上世纪50 年代以来降水逐渐减少。2007年为中国1951年以来最暖的一年，年平均气温10 . 1C,为有观测记录以来最暖的一年。据预测，21 世纪中国地表气温将继续上升，降水也呈增加趋势。2040 年以前，不同情景下中国地区变暖趋势差异不大，而2050 年以后则可能出现明显的变暖程度的差异。低排放情景下，增温趋势缓慢，到21 世纪末变暖不会超过1-3 C,高排放情景下，则将会增加3~6 C。（全球气温再

2019年H3C大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年7月

目录 1 H3C大数据产品介绍................................................................... 错误!未定义书签。产品简介........................................................................ 错误!未定义书签。产品架构........................................................................ 错误!未定义书签。数据处理 ............................................................................ 错误!未定义书签。数据分层 ............................................................................ 错误!未定义书签。产品技术特点............................................................... 错误!未定义书签。先进的混合计算架构........................................................ 错误!未定义书签。高性价比的分布式集群................................................... 错误!未定义书签。云化ETL ................................................................................ 错误!未定义书签。数据分层和分级存储........................................................ 错误!未定义书签。数据分析挖掘...................................................................... 错误!未定义书签。数据服务接口...................................................................... 错误!未定义书签。可视化运维管理................................................................. 错误!未定义书签。产品功能简介............................................................... 错误!未定义书签。管理平面功能：................................................................. 错误!未定义书签。业务平面功能：................................................................. 错误!未定义书签。 2 DataEngine HDP核心技术......................................................... 错误!未定义书签。 3 DataEngine MPP Cluster核心技术 ......................................... 错误!未定义书签。 MPP + Shared Nothing架构 .................................. 错误!未定义书签。核心组件........................................................................ 错误!未定义书签。高可用............................................................................. 错误!未定义书签。高性能扩展能力 .......................................................... 错误!未定义书签。高性能数据加载 .......................................................... 错误!未定义书签。 OLAP函数..................................................................... 错误!未定义书签。行列混合存储............................................................... 错误!未定义书签。

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现（广州城市职业学院广东广州510405）摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。一、研究的意义目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

数字资产Elysia白皮书

Decentralized Ecosystem for P2P Real estate equity exchange 专为房地产产权P2P交易提供服务的分散化生态系统 White paper Draft Ver.1.010 白皮书草案1.010版本 Date:20March.2019 日期:2019年3月20日

目录 1.概要 2.企业使命 3.项目背景 4.当前房地产市场存在的问题 5.Elysia的解决方案 6.为什么选择区块链? 7.Elysia生态系统 8.Elysia代币 9.Elysia服务 10.Elysia平台的商业模式 11.Elysia的社会贡献 12.内测首次币发行–销售代币 13.公开首次币发行–销售代币 14.公司蓝图和目标 15.Elysia团对介绍 16.其他（法律考虑事项等）

1.概要 https://www.360docs.net/doc/6e7795797.html,的首席执行官Roger Ver（2018年7月25日《韩国经济新闻》采访） “区块链技术不光只影响金融市场，还会从房地产交易、智慧城市建设等多个方面去开创房地产市场的新局面。” 尽管区块链技术的出现和发展引发了许多人的担忧，但它还是被全世界各个国家广泛地应用于国家公共领域和工业领域，以及越来越多其他领域，其中就包括房地产领域。一直以来，房地产对于销售商来说是变现性低、无法实现部分资产化、交易手续费高、高利息项目贷款的代名词。对投资者来说，房地产投资是富人的理财手段、复杂的交易方式和长期的投资方式，其有很大的投资空间，又极有可能受到政府政策和国际形势的影响而产生巨大的变数。正如上文所说，销售商靠高利息的项目贷款持有房产，以较低的变现率维持公司运营，支付高额的手续费销售给买方。投资者拿出少量资金根本无法进行房地产投资，而且由于市场前景无法预测，所以基本上不会把房地产当作理财的对象来考虑。 Elysia公司的目标就是颠覆这种认知。 Elysia平台是“连接全球房地产销售商和投资者的P2P房地产股权交易所”。现在，房地产销售商和投资者都可以通过Elysia这个新式的交易平台，体验更加快捷、更加便利、更值得信赖的高收益之旅。 Elysia公司对以下疑问给出了答案。 *销售商（卖方/房地产开发商）-出售房地产时，一定要交高额的手续费吗? -可以不选择高利率的项目贷款，通过小额融资的方式开发房地产吗? -可否每次只出售房子中的一部分? -一定要完成繁琐的房地产交易程序吗? *投资者（买方）-越南的房地产市场发展良好，可否直接投资? -投入小额可拥有部分建筑吗?拥有房子部分所有权的房主！-我这是第一次参与房产交易，能做好吗? -我急需资金，可否只用一部分现有资金进行投资? -买入房地产的话还需要运营和管理，我能做好吗? 一切烦恼都是多余的。下面就让我们来了解一下Elysia平台及其运营策略吧！

《大数据白皮书(2019)》：数据安全合规要求不断提升

《大数据白皮书（2019）》：数据安全合规要求不断提升 12月10日，中国信息通信研究院发布了《大数据白皮书（2019）》（以下简称“白皮书”），这是中国信息通信研究院第四次发布大数据白皮书。白皮书在前三版的基础上，聚焦一年多来大数据各领域的发展，探讨了大数据技术、产业、应用、安全及数据资产管理的进展和趋势。根据白皮书显示，技术融合、数据合规、应用深化和资产管理是2019大数据发展的关键词。白皮书显示，2019年以来，全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势，也正在进入新的阶段。当前，大数据技术呈现出六大融合趋势：（一）算力融合：多样性算力提升整体效率（二）流批融合：平衡计算性价比的最优解（三）TA 融合：混合事务/分析支撑即时决策（四）模块融合：一站式数据能力复用平台（五）云数融合：云化趋势降低技术使用门槛（六）数智融合：数据与智能多方位深度整合近两年来，各国在数据合规性方面的重视程度越来越高，但数据合规的进程仍任重道远。2019年5月25日，旨在保护欧盟公民的个人数据、对企业的数据处理提出了严格要求的《通用数据保护条例》。欧盟EDPB的报告显示，GDPR实施一年以来，欧盟当局收到了约145000份数据安全相关的投诉和问题举报；共判处5500万欧元行政罚款。苹果、微软、Twitter、WhatsApp、Instagram等企业也都遭到调查或处罚。 GDPR的正式实施之后，带来了全球隐私保护立法的热潮，并成功提升了社会各领域对于数据保护的重视。我国大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。这几年，无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业逐步向工业、政务、电信、交通、金融、医疗、教育等领域广泛渗透，应用逐渐向生产、物流、供应链等核心业务延伸，涌现了一批大数据典型应用，企业应用大数据的能力逐渐增强。最后，白皮书围绕技术、应用、治理三个方面对大数据发展进行了展望：

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/6e7795797.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

工业大数据技术架构白皮书

编写说明党的十九大报告中提出要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合”。再一次强调了运用新兴技术促进信息化和工业化的深度融合，以实现制造强国的战略目标。工业是国民经济的主导，每一次工业届的重大变革都会对社会发展形成重大的影响。我国政府高度重视并积极推动以互联网为代表的新一代新兴技术与工业系统深度融合，以加速工业体系的智能化变革。工业互联网的建设重点概括为“网络”、“数据”、“安全”三大领域，而“数据”是实现工业智能化的核心驱动。在工业领域中合理地运用大数据技术能有效促进企业信息化发展，提升企业生产运行效率、加速生产信息在制造过程中的流动、助力企业升级转型并形成全新的智能制造模式。为了加速新一代信息技术与传统产业的融合，工业互联网联盟（AII）针对工业领域的技术创新、标准制定、试验验证、应用实践等进行了一系列调查研究，在工业大数据领域也开展了相关工作，先后发布了《中国工业大数据技术与应用白皮书》，《工业大数据创新竞赛白皮书——风机结冰故障分析指南》等成果，以推动大数据技术在工业领域的深入应用。本白皮书从实际出发，在现有研究的基础上，结合生产过程中的经典案例，介绍和分析了工业生产环境中大数据技术的应用方法，为工业企业建设大数据系统提供了基础架构层面的建议和指导，从数据的采集与交换、集成与处理、建模与分析、决策与控制几个层面，形成完整的大数据管理与分析架构，供相关行业伙伴参考使用，适用于广义的工业领域，包括制造业、采伐工业、原材料工业以及其他衍生的工业范围。

目录第一章工业大数据系统综述 (1) 1.1 建设意义及目标 (1) 1.2 重点建设问题 (2) 第二章工业大数据技术架构概述 (3) 2.1 数据采集与交换 (5) 2.2 数据集成与处理 (6) 2.3 数据建模与分析 (8) 2.4 决策与控制应用 (9) 2.5 技术发展现状 (10) 第三章工业大数据技术架构实现 (12) 3.1 技术组件选择 (12) 3.1.1 数据采集 (12) 3.1.2 数据存储 (16) 3.1.3 数据计算 (17) 3.1.4 混合云架构 (18) 3.2 建设标准 (19) 3.2.1 基础业务能力 (19) 3.2.2 数据管理能力 (20) 3.2.3 运维管理能力 (21) 3.2.4 安全管理 (22) — 1 —

【民间资本参与BOT浅探】民间资本白皮书

【民间资本参与ＢＯＴ浅探】民间资本白皮書各国基础设施建设的经验证明，采用建设经营与转让(BOT)方式，除可运用外国资本外，还可以大量吸收本国民间资本，以拓宽基础设施建设投资领域，增加资金来源。本文针对我国民间资本在参与BOT方式中，如何运用国内的政策和法律为其提供保障，如何调动资本拥有者积极性等问题进行探讨，以期待民间资本利用BOT方式在我国基础设施建设中早日发挥作用。一、我国民间资本参与BOT项目的可行性 1.民营机构具备了参与BOT项目的实力。随着我国改革开放的不断深化，特别是社会主义市场经济体制的逐步确立，在我国的经济生活中，各种经济成分迅速发展，已形成多种所有制经济平等竞争、共同发展的新型增长格局。党的十五大指出：非公有制经济是我国社会主义市场经济的重要组成部分。九届人大二次会议又把它写进宪法。到2001年底，全国民营企业总数已达203万户，从业人员2714万人。目前中国民营经济的发展势头良好，十六大提出必须毫不动摇地鼓励、支持和引导非公有制经济发展，使非公有制经济人士受到极大鼓舞。据统计，在上海新增固定资产投资的60%来自民营经济，上海的民营企业已发展到18万户，以高新技术为主，企业规模大，注册资金多，每户平均注册资金100多万元，超过全国民营企业平均数的一倍。一批实力雄厚的民营机构从发展规模、经济效果和企业素质方面已达到了相当的水平，具备了向新的领域投资的可能。 2.国内高额的储蓄存款将成为融资过程中的资金来源。据有关资料显示，我国目前城乡居民存款总额已达到9.3万亿人民币，但它在社会各类成员中的分布是极不平衡的。以1998年度为例，城镇居民存款总额达30850.2亿元，而97%以上的普通居民储蓄存款仅为1080.5亿元。由此看来，绝大多数城镇居民并不富裕，大部分储蓄存款为少数高收入阶层所有。另

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台技术白皮书

目录第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

5G经济社会发展评估白皮书.-精心整理

5G 经济社会发展评估白皮书

摘要自上世纪80 年代以来，移动通信每十年出现新一代革命性技术，持续加快信息产业的创新进程，不断推动经济社会的繁荣发展。当前，第五代移动通信技术（5G）正在阔步前行，它将以全新的网络架构，提供至少十倍于4G 的峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力，开启万物广泛互联、人机深度交互的新时代。作为通用目的技术，5G 将全面构筑经济社会数字化转型的关键基础设施，从线上到线下、从消费到生产，从平台到生态，推动我国数字经济发展迈上新台阶。本报告测算结果显示，2030 年，在直接贡献方面，5G 将带动的总产出、经济增加值、就业机会分别为6.3 万亿元、2.9 万亿元和800 万个；在间接贡献方面，5G 将带动的总产出、经济增加值、就业机会分别为10.6 万亿元、3.6 万亿元和1150 万个。 5G 正处于技术标准形成和产业化培育的关键时期，全球各国在国家数字化战略中均把5G 作为优先发展领域，强化产业布局，塑造竞争新优势。我国要紧抓这一历史性新机遇，加大统筹推进力度，加快5G 产业化进程，超前部署网络基础设施，营造产业生态环境，深化各领域融合应用，全面开创5G 发展新局面，为全球5G 发展做出新的、更大贡献。

目录一、5G 将成为引领国家数字化转型的通用目的技术 (1) （一）5G 技术开辟移动通信发展新时代 (1) （二）5G 网络构筑万物互联的基础设施 (2) （三）5G 应用加速经济社会数字化转型 (4) 二、5G 经济社会影响的传导机制和测算框架 (7) （一）5G 对经济社会影响的传导机制 (7) （二）5G 对经济社会影响的测算框架 (10) 三、5G 对经济社会发展的贡献及前景展望 (12) （一）5G 对经济产出的贡献 (12) （二）5G 对经济增加值的贡献 (15) （三）5G 对就业增长的贡献 (18) 四、充分释放5G 发展潜能的相关举措建议 (21) （一）把握发展窗口，加快产业化进程 (21) （二）加强国际合作，共享全球发展红利 (22) （三）加强超前谋划，构筑网络基础设施 (22) （四）营造创新环境，促进产业融合发展 (23)

中国产业投资白皮书

目录 p. 3 p. 4 p. 5 p. 9 p. 15序言报告亮点 2019中国私募股权募资现状?私募股权市场现状 ?私募股权管理资金规模?私募股权募资现状2019中国投资市场总览?私募市场投资整体情况?投资阶段分布 ?各行业投资现状 2020风口与趋势预判 ?产业互联网 ?下沉市场 ?5G ?AIOT ?硬科技

序言 “身在江湖看江湖，江是江来湖是湖。跳出江湖看江湖，江湖一点不模糊。” 创投市场可以称之为是一个“江湖”，手中无剑，心中有剑，每一个投资人都是一位侠客。身在江湖，更该跳出江湖。 2019年开年以来，亿欧洞察到资本市场出现了许多变化，理解行业发展的创业者、更懂趋势的投资人们层出不穷，为这个不平凡的中国投资时代持续着注入新鲜血液。如何在快速发展的新经济时代能够立足当下、放眼未来，成为投资人们讨论的重要话题。从“投资拓荒”到如今的“产业资本融合”，中国资本市场已由蛮荒时期一步步走向4.0时代，嗅觉灵敏的投资者们扎根于各自专业的领域，寻找下一个有机会引领行业发展的超级独角兽。当下的中国投资环境与以往大不相同，但又经历着“似曾相识”的周期波动。我们都应该跳出“江湖”来感受这个风险与机遇并存的大时代。 2019年，资本寒冬真的来临了吗？创业企业真的难以融资吗？当形势严峻，哪些领域又可能成为新“风口”？

13.69 万亿元 9165 亿元6216.67 亿元 23% 0.79 亿元

CHAPTER 1 2019中国私募股权募资现状 Status of Private Equity Fundraising in China 2019

政务大数据白皮书

共享、开放、融合政务大数据平台最佳实践 ------普元政务领域大数据平台解决方案为什么要建大数据平台大数据（Big Data）概念提出时间虽不长，但已日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。根据2014年的Gartner新兴技术曲线显示，大数据已经从炒作高峰，进入5到10年的稳步发展期，2015年大数据已经成为主流技术。在业务条件和技术条件基本具备的前提下，国务院发布了《关于促进大数据发展的行动纲要》（以下简称《行动纲要》），标志着大数据在我国的发展与应用上升到国家战略层面。各级政府单位作为大数据战略最重要的参与者，不仅承担着政策研究、标准制定、宏观调控等传统职能，同时肩负着深入挖掘政府大数据价值的使命。《行动纲要》政策解读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。（如美国政府于2012年3月29日发布《大数据研究与发展倡议》，同时组建“大数据高级指导小组”）。如今，中国已将大数据视为国家战略，并且在实施上，也已经进入到企业战略层

面，这种认识已经远远超出当年的信息化战略。此次《行动纲要》，究竟对政府数据有何影响呢？根据国家发改委的回应，《行动纲要》的核心内容可以概括为“三个着力、五大目标、三方面任务、十项工程及七项措施”。其中与政府数据密切相关的内容，是要着力推动政府数据开放共享利用，提升政府治理能力。重点是大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。与此同时，国家标准委正着手制定首批共十项大数据标准，随着政策顶层设计的越发清晰和行业标准的逐渐形成，有关政府数据共享、开放和应用的计划也越发清晰。按照《行动纲要》，计划到2017年底基本形成跨部门的数据资源共享共用格局，2018年构建国家层面的统一数据开放平台，2020年大数据产业初具规模，形成大中小企业相互支撑、协同合作的大数据产业生态体系。

大数据可视化实时交互系统白皮书

目录第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1［R-BOX］介绍 (9) 2.2.2［R-BOX］规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)

重庆：城市服务可视化解决方案 (18) 成都：政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会：大数据可视化 (20) 智能建筑：物联应用解决方案 (21)