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城市地铁轨检数据应用与信息化发展研究

城市地铁轨检数据应用与信息化发展研究
城市地铁轨检数据应用与信息化发展研究

城市地铁轨检数据应用与信息化发展研究

发表时间:2019-03-25T09:43:56.953Z 来源:《防护工程》2018年第34期作者:周兴龙伍亮袁芳高文杰万廷[导读] 轨道作为行车关键设备之一,其宏观几何状态、微观伤损情况将直接影响到城市地铁的安全可靠运营。

成都地铁运营有限公司四川成都 610000 摘要:轨道作为行车关键设备之一,其宏观几何状态、微观伤损情况将直接影响到城市地铁的安全可靠运营。与此同时,轨道设备存在种类繁多、缺陷多样等特点,原有的被动式管理方法已经无法满足现有的线路检修工作,运用高效轨道检测手段是大势所趋。综合检测车轨检系统可获得服役轨道状态信息为轨道维护部门提供养修决策,用科学手段指导轨道维护工作开展。

关键词:轨检系统;轨检数据应用;信息化发展研究

1引言

轨道设备是城市地铁运营的基础,为适应线网发展需求,按照“检测准确、分析智能、运用简便、指导维修”的工作方针,只有做到科学检修,确保轨道设备服役状态优良,才能保证列车运行安全。轨道检测可为轨道养护维修提供决策依据,传统的轨道检测的方法有很多,如:人工道尺、轨道检查仪的静态检测,添乘仪、晃车仪动态检测等诸多方式,综合检测车轨检系统与之相比能更准确更直观地反映动态下轨道线路状态,生成的轨检数据报表包含了轨道线路服役状态的各种信息,通过轨检数据分析,查找超限病害的形成原因,为轨道维护部门及时全面掌握设备状态,以设备来代替人,用技术保障运营,为科学制定维护策略提供依据。 2轨检系统采集原理

轨检系统检查项目主要包括轨距、高低、轨向、水平、三角坑、超高、曲率、车体水平和垂直振动加速度等。

2.1轨距

轨道同一横截面、钢轨顶面以下16mm处,左右两根钢轨之间的最小内侧面距离相当于标准轨距的偏差。

2.2轨向

轨向指钢轨内侧面轨距点沿轨道纵向水平位置的变化。轨检梁惯性包测得整个轨检梁的横向加速度通过两次积分得到检测梁相对惯性位移,进而计算左右轨轨向。

2.3高低

轨道高低不平顺是指左右轨顶面纵向起伏变化,轨检梁惯性包测得整个轨检梁的姿态从而得左、右轨顶面相对应轨检梁的加速度大小通过两次积分得到相对惯性位移,进而计算左右轨高低。

2.4水平

轨道同一横断面内左右钢轨顶面的高度差,轨检梁惯性包测得梁对大地的水平角2D激光装置测得与轨道顶面的距离,进而得与梁的夹角综合惯性包及2D测试结果,分析得到相对水平超高值。

2.5三角坑

三角坑反映轨顶的平面性,三角坑为按水平值一定基长换算得到对一转向架来说,三角坑基长取2.5m,即间隔2.5m水平的差对一车体来说,基长取18m,即18m内最大水平的差。 3轨检数据应用

3.1轨道几何质量评价

3.1.1局部峰值评价

局部峰值评价采用扣分法。各项偏差超限等级分为4级,一到四级分别扣分1分、5分、100分、301分。其计算方法如下:

公里线路局部峰值动态评价标准:总扣分在50分及以下为优良公里,总扣分在51-300分为合格公里,总扣分在300分以上为失格公里。

3.1.2区段均值评价

TQI为200 m 轨道区段上水平、左高低、右高低、左轨向、右轨向、三角坑和轨距7项几何偏差标准差之和,评价线路几何质量的指数。TQI及T值的计算如下:

均衡公里进行峰值管理,计划公里进行合理保养,优先公里优先安排维修。

3.2超限复核

轨检数据主要用于通过综合检测车轨检波形图查找实际病害,首先在波形图上找到相应的点,确定该病害的峰值里程、超限长度、峰值,打印成纸质版波形图,然后去现场复核实际病害,从而找到并消除病害。 4信息化发展研究

目前综合检测车检测数据无处理后台,轨道检测数据无可视化呈现平台,轨道检测数据无法多样性筛选统计,缺陷闭环处理派工单未实行无纸化办公,不便于趋势分析。后期研究接入PMS系统,参照弓网检测数据分析平台,后期预留企业微信接口。减少人员的数据分析量,传输检测数据,使相关部门共享轨道检测数据资料,轨道检测数据上线统计分析及导出,轨道检测成绩趋势图形可视化呈现,轨道检测缺陷销缺闭环流程的派发、销缺闭环,以及销缺比例等。具体如下:(1)首先是检测源数据传输到轨道检测数据平台(或利用大数据服务器),进行轨道检测数据统计,形成动态数据库,常规检查项目类型、级别、数量、扣分及相关类别统计等,可自动生成需要的折线图、饼状图、柱状图、健康图等。

(2)实现对动态数据库中的所有表格内容多选或者单选,筛选缺陷项目,缺陷等级,缺陷总数量、已销缺数量、未销缺数量,显示销缺完成百分比。比如筛选某个单位,就能看到该单位的缺陷数量,及销缺百分比等。筛选某个填报日期,某个单位,就能显示该单位在特定填报日期的缺陷数量,销缺百分比等。

数据链

数据链的发展及运用 数据链是一种在多个传感器、指挥信息系统、武器系统等作战单元之间,采用一种或多种网络结构,按照规定的通信协议和消息标准传递格式化战术信息的数据信息系统。 一、数据链概述 (一)数据链的基本组成 与一般通信系统所不同,数据链除了拥有通信终端、传输设备等基本要素以外,最大区别就是拥有特殊的通信规范,即数据报文的消息标准和控制链路运行的通信协议。没有这些通信规范,即使有了先进的通信设施和通信网络,也不能称其为数据链。因此,将数据链视为实际的硬件设备,不如视为一组规范了传输方式、信息格式、各节点间的组网方式、使用的硬件规格等实现信息交换的协定、规范。另外,数据链还包括一些保障通信安全、可靠运行的辅助设备,如加密/解密装臵(密码设备)、自检设备、电源等。所以,数据链的基本组成可以概括为三大要素:终端设备、传输设备和通信规范。 从数据链诞生起,它就与指挥系统、传感器和武器系统紧密地结合在一起。随着信息化程度的加速,数据链与指挥信息系统、武器系统、传感器的一体化程度在加快。 (二)数据链的功能特点 与一般通信系统相比,数据链能够与传感器、武器系统、指挥系统紧密结合,将地理空间上相对分散的作战单元、探测单元、支援力量紧密地连接在一起,保证战场情报、指挥控制、武器协同等信息实

时、可靠、准确地传输,实现信息共享,便于指挥人员实时掌握战场态势的变化,缩短了决策时间,提高了指挥速度和武器系统的协同作战能力,增强了联合部队的整体作战能力和防护能力,能够对敌方目标进行快速、准确、连续的打击,对我方目标实施全方位的有效防护。具体来说,数据链主要有以下特点: 一是链路平台一体化。传统通信系统的直接用户是操作人员或指挥参谋人员,主要以“人-机-人”方式将指挥系统、侦察情报系统和作战单元联系在一起。数据链则主要以“机-机”方式工作,实现了直接面向传感器、指挥系统和武器系统的有效链接,将空间分散的各种作战单元紧密交链,充分发挥了整体的作战效能,实现了链路平台的自动化、一体化。 二是信息传输实时化。由于数据链实现了“机—机”的工作方式,大大减少了由于人为因素造成的时间延误,所以实现了信息传输的实时化。准确地说,这里实时传输的涵义是指根据作战单元的使用要求,在规定的时间内将信息传给用户。数据链采用实时传输的通信协议,直接根据作战需求预先指定并动态调整每个用户收发信息的内容、占用的时隙和更新周期,协议层次简单,格式报文直接通过通信协议在信道中传输,从而保证恰当的信息使用者,在恰当的时间内收到恰当的信息。 三是传输内容格式化。为保证信息的实效性,避免信息在网络间交换时因格式转换造成时延,与一般通信系统不同,数据链主要传输格式化消息,以实现“机-机”间信息的传输、交换与自动化处理。

大数据的实际应用及未来展望

大数据的实际应用及未来展望 计172(10170828)程慧艳 摘要:近年来,“大数据”已然成为IT界如火如荼的词,与“云计算”并驾齐驱,成为带领IT行业发展的两列火车。尤其在当今这个物联网快速发展的时代,数据已经成为新的资源,是支撑物联网发展的基石。本文通过对大数据的简要诠释以及一些大数据在国内外的应用实例来对大数据产业的发展、社会定位以及价值实现途径进行探索,最后分析未来大数据产业的发展。 关键词:大数据,大数据技术,数据挖掘,数据变现,应用 1.大数据时代 大数据?多么时髦的词!就连农民看新闻的时候,都会听到它。只要是能涉及到大数据的,各个行业都不会放过,比如汽车、医疗、教育、金融、饮食、传媒、零售业、农业等。如你所见,大数据已经不是IT行业的专有名词了,而是与我们生活息息相关的事物,我们已经进入了大数据时代。 相信对于大多数人来说,大数据也就只是一个经常听到的似乎很高端大气的词罢了,其实不然,要认识大数据,首先就要知道它是什么。那么,什么是大数据呢?我们来看看官方的定义:大数据(Bigdata),或称巨量数据、海量数据、大资料,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内截取、管理、处理并整理成人类所能解读的信息。 IBM提出了大数据的5个特点:大量、高速、多样、价值、真实性。

维克托·迈尔·舍恩伯格教授在《大数据时代》一书中指出,大数据不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。简言之,从各种类型数据中快速获得有价值信息的能力就是大数据技术,也正是这一特点促使该技术具备了走向实际应用的潜力。 2. 数据资源(数据就是“金库”) 从数据类型来看,大数据可分为三类。 ·传统企业数据:包括CRM Systems的消费者数据、传统的ERP数据、库存数据及账目数据等。 ·机器和传感器数据:包括呼叫记录、智能仪表、工业设备传感器、设备日志、交易数据等。越来越多的机器配备了连续测量和报告运行情况的装置。几年前,跟踪遥测发动机运行仅限于价值数百万美元的航天飞机。现在,汽车生产商在汽车中加入了监视器,连续提供车辆机械系统的整体运行情况。 ·社交数据:包括用户行为记录、反馈数据等。计算机产生的数据可能包含着关于因特网和其他使用者行动与行为的有趣信息,从而提供了对他们的愿望和需求潜在的有用认知。还有人们通过短信、QQ、微博、微信、电子邮件等产生的文本及图像信息。 这三种数据都价值连城,甚至有说法称,谁掌握数据资源,谁就掌握了“金库”。当然,要将数据变成正真的“金库”,还需要一个过程,一个分析的过程,一个总结的过程,一个预测的过程。最终,数据能帮人们提高预测的能力。通过大数据的处理工具,提取精华,总结规律,预测行为。

大数据在金融行业的应用与发展展望...

大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今,人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹,越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响,金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下,人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑,大量数据被留存记录,各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点,这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点,而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求,有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面,又与微观社会主体的经济生活密切相关,中国是一个人口大国,也是社会活动多样性的代表性国家,金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析,但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如,在个人信用风险控制方面,过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人

进行信用评价,但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖,甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群,加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群,仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群,利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点,这也是金融业应用大数据时要考虑的关键: 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚,要把这些碎片化数据进行准确整合,需要有很强的ID MAPPING能力,数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例,10条行为信息,究竟是10个不同主体产生的,还是1个人在10个不同渠道留下的,不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先,数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言,金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言,

Link 16数据链技术的发展概况

Link 16数据链技术的发展概况 译自:美国《国防工业日报(Defense Industry Daily)》网站,2013年8月7日编译:知远/安德万 译文信息表 [知远导读] Link 16数据链技术让作战部队具备态势感知能力。目前能够提供Link 16数据交换能力的解决方案有五个:MIDS LVTS、FAST、MIDS JTRS和美国海军正在研发的CMN-4、TTNT,它们分别装备于不同的武器平台。本文提供了这种技术的供应商和在世界范围的装备情况等信息。 具备抗干扰能力的Link 16无线电台能够自动交换战场信息——尤其是我方和敌方的飞机、舰艇和地面部队的位置——在一个远程的、视线范围内网络(a long-range, line-of-sight network)内交换。例

如,空中预警和控制系统(AW ACS)飞机获取的空中监视跟踪数据可以立即与战斗机和防空系统共享。十几个国家已经在不少于19个陆地、海上、空中平台上装备了Link 16终端,它们使互操作性成为了现实。 虽然最近的技术进步可能使有源电子扫描阵列(AESA) 雷达成为无线电发送器的未来选择,但是Link 16是目前的标准。多功能信息分发系统——低容量终端(MIDS LVTS)由一个跨国财团开发,可以提供Link 16能力,与联合战术信息分发系统(JTIDS)相比,重量更轻、体积更小和成本更低。Defense Industry Daily网站的这篇可供免费阅读的文章聚焦Link 16这个项目,梳理了世界各地的相关合同。 MIDS-LVT项目 “Link 16为广泛分散的战斗元素之间交换战斗数据、语音和相关的导航信息提供实时的、抗干扰的、安全可靠的传输。相关的参与方借助一个共同的、可以实现连续、自动、实时更新的通信链路交换数据,从而具备态势感知能力,减少误伤、重复分配任务或错过目标的几率。通信链路中的每个参与者能够在电子显示屏上监测战斗空间,包括指定的目标或威胁。数据链设备公司的MIDS LVT是最新一代Link 16设备,它是一个单一设备,体积小,经济实惠,可靠性高,能够安全传输数据和语音。 MIDS项目起源于MIDS发起国(德国、意大利、西班牙、法国、美国)之间达成的一项谅解备忘录。它由位于加利福尼亚州圣迭戈市

信息化应用新技术

一、虚拟仿真施工技术 1.主要技术内容 虚拟仿真施工技术是虚拟现 实和仿真技术在工程施工领域应用的信息化技术。虚拟仿真技术在工程施工中的应用主要有以下几方面: (1)施工工件动力学分析:如应力分析、强度分析; (2)施工工件运动学仿真:如机构之间的连接与碰撞 (3)施工场地优化布置:如外景仿真、建材堆放位置. (4)施工机械的开行、安装过程; (5)施工过程结构内力和变形变化过程跟踪分析; (6)施工过程结构或构件及施工机械的运动学分析; (7)施工过程动态演示和回放。

2.技术指标 虚拟仿真施工主要包含以下技术体系: (1)三维建模技术 运用三维建模和建筑信息模型(BIM)技术.建立用于进行虚拟施工和施工过程控制、成本控制的施工模型。该模型能将工艺参数与影响施工的属性联系起来.以反应施工模型与设计模型之间的交互作用.施工模型要具有可重用性.因此必须建立施工产品主模型描述框架.随着产品开发和施工过程的推进.模型描述日益详细。通过BIM技术.保持模型的一致性及模型信息的可继承性.实现虚拟施工过程各阶段和各方面的有效集成。 (2)仿真技术 计算机仿真是应用计算机对复杂的现实系统经过抽象和简化形成系统模型.然后在分析的基础上运行此模型.从而得到系统一系列的统计性能。基本步骤

为;研究系统→收集数据→建立系统模型→确定仿真算法→建立仿真模型→运行仿真模型→输出结果.包括数值仿真、可视化仿真和虚拟现实VR仿真。 (3)优化技术 优化技术将现实的物理模型 经过仿真过程转化为数学模型以后.通过 设定优化目标和运算方法.在制定的约束 条件下.使目标函数达到最优.从而为决策者提供科学的、定量的依据。它使用的方法包括:线性规划、非线性规划、动态规划、运筹学、决策论和对策论等。 (4)虚拟现实技术 虚拟建造是在虚拟环境下实 现的.虚拟现实技术是虚拟建造系统的核 心技术。虚拟现实技术是一门融合了人工智能、计算机图形学、人机接口技术、多媒体工业建筑技术、网络技术、电子技术、机械技术等高新技术的综合信息技术。目的是利用计算机硬件、软件以及各种传感

大数据的发展应用前景介绍

大数据的发展应用前景介绍 越来越多的人投身于大数据行业,这几年,大数据的火爆也产生了很多疑问,大数据是不是过于被热捧了,产生的价值是不是与实际并不相符。无忧考网今天为大家来简单的描述下大数据的一个意义,也让参加大数据培训的同学有个很好的认识。 大数据与事务 因为许多数据流入企业,企业的大数据剖析人员搜集并剖析这些数据,从而为企业发展供给所需的洞察力。小数据事务范畴的这一新改动也意味着企业现在将寻找知道怎么处理当今许多信息流入中最为重要的问题的职业专家。 大数据带给企业运营方法的洞察力也使得之前的小数据事务发生了巨大的改动。当人们不得不人工监控公司的库存,发货地址以及怎么完结时,现在大数据的改动将使所有这些变得更有效率。主动软件能够完结核算作业,在出售方面供给更好的报答。 增加的潜力 人们现在也能够找到许多就业机会,就像现在大数据怎么改动竞赛环境一样。这种状况的一个比如是一位28岁的斯坦福大学教授研讨政治学和数学的状况。在他的一项研讨中,他能够创建一个算法,这个算法能够剖析博客文章,新闻文章和新闻稿。这样做的意图是为了更好地猜测政治观念将怎么改动。在推举剖析和猜测方面这个算法

有着巨大的潜力。现在标明有许多需求添补的空白,以取得更准确的成果。 大数据年代 现在,各个范畴的大数据爆破式增加。人们在网上的所有社交活动和行为都将对刻画社会风气带来影响,这是企业应该更多地了解大数据以及怎么供给协助的众多原因之一。现在,供货商,客户和货运方能够经过产品系列中的立异进行监控。企业有必要了解大数据对其环境的影响和优点,而这些数据曾经是小数据。 消费主义 “大数据”一词描绘了人们改动对世界运作方法的了解的方法。如果不满足消费者的需求,所有这些改动和立异将是不完整的。现在,它能够在从洗衣机到电表不同的消费产品中布置传感器。这些来自这些产品的数据将使制造商,政府和民间社会了解更多状况,他们将看到消费者怎么消费他们的产品,以及怎么改进,并发明更好的版别。 大数据现在变得更简单被消费者所了解。毫无疑问,大数据为企业和个人日子带来了许多增加的机遇。有了这些改动就有危险,但大数据的危险不应该超越供给的优点。职业专家和政府部门的作业就是管理好收益并抵消危险。这样做将保证人们能够从大数据的发展中受益。 科技的发展往往伴随着淘汰一批,产生一批,历史的车轮浩浩荡荡,碾压没有上车的,上车的自然享受历史前进的红利。

美军战术数据链的发展现状

美军战术数据链的发展现状 2008年05月27日星期二 19:24 一、美军战术数据链的发展现状 战术数据链的建设始于20 世纪50 年代,首先是装备于地面防空系统和海军舰艇,之后才逐步应用到飞机上。到目前为止,已有多种战术数据链问世,大致可分为三类:态势感知数据链,用于各军兵种多种平台之间交换不同类型的最新信息、满足多样化任务需求,一般工作在低频,波长较长,数据率较低,主要是传输格式化报文信息,包括Link 4A、Link 11、Link 16和Link 22等;情报、监视和侦察(ISR)数据链,用于传输各种图像情报和信号情报信息,一般工作在高频,波长较短,数据率较高,能实现视频和高分辨率图像的高速传输,包括通用数据链(CDL)和战术通用数据链(TCDL)等;专门为完成某一特定作战任务而设计的功能与信息交换形式较为单一的专用数据链,包括JSTARS专用的监视与控制数据链(SCDL)和增强型位置定位和报告系统(EPLRS)等。 (1)态势感知数据链 Link 4A数据链 Link 4A 数据链是一种自动、高速、由计算机控制的通信系统,采用TADIL C型数据格式,通常把战术支援飞机与飞机控制单元连接起来进行飞机控制和目标信息方面的传输,标准传输速率为600~5000bps。Link 4A 系统一般由控制站/受控站终端系统和传输系统组成。典型的终端系统由特高频无线电台、调制解调器、通信保密设备、数据处理器和用户接口设备组成。其中,控制站终端和受控站终端都采用半双工方式进行工作,但控制站终端必须具有全双工通信能力。目前,美国海军、空军和海军陆战队都装备了Link 4A 数据链,一般是供舰载飞机使用。 Link 11数据链 Link 11数据链是一种自动、高速、计算机对计算机的通信系统,采用TADIL A型数据格式,在具有Link 11功能的各单元,如海上舰艇、飞机和岸上节点之间进行敌情报告等战术数据的交换。此外,它还可用于协调作战区域内各个平台的作战行动。Link 11采用轮询技术,通常由计算机、通信保密设备、数据终端、高频或特高频无线电台组成。Link 11 主要采用高频传播,标准传输速率为1200bps。但在视距范围内可使用特高频频段实现各种作战平台的互连,标准传输速率为2400bps。Link 11 系统主要装备于那些能处理并显示作战态势及目标信息的平台。目前,美国及其盟国都装备有该数据链。 Link 16数据链 Link 16数据链是使用最普遍的态势感知数据链。它是一种先进的通信、导航与识别系统,采用战术数字信息链(TADIL)J型数据格式,是美军根据未来作战的需要并充分发挥联合战术信息分发系统(JTIDS)的能力而研制的,具有快速、机动、无线、多用户等特点,现已成为美国国防部最常用的战术数据链之一。其中,机载Link 16 系统通常由任务计算机、JTIDS 终端或其后继者多功能信息分发系统(MIDS)终端和天线组成。JTIDS/MIDS是Link 16所独有的设施,它除了可以给Link 16系统提供信息加密、自动入网以及把加密信息高速分发给需要该信息的用户的功能之外,还可以将需要中继的信息自动、高速地转发出去。 Link 16数据链是在Link 11数据链的基础上研发的,可以与Link 11或

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域,千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才,力争打造大数据全才,就今年的综合情况来看,未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好,大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 (1)商业智能 商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年,分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题:“某某人本季度的销售业绩是多少?”(基于结构化数据),但如果涉及决策和规划方面的问题,由于不能快速处理非结构化数据,传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限: 首先,它们都是“预设-抓取”工具,由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次,它们都专注于报告“已知的未知”(Known unknowns),也就是我

们知道问题是什么,然后去找答案。(而大数据会给出一些未知的未知,也就是你没有想到的一些问题的结果)传统BI工具主要用于企业运营,侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL(Extract、Transform、Load)。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关,例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜,配合大量的开源大数据工具,人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说,低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外,处理性能的大幅提高(例如内存计算)使得实时互动分析更加容易实现,而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年,随着企业间的兼并和新产品的不断推出,传统的BI工具将与大数据分析并存。 (2)公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今,数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

计算机网络技术在医院信息化建设中的应用研究

计算机网络技术在医院信息化建设中的应用研究 计算机技术的不断发展与进步,在医院的管理工作上得到了越来越多的体现,对医院的管理工作起到了积极的促进作用。据此,就计算机网络技术在医院信息化建设中的应用展开论述。 标签:计算机网络技术;医院信息化建设;应用 0前言 医院的重要性在实际的生活中日益体现,其管理工作也变得愈加困難。计算机技术被广泛应用于社会各个行业,得到了很好的反馈。 1计算机网络技术在医院信息化建设中的应用分析 1.1网络系统在医院信息化建设中的具体应用 在病案及统计管理方面的运用。在现今计算机技术和网络通信技术十分发达的情况下,将其技术广泛的应用到医院的病案以及统计管理层方面可以让医院整体的效率得得到一个层次水平的提升,在建立数据库以及合理的面向医院及患者的系统下,整洁和顺序的医院病案的管理和保存会让患者和医院的数据得到安全的保障,并对以后复诊抑或是其他案例的管理和调用方面上有着简易化的效果,在计算机技术的应用之下,大大的简化了医院工作人员对于每天大量的医生以及患者两者的数据上的整理以及统计,而且通过计算机技术的使用还能够减少医院数据管理人员在整理数据时所产生的人为误差,并在网络技术的支持下,能将病案和大量的数据进行高效率传输,免去了人与人之间传输之间物理性消耗的缺点。 系统对药品采购和人事档案进行管理。医院的计算机系统化管理已经基本遍及了各大医院,在计算机以及网络技术的支持及下,将计算机大量数据高效处理的优点以及网络技术即时通信的优点结合在医院的系统数据化管理上可以大幅度的提升医院的管理效率并且减少了工作人员的工作强度以及对信息的公开性以及传播性提供了一个良好的平台。例如,对医学药品的价格,效用期的监控,抑或是医院工作人员以及患者信息的录入管理,就工作人员层面来讲,员工信息数据库的建立可以方便今后的信息调用。在索引的输入下就更查询到一系列相关的信息,还可通过模糊搜索,比如:在学历一栏输入本科以上,系统便会生成与条件相符的各类信息,让系统更人性化,也让医院的人事管理更科学、合理。 计算机网络技术应用于医院财务管理系统。医院是运作是需要资金的支持的。使用计算机技术对医院财务管理进行大量数据的高效率处理以及高精度运算,甚至在综合的评判中也能通过计算机进行对今后财务管理上进行智能处理。而在面向对象是医院和患者之间的财务方面上,门诊和住院的收费系统在高效率处理数据方面上显得尤为突出。

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PB。医院也是数据产生集中的地方。现在,一个病人的CT影像数据量达几十GB,而全国每年门诊人数以数十亿计,并且他们的信息需要长时间保存。总之,大数据存在于各行各业,一个大数据时代正在到来。

大数据技术及应用.doc

A:2015 年 8 月 31 日:《促进大数据发展行动纲要》B: 2015 年 12 月 29 日:《“互联网+”行动的指导意见》C: 2017 年 7 月 8 日:《新一代人工智能发展规划》D: 2017年4月10日:《云计算发展三年行动计划(2017- 2019 年)》E: 2015 年5 月 8 日:《中国制造2025》 2.【判断题】人工采集效率低、成本高、错误多。自动化采集 靠技术实现,效率高、采集的数据量大。对错 3.【多选题】数据资源向信息、知识、价值转换的流程可以概 括成 5 个环节:()()()()()正确答案:[A,B,C,D] A:数据采集B:数据存储C: 数据处理D: 数据分析与挖掘E: 知识应用 4.【判断题】由于数据采集都是在多点进行的,数据存储也从 传统中央磁盘存储变成分布式云存储。云存储的优点是容量大、 费用低。对错

5.【判断题】数据是所表达的对象或事件的信息的载体,记录 了对象的属性特征。对错 6.【多选题】数据采集可以划分为()和()。 A: 人工采集B:自动化采集 7.【多选题】大数据有 3 个显著的特征: A:数据规模大B:数据变化快C:数据类型复杂 8.【多选题】大数据时代是()()()() 4 大技术领域齐 头并进发展的时代,也可称作“大智移云”时代。 A:大数据B:人工智能C: 移动互联网(或物联网) 云计算

9.【判断题】目前大数据存储的另一趋势是向数据中心集中, 以便于大数据的管理、集成和综合分析。对错 10.【多选题】大数据的产生是由于信息技术及应用的不断发 展和进步的几个阶段: A: 从信息系统应用的发展来看,80 年ERP系统用于企业管理,数据规模在MB;B: 90 年度信息技 术用于客户管理,即CRM 系统,数据规模达到GB 级;C: 2000 年互联网时代的Web技术使企业数据达到TB级;D: 近年来,互联网+物联网在企业中应用使数据达到PB级

TTNT数据链系统的发展分析

TTNT数据链系统发展分析 2008年5月13日,首架安装TTNT数据链的F-22A“猛禽”战斗机参加了在内华达州内利斯空军基地举行的2008年美军联合远征部队第三阶段试验演习(JFEX—08—3),表现出了极强的战场态势感知能力和网络中心战能力。演习表明:F-22不仅具备超强的信息采集能力,而且还能通过机载先进战术瞄准网络数据链系统(TTNT)将海量的战场情报信息和态势图像对其他作战平台进行高速传输和实时共享。可以说,TTNT是美军下一代战术数据链系统中一颗冉冉升起的新星,是其网络中心战的中枢系统。本文将从数据链的基本介绍开始,着重剖析TTNT系统,以达到初步掌握其本质的目的。 美军的战术数据链自20世纪50年代开始发展,至今已经形成了一个庞大的作战体系,从Link4,Link11到Link16以及即将装备的Link22和TTNT,每一步发展都会迅速改变现有的作战格局。近十年来,战术数据链系统更是经历了战争的考验,海湾战争、阿富汗战争、科索沃战争、伊拉克战争,每次战争中的成功应用使数据链系统赢得了“战争中作战能力的倍增器”的美誉。那什么是战术数据链呢?引用美国国防部对其下的定义:“战术数据链是用于传输机器可读的战术数字信息的标准通信链路”。战术数据链通过单一网络体系结构和多种通信媒体,将两个或多个指挥和控制或武器系统连接在一起,从而进行战术信息的交换。战术数据链系统的一般组成结构如下图所示:

下面我们将对美军目前的通用数据链Link16进行一个简单介绍。TADIL J(北约称之为Link16)研制于20世纪70年代,较其前任而言,是一种保密、大容量、抗干扰的数据链路,采用J序列报文格式。Link16工作在960~1215MHz频段,传输速率为115.2kbps-238kbps,采用TDMA方式组网,具有跳扩频相结合的抗干扰方式,跳频速率为76900次/秒。以下是Link16机载数据链的组成图示: 由于受到机内空间和载荷量的限制,原有的一些组件被整合成三大任务模块。任务计算机主要是处理信息数据以及对数据加密;,联合收发系统则集成了数据终端机和RF设备中的射频设备的功能,负责对数据的调制解调以及生成波形;接收/发射天线主要收发无线电信号。

大数据发展趋势答案

大数据发展趋势势 2011年,IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。(3分) ? A. 是 ? B. 否 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。(3分) ? A. 是 ? B. 否 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。(3分) ? A. 是 ? B. 否

大数据开发的根本目的是以数据分析为基础,帮助人们做出更明确的决策,优化企业和社会运转。(3分) ? A. 是 ? B. 否 机器学习就是通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。(3分) ? A. 是 ? B. 否 目前,我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证,系统之间缺乏统一的标准,形成了众多“信息孤岛”。(3分) ? A. 是 ? B. 否 当前,企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。(3分)

A. 是 ? B. 否 由于大数据处理多样性的需求,目前出现了多种典型的计算模式,包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。(3分) ? A. 是 ? B. 否 大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据”。(3分) ? A. 是 ? B. 否 大数据成熟催化了人工智能的进步,深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。(3分)

A. 是 ? B. 否 知识图谱是一种基于图的数据结构,由节点和边组成。(3分) ? A. 是 ? B. 否 大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。(3分) ? A. 是 ? B. 否 2012年7月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。(3分) ?

Google大数据发展与应用

IT新技术课题报告Google大数据技术 专业名称:软件工程 姓名:王六平 2019年12月19日

目录 一、简述 (4) 二、Google经典三篇大数据论文介绍 (5) 2.1、GFS (5) 2.2、MapReduce (6) 2.3、BigTable一个分布式的结构化数据存储系统 (7) 三、Google新大数据论文介绍 (8) 3.1、Caffeine:处理个体修改 (8) 3.2、Pregel:可扩展的图计算 (9) 3.3、Dremel:在线可视化 (11) 四、Google大数据的应用 (14)

一、大数据时代的来临 1.大数据的概念: 按照维基百科上的定义,所谓“大数据”(big data)在当今的互联网业指的是这样一种现象:一个网络公司日常运营所生成和积累用户网络行为的数据“增长如此之快,以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭”。这些数据量是如此之大,已经不是以我们所熟知的多少G和多少T为单位来衡量,而是以P(1000个T),E(一百万个T)或Z(10亿个T)为计量单位,所以称之为大数据。 大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。因此,发达国家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。 2.大数据的发展 互联网特别是移动2互联网的发展,加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB(兆字节),2000年是10MB,2003年是100MB,2008年是1GB(1GB等于1024MB),2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB(即10亿GB或1000PB)的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易,单日数据产生量超过50TB(1TB等于1000GB),存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB,存储网页数量接近1万亿页,每天大约要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个8Mbps(兆比特每秒)的摄像头一小时能产生3.6GB数据,一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量

战术数据链的发展与作战应用

总第190期2010年第4期 舰船电子工程 Ship Electronic Engineering Vol.30No.4 1   战术数据链的发展与作战应用3 李宏智 (中国电子科技集团公司第二十八研究所 南京 210007) 摘 要 文章介绍了外军典型战术数据链的发展情况,探讨了多种数据链与作战平台的最新集成应用方式,分析了数据链的作战组织使用,并对战术数据链的消息标准和战术功能做了研究,最后提出了数据链发展的建议。 关键词 战术数据链;消息标准;作战应用 中图分类号 E917 Develop ment a nd Operational Application of Tactical Dat a Links L i Hongzhi (The28th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation,Nanjing 210007) Abs t rac t The paper introduces development status of typical tactical data link of foreign army,and discusses latest ap2 plication methods of multi2tactical data link integrated into operational platforms.The operational application of data link is analyzed.The paper also investigates message standards and tactical f unction of tactical data link.In the end,the paper puts forward the proposals on development of tactical data link. Ke y Words tactical data link,message standard,operational application Class Nu m ber E917 1 引言 数据链是一种按规定的消息格式和通信协议,在传感器、指控系统与武器平台之间实时传输和处理战术数据信息的系统。通过数据链,可以将地理上分散的部队、各类传感器和武器系统建立起无缝链接,构成立体分布、纵横交错的信息平台,沟通所有作战单元,实现信息共享,从而使指挥员实时掌握战场态势,缩短决策时间,提高指挥速度和协同作战能力。数据链包括传输设备、通信协议和消息标准三大要素[1~2]。 数据链是实现战场态势信息共享,扩大态势感知范围的主要手段。数据链把传感器、指控系统与武器平台联系在一起,通过共享战场信息,使各作战单元的态势感知范围由原先各单元所装备的传感器侦测范围,扩大到联合作战部队所有传感器侦测范围,大大提高各作战单元的态势感知能力,扩大作战部队的掌控范围。 数据链是部队协同作战的“粘合剂”,是一体化联合作战实现的前提和纽带。现代联合作战中,陆、海、空三军的作战部队、舰船、飞机等作战单元之间需要传送海量的传感器信息和交战指令,数据链使系统内各成员获得完整、准确、实时、清晰、共用的战场态势,支持武器协同与互操作能力,从而实现真正意义上的联合作战。 数据链实现传感器和射手联网,缩短发现与打击目标的时间间隔,实现快速精确打击。数据链将传感器、指挥系统和射手联入网络,战术数据链不仅能够快速分发、交换传感器获得的情报信息,为提供战场态势实时传输战术数据,而且可以满足目标指示的精度要求,沟通从传感器到武器发射平台之间的信息流,应用于引导武器发射,实现多平台的火力协同,从而大大提高快速反应能力和精确打击实时目标的能力。 3收稿日期:2009年10月27日,修回日期:2009年11月30日 作者简介:李宏智,男,硕士,工程师,研究方向:综合电子信息系统总体技术,数据链集成应用技术。

机电设备管理的信息化技术应用研究

机电设备管理的信息化技术应用研究 发表时间:2018-11-17T14:44:48.103Z 来源:《基层建设》2018年第28期作者:邓启业[导读] 摘要:在企业运行发展的过程中,机电设备是其发展的关键,因此需要在发展的过程中,对其设备加强管理,以此来有效的保证其生产的效率,保证企业可以获得最大化的经济效益,同时也可以保障企业的安全生产。 广西来宾银海铝业有限责任公司广西来宾 546135 摘要:在企业运行发展的过程中,机电设备是其发展的关键,因此需要在发展的过程中,对其设备加强管理,以此来有效的保证其生产的效率,保证企业可以获得最大化的经济效益,同时也可以保障企业的安全生产。但是在目前的机电设备管理中,还存在较多的问题,例如:设备装置运行过程中的各项数据情况,未进行及时有效的记录与收集,对后续的设备管理造成阻碍;机电设备其具体的控制范围, 不具体;资产账目,并没有进行动态化更新,其数据不准确,不利于机电设备管理工作的顺利进行。这些问题的存在的,极大的阻碍着企业生产效率的显著提高,极大的降低了企业的市场竞争力,因此需要依托信息化技术,对其机电设备,进行有效的管理,以此来促进企业的正常生产活动的顺利进行。 关键词:机电设备;信息化;应用研究引言 将信息化技术运用到机电设备的管理工作中,能够及时的建立起完善的关系数据库,在实现对数据进行有效管理的同时,进一步实现对机电设备数据的共享。作为一种持续更新的现代化管理工具,信息化技术能够有效的为机电设备提供先进的管理手段,在设备的质量监督与管理中发挥着重要的作用。 一、机电信息化的核心技术 机电信息化包括软件和硬件两方面技术。硬件是由机械本体、传感器、信息处理单元和驱动单元等部分组成。因此,为加速推进机电信息化的发展,必须从以下几方面着手: 1.1 机械本体技术 机械本体必须从改善性能、减轻质量和提高精度等几方面考虑。现代机械产品一般都是以钢铁材料为主,为了减轻质量除了在结构上加以改进,还应考虑利用非金属复合材料。只有机械本体减轻了重量,才有可能实现驱动系统的小型化,进而在控制方面改善快速响应特性,减少能量消耗,提高效率。 1.2 传感技术传感器的问题 集中在提高可靠性、靈敏度和精确度方面,提高可靠性与防干扰有着直接的关系。为了避免电干扰,目前有采用光纤电缆传感器的趋势。对外部信息传感器来说,目前主要发展非接触型检测技术。 1.3 信息处理技术 机电信息化与微电子学的显著进步、信息处理设备(特别是微型计算机)的普及应用紧密相连。为进一步发展机电信息化,必须提高信息处理设备的可靠性,包括模/数转换设备的可靠性和分时处理的输入输出的可靠性,进而提高处理速度,并解决抗干扰及标准化问题。 1.4 驱动技术 电机作为驱动机构已被广泛采用,但在快速响应和效率等方面还存在一些问题。目前,正在积极发展内部装有编码器的电机以及控制专用组件-传感器-电机三位一体的伺服驱动单元。 1.5 接口技术 为了与计算机进行通信,必须使数据传递的格式标准化、规格化。接口采用同一标准规格不仅有利于信息传递和维修,而且可以简化设计。目前,技术人员正致力于开发低成本、高速串行的接口,来解决信号电缆非接触化、光导纤维以及光藕器的大容量化、小型化、标准化等问题。 二、机电信息化技术的主要应用领域 2.1 数控设备 数控机床及相应的数控技术经过40年的发展,在结构、功能、操作和控制精度上都有迅速提高,具体表现在: 1、总线式、模块化、紧凑型的结构,即采用多CPU、多主总线的体系结构。 2、开放性设计,即硬件体系结构和功能模块具有层次性、兼容性、符合接口标准,能最大限度地提高用户的使用效益。 3、WOP技术和智能化。系统能提供面向车间的编程技术和实现二、三维加工过程的动态仿真,并引入在线诊断、模糊控制等智能机制。 4、RMS可重构制造系统能适应市场的需求变化,按系统规划的要求,以重排、重复利用、革新组元或子系统,快速调整制造过程、制造功能和制造生产能力。它是基于现有的或可获得的新机床设备和其它组元的、可动态组态的新一代制造系统。一般一条可重构制造系统相当于几条传统的制造系统。 5、大容量存储器的应用和软件的模块化设计,不仅丰富了数控功能,同时也加强了CNC系统的控制功能。 6、能实现多过程、多通道控制,即具有一台机床同时完成多个独立加工任务或控制多台和多种机床的能力,并将刀具破损检测、物料搬运、机械手等控制都集成到系统中去。 2.2 计算机集成制造系统(CIMS) CIMS的实现不是现有各分散系统的简单组合,而是全局动态最优综合。它打破原有部门之间的界线,以制造为基干来控制“物流”和“信息流”,实现从经营决策、产品开发、生产准备、生产实验到生产经营管理的有机结合。企业集成度的提高可以使各种生产要素之间的配置得到更好的优化,各种生产要素的潜力可以得到更大的发挥。 2.3 柔性制造系统(FMS) 柔性制造系统是计算机化的制造系统,主要由计算机、数控机床、机器人、料盘、自动搬运小车和自动化仓库等组成。它可以随机地、实时地、按量地按照装配部门的要求,生产其能力范围内的任何工件,特别适于多品种、中小批量、设计更改频繁的离散零件的批量生产。

国内外政务大数据应用发展述评_方向与问题_于施洋

国内外政务大数据应用发展述评:方向与问题 * 于施洋① 王建冬**① 童楠楠①② ①国家信息中心信息化研究部 北京 100045②中国人民大学信息资源管理学院 北京 100872 摘 要:关键词:大数据正在成为国家的重要战略资源,已是社会各界关注的焦点。从大数据的概念入手,界定了大数据概念的内 涵、外延,指出政务大数据应用应成为政府管理改革的全新阶段。基于国内外政务大数据发展现状,在评述国内外政府大数据应用发展的基础上,提出中国政务大数据发展需坚持整体性政府、透明化政府和服务型政府三个基本方向,需避免将将大数据等同于开放数据、共享数据和海量数据三大认识误区,需警惕数据权的恶意使用或过度滥用、大数据带来的信息歧视和互联网公司侵害国家数据主权三大潜在问题。 电子政务;政务大数据;大数据应用;信息资源;数据开放 近年来,大数据在全球范围内受到追捧。据国际数据资讯(IDC)公司监测,全球数据量大约每两年翻一番,预计到2020年,全球将拥有35ZB的数据量。据统计,平均每一秒即有200万用户在使用Google搜索,Facebook注册用户超过10亿,每天生成300TB以上的日志数据。同时,传感网、物联网、社交网络等技术迅猛发展,引发数据规模爆炸式增长,大数据时代已经到来。著名的管理和咨询公司麦肯锡(McKinsey)认为,“大数据已经渗透到工业和商业领域的各个方面,成为影响生产的一个重要因素”,大数据的应用涉及经济、文化、教育、医疗、公共管理等各行各业。正是由于大数据的广泛应用及其背后蕴藏的巨大潜力和价值,许多国家纷纷将“大数据”的建设和发展上升为国家战略,积极推动大数据应用的发展。 中国政府虽已发布《促进大数据发展行动纲要》,将数据定性为国家基础性战略资源,但各级政府在推动政务大数据应用方面,仍存在不少问题。所谓政务大数据,是指政府推动大数据应用发展的过程或大数据在公共服务领域的应用实践。本文在评述国内外政务大数据 *基金项目:国家发展改革委重大问题软科学研究项目“大数据与重大政策评估研究”。**通讯作者 收稿日期:2015-11-09 专题报告 应用发展的基础上,界定了大数据的概念内涵和外延,指出中国政务大数据应用发展的方向及应避免的认识误区和需警惕的潜在问题。 一、大数据的概念内涵及其外延 对于大数据概念的界定,目前尚无统一的认识。由于所从事学科领域的差异,国内外学者对“大数据”有不同的看法。一些学者从计算科学角度出发,认为大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。[1]还有学者从信息资源的角度出发,指出大数据是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[2]而近年来,从事社会科学领域研究的学者认为,大数据的概念内涵不应仅仅局限在技术层面:大数据可以定义为在合理时间内采集大规模资料、处理成为常规使用者更有效决策的社会过程。[3]基于现有学者对“大数据”的研究,本文从大数据的内涵、外延出发,分别作界定(参见图1)。

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