夜间灯光数据研究的现状与趋势

Data Base Technique ?

数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 197【关键词】夜间灯光数据研究方法研究领域 1 引言

全球DMSP/OLS 夜间灯光数据，主要是

由美国地理数据中心所提供的，而夜间灯光数据正是由此得来。其主要包括的产品稳定灯光数据，以及负荷标定和非辐射标定夜间灯光强度数据，而稳定夜间灯光数据所包括的地点，主要以城镇等灯光具有一定稳定性的特点，而去除了短暂性事件如火灾等，此数据这个时候就有了大约1km 的数据空间分辨率，63级的数据值，其中夜间灯光数据在对数据的获取上，有着较强的获取性，无需较大的处理量，亮度指标可以对空间经济活动强度进行反映等方面的优势，在研究长时间和大尺度的城市群空间扩展是非常适合的。

2 发展背景

针对城市区域人类活动的广度还有强度，

DMSP/OLS 夜间灯光均可以进行全面的表征，同时对于城市体系时光所关联的各种矢量网络要素之间，具有着明显的联系。不但如此，在对城市体系时空评估上，DMSP/OLS 夜间灯光在让单一统计指标所存在的缺陷得到较好改善的同时，也对综合指标体系所存在的过度性等不足进行了完善，对单一评估指标和综合指标体系，从理论上进行了深度的融合，而且通过实证发现，在分析我国大陆地区城市体系等级结构，还有其在空间上所采取的格局上都是切实可行的，而且还能够对此种可行性实施相应的评估。

3 研究方法

从最近几年来发展的趋势来看，城市建

设的步伐越来越快，由此在城市建成区的提取上让DMSP/OLS 夜间灯光数据得到了诸多的应用。现阶段所采取的提取方式，其中有很大一部分因素，是因为在空间分辨率上，DMSP/OLS 数据与 A VHRR 是相同的，由此就为更大尺度城市的研究提供了一种好的手段，有利于独特数据的获取。主要集中在如下几种方法：

3.1 经验阈值法

因为在研究此方法上，主要是基于前人夜间灯光数据研究的现状与趋势

文/尹晓雪

所研究的基础，并且和自身有关的背景知识紧密结合从而进行确定的，基于此，在全部方法当中，此种方法自然而然的就成为了一个非常方便，并且有着较高实现性的一种方法。与此同时，虽然此种方法无需依赖于其他数据实施辅助，但所提取的结果，会因为研究者的不同而发生改变，主观性非常的强。3.2 突变检测法对于城市区域多边形在各个阈值下的边长，都是需要获取的，只有这样才可以实现此种方法，而且也需要较多的处理操作，增加了工作的强度，不具有较为快捷的操作，但此种方法无需依赖于其他辅助数据的支撑，借助代码，能够实现相对比后两种方法较高的自动化。除此之外，夜间灯光数据自身，对最终阀值的确定起着重要的作用，客观性比较强，同时和城市建成区自身的具体情况相符合。3.3 统计数据比较法此种方法有着较高的便捷性，极易借助编程的方法而实现。但此种方法实现的基础，离不开研究区域建成区所统计的数据为支撑，基于受到来自于辅助数据的约束。同时对于城市建成区的面积，在未获取统计数据的条件下也是无法虎丘的，不可以用于估算未知城市建成区的面积。3.4 较高分辨率影像数据空间比较法此种方法在对城市建成区获取上，主要是基于TM 影像的基础上而实现的，而且以此作为主要的标准，用以提取夜间灯光的数据，可以最大化的利用城市建成区的空间特征。4 研究领域在美国对DMSP/OLS 实施发射，对于各个类型城市所发出的灯光，此卫星传感器都可以进行有效的捕捉，其中包含如交通等各种各样强度的等。基于此，在提取城镇信息上，这让DMSP/OLS 夜间灯光数据得到了诸多的应用，主要包括如下方面：4.1 环境方面从现阶段的实际情况来看，城市有着越明亮的灯光，那就会有着越严重的光污染，在对光污染研究上，可采用夜间灯光数据，而且和GIS 技术相结合，通过将直接和间接光污染两者相互叠加，可以获取到地区光污染的等级图，并且通过分析，能够获取到在传播和发展上光污染的过程和趋势。4.2 灾害在监测火灾上，可以借助DMSP/OLS 夜间灯光影像而实现，为治理火灾和保护资源提供了必不可少的信息。4.3 能源开采石油期间会有非常多的天然气产生，

因为运输等天然气处理技术设施，在所需要的成本上需要支出的比较多，这让大部分油气公司在处理方式上，选择了直接焚烧的方式。而DMSP/OLS 夜间灯光影像的出现，则可以为燃烧天然气等方面提供有效的信息，杜绝油气公司浪费的现象。4.4 渔业在对捕鱼业跟踪上，可以说渔火监测提供了重要的支撑，可以用于估算鱼类的数量，为鱼类的长期发展管理提供了非常重要的信息。4.5 城镇对于人类活动和城镇社会经济生态，DMSP/OLS 夜间灯光数据可以从多个角度领域进行反映，可以在城镇发展当中进行综合性的应用，可以让城镇发展期间所在统计数据上存在的不足得到有效的弥补。5 发展趋势在未来的研究趋势上，夜光遥感数据主要集中在如下几个方面：（1）保证数据具有高度的一致性和相应的兼容性。现阶段，针对研究领域所存在的不同，能够对由DMSP/OLS 所衍生的数据集进行采用，但数据在兼容性和一致性方面仍然存在一定的限制，基于此，在校准不同卫星等后，为研究领域提供有着较好稳健性的数据，促进其得到深入的发展。（2）提供高数据质量和全新的性能方法。在对夜间灯光数据质量的提高上，可以说辐射校正和减少饱和效应是非常重要的方法。（3）交叉研究多个学科。在有效促进各个学科之间进一步发展上，可以说学科背景不同的学者进行交流，在这其中发挥着重要的意义。（4）综合应用遥感卫星数据在研究上。紧密结合其他遥感卫星数据，可以起到互补的效果，将DMSP/OLS 的优点发挥到最大，继而能够在更多的领域上对此卫星数据进行应用。参考文献[1]卓莉,李强,史培军,陈晋,郑璟,黎夏.基于夜间灯光数据的中国城市用地扩展类型[J].地理学报,2006(02).[2]何春阳,李景刚,陈晋,史培军,潘耀忠,李京,卓莉,一之瀬俊明.基于夜间灯光数据的环渤海地区城市化过程[J].地理学报,2005(03).作者简介尹晓雪（1993-），女，河北省邢台市人。在读硕士研究生。作者单位云南师范大学信息学院云南省昆明市 650500

大数据分析研究现状、问题与对策

大数据分析研究现状、问题与对策随着大数据不断的持续发展，全世界越来越注重大数据的发展，大数据领域当中最为重视的问题在于如何进行对大数据科学有效的分析。经过研究发现，目前在进行大数据的研究当中还有一些问题没有得到解决，这些问题的存在会影响到大数据今后的发展。由此，下文主要对大数据的现状进行了阐述，针对其中存在的问题进行了深入的分析，并且提出了相应的解决对策，希望能够给予同行业工作人员相应的参考价值。标签：大数据；分析；现状；问题；对策前言：随着IT技术迅速的发展，各个领域的数据量都在持续的增加，只用人工的智能無法将大量的数据进行处理和分析。在2012年，美国的奥巴马政府在白宫网上将《大数据研究和发展倡议》公开发布，其目的是为了加强从大量复杂数据集合而获取的知识和见解的能力。这个倡议的发布，使得对大数据的研究在全球范围内产生了热议。由此，在大数据背景之下，我们要将大数据的采集、存储以及分析的问题进行探究。 1、大数据分析研究的现状 1.1研究大数据的方法在进行大数据的分析时，要选择有效的分析方式进行大数据的分析，这也是其中最为重要的研究内容。大数据的分析方法会影响到大数据最终的分析结果，并且针对不同的分析方法要对不同类型的大数据进行分析。复杂数据的识别技术和传统文本识别技术以及关系数据识别技术都是不同的，这就导致在进行分析大数据时有很大的难度。通常复杂数据所使用的技术是大都是XML数据、图数据以及网络上的复杂实体识别技术等。从大数据系统的构架来看，在进行大数据的分析时，主要是应用了九层构架的方式来进行的分析，但还要对其应用进行深入的探究。 1.2大数据分析驱动科学萌芽大数据技术会严重的影响到信息科学技术，大数据技术能够转变很多产业的发展方式，例如，在社会媒体中，大数据能够将传统媒体的受众分析和传播的方式进行更改。此外，在大数据的背景之下，也将客户的生命周期的理论进行了改变。并且大数据在进行实际的发展阶段，也给其他行业的发展带来了影响，由此，在这样的状态下，大数据在发展的同时要和各个行业共同发展，要将技术进行不断地更新，促使双方发展的更好。 2大数据面临的问题 2.1存储问题

构造地质学研究现状和发展趋势.docx

构造地质学研究现状和发展趋势构造地质学是地质学分支学科之一，以岩石圈的各种地质体作为研究对象,探究其组合形式及形成、发育、变形、破坏规律。一般根据其研究对象和研究内容的差异,分为狭义构造地质学和广义构造地质学。狭义构造地质学侧重于对中、小型地质体的研究，主要研究这些构造的几何形态、产状、规模、形成演化等。广义构造地质学的研究范围更加广阔，从地壳演变至岩石圈结构,从重要造山带至板块边界，从显微构造到晶格错位，几乎涵盖了10_8?108cm的所有地质体。近代以来,构造地质学研究获得了空前发展。20世纪60年代以来，板块构造理论体系得以建立和完善;20世纪70年代以来，大陆构造研究得到了重视;20世纪80年代以来，重点研究岩石圈的演化和三维岩石圈的建立；20世纪90年代以来，大陆动力学研究兴起。这些研究使得构造地质学在研究深度和研究广度上取得了重要进展。 1.构造解析构造学本质上是对地质体变形和演化的认识，构造地质学强调野外实地观测，其主要研究方法是构造解析法。构造解析是对地质体空间关系和形成规律的分析解释，内容包括对地质体的几何学、运动学和动力学的分析气几何学解析是指对地质体的产状、规模、组合形式进行研究，进而概化为构造模式。运动学解析主要研究地质体在构造作用中发生的变形和位移。动力学解析是在几何学解析和运动学解析的基础上，反推构造应力的性质、大小、方向，分析和解释该研究区域的构造演化史。 2.研究现状步人20世纪后，构造地质学开始从形态描述逐渐进人对地质体的成因和力学分析研究中，由定性观察转入定量研究，由几何学研究转人运动学、动力学的领域。相关学科的新方法、新思路的引人,使得构造地质学获得了极大地进步，促进了构造地质学和其他学科的交流融合。尤其20世纪60年代后，以板块构造为主的各种新理论的提出，促使构造地质学的发展进入全新阶段。 2.1板块构造理论体系相关研究1968年前后，地质学家归纳了大陆漂移和海底扩张的研究成果，并在此基础上从全球统一的角度提出了板块构造理论,该理论将固体地球表层在垂向上划分为刚性岩石圈和塑性软

国内外大数据产业发展现状与趋势研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/6e13115591.html, 国内外大数据产业发展现状与趋势研究作者：方申国谢楠来源：《信息化建设》2017年第06期大数据作为新财富，价值堪比石油。进入21世纪以来，随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，数据体量迎来了爆炸式的增长，大数据正在成为世界上最重要的土壤和基础。根据IDC（互联网数据中心）预测，2020年的数据增长量将是2010年的44倍，达到35ZB。世界经济论坛报告称，“大数据为新财富，价值堪比石油”。随着计算机及其存储设备、互联网、云计算等技术的发展，大数据应用领域随之不断丰富。大数据产业将依赖快速聚集的社会资源，在数据和应用驱动的创新下，不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，成为引领信息技术产业发展的核心引擎、推动社会进步的重要力量。大数据产业发展现状全球大数据产业发展概况目前，大数据以爆炸式的发展速度迅速蔓延至各行各业。随着各国抢抓战略布局，不断加大扶持力度，全球大数据市场规模保持了高速增长态势。据IDC预测，全球大数据市场规模年增长率达40%，在2017年将达到530亿美元。美国奥巴马政府于2012年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志；2015年发布“大数据研究和发展计划”，深入推动大数据技术研发，同时还鼓励产业、大学和研究机构、非盈利机构与政府一起努力，共享大数据提供的机遇。目前，美国大数据产业增长率已超过71%，大数据在美国健康医疗、公共管理、零售业、制造业等领域产生了巨大的经济效益。英国政府自2013年开始就注重对大数据技术的研发投入，2015年投入7300万英镑用于55个政府的大数据应用项目，投资兴办大数据研究中心，通过大数据技术在公开平台上发布了各层级数据资源，直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入，并预测到2017年，大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位，或将带来2160亿英镑的经济增长。法国2011年推出了公开的数据平台 date.gouv.fr，以便于公民自由查询和下载公共数据；2013年相继发布《数字化路线图》、《法国政府大数据五项支持计划》等，通过为大数据设立原始扶持资金，推动交通、医疗卫生等纵向行业设立大数据旗舰项目，为大数据应用建立良好的生态环境，并积极建设大数据初创企业孵化器。日本在《日本再兴战略》中提出开放数据，将实施数据开放、大数据技术开发与运用作为2013-2020年的重要国家战略之一，积极推动日本政务大数据开放及产业大数据的发展，零售业、道路交通基建、互联网及电信业等行业的大数据应用取得显著效果。韩国政府高度重视大数据发展，科学、通信和未来规划部与国家信息社会局（NIA）共建大数据中心，大力推动全国大数据产业发展。根据《2015韩国数据行业白皮书》统计显示，数据服务市场规模占韩国总行业市场规模的47%，位列第一；数据库构建服务以41.8%的占有

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

大数据研究现状综述概要

大数据研究综述网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace中交互、融合所产生并在互联网上可获得的大数据.网络大数据的规模和复杂度的增长超出了硬件能力增长的摩尔定律,给现有的IT架构以及机器处理和计算能力带来了极大挑战.同时,也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的大价值带来了巨大机遇.因此,迫切需要探讨大数据的科学问题,发现网络大数据的共性规律,研究网络大数据定性、定量分析的基础理论与基本方法. 文中分析了网络大数据的复杂性、不确定性和涌现性,总结了网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面的主要问题与研究现状,并对大数据科学、数据计算需要的新模式与新范式、新型的IT基础架构和数据的安全与隐私等方面的发展趋势进行了展望. 网络大数据的深挖掘、大规模利用是新兴产业界的立足点.即便针对大数据的研究目前还没有建立一套完整的理论体系,也缺少高效快速的处理、分析与挖掘的算法与范式,但大数据的应用前景毋庸置疑,因为大数据从根本上来说就是来源于应用的问题。网络大数据可为世界经济创造巨大价值,提高企业和公共部门的生产率和竞争力,并为消费者创造巨大的经济利益。大数据近期发展: 1.网络空间感知与数据表示 2.网络大数据存储与管理体系 3.网络数据挖掘 4.社会计算以及网络数据平台系统与应用以上四点见:网络大数据:现状与展望第3,4,5,6节作者:王元卓2013年

5.在大数据处理中,应用云计算技术,促进大数据处理系统的功能多样化。见: 讨论云计算技术下的大数据处理系统任量2014年

机器学习研究现状与发展趋势

机器学习研究现状与发展趋势计算机科学与软件学院引言: 机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。一.机器学习的发展史机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。…> 第二阶段是在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。机器学习的最新阶段始于1986年。机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面： (1) 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。 (2) 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。 (3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。 (4) 各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。连接学习在声图文识别中占优势。分析学习已用于设计综合型专家系统。遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。 (5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。二.机器学习分类 1、基于学习策略的分类学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形

浅谈大数据发展现状及未来展望

浅谈大数据发展现状及未来展望中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。一、大数据的发端与发展从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格

机器人研究现状及发展趋势

机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势院系：信息工程学院专业：电子信息工程姓名：王炳乾

机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势摘要：随着计算机技术不断向智能化方向发展,机器人应用领域的不断扩展和深化,机器人已成为一种高新技术产业,为工业自动化发挥了巨大作用,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。文章介绍了机器人的国内国外的发展历史、状况、应用、并对机器人的发展趋势作了预测。关键词：机器人;发展；现状；应用；发展趋势。 1．机器人的发展史 1662年，日本的竹田近江利用钟表技术发明了自动机器玩偶并公开表演。 1738年，法国技师杰克·戴·瓦克逊发明了机器鸭，它会嘎嘎叫、进食和游泳。 1773年，瑞士钟表匠杰克·道罗斯发明了能书写、演奏的玩偶，其体内全是齿轮和发条。它们手执画笔、颜料、墨水瓶，在欧洲很受青睐。保存至今的、最早的机器人是瑞士的努萨蒂尔历史博物馆里少女形象的玩偶，有200年历史。她可以用风琴演奏。 1893年，在机械实物制造方面，发明家摩尔制造了“蒸汽人”，它靠蒸汽驱动行走。 20世纪以后，机器人的研究与开发情况更好，实用机器人问世。 1927年，美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人“电报箱”。它是电动机器人，装有无线电发报机。 1959年第一台可以编程、画坐标的工业机器人在美国诞生。现代机器人有关现代机器人的研究始于20世纪中期，计算机以及自动化技术的发展、原子能的开发利用是前提条件。1946年，第一台数字电子计算机问世。随后，计算机大批量生产的需要推动了自动化技术的发展。1952年，数控机床诞生，随后相关研究不断深入；同时，各国原子能实验室需要代替人类处理放射性物质的机械。

国内外研究现状和发展趋势

北京市绿化隔离带可持续经营技术及效益评价二、项目所属领域国内外研究开发现状和发展趋势 1、由城市绿地到城市林业的发展城市绿地是城市中一种特殊的生态系统，它是城市系统中能够执行“吐故纳新”负反馈调节机制的子系统。这个系统一方面能为城市居民提供良好的生活环境，为城市生物提供适宜的生境；另一方面能增强城市景观的自然性、促进城市居民与自然的和谐共生。它是城市现代化和文明程度的重要标志。绿地(green space)一词，各国的法律规范和学术研究对它的定义和范围有着不同的解释，西方城市规划概念中一般不提城市绿地，而是开敞空间(Open Space)，我国建国以来一直延用原苏联的绿地概念，包括城市区域内的各类公园、居住区绿地、单位绿地、道路绿化、墓地、农地、林地、生产防护绿地、风景名胜区、植物覆盖较好的城市待用地等。尽管各国关于开敞空间(或绿地)的定义不尽相同，但它们都强调了开敞空间(或绿地)在城市中的自然属性，即都是为了保持、恢复或建立自然景观的地域。绿地作为城市的一种景观，是城市中保持自然景观，或使自然景观得到恢复的地域，是城市自然景观和人文景观的综合体现，是城市中最能体现生态性的生态空间，是构成城市景观的重要组成部分。在结构上为人工设计的植物景观、自然植物景观或半自然植物景观。绿地在城市中的功能和作用主要包括：组织城市空间的功能、生态功能（改善生态环境的功能、生物多样性保护功能）、游憩休闲功能、文化(历史)功能、教育功能、社会功能、城市防护和减灾功能。城市绿地发展和研究进程包括：城市绿地思想启蒙阶段、城市绿地规划思想形成阶段、城市绿地理论和方法的发展阶段、城市绿地生态规划和建设阶段。吴人韦[1]、汪永华[2]、胡衡生[3]等从城市公共绿地的起源开始介绍了国外城市绿地的发展历程，认为国外的城市绿地建设经历了从公园运动（1843～1887）、公园体系（1880～1890）、重塑城市（1898～1946）、战后大发展（1945～1970）、生物圈意识（1970年以后）等一系列由简单到复杂的城市绿地发展过程，其中“重塑城市”阶段提出了“田园城市”和城市绿带概念，绿带网络提供城区间的隔离、交通通道，并为城市提供新鲜空气。“有机疏散”理论中的城市与自然的有机结合原则，对以后的城市绿化建设具有深远的影响。1938年，英国议会通过了绿带法案（Green Belt Act）。1944年的大伦敦规划，环绕伦敦形成一道宽达5英里的绿带。1955年，又将该绿带宽度增加到6～10英里。英国“绿带政策”的主要目的是控制大城市无限蔓延、鼓励新城发展、阻止城市连体、改善大城市环境质量。早在1935年，莫斯科进行了第一个市政建设总体规划，规划在城市用地外围建立10公里宽的“森林公园带”；1960年调整城市边界时，“森林公园带”进一步扩大为10～15公里宽，北部最宽处达28公里；1971年，莫斯科采用环状、楔状相结合的绿地布局模式，将城市分隔为多中心结构。目前，德国城市森林建设已取得了让世人瞩目的成绩，其树种主要为乡土树种，基本上是高大的落叶乔木（栎类、栗类、悬铃木、杨树、核桃、欧洲山毛榉等）[4]。在绿化城

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

本课题国内外研究现状及发展趋势

本课题国内外研究现状及发展趋势医用信息系统同其他行业的信息系统相比具有其明显的特殊性，医用信息系统有大量的CT、MRI等的图象，B超、内窥镜等的视频数据，还有大量的CT、MRI、B超、PET、电子内窥镜等的医用检查设备。医用信息系统中大量的如HIS,RIS,PACS,MODALITY,CPR等部门级的系统之间有大量需要交流和共用的信息,如何将这些数据有效的交流，如何减少重复手工劳动,减少数据冗余.以提供给医生、护士从而提高诊断和治疗水平，或者提供给医院管理者以提高医院的管理水平.换而言之，就是将医院各部门之间的数据互相平滑高效的交流以及医用信息的整合集成成为世界各国致力于医用信息系统的专家学者和相关研究机构的研究话题。 Radiological Society of North America(RSNA)和Healthcare Information and Management Systems Society(HIMSS)提出了IHE框架试图解决这些信息的交流和集成问题。

IHE规范遵循DICOM标准和HL7标准.DICOM标准的全称是“医学数字成像与通信”（digital imaging and communication in medicine）标准，不仅支持医学放射图象，而且面向所有的医学图象，只要简单的增加相应的服务对象类（SOP）即可，可扩展到心电图，内窥镜图象，牙医图象，病理学图象等。HL7主要为面向健康的计算机系统提供临床、金融、管理信息的电子交换标准.IHE规范还提供了HL7到DICOM的互操作. 国内随着医疗行业改革,医疗服务行业开始面向市场,通过信息化的战略来提高医患的满意度以提到很多医院的议事日程.因此构建一个集成化的标准化的系统来及时的获取各种临床信息变的非常迫切.目前国内有许多厂商拥有遵循DICOM标准的PACS系统,然而将

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

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/6e13115591.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

机器学习研究现状与发展趋势

机器学习研究现状与发展趋势摘要: 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。采用机器学习方法的计算机程序被成功用于机器人下棋程序、语音识别、信用卡欺诈监测、自主车辆驾驶、智能机器人等应用领域，除此之外机器学习的理论方法还被用于大数据集的数据挖掘这一领域。实际上，在任何有经验可以积累的地方，机器学习方法均可发挥作用。机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。本文主要叙述了 1.机器学习的研究现状,包括定义,应用领域,研究意义,发展史,系统结构,和对其进行各种角度的分类. 2.机器学习的发展趋势。引言: 1

按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。西蒙对学习给出的定义本身，就说明了学习的重要作用。机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。什么叫做机器学习？至今，还没有统一的“机器学习”定义，而且也很难给出一个公认的和准确的定义。为了便于进行讨论和估计的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。机器学习已经有了十分广泛的应用例如搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计 1

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 -

(完整版)研究意义,国内外现状和发展趋势

课题研究的意义；国内外研究现状和发展趋势本课题要研究一种用于铁路动车轮对滚动轴承外圈的涡流探伤机械装置。该装置采用涡流技术实施对动车轴承外圈表面质量的检测，从而将一改轴承外圈传统的人工磁粉探伤方法所带来的探伤结果受人为因素影响较大及很难实现探伤自动化等缺点。采用该装置对轴承外圈进行有效探伤的同时，能极大地提高无损探伤评价的客观性，而且具有自动化程度高（配以合适的上、下料机构就能接入轴承生产和在线检测流水线）、探伤效率高及探伤检测质量好等优点。近年来，随着铁路和轨道交通的快速发展，各种型式的轨道交通工具层出不穷，如高速列车、动车、地铁、城轨加上传统的铁路列车，都无一例外在其轮对上使用滚动轴承。因而滚动轴承的性能和质量将直接影响列车运行的安全性及舒适性，为此滚动轴承及其主要零件（包括内外圈、滚动体）的质量及其检测越来越受到各方的重视。在欧美一些发达国家及日本的轴承生产厂家，尤其是世界十大著名轴承生产商，为了抢占世界铁路轴承市场，都对铁路轴承的开发、检测投入了大量的财力和人力，如世界最大的轴承生产商瑞士的SKF，在全球拥有90个独资生产厂家，2008年销售额为50亿美元，在国际轴承市场的产品占有率达20%。目前中国的大部分动车轮对进口滚动轴承均使用SKF轴承；此外日本的NSK、NTN等轴承株式会社生产的轴承，国际市场产品占有率也达20%左右。轨道交通尤其是高速列车（时速≥200公里）所采用的滚动轴承，在列车高速运行时所受各种因素的影响更严重，为达到同样的使用寿命，对轴承的质量提出了更高的要求，所以要求对新制出厂的轴承及其主要零件进行较为严格的探伤检测，以确保轴承品质优良。同时轴承在运行时由于受列车交变应力的作用也易产生疲劳缺陷，甚至发展成裂纹。这对轨道交通车辆的安全运行将造成严重威胁，因此滚动轴承缺陷的检测也就成了是一项非常必要而又关键的工作。长期以来，随着探伤检测技术及其他相关技术的不断发展，轴承及其主要零件的探伤检测已经成为一种较为成熟的工艺技术。无论对于新制出厂的轴承还是在役使用的轴承（所产生的疲劳缺陷主要表现为表面缺陷），对其表面质量的检测最为有效的方法是磁粉探伤，不仅检测方法简单、磁痕显示直观，而且检测灵敏度高，能非常高效地检出轴承零件如外圈的表面缺陷。尤其是在役使用的轴承零件，由于大多为表面疲劳缺陷，因而采用磁粉探伤的方法更是优势凸现，所以一直以来磁粉探伤都作为检测表面缺陷的首选方法。但是受多方面因素的限制，直至目前，几乎所有的磁粉探伤均采用人工探伤，该方法的关键工序之一———观察磁痕，由于采用肉眼观察法，从而导致难以实现探伤检测的自动化，使探伤评价的客观性大大降低。如何实