核心技术和关键技术一览表
核心、关键技术一览表
国之重器铸民族脊梁
国之重器铸民族脊梁 —观看《大国重器》有感 在公司的号召下，xx分公司的全体员工一起观看了《大国重器》这部中国首部工业纪录片。 它以独特的视角记录、介绍了中国装备制造业创新发展的步伐。精选了中国装备制造业的机床、轨道交通、工程机械、电气装备、重型装备、通用装备、港机装备、船舶业、关键零部件、节能装备等10余个重点领域、18家行业领军企业。纪录片将镜头聚焦创新中的关键人物，通过人物故事和细节，殷实的讲述了机器制造的故事，展示了中国装备制造业艰辛的发展历程与经过不懈努力而取得的辉煌成绩。《大国重器》让我们看到了中国装备工业的巨变，对中国制造业的未来发展充满了信心。 精心的制作，每一集视频的内容都历历在目，让我们一起回顾下每集视频的内容梗概： 第一集:《国家博弈》 2007年11月，中国瓮福集团在与欧美20多家公司的角逐和博弈中取胜，成功中标沙特全球最大磷肥装置的选矿项目。作为项目总承包商，他们提振了约100亿元人民币的国内GDP增长。带动上百家中国装备制造业企业走出去。当全世界的港口都在使用着中国的港机设备时，振华港机又走向更高更远的远洋海工装备，具有国际水准的深水钻井平台、海上石油铺管船、大型海上浮吊已经制造完成。湘潭电机厂以电机为动力驱动轮子转动的几层楼高的300吨矿山电动
轮自卸车，驰骋在国内外的大型矿山。 第二集：《国之砝码》 2009年，沈鼓集团自主研制的我国首台百万吨乙烯装置的心脏———裂解气压缩机组试车成功。这标志着国家重大化工项目的核心主机从此实现自主独立制造，进口产品的价格被迫下降一半，价格的国家砝码越来越重。 大连光洋集团承担了国家的重大专项研制任务，走上了自我研制高端精密数控机床的艰难历程，打破了国外对精密机床出口中国的控制。 与美国卡特彼勒同台较量，徐工集团实现了。从50吨到1200吨全地面起重机，再到3600吨履带式起重机，徐工在不断超越。 第三集：《赶超之路》 后来者居上。在引进、消化、吸收的基础上，在实现赶超的征程中，中国的装备企业默默坚守并勇往直前。 唐山客车厂制造了清末第一辆火车和新中国的毛泽东号机车。他们制造的CRH3动车组各项技术参数均达到世界一流的先进水平，创造了运营速度、载客量、节能环保、舒适度四个世界第一。 北京第一机床厂已成为数控铣床的领跑企业。通过成功的并购，它极大缩短了技术创新的时间，并以“独门绝活”保持世界领先的技术创新领域。 沪东中华集团早在10年前就已经把目光锁定在造船业公认的三颗“明珠”之一的LNG船，登上造船极端制造赶超的顶峰。而沪东
核心技术的重要性
核心技术的重要性 企业核心技术是与产品关键部件相对应的一个概念，即关键部件的设计和制造技术。本文作者基于核心技术观点，分析了我国企业DVD产品受制于国外大企业的根本原因在于，企业经营没有抓住价值链的战略环节，基础研发(R&D)投入严重不足，对人才重视不够，企业专利意识不强，以及企业缺乏战略眼光等。指出中国制造企业要真正走向国际，必须要重视核心技术的研究与开发，可以通过引进与自主开发，建立技术联盟等措施来加快中国企业核心技术的前进步伐。 一、核心技术的内涵 核心技术是与产品关键部件相对应的一个概念[1]，即关键部件的设计和制造技术。核心技术在不同产品中表现为专利、技术诀窍、产业标准等不同形式的知识。这类技术可以重复使用，在使用过程中价值不但不减少，而且能够增加，具有连续增长、报酬递增的特征。例如，对于空调器、电冰箱等制冷类产品来说，压缩机制造技术就是核心技术；对于彩电、显像管来说，电路技术就是核心技术；对于汽车、摩托车等机动车辆来说，发动机技术就是核心技术。核心技术决定的关键零部件的水平决定了产品整体性能。对于一个企业即使没有整体竞争优势，也可以通过少数几个关键技术或核心技术获得超额利润。核心技术之外的技术通称为外围技术。外围技术也是重要的，但由于它相对容易获得，企业在此难以拉开差距，因而核心技术的竞争就成了企业比拼技术实力的主战场[2]。中国制造业一直面临“核心技术缺失”的担忧。尽管有些企业的规模可观，但由于种种核心技术掌握在外企手中，中国企业恐怕难以摆脱只能赚取低附加值利润，并且发展受制于人的命运。我国加入WTO之后，如果不采取措施，这种局面只能会越来越严重。2002年我国发生的“DVD专利事件”就说明了这一问题。 二、“DVD专利事件”的背景 近年来，中国已成为全球DVD生产大国。我国DVD市场已趋于成熟，产品质量和形象与国际名牌已不相上下，而低价优势对日本等国外同类产品构成强有力的威胁。在国内市场，洋品牌DVD也一直进不了市场前五位。而国产DVD的出口规模却越来越大。在此背景下，一些国外技术开发商以中国DVD企业没有获得知识产权认证为由，要求中国DVD生产企业交纳专利费。国外厂商的这些举动的实质是要利用“专利技术”这个杀手锏，来“封锁”中国的DVD产品进入国际市场。2002年3月份，6C联盟（由东芝、三菱、日立、松下、JVC、时代华纳六大技术开发商组成）两次向国内DVD生产企业发出“最后通牒”，要求在2002年3月31日前国内DVD生产企业与6C联盟达成专利费交纳协议，否则将提起诉讼。这一事件的出现，预示着中外DVD巨头的矛盾趋向激化，而这种矛盾其实由来已久。 从国际知识产权保护的角度来看，国内DVD生产企业支付专利费看来是大势所趋。现在的主要焦点是尽量将专利费降到合理的额度。据悉，6C开出的条件是专利费按产品单价的20%收取，每台约为20美元。但中方企业认为太高，无法接受，这也是谈判一直僵持而无结果的主要原因。另外从何时开始收起也
大数据时代所需的三大技术
大数据时代企业所需的三大技术 作为IT领域的关键词，“大数据”不断被大书特书，对其分析利用也备受关注。另一方面，靠IT技术、现有的组织和人才技能解决不了的难题也渐渐浮出水面。这就需要“分析数据及其与业务相结合的技术”。 本文总结了将数据分析应用到业务中所需的技术，以及怎样在企业中实现有效的信息应用。同时，还列举了日本国内外的先进事例。 三大技术 下面，我们来看一下大数据时代企业所需的技术有哪些？ 业务技能 这里的业务技能不是指提高业绩的能力，而是指将业务过程标准化、掌握各个过程中哪些信息需要输入、记录等能力。 以经营活动为例。通常，将一些促销活动的问卷调查中有望成为真实客户的顾客信息录入CRM(顾客管理系统)系统，销售负责人在此信息的基础上开展营销，顾客感兴趣的产品、服务等将作为数据输入CRM系统。接下来，如果顾客购买了产品，在结算系统输入结算信息，如果是货物的话在物流系统输入、生成物流信息。像这样，掌握数据是在哪一过程中、什么活动中生成的非常重要。 此外，哪一过程、或者在哪一过程生成的数据会对业务的结果产生较大影响等，与其感性估计，不如对相关数据进行分析、形成模式化。例如，与顾客的年龄、性别相比，从事哪种职业对购买概率的影响更大等。 数学技能(模式化、样本化) 其次是分析数据所需的数学技能。此前，说到分析业务数据的技能的话，都是些求合计、平均值和标准差等简单的统计学知识，但以后，通过分析数据研究出业务的规律性，形成“模式化”、“样本化”技术非常必要。这在科学界是一种常见手法。例如，理想气体状态方程“PV=nRT”，就是将气体的状态用模式化的公式表现出来。 同样，在业界，也需要将商业活动的状态形成公式化的分析技术。例如，连锁超市可以根据店铺的位置，计算出各种条件下(销售业绩、天气、气温、星期几等)的客流量和每种商品的销售额，找出规律，就可以做出更适当的调整，也能减少亏损、改善盈利。 IT技术
云计算的五大核心技术
：首页 > 技术文库 > 技术服务 > 信息产业化 > 文章内容:云计算的五大核心技术 云计算的五大核心技术 云计算的五大核心技术 newmaker 云计算系统运用了很多技术，其中以编程模型、数据治理技术、数据存 储技术、虚拟化技术、云计算平台治理技术最为关键。 1)编程模型 MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce 模式的思想是将要执行的题目分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。 2) 海量数据分布存储技术 云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS 的开源实现HDFS。 GFS即Google文件系统（Google File System），是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。GFS的设计思想不同于传统的文件系统，是针对大规模数据处理和Google应用特性而设计的。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。 一个GFS集群由一个主服务器（master）和大量的块服务器(chunkserver)构成，并被很多客户（Client）访问。主服务器存储文件系统所以的元数据，包括名字空间、访问控制信息、从文件到块的映射以及块确当前位置。它也控制系统范围的活动，如块租约（lease）治理，孤儿块的垃圾收集，块服务器间的块迁移。主服务器定期通过HeartBeat 消息与每一个块服务器通讯，给块服务器传递指令并收集它的状态。GFS中的文件被切分为64MB的块并以冗余存储，每份数据在系统中保存3个以上备份。
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
高考满分作文：国之重器
2018高考天津满分作文点评 阅读下面材料，根据自己的体验和感悟，写一篇文章。（60分） 生活中有不同的“器”。器能盛纳万物，美的形制与好的内容相得益彰；器能助人成事，有利器方成匠心之作；有一种“器”叫器量，兼容并包，彰显才识气度；有一种“器”叫国之重器，肩负荣光，成就梦想…… 要求：自选角度，自拟标题；文体不限（诗歌除外），文体特征明显；不少于800字；不得抄袭，不得套作。 优秀例文点评1 国之重器 “国之重器”是什么?（设问开篇） 支撑一个国家存在或变强的物或人，就是“国之重器”。前两天在报纸上读到题为“国之重器，人才为要”的评论，不由沉思：看我煌煌中华，可称“国之重器”者谁?（开篇设问解题）想到了小个子巨人。“贫穷不是社会主义！”振聋发聩的吼声过后，改革开放的大幕訇然中开，古老的中国开始了走进新时代的匀加速接力。你看，科学发展，和谐发展，那握紧百姓的手紧紧握住的是江山锦绣；你看，两个一百年的构想，正谱写着中华民族伟大复兴的序曲。胸怀使命，热血担当，高瞻远瞩，东方巨轮在领航人的挥手中不断破浪乘风。（从的高瞻远瞩角度分析）
想到了那一张张智慧的面庞。为寻找最合适的安放地，“天眼之父”南仁东带着300多幅卫星遥感图，跋涉在中国西南的大山里；为提取青蒿素，屠呦呦40年如一日，历经近200次的失败最终取得成功；黄大年以超负荷的付出，填补了我国在深部探测关键领域的技术空白。超凡的智慧，置于为国争光的平台辅以执著的努力，才成就了张贴着国家符号的重器干城。（从智者的创新角度分析） 想到了那一个个正直的名字。在身缚各种各样“绳索”的大环境下，顾准保持着头脑的清醒；在举国上下皆疯狂的时代，张志新坚持真理发出泣血的质疑与呐喊；在经济利益高于一切的大潮下，有固守良知正义、敢于向一切不合理挥刀的坚强女性王选，有媒体人白岩松、柴静，有“公知”代表崔永元……他们是这个民族的脊梁。（从思想者的敢言角度分析） 又想到了那一双双舞动的手。地动山摇过后，洪水肆虐之时，绿色的方阵瞬时现身，他们用血肉之躯撑起倾斜的天柱，以紧密相连的手为百姓搭起安全的环岛；炎热的烈日下，凛冽的寒风中，有身着各色工装的身影，他们手中的铁钳、瓦刀、方向盘，像极了舞台上的各种形制的乐器；还有润物无声的教师、加班加点的医生、走街串巷的快递员、扮美城市的清洁工……每个人用各有所长的双手，推动着社会的优雅徐行。（从普通人的奉献角度分析）、智者、思想者、士兵、普通劳动者，每个人以自己特有的方式诠释着“国之重器”的具体内涵，丰富着这一词汇
大数据时代下软件工程关键技术探讨
大数据时代下软件工程关键技术探讨 发表时间：2019-05-29T17:30:31.750Z 来源：《防护工程》2019年第4期作者：赵阳刘春龙董晓峰晋超琼陈瑞昱[导读] 随着计算机网络技术的高速发展，大数据被广泛应用于社会各个行业的工作当中，提升社会工作效率。 北方自动控制技术研究所山西太原 030006摘要：随着计算机网络技术的高速发展，大数据被广泛应用于社会各个行业的工作当中，提升社会工作效率。基于大数据的时代背景之下，软件工程技术与大数据技术相辅相成，共同组成了影响社会运行速率的重要技术内容。随着我国社会经济的进一步发展，对软件工程技术的需求逐渐加大，相关科研人员要紧跟社会发展步伐，致力于软件工程技术的开发与利用，提升数字化信息处理效率，推动我国经 济、政治、文化全方面进步。下面，就大数据时代下软件工程关键技术展开论述。 关键词：大数据时代；软件工程；关键技术 引言 随着我国计算机技术的不断成熟和发展，软件应用日益广泛，无论是从计算机存储或是整个IT环境，在硬件平台的搭设基础上，越来越多的软件功能丰富的大数据时代的主体内容。作为人类发社会发展的必经道路，大数据时代在不断适应和改造人类认知世界的过程中，不断丰富着人们的生产生活。因此，在软件工程设计分析时，我们要结合大数据的整体时代背景，进一步缓和软件工程发展的进程，并且不断优化传统的信息结构资源，强化软件工程的信息处理能力，提升软件工程与网络的结合度。 1软件工程技术定义在大数据时代，软件工程基础被应用于多个方面，涉及到工业、农业、航空、政府等各个行业领域，用于提升生活、工作的效率，促进社会经济发展。软件工程技术主要包括软件工程原理、软件工程过程、软件工程方法等内容，是在计算机网络技术的基础上，利用编程语言对相关软件的功能、操作进行优化和提升，是在程序与程序设计发展到一定规模并且逐渐商品化的过程中形成的。 2大数据时代下软件工程关键技术 2.1软件服务工程技术 软件服务开发符合我国当下社会主流需求，也是社会发展的主流需要。其在技术上主要应用在服务功能比较明显的软件开发之中，主要是指以工程化形式，利用计算机系统编程语言、开发程式及步骤、数据系统等内容，实现具备服务功能、应用功能软件的开发。软件工程开发以服务能力为核心，以虚拟特征以及分布样式为基础，对用户具体应用情况进行调试，保障用户应用软件工程系统科学性、稳定性、安全性。与此同时，服务软件工程技术可实现应用数据之间的整合，提高软件管理操作能力，对各项操作流程等进行明确。在大数据时代背景下，服务软件工程开发技术更加倾向于局域网内部应用，可以保护局域网内部用户不会受到木马病毒恶意袭击，极大程度保障软件工程应用安全性。例如，某企业应用服务软件工程技术，致力于服务与应用效果软件系统开发，将其应用在企业整体业务管理之中，为了提高软件服务工程应用效率，赋予了软件私人订制功能，强化软件服务工程自定义效果。 2.2众包软件服务工程 在众多软件工程技术中，大多数均具备的功能为处理信息、数据的集中性，可以生成大量数据信息，并呈现出集中性等特征。众包软件工程技术在世界各国均得到了广泛普及，是各国的重点研究对象。该技术在应用过程中可以流式数据、密集数据研究为主，实现系统化服务平台构建，其核心应用价值在于具有很强服务能力，并以群体信息服务等方式，优化自身应用价值。该软件工程技术相比较企业技术而言，具有明显优势，其在数据实质表现上具有真实性特征，忽略了软件形式要点，并不具备单位量化特征，重点突出在集中性上。众包软件工程技术具有很广阔发展空间，在市场有很强的发展前景，其技术能力与软件开发程度、系统管理能力息息相关，开发单位需重视该技术中数据传输有效性，促进软件长久稳定发展。众包软件工程技术以专业理论分析为依据，可从整体角度实现数据信息传输、处理等功能，以全面服务为核心，实现软件系统开发。企业及有关部门需强化众包软件开发技术应用，提高技术应用水平，在技术上进行创新，提高自身竞争实力。 2.3密集型数据科研技术 “第四范式”是密集数据研究一种，在2007年由吉姆?格雷提出。在该技术理论研究过程中，强调大数据储存技术应用价值性，以统一的理论方法作为数据研究主要支撑。在该技术开发与应用过程中，对其传统软件工程中一、二、三范式进行理论与数据分析，提高其短时间内的数据储存与信息处理能力。在经过反复试验对比之后，研究人员改变传统思维模式，首先致力于“第四范式”数据结构研究，在整合驱动大数据基础上，对软件服务价值进行了全面概述。针对密集型数据分析方式，传统的数据周期、信息流程方法已经无法适用，在模型效果上存在滞后性。研究人员以原本数据、信息、模型研究为基础，对其数据服务、信息服务等进行推演，逐渐构建出第四范式模型，对其服务能力、服务价值等进行了全面优化。“第四范式”是大数据时代下，软件工程开发关键技术之一，在不断的研究中得以完善，可以实现密集数据生命周期有效提高，以全新的数据模型，为软件工程开发提供技术保障。有关部门需给予高度重视，使其能够适应未来社会的发展。 2.4软件工程技术在企业中应用 软件工程技术在企业中应用主要体现在两个方面，一是在信息通信中应用，二是在信息解决问题中应用。以某企业发展为例，某企业在运行过程中应用计算机软件工程监测技术，实现用户信息数据有效处理，并对用户信息进行科学保存。软件工程技术在逐渐发展中，其功能也在不断完善，信息通信功能可以为企业留存大量客源，具有十分巨大的行业价值。在信息解决方面应用软件工程技术，其主要应用方向在于系统平台管理，在大数据时代下，软件工程技术需具备以下五个环节，分别为产品抽样、产品样本采集、信息优化修改、构建数据模型、生产效果评定。企业应用软件工程技术进行信息问题解决，可以实现企业整体数据的有效分析与整合，保障企业内部信息准确、全面。所以。企业要重视软件工程关键技术应用，提高自身软件技术应用能力，致力于企业经济效益提高，进而提高自身竞争能力。 3计算机软件技术发展过程中的各种应用 3.1信息通信方面
大国重器：突飞猛进中的中国高科技
大国重器：突飞猛进中的中国高科技 突飞猛进中的中国高科技(2016-07-11 10:32:43) 中国空气动力研究与发展中心的结冰风洞和每秒千万亿次 超算投入使用央视新闻联播今天（7月10日）在国内要闻部分报道了中国空气动力研究与发展中心，这里担负着我国几乎所有飞机、导弹、飞船等航空航天飞行器的空气动力试验研究任务。报道如下：风洞被称为“航空航天飞行器的摇篮”，被世界各国视为重要的战略资源。从常规风洞到特种风洞，中国空气动力研究与发展中心面向世界科技前沿，成功构建起世界一流空气动力试验研究能力体系。中国空 气动力研究与发展中心完全具有我国自主知识产权的结冰 风洞这座建成不久,完全具有我国自主知识产权的结冰风洞，是研究飞机在高空飞行时，机翼等迎风面结冰现象及其防冰除冰技术的特种风洞设备。年逾七旬的风洞设计专家刘政崇带领创新团队，攻克了制冷系统、喷雾系统和高度模拟系统等多个关键技术难题，扫清了结冰风洞建设的技术障碍。刘政崇说，核心技术是买不来的，所以我们建造了这样一座结冰风洞，要独立自主发展我们的航空航天事业。空气动力 研究与发展中心担负着我国几乎所有飞机、导弹、飞船等航空航天飞行器的空气动力试验研究任务。创新团队依托自主发展的尾旋、颤振、热防护等一大批配套完善的先进试验技
术，让中国风洞的综合试验能力跻身世界先进行列。目前，中心已具备了风洞试验、数值计算和模型飞行三大研究手段，实现了从单纯提供试验数据向解决型号气动问题的跨越。 此前，新华社曾在6月下旬连发两篇报道介绍中国空气动力研究与发展中心的发展成就，报道指出，2016年5月，该 中心新建成的每秒千万亿次计算机系统正式投入运行，极大提升了我国计算空气动力学能力。报道如下：新华社成都6月27日电题：洞天铸剑驭风雷——记中国空气动力研究与发展中心科研创新群体李国利、徐青、于杰洞天铸剑驭风雷，舞动人生风洞间——几十年来，有“空气动力事业国家队”之誉的中国空气动力研究与发展中心科研创新群体，胸怀祖国、勇于创新，自主设计建成世界级风洞群，我国几乎所有的飞机、导弹、飞船等航空航天飞行器，都在这里进行过空气动力试验研究。中心在几乎所有涉及空气动力学的国家重大研究计划和工程中发挥了重要作用，为我国从大国向强国迈进提供了有力支撑。科研人员在0.6米×0.6米连续式跨声速风洞现场进行测试（资料照片）。新华社发，余江摄。忠诚风洞，是以人工的方式产生并且控制气流，用来模拟飞 行器或实体周围气体流动情况的大型试验设施。看似高深 莫测，却事关国家战略安全、与社会生活息息相关——飞机、飞船、火箭、导弹、汽车、高铁，乃至建筑、桥梁，都要在这个被称为“地面的人造天空”的风洞里开展大量试验研究。
大数据的核心技术(二)
我们在上一篇文章中给大家介绍了大数据的部分核心技术，分别是数据挖掘和机器学习。在大数据中，数据挖掘和机器学习都是发挥了不同的功能。在这篇文章中我们给大家介绍一下人工智能和其他大数据处理的基础技术，希望这篇文章能能够给大家带来帮助。 首先说说人工智能，AI和大数据是相互促进的关系，一方面，AI基础理论技术的发展为大数据机器学习和数据挖掘提供了更丰富的模型和算法，如近几年的深度学习一系列技术和方法；另一方面，大数据为AI的发展提供了新的动力和燃料，数据规模大了之后，传统机器学习算法面临挑战，要做并行化、要加速要改进。AI的终极目标是机器智能化拟人化，机器能完成和人一样的工作，人脑仅凭几十瓦的功率，能够处理种种复杂的问题，怎样看都是很神奇的事情。虽然机器的计算能力比人类强很多，但人类的理解能力，感性的推断，记忆和幻想，心理学等方面的功能，机器是难以比肩的，所以机器要拟人化很难单从技术角度把人工智能讲清楚。人工智能与机器学习的关系，两者的相当一部分技术、算法都是重合的，深度学习在计算机视觉和思考等领域取得了巨大的成功，但是如果真正的做到仿生，还是比较困难的。 然后就是其它大数据处理基础技术。一般来说，大数据除了之前提到的内容，还有很多的基础技术，大数据基础技术包括计算机科学相关如编程、云计算、分布式计算、系统架构设计等方向，还有机器学习的理论基础包括如算法、数据结构、概率论、代数、矩阵分析、统计
学习、特征工程等方面；商业分析与理解如领域知识管理、产品设计、可视化等技术；数据管理如数据采集、数据预处理、数据库、数据仓库、信息检索、多维分析、分布式存储等技术。这些理论与技术是为大数据的基础管理、机器学习和应用决策等多个方面服务的。只有掌握了这些内容，我们才能够更好的使用大数据为我们发挥更多的功能。 以上的内容就是小编为大家介绍的大数据的核心技术了。大数据的核心技术就是数据挖掘、机器学习、人工智能和其他的大数据处理基础技术，最后感谢大家的阅读。
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。
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
大数据核心技术A卷
精心整理 岭南师范学院2015年－2016 学年度第二学期 期末考试试题A 卷 (考试时间:120分钟) 考试科目：大数据核心技术 1.下面哪个程序负责HDFS 数据存储。 （C ） https://www.360docs.net/doc/1b7796777.html,Node B.Jobtracker C.Datanode D.secondaryNa meNode 2.HDFS 中的block 默认保存几 个备份。（A ） A.3份 B.2份 C.1份 D.不确定 3.HDFS1.0默认BlockSize 大小是多少。（B ） 5.Hadoop1.0默认的调度器策略是哪个。（A ） A.先进先出调度器 B.计 算能力调度器 C.公平调度器 D.优先级 调度器
精心整理 6.Client端上传文件的时候 下列哪项正确？（B） A.数据经过NameNode传 递给DataNode B.Client端将文件切分 为Block，依次上传 C.Client只上传数据到 一台DataNode，然后由NameNode 负责Block复制工作 D.以上都不正确 7.在实验集群的master节点 使用jps 现以下哪项能说明Hadoop 启动成功？（D） econdaryNameNode https://www.360docs.net/doc/1b7796777.html,node,Datanode,H Master https://www.360docs.net/doc/1b7796777.html,node,JobTracker ,secondaryNameNode 8.若不针对MapReduce编程 模型中的key和value值进行特别 设置，下列哪一项是MapReduce 不适宜的运算。（D） A.Max B.Min C.Count D.Average 对 10.以下哪一项属于非结构化 C） A.企业ERP数据 B.财务系 统数据 C.视频监控数据 D.日志 数据 11.HBase数据库的 BlockCache缓存的数据块中，哪 一项不一定能提高效率。（D） A.–ROOT-表 B..META.表
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，
XX高考满分作文：国之重器
XX高考满分作文：国之重器 “国之重器”是什么？ 支撑一个国家存在或变强的物或人，就是“国之重器”。前两天在报纸上读到题为《国之重器，人才为要》的评论，不由沉思：看我煌煌中华，可称“国之重器”者谁？ 想到了小个子巨人。“贫穷不是社会主义！”震聋发聩的吼声过后，改革开放的大幕訇然中开，古老的中国开始了走进新时代的匀加速接力。你看，科学发展，和谐发展，那握紧百姓的手紧紧握住的是江山锦绣；你看，两个一百年的构想，正谱写着中华民族伟大复兴的序曲。胸怀使命，热血担当，高瞻远瞩，东方巨轮在领航人的挥手中不断破浪乘风。 想到了那一张张智慧的面庞。为寻找最合适的安放地，“天眼之父”南仁东带着300多幅卫星遥感图，跋涉在中国西南的大山里；为提取青蒿素，屠呦呦40年如一日，历经近200次的失败最终取得成功；黄大年以超负荷的付出，填补了我国在深部探测关键领域的技术空白。超凡的智慧，置于为国争光的平台辅以执著的努力，才成就了张贴着国家符号的重器干城。 想到了那一个个正直的名字。在身缚各种各样“绳索”的大环境下，顾准保持着头脑的清醒；在举国上下皆疯狂的时代，张志新坚持真理发出泣血的质疑与呐喊；在经济利益
高于一切的大潮下，有固守良知正义、敢于向一切不合理挥刀的坚强女性王选，有媒体人白岩松、柴静，有“公知”代表崔永元……他们是这个民族的脊梁。 又想到了那一双双舞动的手。地动山摇过后，洪水肆虐之时，绿色的方阵瞬时现身，他们用血肉之躯撑起倾斜的天柱，以紧密相连的手为百姓搭起安全的环岛；炎热的烈日下，凛冽的寒风中，有身着各色工装的身影，他们手中的铁钳、瓦刀、方向盘，像极了舞台上的各种形制的乐器；还有润物无声的教师、加班加点的医生、走街串巷的快递员、扮美城市的清洁工……每个人用各有所长的双手，推动着社会的优雅徐行。 领袖、智者、思想者、士兵、普通劳动者，每个人以自己特有的方式诠释着“国之重器”的具体内涵，丰富的这一词汇的色彩与蕴涵。 “为什么我的眼里常含着泪水，因为我对这土地爱得深沉！”爱得深沉，所以竭力；爱得深沉，所以尽心。竭力尽心，方成“国之重器”！
关键核心技术：我国参与国际创新竞争的短板
关键核心技术：我国参与国际创新竞争的短板 袁兆亿 当前国际创新竞争风云变幻，为应对前所未有的挑战，我国大力推进创新驱动发展战略，以积极姿态投身这场全球性的竞争之中，取得了积极成效。目前我国的各类自主创新示范区、国家级高新区、国家重点实验室、企业重点实验室、产学研创新平台、产业技术创新联盟以及高新技术企业数量众多。各级各类研发经费占比稳步提升，技术自给率日益提高，有效发明专利量持续攀升。我国各类人才计划的顺利实施，已成功引进创新团队和领军人才一大批，汇聚了越来越多高层次创新型人才。我国取得的这些进步，为提升国际创新竞争力奠定了坚实基础。 在取得成绩的同时，也应认识到存在的不足，尤其要看到我国在关键核心技术上与西方发达国家的差距。当前的全球科技竞争，关键核心技术越来越成为热门话题。习近平强调：核心技术是国之重器。恰恰是顶尖的关键核心技术不足已成为我国参与国际创新竞争的短板，这是建设创新型国家必须逾越的一道坎。一个国家只有在关键核心技术方面处于国际领先水平，才能真正在全球创新竞争中站稳脚跟，否则将很难在竞争博弈中获胜。综观世界上的创新型国家，其对关键核心技术的垄断往往成为其赢得竞争优势的独门武器。根据美国经济学家的“胜者全得”理论，在技术上领先一步者，总可以占有绝对优势而赢得该领域的大部分市场。面对激烈的国际创新竞争，中国是力争做领头羊？还是做跟随者？倘若要做领头羊，就必须在国际领先的关键核心技术上占据优势，这是摆在我们面前的现实挑战。 虽然近年来我国在推动科技创新方面做出了巨大努力，取得了喜人成效。但是正如习近平强调的那样：“科技竞争就像短道速滑，我们在加速，人家也在加速”。在这种你追我赶的国际创新竞争中，我们离领头羊目标更近了呢？还是更远了？资料显示，近年来我国各地的国家级高新技术企业迅猛发展，但是其中拥有国际领先核心技术的企业有多少？面对严峻的现实状况，我们应该如何弥补自身的产业短板？值得认真审视和反思。 一种历史现象的产生，往往伴随着一个发展机遇的到来，国际创新竞争为我国带来机遇的同时也带来新挑战，当前我国产业由模仿驱动向创新驱动转型
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