电信运营商对大数据的应用

在现代社会,计算机、平板电脑、手机等终端设备几乎成了人们生活中不可或缺的一部分。无处不在的移动设备、RFID、无线传感器等每分每秒都在产生数据,数以亿计的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互。据IBM最新研究报告显示,全球每天都要产生超过2.5 quintillion字节的数据。这些数据犹如一座金矿,各行业都想如何能够能好地利用它为自己创造最大的经济收益,电信行业也不例外。本文主要从电信运营商在大数据时代具有的先天优势出发,讨论国内外电信运营商对大数据方面的应用。     

大数据时代的科技项目管理

目前,全球一体化的大数据时代已经到来,科技项目管理已经顺势融入其中。在实践中了解到,当前科技项目管理的方法及其运作需要遵循更加科学的原则,只有这样,才能将现代科技项目管理的效力突显出来。本文就大数据时代的科技项目管理进行研究,以期为科技项目管理部门的实际运作带来启示。     

基于大数据的制造业转型升级

研究基于大数据的制造业转型升级方式和转型升级效果,针对基于大数据的制造业转型升级中存在的问题,如大数据自身不足,核心技术与自主创新能力程度低下,生产性服务要素投入与全球资源整合能力不足,服务体系薄弱与产品质量等问题,提出具体建议。     

《数据之道——身边的数据》教学案例

●教学内容分析浙江省小学信息技术教材六年级上册第一单元“数据与大数据”是关于数据的综合性学习。根据教材的知识序列,结合时代发展和实际生活,笔者设计了这节单元起始课,以共享单车的调查研究为主线,引导学生体验数据处理的一般过程(数据的获取与整理、分析、应用),从中让学生体验计算机处理数据的高效与便捷,初步感知数据的重要性,为后续学习奠定基础。     

DEA方法在项目厂址选择中的应用

厂址选择是项目建设的重要环节。通过建立方案评价模型,将数据包络分析(DEA)方法应用于项目厂址选择。引入天然气净化厂厂址选择实例,拟定投入、产出因素,利用Matlab对模型进行求解,通过对运算结果的分析,确定最优方案,说明模型及方法的有效性。     

云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究

云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。     

浅谈2015年广东省水泥市场走向

<正>2014年,尽管国家宏观经济环境整体趋弱,水泥行业需求增速大幅下滑,但仍有部分省份取得量利双收的良好成绩。数字水泥网数据显示,2014年广东省全年水泥需求量突破1.5亿吨,同比增长10%,增速仅次于贵州省位居全国第二位(西藏除外);利润总额达到65.28亿元,同比增长60%,超过2011年最好年份的55亿元,再创历史新高。广东省独树一帜的表现主要得益于两个方面:一方面自身区域相对旺盛的需求背景,