大数据时代计算机信息处理技术探析

在当前社会发展中,科技水平不断提高,并正迈向大数据时期,在大数据背景下,计算机信息技术成为了人们工作和生活中重要部分.并且,受到网络信息全球化影响,数据数量不断增多,这给计算机信息处理提出严格要求.结合大数据时代下计算机信息处理需要解决的技术问题,重点分析了大数据时代下计算机信息处理技术.     

试谈"大数据"时代的计算机信息处理技术

随着科技的不断发展,各式各样的计算机和移动设备不断地创造着大量的信息,今天的世界迈进了"大数据"时代."大数据"时代的到来给计算机信息处理技术提出了更高的要求,带来更多的挑战.介绍了计算机信息处理技术和大数据的基本概念,分析了大数据背景下几类信息处理技术,对大数据背景下计算机信息处理技术的优越性以及面临的问题和挑战进行了总结,并展望了其未来发展前景.     

大数据时代计算机信息处理技术分析

随着经济发展和信息处理技术的进步,我国社会发展已经进入了大数据时代,计算机网络覆盖范围不断增大,用户不断增多,很多企业开始充分运用大数据实现企业的高效管理。如何科学、合理运用计算机信息处理技术为企业服务,是当前人们研究的重点问题。基于此,主要分析了大数据时代下的计算机信息处理技术,为有关单位提供参考与借鉴。     

大数据时代计算机信息处理技术探讨

在对"大数据"的定义及其对当前互联网环境的影响进行分析和论述的基础上,探讨了"大数据"时代的信息处理技术的关键环节,为大数据时代计算机信息处理技术的分析提供依据。结合当前计算机信息处理技术发展现状,分别从数据的采集、加工以及传输等几个方面探讨了计算机信息处理技术的发展和应用。     

大数据时代下的计算机信息处理技术分析

随着社会经济的发展和科学技术的进步,大数据时代背景下信息数据在政治、经济、文化等方面产生了重要影响。基于此,笔者以大数据时代计算机信息处理技术为研究对象,分析了当前计算机信息处理技术存在的缺陷,分别从提高信息采集加工技术、加强信息处理安全技术、强化信息存储技术以及提升信息处理技术等方面详细阐述了大数据时代下计算机信息处理技术的发展趋势。     

大数据时代计算机信息处理技术分析

计算机信息处理的技术随着大数据时代的到来有了发展机遇的同时也有了挑战;计算机信息处理技术需要不断的创新发展才能适应当前的数据处理发展形势;本片文章主要对大数据信息时代的特点进行了一些简单的分析同时对其处理的技术进行了详细的阐述.     

“大数据”时代的计算机信息处理技术探讨

信息化进程的不断加快以及互联网技术的不断发展使得我们迎来了前所未有的大数据时代,大量信息之间进行了交换和碰撞,这不仅为计算机信息处理技术带来了机遇,也带来了一定的挑战。实践经验表明,传统的计算机信息处理技术已经不能满足人们的信息处理需求,在大时代的背景下,计算机处理技术应当结合大数据的特点进行改革和创新,从而满足用户需求。本文将从大数据以及计算机信息处理技术的定义的基本理论出发,分析大数据时代下的计算机处理技术以及其未来发展的方向,以实现不断完善计算机信息处理技术的目标。     

探究大数据时代计算机信息处理技术的发展方向

信息化时代的到来,对计算机技术发展产生了更高的要求。为满足社会发展需要,计算机技术水平不断提高,为人们的生活创造了很多便利条件。随着计算机用户数量不断增长,产生了大量待处理的数据信息,现有的计算机技术水平已经无法满足计算机数据处理功能向大数据时代过渡。为解决目前衍生出的大量待处理数据信息问题,计算机技术的革新是相当必要的。本文对大数据时代和计算机信息处理技术进行简单的概括,并根据当前所面临的问题,分析大数据时代计算机信息处理技术发展方向,并分析计算机技术发展过程中所遇到的挑战和机遇,从而促进计算机信息处理技术的发展。     

计算机大数据信息处理技术探讨

大数据时代悄然而至,计算机信息处理技术在这一背景下逐渐升级,既丰富了技术实践经验,又推动了社会进步。基于此,笔者在介绍大数据的基础上,客观总结当前计算机大数据信息处理技术应用环节存在的问题,重点探究大数据信息处理技术的应用,旨在扩大技术的应用范围。     

大数据时代计算机信息处理技术的发展方向

随着经济的不断发展,计算机网络技术也日新月异,出现了新的发展局面。同时,大量的信息数据也不断出现,当今社会逐渐进入大数据时代。随着大数据时代的到来,计算机信息处理技术无法满足大量的数据处理需求,遇到了前所未有的挑战。基于此,笔者分析了大数据时代背景下计算机信息处理技术所面临的机遇与挑战,并对大数据时代背景下计算机信息处理技术的发展方向做出了相应"规划"。     

基于字符树结构的高性能中文词库技术

海量中文信息处理是大数据处理的一个分支,而利用大数据技术进行中文信息处理一定离不开中文分词,所以中文分词技术是大数据中文信息处理的基础性技术.中文分词技术自本世纪以来,一直在性能与精确度两个方向在推进;在性能方面主要以改进分词扫瞄算法,改进词库存储技术与查询方式来提高性能.在精确度上主要是对未登录词与歧义词的甄别与处理方法进行改进.本文摒弃了通过词库索引查询的思想,提出一种基于字符树的词库存储结构.它的分词速度是普通折半法的35倍,占用内存只是它的1/5.它将为大数据技术在处理中文信息时在性能上推进了一大步.     

基于海量结构化数据条件下的数据服务云平台研究

随着信息化的不断深入和科学技术的提高,数据库技术和网络技术已经帮助企业实现了办公自动化、经营决策管理信息化和生产过程信息化,但是信息量的扩大给信息的采集和长久保存带来了困难,传统的信息处理技术以及Hadoop技术都不能实现海量结构化数据的处理,为了更好地提升企业决策的思维广度和获取信息的完整度,文章＂数据服务云平台＂进行了研究和分析,这种站在全新的大数据应用高度,对新的技术架构进行探索和研究的方式,能够更为合理的解决企业大数据应用的关键技术难题。     

大数据时代下计算机信息处理技术分析

随着社会经济高速发展﹐各个行业产生了大量的数据信息﹐尤其是在计算机技术的广泛应用下,需要做好信息处理,从中挖掘有用的信息。在大数据时代背景下,合理应用计算机信息处理技术、创设相应情景,可以提高计算机信息处理水平。鉴于此,文章以大数据时代为着手点,分析了常用的计算机信息处理技术,希望切实发挥大数据提升计算机技术水平的作用。     

基于大数据的电力信息技术发展探讨

电力行业大数据是综合电力企业生产、运营及销售等数据的信息系统,也是近年来电力发展的重要方向之一,如何提高大数据的分析利用能力也成为了电力企业发展中亟待解决的问题。本文主要阐述了大数据的定义及其对电网发展的影响,分析了电力企业业务信息中的大数据,重点研究额大数据的电力信息技术发展,以期为电力信息技术的发展提供理论指导。     

Image retrieval from remote sensing big data: A survey

The blooming proliferation of aeronautics and astronautics platforms, together with the ever-increasing remote sensing imaging sensors on these platforms, has led to the formation of rapidly-growing earth observation data with the characteristics of large volume, large variety, large velocity, large veracity and large value, which raises awareness about the importance of large-scale image processing, fusion and mining. Unconsciously, we have entered an era of big earth data, also called remote sensing (RS) big data. Although RS big data provides great opportunities for a broad range of applications such as disaster rescue, global security, and so forth, it inevitably poses many additional processing challenges. As one of the most fundamental and important tasks in RS big data mining, image retrieval (i.e., image information mining) from RS big data has attracted continuous research interests in the last several decades. This paper mainly works for systematically reviewing the emerging achievements for image retrieval from RS big data. And then this paper further discusses the RS image retrieval based applications including fusion-oriented RS image processing, geo-localization and disaster rescue. To facilitate the quantitative evaluation of the RS image retrieval technique, this paper gives a list of publicly open datasets and evaluation metrics, and briefly recalls the mainstream methods on two representative benchmarks of RS image retrieval. Considering the latest advances from multiple domains including computer vision, machine learning and knowledge engineering, this paper points out some promising research directions towards RS big data mining. From this survey, engineers from industry may find skills to improve their RS image retrieval systems and researchers from academia may find ideas to conduct some innovative work.     

基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术

随着社会不断发展,在经济飞速发展的同时,科技得到了迅速、长远的发展,计算机在发展过程中除了技术的更新和信息技术的更新之外,给人们带来了前所未有的便捷,人们进入了科技信息时代。在这个以计算机为主体的时代中计算机中大信息量给人们带来了很多的机遇和一些挑战。计算机就像一个制造数据工厂一样,源源不断的制造出大量的数据信息,使社会从小数据时代转变为大数据时代。大数据时代已经占领了整个环境,它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内,从稀少到普及,使人们的生活有了翻天覆地的变化,计算机的快速发展和应用,使人们走进了大数据时代,这就要求计算机在处理大量数据的时候需要很高的技术。本文主要阐述大数据时代下,计算机的信息处理技术。     

基于云计算的大数据自动分类处理系统设计

随着现代网络技术不断进步,系统数据量也在逐渐增多;传统的大数据自动分类处理系统已经无法满足现阶段用户需求,其软件与硬件的设计都比较单一,存在能源消耗大、分类速度慢、处理时间长、内存占用率高等问题,为此,提出基于云计算的大数据自动分类处理系统的设计;首先设计系统硬件结构,主要包括数据采集器、数据处理器以及数据自动存储模块,并详细的介绍了各硬件结构;然后利用时域特征提取数据的算法对频域特征数据进行提取,从而实现数据自动分类处理系统的软件设计;最后对两种系统性能进行对比实验;实验结果证明,基于云计算的大数据自动分类处理系统的资源不仅占用率低,内存消耗小,而且数据库内存较大;该系统不但可以提高数据自动分类精准度,还能加快数据分类速度,从而使系统拥有更好的分类性能。     

大数据技术在协同场景监控中的应用

跨企业信息集成（协同场景监控平台）作为大数据技术在协同场景监控中的创新应用,是企业对内部信息系统协同业务处理的监控中心。该平台整合海南电网公司内部多个信息系统中的海量协同数据,利用大数据技术进行海量数据的采集、存储、处理和展现,实现跨部门、跨业务域的数据资源流动,同时通过大数据分析的结果设计协同监控指标,快速定位各信息系统业务协同中出现的异常情况,辅助公司各级管理人员了解协同问题整体情况,跟进协同问题闭环处理过程,平台结合实际业务需求,设计开发一系列实用功能,利用平台可智能识别并自动推送的相关协同问题和解决方案,利用平台大数据可视化工具可将数据分析结果以丰富的计算机图形直观地进行展示,有效地提高协同问题解决效率,提升企业精益化管理水平。     

基于Hadoop的公安视频大数据的处理方法

公安视频监控技术已经从联网整合阶段发展到视频实战深度应用阶段,面对源源不断的公安视频大数据,需要研究新型的大数据处理方法。根据公安视频大数据应用需求,采用基于Hadoop技术的视频大数据处理平台,并采用以Map-Reduce算法为基础的人脸检索与识别算法,来实现公安视频大数据的智能信息处理,达到公安大数据实战应用的目的。     

基于人工神经网络的多源信息融合技术研究

随着科技的飞速发展,多媒体、各种信息源获得的图像数据信息量大、范围广、冗余大,面对如此庞大的数据,要想更合理、高效地利用,必须对这些海量数据进行融合,所以多源信息融合技术成为各个领域的研究热点。人工神经网络由大量互联的处理单元连接而成,跟人的认知处理过程及其相似,具有很强的自学习能力,对不确定的各事物进行关联,以获得对同一事物或目标的更客观、更本质认识的综合信息。基于人工神经网络的多源信息融合技术,结合双方的特点与优势,经过实验证明,融合后的图像效果良好。