大数据文献综述英文版
大数据会计文献综述
大数据会计文献综述一、引言在信息技术高速发展的当今社会，"大数据"这一概念已经成为时代的重要标签。
大数据在众多领域，包括会计行业，都有着深远的影响。
对于会计领域，大数据的出现和应用不仅改变了传统的数据处理方式，更推动了会计工作的革新与发展。
本篇文献综述旨在梳理和总结大数据在会计领域的应用现状与发展趋势，以期为进一步的研究与实践提供有益的参考。
二、大数据与会计的结合点1. 数据处理与分析：大数据技术使得会计数据呈现出海量、高速、多样的特点，为数据处理与分析带来了新的可能。
通过大数据技术，可以实现会计数据的快速整合、实时监控与分析，从而提升会计信息的准确性和时效性。
2. 风险管理：风险管理是会计工作的重要组成部分。
大数据技术可以帮助企业更准确地识别和预测财务风险，如市场风险、信用风险等，从而制定更为有效的风险管理策略。
3. 决策支持：大数据技术能够为企业提供更为全面、深入的财务数据支持，帮助企业做出更为科学、合理的决策。
三、大数据在会计中的应用案例随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始将大数据技术应用到会计工作中。
例如：有的企业运用大数据技术实时监控企业财务状况，及时发现和解决财务风险；有的企业利用大数据技术进行市场分析，为企业投资决策提供数据支持；还有的企业通过大数据技术优化内部控制流程，提升企业管理效率。
四、大数据在会计中的挑战与问题虽然大数据技术在会计领域的应用前景广阔，但仍存在一些挑战和问题。
如数据安全问题、数据质量问题、数据处理技术与专业人才的缺乏等。
这些问题的解决需要我们在实践中不断探索和创新。
五、未来展望随着大数据技术的不断发展，我们相信其在会计领域的应用将会更加广泛和深入。
未来的会计工作将更加注重数据分析与运用，而大数据技术无疑将为这一趋势提供强大的技术支持。
我们期待在未来的会计工作中，看到更多创新的实践和应用案例。
同时，也希望学术界和企业界能够加强合作，共同推动大数据技术在会计领域的理论研究与实践发展。
markowitz的文献综述
文献综述：Markowitz的资产组合理论随着金融市场的不断发展，投资者对资产配置和风险管理的需求愈发迫切。
在这个方兴未艾的环境下，哈里·马科维茨（Harry Markowitz）于1952年提出了著名的资产组合理论（Modern Portfolio Theory），该理论对资产组合和风险管理产生了深远的影响。
本文将对Markowitz的资产组合理论进行综述，探讨其核心理念、应用价值以及未来发展趋势。
一、资产组合理论的核心理念1.1 效用理论Markowitz的资产组合理论建立在效用理论的基础之上。
他提出，投资者的最终目标不是简单地追求收益最大化，而是在一定风险水平下追求效用最大化。
投资者的投资决策不仅取决于预期收益，还应考虑风险水平和资产之间的相关性。
1.2 效率前沿Markowitz将资产组合理论建模为一个多目标优化问题，他提出了“效率前沿”的概念。
效率前沿是指在给定风险水平下，投资组合所能达到的最大收益，或者在给定收益水平下，投资组合所能达到的最小风险。
通过对效率前沿的研究，投资者可以找到最优的资产配置方案。
1.3 马科维茨方差-收益均衡模型Markowitz提出了著名的方差-收益均衡模型，该模型将投资组合的风险定义为收益的方差，将投资组合的收益定义为期望收益。
他指出，投资者在选择资产配置方案时应该追求一种均衡，即在风险和收益之间取得最佳的折衷。
二、资产组合理论的应用价值2.1 风险管理Markowitz的资产组合理论为风险管理提供了重要的思路。
通过对资产之间相关性的分析和有效的风险分散，投资者可以在一定程度上规避风险，提高投资组合的抗风险能力。
2.2 盈利机会资产组合理论也为投资者提供了寻找盈利机会的方法。
通过对不同资产类别和不同资产之间相关性的分析，投资者可以发现低相关性的资产，实现有效的分散，从而获取更高的收益。
2.3 资产配置决策资产组合理论已经被广泛应用于资产配置决策中。
ai总结文章文献综述
ai总结文章文献综述AI总结文章文献综述近年来，随着人工智能（AI）的快速发展，它已经成为了各个领域的热门话题。
AI的出现给人们的生活带来了诸多改变，从科学研究到工业生产，都受到了AI的影响。
本文旨在通过综述相关文献，总结AI在不同领域的应用和发展趋势。
1. AI在医疗领域的应用AI在医疗领域的应用日益广泛。
通过分析海量的医学数据，AI可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
例如，利用AI技术可以从医学影像中自动检测和诊断肿瘤，提高了诊断的准确性和效率。
此外，AI还可以进行基因序列分析，帮助研究人员寻找新的治疗方法和药物。
2. AI在金融领域的应用AI在金融领域的应用也非常广泛。
通过利用大数据和机器学习算法，AI可以帮助银行和金融机构进行风险评估和欺诈检测。
同时，AI还可以进行股市预测和交易策略制定，提高投资的准确性和效益。
此外，AI还可以进行信用评分和客户服务，提升金融机构的运营效率。
3. AI在交通领域的应用AI在交通领域的应用有助于解决交通拥堵和安全问题。
通过利用AI 技术，可以实现智能交通系统，实时监测交通流量和路况，优化交通信号控制，提高道路利用率和交通效率。
同时，AI还可以进行驾驶辅助和自动驾驶技术的研发，提高道路安全性。
4. AI在教育领域的应用AI在教育领域的应用也日益增多。
通过利用AI技术，可以实现个性化教育，根据学生的学习情况和特点，提供定制化的教学内容和方法。
同时，AI还可以进行智能评估和反馈，帮助教师和学生了解学习进展和问题所在。
此外，AI还可以进行智能化的教学管理和资源推荐，提升教育质量和效果。
5. AI在工业制造领域的应用AI在工业制造领域的应用有助于提高生产效率和产品质量。
通过利用AI技术，可以实现智能化的生产流程和设备管理，提高生产线的自动化水平。
同时，AI还可以进行质量控制和故障预测，减少生产过程中的错误和故障，提高产品的一致性和可靠性。
此外，AI还可以进行供应链管理和物流优化，提高整体生产效率。
大数据文献综述
大数据文献综述随着信息技术的飞速发展，数据的产生和积累速度呈指数级增长，大数据已经成为当今社会各个领域关注的焦点。
大数据不仅改变了我们获取、处理和分析信息的方式，也为科学研究、商业决策、社会治理等带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将对大数据相关的文献进行综合梳理和分析，旨在全面了解大数据的概念、特点、技术架构以及其在不同领域的应用和影响。
一、大数据的概念与特点大数据的概念最早由知名咨询公司麦肯锡提出，其定义为：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
海量的数据规模是大数据最显著的特点之一。
在当今数字化时代，数据的生成来源极为广泛，包括互联网、物联网、社交媒体、金融交易、医疗记录等。
这些数据的总量已经达到了 PB 级甚至 EB 级，远远超出了传统数据处理技术的处理能力。
快速的数据流转意味着数据的产生和更新速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流监控等，数据需要在极短的时间内被处理和分析，以做出及时的决策。
多样的数据类型也是大数据的重要特点。
除了传统的结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），大数据还包含大量的半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
价值密度低则是指在海量的数据中，真正有价值的信息往往只占很小的比例。
因此，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息成为了大数据处理的关键挑战之一。
二、大数据的技术架构大数据的处理需要一套完整的技术架构来支持，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
数据采集是大数据处理的第一步，其目的是从各种数据源中获取数据。
常见的数据采集技术包括网络爬虫、传感器数据采集、系统日志采集等。
数据存储是大数据处理的重要环节，由于大数据的规模巨大，传统的关系型数据库已经无法满足需求。
因此，分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase、Cassandra 等）成为了大数据存储的主流选择。
文献综述(垃圾的可回收)英文版
Literature review of garbage collection——李薇，李灿，唐兰心，猫然IntroductionPurpose ：For garbage recycling, the status quo at home and abroad, due to different start, the maturity of garbage disposal capacity and system is also different. Overseas countries have accumulated rich experience, while China's recycling technology is currently only piloted in a few cities, with few application examples. The author summarized and sorted out the references at home and abroad, analyzed the representative articles at home and abroad respectively, and elaborated the viewpoint and development trend of garbage recycling in this kind of articles, and then found the way to realize garbage recycling in our country.Measure：Using SCI and CNKI databases, our team searched relevant journals with garbage recycling as the key word, classified and summarized the relevant journals, and carried out a literature survey on the topic of garbage recycling under the reasonable division of labor and coordination, and summarized the literature survey.Domestic garbage collection status1. At present, the old ways of municipal solid waste treatment in China are mainly landfill, compost and incineration.2. Residents' individual factors, including the lack of knowledge of garbage classification, lack of corresponding knowledge of garbage classification. At present, the knowledge of garbage classification of most residents in China isrelatively simple or even one-sided. Few people can consciously and actively classify garbage.3. Garbage collection facilities classification confusion4. There are also problems in the implementation of garbage classification system. Although the garbage classification Department has made the garbage bin classification system in the district beforehand, the municipal sanitation department will merge the garbage in order to save labor during the recycling process. This "even pot end" method has seriously affected residents' confidence in independent garbage classification, but also greatly offset the effect ofpre-resident garbage classification, resulting in a certain malignant effect.4.Some matching systems of garbage classification are not perfect. Such as rewards and punishment mechanism, propaganda and education system and other defects.5. The cost of garbage collection is higher.6. The results are not obvious: since the original Ministry of Construction announced the list of the first pilot cities for sorting and collecting domestic waste in 2000, nearly 20 years have passed. Although cities have been exploring new models for garbage control, it is undeniable that the results are not obvious. The average annual garbage output per city is 440 kilograms. 600 cities in the country generate 80 million tons of garbage.参考文献1.城市生活垃圾焚烧社会成本评估方法与应用——以北京市为例宋国君、孙月阳、赵畅、刘帅、王颖著Author's Institutions: School of Environment, Renmin University of China; School of Management Cadres, Ministry of Agriculture; Hebei Dezheng Law Firm2.中国实施垃圾分类为何这么难？——刘庆健著2. 垃圾分类与垃圾治理研究, Zhejiang Gongshang University press, 2018.01, second ------方建移著3.广东省农村垃圾产生特征及处理方式的调查分析Writers：高海硕;陈桂葵；黎华寿等Journal of Rural Environmental Science Volume: 31 issue: 7 pages: 1445-1452 Document No. 1672-2043 (2012)4.基于RBF网络的城市垃圾产量预测及可视化秦绪佳、彭洁、徐菲、郑红波、张美玉著Necessity of garbage collection1.Harmfulness of the old methods of Disposing Municipal Solid waste: At present, the old methods of landfill, composting and incineration are still the main ways of Disposing Municipal Solid Waste in China. Most of these traditional methods have some disadvantages, such as waste of land resources, high technical requirements of composting, secondary pollution caused by incineration, etc.2.High proportion of recyclable resources: Due to the characteristics of campus environment, waste generated by college students ' life mainly includes:Paper products, plastic products, a small amount of metal products and kitchen waste. Covered in teaching, living, dormitory, outdoorSite area. There are 2763 institutions of higher learning in China and about thirty million of college students.Nearly 20,000 tons, of which the proportion of recoverable resources is very high, should be well classified recovery.3. garbage accumulation seriously affects urban development.4. human happiness index and national significance5. The significance of garbage classification and garbage treatment lies not only in solving the dilemma of garbage siege, but also in solving it.It lies in the environmental protection itself, and its significance also includesadvocating and forming a healthy lifestyle and promoting the livelihood of the people.Quality of Life and Subjective Well-being, Promoting Governing Ability and Public Credit of the Government, Improving National Quality and Public MoralityRecognize and improve China's international image in order to realize the "strive to build a beautiful China and realize it" put forward by the Eighteenth National Congress of the Communist Party of ChinaThe goal of sustainable development of the Chinese nation.参考文献1.垃圾分类与垃圾治理研究Zhejiang Gongshang University press, 2018.01, second pages. ------方建移著，2.生活垃圾分类制度设计研究：以杭州市为例------颜安庆，蒋晓琦，朱诗雨，丁丁，张鸿昌，李冰洁著，The methods of Garbage collectionTechnical means1.Intelligent System for Garbage collection: IOT technology with Ultrasonic sensor and Arduino Mega . To avoid the piles of rubbish , a project called IOT Based Smart Garbage System I will be implemented, which can be generate warning message to the municipality via SMS when the garbage bin is full or almost full, so the garbage can be collected immediately.2. Fully implementing the dichotomy of dry and wet3. Smart garbage monitoring system for waste management 。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述在大数据时代，数据的规模和复杂性不断增长，给各个领域的研究和应用带来了巨大的挑战和机遇。
为了全面了解和掌握该领域的研究进展和现状，进行一次文献综述是非常必要的。
本文将从以下几个方面对大数据时代的文献进行综述，并总结和分析现有研究的不足之处和发展方向。
1、大数据时代的概述1.1 大数据的定义和特点1.2 大数据的应用领域1.3 大数据带来的挑战和机遇2、大数据的采集与存储2.1 大数据采集的技术和方法2.2 大数据存储的技术和方案2.3 大数据的备份与恢复3、大数据的处理与分析3.1 大数据的预处理技术3.2 大数据的分析算法与模型3.3 大数据处理的工具和平台4、大数据的应用与价值4.1 大数据在商业领域的应用4.2 大数据在科学研究中的应用4.3 大数据在社会管理中的应用5、大数据时代的隐私与安全5.1 大数据隐私保护的法律法规5.2 大数据的安全挑战与防护5.3 大数据隐私与安全治理的方法与技术6、大数据发展的挑战与展望6.1 大数据发展中的技术问题6.2 大数据发展中的法律与伦理问题6.3 大数据发展的未来方向和趋势附件：本文档涉及的附件包括相关文献和数据集，详情请参见附件部分。
法律名词及注释：1、大数据：指规模庞大、来源多样、种类繁多、处理复杂的数据集合。
2、大数据采集：指通过各种技术和方法获取大数据的过程。
3、大数据存储：指对大数据进行长期保存和管理的技术和方案。
4、大数据处理：指对大数据进行清洗、转换和计算的过程。
5、大数据分析：指通过各种算法和模型从大数据中获取有用信息的过程。
6、大数据应用：指将大数据用于实际场景和问题解决的过程。
(毕业论文)文献综述范文
文献综述范文随着信息技术的快速发展，大数据技术在各个领域都得到了广泛的应用。
本文主要针对大数据技术在教育领域的应用进行了文献综述，通过分析国内外相关文献，探讨了大数据技术在教育领域的现状、挑战和未来发展趋势。
一、引言二、大数据技术在教育领域的应用现状1. 学习分析大数据技术在教育领域的应用之一是学习分析。
通过收集和分析学生的学习数据，如成绩、作业、在线学习行为等，可以了解学生的学习情况和需求，为教师提供有针对性的教学策略和个性化辅导。
2. 教学评估大数据技术可以用于教学评估，通过收集和分析学生的成绩、作业、考试等数据，可以客观地评估教师的教学效果，为教师提供反馈和改进的方向。
3. 教育资源推荐大数据技术可以用于教育资源推荐，通过分析学生的学习兴趣和需求，可以为学生推荐适合的学习资源，提高学生的学习效果。
三、大数据技术在教育领域面临的挑战1. 数据隐私和安全问题大数据技术在教育领域的应用涉及到学生的个人信息和学习数据，因此需要保护学生的隐私和安全，避免数据泄露和滥用。
2. 数据质量和可靠性问题大数据技术的应用依赖于数据的准确性和可靠性，因此需要建立有效的数据质量控制机制，确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据分析和解释能力问题大数据技术的应用需要对数据进行深入的分析和解释，因此需要培养具有数据分析能力的教育工作者，提高他们对数据的理解和应用能力。
四、大数据技术在教育领域的未来发展趋势1. 个性化教育大数据技术将进一步推动个性化教育的发展，通过分析学生的学习数据，为每个学生提供个性化的学习路径和资源，满足学生的个性化学习需求。
2. 智能教育3. 教育决策支持大数据技术将应用于教育决策支持，通过分析教育数据，为教育决策者提供科学依据和决策支持，提高教育决策的准确性和有效性。
五、结论大数据技术在教育领域的应用具有广泛的前景，但也面临着一些挑战。
未来，大数据技术将继续推动教育领域的创新和发展，为个性化教育、智能教育和教育决策支持提供有力支持。
大数据物流配送优化文献综述
大数据物流配送优化文献综述随着物流行业的快速发展和电子商务的兴起，物流配送的效率和准确性成为了企业和消费者关注的焦点。
为了提高物流配送的效率和满足消费者的需求，大数据技术被广泛应用于物流配送优化中。
本文将综述相关的文献，探讨大数据在物流配送优化中的应用和效果。
一、大数据在物流配送中的应用1. 路线优化：大数据技术可以对配送路线进行分析和优化，通过考虑交通状况、道路条件、配送点数量等因素，找到最佳的配送路径，提高配送效率和准确性。
2. 车辆调度：大数据可以实时监测车辆的位置和状态，并根据配送需求进行智能调度，合理分配配送任务，减少空载和重载的情况，提高车辆利用率。
3. 仓库管理：大数据可以对仓库中货物的存储和出库进行管理，通过分析历史数据和实时需求，优化货物的存储位置和出库顺序，减少货物的损坏和丢失，提高仓库的运营效率。
4. 运输成本控制：大数据可以对配送过程中的各项费用进行监控和分析，包括燃料消耗、人工成本、维修费用等，通过优化配送方案和减少不必要的费用，降低物流运输成本。
二、大数据物流配送优化的效果1. 提高配送效率：通过大数据的分析和优化，可以缩短配送路线、减少车辆空载和重载、合理调度车辆等，从而提高配送效率，减少配送时间和成本。
2. 提高配送准确性：大数据可以实时监测车辆位置和货物状态，通过智能调度和仓库管理，可以准确掌握货物的存储和配送情况，避免货物的损坏和丢失，提高配送准确性。
3. 降低运输成本：通过大数据的分析和监控，可以及时发现和解决运输过程中的问题，减少不必要的费用和浪费，降低物流运输成本，提高企业的竞争力。
4. 提升客户满意度：通过大数据的应用，可以提高配送的效率和准确性，减少配送的延迟和差错，提升客户的满意度和信任度，增加客户的忠诚度。
三、大数据物流配送优化存在的问题和挑战1. 数据安全和隐私保护：大数据在物流配送中涉及大量的个人和企业数据，如何保护数据的安全和隐私成为一个重要的问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据文献综述英文版 Prepared on 24 November 2020 The development and tendency of Big Data Tang Xia (Guilin University of electronic technology, electronic engineeringandautomation, Guilin) Abstract: "Big Data"is the most popular IT word after the "Internet of things"and "Cloud computing". From the source, development, status quo and tendency of big data, we can understand every aspect of it. Big data is one of the most important technologies around the world and every country has their own way to develop the technology. Key words: big data; IT; technology
1 The source of big data Despite the famous futurist Toffler propose the conception of “Big Data” in 1980, for a long time, because the primary stage is still in the development of IT industry and uses of information sources, “Big Data” is not get enough attention by the people in that age[1].
2 The development of big data Until the financial crisis in 2008 force the IBM ( multi-national corporation of IT industry) proposing conception of “Smart City” and vigorously promote Internet of Things and Cloud computing so that information data has been in a massive growth meanwhile the need for the technology is very urgent. Under this condition, some American data processing companies have focused on developing large-scale concurrent processing system, then the “Big Data” technology become available sooner and Hadoop mass data concurrent processing system has received wide attention. Since 2010, IT giants have proposed their products in big data area. Big
companies such as EMC、HP、IBM、Microsoft all purchase other manufacturer relating to big data in order to achieve technical integration[1]. Based on this, we can learn how important the big data strategy is. Development of big data thanks to some
big IT companies such as Google、Amazon、China mobile、Alibaba and so on, because they need a optimization way to store and analysis data. Besides, there are also demands of health systems、geographic space remote sensing and digital media[2]. 3 The status quo of big data Nowadays America is in the lead of big data technology and market application. USA federal government announced a “Big Data’s research and development” plan in March,2012, which involved six federal government department the National Science Foundation, Health Research Institute, Department of Energy, Department of Defense, AdvancedResearchProjectsAgency and Geological Survey in order to improve the ability to extract information and viewpoint of big data[1]. Thus, it can speed science and engineering discovery up, and it is a major move to push some research institutions making innovations. The federal government put big data development into a strategy place, which has a big impact on every country. At present, many big European institutions is still at the primary stage to use big data and seriously lack technology about big data. Most improvements and technology of big data are come from America. Therefore, there are kind of challenges of Europe to keep in step with the development of big data. But, in the financial service industry especially investment banking in London is one of the earliest industries in Europe. The experiment and technology of big data is as good as the giant institution of America. And, the investment of big data has been maintained promising efforts. January 2013, British government announced million pound will be invested in big data and calculation of energy saving technology in earth observation and health care[3]. Japanese government timely takes the challenge of big data strategy. July 2013, Japan’s communications ministry proposed a synthesize strategy called “Energy ICT of Japan” which focused on big data application. June 2013, the abe cabinet formally announced the new IT strategy----“The announcement of creating the most advanced IT country”. This announcement comprehensively expounded that Japanese new IT national strategy is with the core of developing opening public data and big data in 2013 to 2020[4].
Big data has also drawn attention of China government.《Guidingopinions of the State Council on promotingthe healthy and orderly developmentof theInternet of things》 promote to quicken the core technology including sensor network、
intelligent terminal、big data processing、intelligent analysis and service integration. December 2012, the national development and reform commission add data analysis software into special guide, in the beginning of 2013 ministry of science and technology announced that big data research is one of the most important content of “973 program”[1]. This program requests that we need to research the expression,