运用大数据参考文献的论文

运用大数据参考文献的论文

大数据论文参考文献回答于2018-09-14现今人们的生活到处充斥着大数据给我们带来的便利，那么大数据论文参考文献有哪些呢?小编为方便大家特意搜集了一些大数据论文参考文献，希望能帮助到大家。大数据论文参考文献一：[1] 陈杰. 本地文件系统数据更新模式研究[D]. 华中科技大学 2014[2] 刘洋. 层次混合存储系统中缓存和预取技术研究[D]. 华中科技大学 2013[3] 李怀阳. 进化存储系统数据组织模式研究[D]. 华中科技大学 2006[4] 邓勇强，朱光喜，刘文明. LDPC码的低复杂度译码算法研究[J]. 计算机科学. 2006(07)[5] 陆承涛. 存储系统性能管理问题的研究[D]. 华中科技大学 2010[6] 罗东健. 大规模存储系统高可靠性关键技术研究[D]. 华中科技大学 2011[7] 王健宗. 云存储服务质量的若干关键问题研究[D]. 华中科技大学 2012[8] 余雪里. 金属氧化物pn异质结对光电响应与气体敏感特性的作用[D]. 华中科技大学 2014[9] 王玮. 基于内容关联密钥的视频版权保护技术研究[D]. 华中科技大学 2014[10] 韩林. 云存储移动终端的固态缓存系统研究[D]. 华中科技大学 2014[11] 田宽. 宫内节育器用Cu/LDPE复合材料的表面改性研究[D]. 华中科技大学 2013[12] 聂雪军. 内容感知存储系统中信息生命周期管理关键技术研究[D]. 华中科技大学 2010[13] 王鹏. 低密度奇偶校验码应用于存储系统的关键技术研究[D]. 华中科技大学 2013[14] 刁莹. 用数学建模方法评价存储系统性能[D]. 哈尔滨工程大学 2013[15] 符青云. 面向大规模流媒体服务的高性能存储系统研究[D]. 电子科技大学 2009[16] 王玉林. 多节点容错存储系统的数据与缓存组织研究

大数据教育的应用论文参考文献

大数据时代下高中数学教学探讨论文

摘要: 大数据时代的到来，为人们的生产生活带来了极大的便利，也为教育教学的创新以及发展带来很大的影响。因此，在大数据时代下，要分析大数据的相关概念，然后对大数据时代下的高中数学教学方式的创新以及应用进行研究，以此来提高高中数学教学的有效性。

关键词: 大数据时代;高中数学;教学方式

信息技术的发展促使了大数据时代的到来，不仅增加了知识获取的途径，也改变了传统的学科教学方式，对促进高中数学教学改革的推进具有重要影响。因此，在大数据时代下，高中数学教师要利用大数据的技术优势，对现存的教学模式进行改革，突出数学教学的时代性，使学生在数学学习中既能够获得相应的知识，还能够树立正确的价值观念，促进高中生数学综合素养的形成，从而促进高中数学学科的健康发展。下面本文将对其进行详细论述。

1大数据相关概念

第一，大数据概念。数据是知识的来源，也是信息的一种记载方式。随着社会的发展和科学的进步，数据数量不断增多，对数据进行记录、测量以及分析的范围也就不断扩大，这标志着人类已经获得越来越多的知识和信息。大数据可以从宏观和微观两个角度去理解，多数学者都是从宏观上对大数据概念进行定义的，即用新的处理模式提高数据出来的执行力，洞察能力以及海量信息的优化能力。大数据具有数据信息量大、种类多种多样、真实性以及实效性强等特点。

第二，大数据分析概念。大数据分析简单来说就是要对大规模的数据进行科学分析，而对这些庞大的数据资源进行分析最根本的目的就是要发现和总结出这些数据中存在的规律以及模式，然后再利用数据的动态性特征去预测事物的未来发展趋势。

2大数据时代下高中数学教学方式的应用

利用大数据转变教师的教学角色

第一，应用大数据技术为教师教学模式的创新提供了机会。大数据时代的到来，传统的教学方法弊端逐渐显现，不仅体现出了与现代社会的不适应，也影响了学生学习积极性的提高。因此，在大数据时代，教师要利用大数据技术开展例如合作探究、个性化教学等多样化的教学方式，丰富课堂教学形式和内容，使学生不再死板地接受学习内容，而教师也能够根据学生的不同阶段开展针对性的.教学活动。教师教学角色和教学模式的转变，强调了学生在课堂中的主体地位，对活跃课堂气氛，提升课堂教学的有效性具有重要作用。例如：在学习“集合”这节课时，教师就可以采用合作探究的教学方式。首先，结合学生的差异性，将学生分成不同的小组，然后设计不同的问题组织学生进行探究，如：①用什么对集合进行表示？可以用一个元素表示集合吗？集合与元素之间有什么关系呢？②集合都有哪些特征呢，结合具体题目进行判断。之后，小组之间对研究结果进行互相交流。再后教师设计突出本节课重点的习题，给学生锻炼的机会。通过这样的教学方式，不同的学生组织到一起集思广益，互相帮助，不仅有利于促进学生思维的发散，还转变了教师的教学角色，提升了课堂学习效率。

第二，应用大数据技术对学生的学习情况进行深入了解。在传统的课堂教学形式下，教师过于侧重学生学习成绩的提升，忽视对学生的了解，导致教学针对性不强，影响教学效果。通常情况下，教师对学生了解是通过考试以及随堂测试的形式进行侧面分析，但这种分析得出的结果并不准确。但在大数据时代，利用大数据技术教师能够对学生的真实情况进行挖掘，然后根据学生之间的个性差异，对学生进行充分的了解，同时教师利用网络技术能够对学生的兴趣点和薄弱点进行准确判断，从而使自己的教学活动与学生的学习需求相吻合，突出数学教学的针对性。

利用大数据发挥学生的主体作用

第一，应用大数据提升学生的学习兴趣。在以往的教学方式下，学生是知识的接受者，部分教师为了提高教学效率甚至一味地向学生进行知识传输，殊不知这种填鸭式的教学方式，不仅无法激发学生的学习兴趣，还会造成学生的抵触情绪，对学习产生厌烦心理，进而影响数学学科教学效率的提升。因此，在大数据时代下，要充分发挥大数据的优势，利用大数据技术去激发学生的学习兴趣，丰富数学课堂的内容，使学生产生主动求知的欲望，能够积极主动地参与到教师组织的教学活动中来。大数据技术的具体应用可以从以下几个方面进行。首先，教师可以利用计算机平台设计预习内容，然后学生能够通过计算机平台自己完成教师布置的习题，教师之后可以借助大数据进行数据分析，这样教师在授课之前就能够找到学生学习的弱点以及难懂点。例如，教师可以利用大数据对学生在“函数”知识中存在的问题进行分析，然后了解到学生易错点和薄弱的地方，之后据此设计相应的课程教案。这样在课堂上学生就能够根据教师针对性的教学设计进行学习，以此来提升课堂教学的有效性。

第二，应用大数据提升学生的学习自主性。学科教学最关键的就是要提高学生的学习积极性，所以在高中数学教学中教师要注重学生自主性的提升。在高中数学教学中，课后知识巩固与习题练习是提高学生学习成绩的重要组成部分，但以往学生通常都是靠手抄错题的形式进行习题纠错和解答的，这种方式取得的效果并不显著，一是浪费了较多的学习时间，二是形式枯燥，学生学习自主性不高，在整理之后查漏补缺效果也不好。所以在此环节可以应用大数据技术为学生的课后自主学习提供平台。在大数据技术的支持下，教师可以将学生之前做好的试卷或者解答过程的问题输入到计算机系统当中，之后学生通过网络进行问题的下载和解答，以便于学生对问题进行查漏补缺。这种方式相比于传统的纠错形式，具有实时性的特征，有利于学生对纠错内容进行更好的掌握。

第三，应用大数据开展分层式的教学形式。目前我国多数高中数学课堂教学采取的都是班级统一上课的教学形式，模式单一固定，缺乏创新性，不仅不利于激发学生的学习积极性，还会影响学生的个性发挥，进而影响学生的潜能的挖掘。“因材施教”是孔子提出的教学思想，所以在大数据环境下，教师要利用大数据技术采取分层式教学的方式，结合每个学生的差异性，开展不同类型的教学活动。每个学生都是独立存在的个体，在思想、能力以及身心发展上都具有差异性，所以针对不同学生的不同特性开展分层教学活动，不仅能够满足学生层次化的学习需求，还能够有效地激发学生的学习兴趣。同时，教师在数学教学中尝试不同的教学方法，应用创新型的教学模式，也能够很好地活跃课堂氛围，调动学生的课堂参与度，从而达到提升学生学习效果的目的。

利用大数据拓宽学生获取知识的途径

大数据时代下，数据量和知识信息不断扩大，学生能够接触和学习到的内容也不断增多，所以教师要利用网络信息技术，在网络上搜集和整理更多的学习资料和信息，然后结合具体的教学目标和学习内容进行这些信息的分析和处理，以此来提高教师的教学效果。而在大数据环境下，学生也能够利用网络技术自行进行数学资源的获取，不断丰富自身的学习的内容，对抽象的数学知识进行简化。另外，在大数据环境下，教师要为学生提供真实、可靠的数据教学服务，引导学生养成善于开发和应用数据的意识和能力，能够根据自身的需要进行数据的获取，这也能够为教师教学互动的开展提供针对性，促进师生间的共同进步。例如：在学习“数列”这节课时，教师可以在课前引导学生利用网络自己进行课前的预习，对数列这节课的知识有个简单的认识，并能够对基本的知识点以及概念进行理解。之后，在课堂上教师可以利用多媒体技术开展具体的教学活动，将教学知识点直观、形象地展现在学生的面前，在课程结束之后，教师组织学生对自己设计的随堂测试问题进行解答，然后对错题进行整理。这种一系列的教学活动，能够提高学生大数据技术的利用与开发能力，对拓宽学生的知识获取途径，提高学生的学习效率具有关键作用。

利用大数据为家长提供教育平台

家庭在学生教育中具有非常重要的作用，家庭是学生的第一所学校，但以往的高中数学教学对家庭教育并不重视，家长没有广泛地参与到学校教育中去，而学校也没有为家长提供更多学习教育的机会，除了每次家长会之外，教师其他时间很少能见到家长，也就很少能参与学生的学习。但大数据时代，网络技术的应用为家长与学校教育的沟通提供了很宽广的平台，家长可以通过固定的软件进行账号的绑定，然后随时对自己家孩子的上课以及课后情况进行了解，进而更好地了解学生近期的表现情况。同时，家长也可以利用这些软件与教师进行交流，对学生的学习和生活情况进行了解，与教师进行充分的沟通和互动。使家长能够更好地配合学校的教育活动，在提高学生数学学习效果的同时，促进学生的健康成长。

3结语

综上所述，大数据时代下数据数量不断增多，网络技术的应用越发广泛，在此种环境下开展高中数学教学活动，不仅有利于创新教师的教学思想和教学方式，也有利于激发学生的学习兴趣，提高学生对数学学科的学习热情，从而达到大数据促进学科教学效果提升的目的。高中数学是一门综合性学科，能够培养学生的逻辑思维和推理能力，同时数学也是一门与人们日常生活密切相关的一门学科。所以在大数据时代，教师要利用好大数据信息，发挥好信息技术在教学中的优势，不断改善自身的教学角色，突出学生的主体地位，拓宽学生获取知识的途径，加强家长与学校的沟通等，使学生在大数据环境下能够养成乐于学习的好习惯和科学的学习方法，推动高中数学教学效果的有效提升，促进学生身心健康成长。

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旅游大数据的应用论文参考文献

旅游管理毕业论文参考文献

一段充实而忙碌的大学生活即将结束，我们都知道毕业前要通过毕业论文，毕业论文是一种有准备、有计划、比较正规的、比较重要的检验学生学习成果的形式，那么问题来了，毕业论文应该怎么写？下面是我帮大家整理的旅游管理毕业论文参考文献，欢迎大家分享。

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大数据论文参考文献回答于2018-09-14现今人们的生活到处充斥着大数据给我们带来的便利，那么大数据论文参考文献有哪些呢?小编为方便大家特意搜集了一些大数据论文参考文献，希望能帮助到大家。大数据论文参考文献一：[1] 陈杰. 本地文件系统数据更新模式研究[D]. 华中科技大学 2014[2] 刘洋. 层次混合存储系统中缓存和预取技术研究[D]. 华中科技大学 2013[3] 李怀阳. 进化存储系统数据组织模式研究[D]. 华中科技大学 2006[4] 邓勇强，朱光喜，刘文明. LDPC码的低复杂度译码算法研究[J]. 计算机科学. 2006(07)[5] 陆承涛. 存储系统性能管理问题的研究[D]. 华中科技大学 2010[6] 罗东健. 大规模存储系统高可靠性关键技术研究[D]. 华中科技大学 2011[7] 王健宗. 云存储服务质量的若干关键问题研究[D]. 华中科技大学 2012[8] 余雪里. 金属氧化物pn异质结对光电响应与气体敏感特性的作用[D]. 华中科技大学 2014[9] 王玮. 基于内容关联密钥的视频版权保护技术研究[D]. 华中科技大学 2014[10] 韩林. 云存储移动终端的固态缓存系统研究[D]. 华中科技大学 2014[11] 田宽. 宫内节育器用Cu/LDPE复合材料的表面改性研究[D]. 华中科技大学 2013[12] 聂雪军. 内容感知存储系统中信息生命周期管理关键技术研究[D]. 华中科技大学 2010[13] 王鹏. 低密度奇偶校验码应用于存储系统的关键技术研究[D]. 华中科技大学 2013[14] 刁莹. 用数学建模方法评价存储系统性能[D]. 哈尔滨工程大学 2013[15] 符青云. 面向大规模流媒体服务的高性能存储系统研究[D]. 电子科技大学 2009[16] 王玉林. 多节点容错存储系统的数据与缓存组织研究

大数据科学的应用的论文参考文献

1.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业的教材建设探索期刊：《新闻文化建设》 | 2021 年第 002 期摘要：随着大数据时代的到来,信息技术蓬勃发展,国家大力推进大数据产业的发展,鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业。在趋势的推动下,许多高校成立了数据科学与大数据技术专业。本文通过研究数据科学与大数据技术专业的发展现状,探索新专业下人才培养的课程设置及教材建设等问题,同时介绍高等教育出版社在数据科学与大数据技术专业教材建设方面的研发成果。关键词：数据科学与大数据技术专业；课程设置；教材建设链接：.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业课程体系探索期刊：《科教文汇》 | 2021 年第 002 期摘要：该文阐述了数据科学与大数据专业的设置必要性、专业的培养目标和知识能力结构,最后探索了数据科学与大数据专业的技术性课程体系设置方法.希望该文内容对数据科学与大数据技术专业的培养方案制订和课程体系构造具有一定的指导意义和参考价值.关键词：数据科学；大数据技术；课程体系链接：.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业实验实践教学探析期刊：《长春大学学报（自然科学版）》 | 2021 年第 001 期摘要：近些年各种信息数据呈爆炸式增长,在这种背景下,国家在2015年印发了关于大数据技术人才培养的相关文件,每年多个高校的大数据相关专业获批.数据量的增长对数据处理的要求越来越高,各行业涉及信息数据的范围越来越广,对大数据专业人才的需求越来越多.为了应对社会需求,如何科学地规划数据科学与大数据专业的本科教育,尤其在当前注重实践操作的背景下,如何制定适合的实验实践教学方案,更好满足社会需求.关键词：数据科学；大数据；实践教学链接：

大数据下的计算机信息处理技术研究论文

摘要： 现如今，随着科学技术的快速发展，计算机技术已经融入到人们的生活之中，想想10年前的计算机技术和现如今的计算机技术，真的是天壤之别，发生了翻天覆地的变化。同时，大数据的应用也越来越广泛，带来了丰厚的利润，各种“云”层出不断，对大数据的背景下，计算机信息处理的技术提出更高的竞争和要求。本文首先介绍大数据的概念，阐述基于大数据背景下的各种计算机信息处理技术，并对技术进行分析研究，最后对大数据未来的发展的机会做出分析。

关键词： 大数据；计算机信息；技术研究

随着科技的迅猛发展，大数据的应用愈来愈广，随之产生的数据系统总量大，十分庞大，这就对大数据时代下的计算机信息处理技术提出了更高的要求，如何将大数据处理的井然有序，有条不紊，值得每一位考研人员进行探讨。

一、大数据的概念

什么是大数据？大数据，另一种叫法称之为巨型资料，是一个十分复杂密集的数据集，这样的数据集在一定的时间内，依靠于传统普通的数据加工软件无法最终实现管理、抓取及处理的功能，需要进行创新，用新的处理模式才能够实现。大数据具有虚拟化、按需服务、低成本等等特点。在每一个消费者的角度来看，大数据中的计算技术资源服务可以帮助每一个大数据用户完成想要的资源信息，用户只需进行付费就可以直接使用，根本不需要到处搜寻资料，跑来派去的打听。这从根本上改变了人们对信息资源的需求方式，为用户提供一种超大规模的网络资源共享。同时，面对海量的大数据库资源，如何对大数据资源进行处理，得到用户们想要的信息资源，需要计算机信息技术不断的进行挖掘。

二、大数据下的计算机信息处理技术

总体的来说，基于大数据背景下的计算机信息处理技术总共可以分成以下3个方面：信息的获取及加工技术、信息的存储技术和信息安全方面的技术。下面就针对这三种技术，进行研究分析。1）信息的获取及加工技术。信息的获取及加工技术是实现信息化的第一步，是最基础的工作内容，只有完成了信息数据的搜集工作，才能进行下面的计算机信息技术的处理。因此，如若进行信息的采集工作，需要首先明确信息的目标源，对信息数据进行监控，时刻把握信息的流向及动态，然后将采集的信息数据输入至计算机数据库中，实现了信息的获取采集工作。接下来是第二步，信息的加工及处理工作，所有的加工和处理技术的核心在于用户的指引，完全由用户导向，设定信息的筛选范围，确定信息的丰富度等等。最后是依照于用户的要求，将信息资源传输到用户手中。这样就实现了整个信息从采集到处理，再从处理到传送工作的整个流程。2）信息的存储技术。在大数据的背景下，对于整个计算机信息的处理，信息技术的存储是十分关键的环节，可以将处理加工的数据得以保存，更方便用户对于数据的调取和应用。而且，现如今的信息数据总量大、更新速度快，合理的运用存储方面的技术，可以快速的实现信息的存储工作，提高工效效率，将复杂变简单。在目前的时代下，应用最广泛的是分布式数据存储技术，应用十分方便，能够实现快速大量的数据存储。3）信息安全方面的技术。大数据在方便用户使用和享受的同时，信息数据资源的安全性也是不容忽略的，而且随着社会的发展，数据资源的安全性和隐私性逐渐受到关注，如何实现数据库的安全是个十分值得研究的课题。首先最主要的是建立计算机安全体系，充分引进更多的人才。其次需要加强安全技术的研发速度，由于大数据发展及更新速度快，需要快速的更新原有的安全体系，尽快的适应大数据时代的更新速度。除此之外，加强对信息的监测是十分必要的，避免不法之人进行数据的盗取，在信息数据庞大的体量下，依然能够提供稳定有效的安全体系。

三、大数据下的计算机信息技术的发展前景

1）云技术的发展是必然趋势。云计算网络技术是越来越得到大的发展，一方面由于计算机硬件系统的数据处理技术有限，云技术可以完全的将弊端破除，同时，它能够利用最新的数据资源和处理技术，不依赖于计算机硬件系统。因此，随着庞大的数据越来越复杂，传统的数据处理方式已经不能够适应，未来将计算机信息处理必将朝着云计算发展。2）计算机网络不再受限于计算机硬件。未来，计算机网络技术将会不再受制于计算机硬件的限制，网络的传输技术更加趋向于开放化，计算机网络和计算机硬件将会分隔开，重新定义新的网络架构。3）计算机技术和网络相互融合。传统的计算机技术需要运用计算机的硬件系统才能够实现信息的处理、加工及存储工作，未来新的.计算技术将脱离于计算机硬件配备，可以仅仅用计算机网络就可以实现数据的加工和处理。同时，二者也将会相互融合、相互发展真正的满足由于大数据时代的更新所带来的困扰，这是未来大数据背景下计算机技术发展的又一个方向。

四、大数据下的计算机信息技术面临的机遇和挑战

在大数据背景下，计算机信息技术的机遇和挑战并存，首先，病毒及网站的恶意攻击是少不了的，这些问题是站在计算机信息技术面前的巨大挑战，同时，近些年，网络不断，社会关注度逐渐提高，网络的安全问题也是不同忽视，再者，信息之间的传送速度也有限，需要对传送技术进行创新，以适应更高的用户需求。最后，随着大数据库的不断丰富，越来越庞大的数据资源进行加工和处理，对数据的存储又有了新的要求，如何适应不断庞大的数据信息量，实现更加便捷的、满足用户需求的调取也是一个巨大的挑战。与此同时，也存在着许多的机遇。首先，大数据对信息安全的要求越来越大，一定程度上带动了信息安全的发展，其次，大数据在应用方面，对企业及用户带来了巨大的便利，同时也丰富了产业资源，未来用户及企业面前的竞争可能会转化为大数据信息资源的竞争。最后，大数据时代的来临，构造了以信息安全、云计算和物联网为主要核心的新形势。

五、结论

通过一番研究，目前在大数据时代下，计算机信息技术确实存在着一定的弊端，需要不断的进行创新和发展，相信未来的云计算会越来越先进，越来越融入到人们的生活及工作当中，计算机信息技术面临的巨大的挑战和机遇，面对挑战，抓住机遇，相信未来我国的计算机技术会越来越好，必将超过世界领先水平！

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大数据在军事的应用论文参考文献

1.提高军事管理水平管理大师戴明与德鲁克都曾提出：“不会量化就无法管理”。数据的根本价值之一，就是可作为管理依据。大数据应用的特点是强调分析与某事物相关的总体数据，而不是抽取少量的数据样本;大数据关注事物的混杂性，而不追求事物的精确性;大数据注重事物的相关关系，而不探求其间的因果关系。将大数据应用于军事领域，意味着军事管理将更加刚性，基本不受人为因素的影响，且更加自动化。所以说，大数据强军的内涵，本质上是军事管理科学化程度的提高，即与小数据比起来，由于有了大数据，军事管理活动量化程度更高了，工具更加先进了，边界更加宽广了，管理质量、效率会随之更高。2.丰富军事科研方法通常人们研究战争机理、找寻战争规律的方法有三种，又称为三大范式：实验科学范式，在战前通过反复的实兵对抗演习来论证和改进作战方案;理论科学范式，采用数学公式描述交战的过程，如经典的兰彻斯特方程;计算科学范式，基于计算机开发出模拟系统来模拟不同作战单元之间的交战场景。但是，上述研究范式只能使人们感知交战的过程和结果，并未有效提高对海量数据的管理、存储和分析能力。以大数据为核心技术的数据挖掘模式被称为第四战争研究范式。人们可以有效利用大数据，探寻信息化战争的内在规律，而不是被淹没在海量数据中一筹莫展。大数据研究范式由软件处理各种传感器或模拟实验产生的大量数据，将得到的信息或知识存储在计算机中，基于数据而非已有规则编写程序，再利用包括量子计算机在内的各种高性能计算机对海量信息进行挖掘，由计算机智能化寻找隐藏在数据中的关联，从而发现未知规律，捕获有价值的情报信息。例如，在第一次海湾战争前，美军就利用改进的“兵棋”，对战争进程、结果及伤亡人数进行了推演，推演结果与战争的实际结果基本一致。而在伊拉克战争前，美军利用计算机兵棋系统进行演习，推演“打击伊拉克”作战预案。随后美军现实中进攻伊拉克并取得胜利的行动，也和兵棋推演的结果几乎完全一致。作战模拟早已经从人工模式转变为计算机模式，再加上大数据，战前的模拟推演，从武器使用、战争打法到指挥手段，都可以清晰地显现，是非常好的战时决策依据。一旦发现作战计划有问题，可以及时调整，以确保实战伤亡最小并取得胜利。3.加速型武器装备面世大数据在武器装备上的广泛应用，意味着武器装备建设将从重视研发信息系统到重视数据处理与应用的转变，从注重信息系统的互联互通到注重信息系统的透明性互操作的转变。当前武器装备的信息化程度越来越高，装备体系内各个节点之间的信息共享也越来越方便、可靠，但由此也带来了一些突出问题，如原始信息规模过大、价值不够高、直接提取所需信息的难度增加等，从而使得武器装备体系在信息获取效率上大打折扣。在这种背景下产生的大数据为解决上述问题提供了有效方法。需要说明的是：大数据应用不仅意味着人们要以创新方式使用海量数据，还意味着人们要采用人工智能技术来处理自然文本和进行知识表述，以替代目前依赖专家和技术人员昂贵而又耗时的信息处理方式。大数据与人工智能是一而二、二而一的关系。受益于大数据技术，武器装备体系将从战场上的信息使用者升级为高度智能化和自主化的系统。其具体流程为：经过智能处理后的高价值信息进入战场网络链路后，与战场网络融为一体的武器装备体系能实时自动感知面临的有关威胁，各装备节点自动感知包括我情和敌情在内的战场态势，在作战人员的有限参与下高度自主地分解作战任务，确定作战目标和行动方案，经过适当的审批流程后执行相关的作战行动。在这方面走在前列的仍然是美军。美军大数据研究的第一个重要目标是通过大数据创建真正能自主决策、自主行动的无人系统。这一点已在无人机领域实现。美军希望无人机可以完全摆脱人的控制而实现自主行动。美军2013年试飞的X-47B就是这一系统的代表，它已经可以在完全无人干预的情况下自动在航母上完成起降并执行作战任务。4.提升情报分析能力19世纪初，军事战略家克劳塞维茨以人的认知局限为由，提出了“战争迷雾”概念。显然，“战争迷雾”即“数据迷雾”。信息战首先得消除“战争迷雾”。信息战是体系对体系的战争，而这一体系是一个超级复杂的巨大系统，仅诸军兵种庞杂的武器装备和作战环境数据，就足以大到使普通的信息处理能力捉襟见肘;而敌我对抗的复杂化，更是让数据量呈爆炸式增长，从而带来比传统战争更多的“数据迷雾”。可以说，信息化战争的机制深藏在“数据迷雾”中。消除“战争迷雾”会提高指挥员的情报分析与军情预测能力。过去，由于可以掌握的数据不足，战争的不确定性很高，指挥员很容易陷在“战争迷雾”之中。而大数据最重要的价值之一是预测，即把数据算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。具体而言，未来完全可能依托大数据分析处理技术和建构模型，通过数据挖掘模式，从海量数据中挖掘出有价值的信息，及时准确掌握敌方的战略企图、作战规律和兵力配置，真正做到“知己知彼”，使战场变得清晰透明，从而拨开“战争迷雾”，达成运筹于帷幄之中、决胜于千里之外的作战目的。对此趋势，很多国家及其军队都极为看重。例如，美军明确提出，要通过大数据将其情报分析能力提高100倍以上。如果这一目标实现，那么在这一领域其他国家与美军的差距，将难以用简单的“代差”来描述。美军通过多年的发展，已拥有全球最先进的情报侦察系统，因为对海量情报数据的分析，曾是美军情报侦察能力的瓶颈，而大数据正好能够帮助美军突破这一瓶颈。大数据时代，往往不要求准确知道每一个精确的细节，只需了解事物的概略全貌即可。通过相关数据信息的大量积累，而不是对某个具体数据的精确分析，大数据技术可以为我们提炼出事物运行的规律，并判断其发展趋势。例如，2011年美军击毙本·拉登的“海神之矛”行动，就有赖上千名数据分析员长达10年数据积累的支撑。换言之，是大数据抓住了本·拉登。5.引领指挥决策方式变革管理的核心是决策。大数据带来的重要变革之一，是决策的思维、模式和方法的变革。建立在小数据时代基于经验的决策，将让位于大数据时代基于全样本数据的决策。决策是进行数据分析、行动方案设计并最终选择行动方案的过程。军事决策建立在对敌情的正确分析预测之上，其目的是通过合理分配兵力兵器，优选打击目标，设计完成任务的最佳行动方法与步骤。以往的战争，做出作战决策时缺少足够数据支持，甚至数据本身的真实性、准确性也难以保证。目前信息化条件下的战争，各种条件都变成了数据，这就要求指挥人员必须掌握分析海量数据的工具和能力。以往，指挥人员更多的是依靠经验进行相对概略或粗放式决策。大数据的出现必将要求指挥人员以全新的数据思维来进行指挥决策。这种决策将有几个特点：一是准确。只要提供的数据量足够庞大真实，通过数据挖掘模式，就可以较为准确地把握敌方指挥员的思维规律，预测对手的作战行动，掌控战场态势的发展变化等。二是迅速。大数据相关技术所提供的高速计算能力有助于指挥员更加迅速地设计行动方案。三是自动化。针对特定的作战对手和作战环境，大数据系统可以自动对己方成千上万、功能互补的作战单元或平台进行模块化编组，从而实现整体作战能力的最优化;面对众多性质不同、防护力不同且威胁度各异的打击目标，大数据系统可以自动对有限数量、有限强度和有限精度的火力进行分配，以收获最大作战效益。在大数据时代的战争中，军事专家、技术专家的光芒会因为统计学家、数据分析家的参与而变暗，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的“声音”。总之，基于数据的定量决策将和基于经验的定性决策同样重要，基于经验的决策将很大程度上让位给全样本决策，基于大数据的决策手段将从辅助决策的次要地位上升到支撑决策的重要地位。对此，美军的认识是最到位的。美军发布的《2013-2017年国防部科学技术投资优先项目》就将“从数据到决策”项目排在了第一位，凸显了大数据对其指挥决策方式的巨大影响。6.优化作战指挥流程网络日益普及的情况下，信息的流通与共享已不是难题，人们开始关注对信息的认识，及将信息转化为知识的能力。与之相适应，军事信息技术也从关注“T”(Technology)的阶段，向关注“I”(Information)的阶段转变;从建设指挥自动化系统(C4ISR)，即指挥、控制、通信、计算机、情报及监视与侦察等信息系统，整体管理“战场信息的获取、传递、处理和分发”的全信息流程;发展至重视大数据处理应用，综合集成数据采集、处理平台和分析系统，统一优化管理“战场数据采集、传递、分析和应用”的全数据流程。即通过对海量数据进行开发处理，大幅度提高从中提取高价值情报的能力，从而实现对战场综合态势的实时感知、同步认知，进一步压缩“包以德循环”(OODA Loop)，即观察-调整-决策-行动的指挥周期，缩短“知谋定行”时间，提高快速反应能力。随着数据挖掘技术、大规模并行算法及人工智能技术的不断完善并广泛应用在军事上，情报、决策与作战一体化将取得快速进展。在武器装备上，将特别注重各作战平台的系统融合和无缝链接，以保证战场信息的实时快速流转，缩短从“传感器到射手”的时间差，实现“发现即摧毁”的作战目标。比如近几年迅速发展的无人机作战平台，其本质就是一个智能系统。其可以成建制地对实时捕获的重要目标进行“发现即摧毁”式的精确打击，还能通过融合情报的前端和后端，使数据流程与作战流程无缝链接并相互驱动，构建全方位遂行联合作战的“侦打一体”体系，从而实现了体系化的“从传感器到射手”的重大突破。7.推动战争形态的演变大数据可以改变未来的战争形态。美军一直追求从传感器到平台的实时打击能力，追求零伤亡。由大数据支撑的拥有自主能力的无人作战平台，将使得这些追求成为可能。例如，目前全世界最先进的无人侦察机“全球鹰”，能连续监视运动目标，准确识别地面的各种飞机、导弹和车辆的类型，甚至能清晰分辨出汽车轮胎的类型。现今，美空军的无人机数量已经超过了有人驾驶的飞机，或许不久的将来，美军将向以自主无人系统为主的，对网络依赖度逐渐降低的“数据中心战”迈进。无人机能否做到实时地对图像进行传输非常关键。目前，美国正使用新一代极高频的通讯卫星作为大数据平台的支撑。未来，无人机甚至有可能摆脱人的控制实现完全的自主行动。美军试验型无人战斗机X-47B就是这一趋势的代表，它已经可以在完全无人干预的情况下，自动在航母上完成起降并执行作战任务。总之，基于大数据的实时、无人化作战，将彻底改变人类几千年来以有生力量为主的战争形态。8.引导军事组织形式变革大数据即大融合，它有望打破军种之间的壁垒，解决军队跨军种、跨部门协作的问题，真正实现一体化作战。就组织形态而言，扁平结构、层次简捷、高度集成、体系融合应该更符合大数据时代的要求。军事方面的相关趋势有：(1)网状化。军队的指挥体系逐步发展为“指挥网”，原先的“树状结构”变为“网状结构”。一个师的指挥系统一旦被打垮，师以下各级可通过“网”与上级或其他作战单元联系。这就改变了传统军事指挥体系由“树干、树枝、树叶”编成的组织形态，避免了机械化战争时期“打断一枝、瘫痪一片”的指挥弊端，有效提高了局部战争中的指挥效能。(2)小型化。发达国家的陆军多由军、师、团、营体制向军、旅、营制转变，使作战集团更加轻便灵活，机动性更强。根据部队的不同功能优化组合，基本作战单位不需要加强补充就能实施多种作战，从而全面提高应对多种安全威胁，完成多样化军事任务的能力。将营作为基本战术“模块”，将旅作为基本合成单位，以搭积木方式进行编组，战时根据需要临时编组，看迅速生成担负不同作战任务的部队。世界各主要国家都非常重视军队组织形态变革，并致力于发展新兴军兵种，及时设计和建设新型部队。2009年，美国国防部宣布组建网络战司令部。2013年3月，美国网络战司令部司令亚力山大宣布，美国将增加40支网络战部队。美国、俄罗斯等国都在积极筹划或正在建设能在太空进行作战的“天军”部队、“机器人”部队。随着新兴军兵种的建立，军队的组织形态将出现新面貌，未来战争的触角不断延伸，网络、电磁频谱领域的争夺方兴未艾，太空不再是寂寞世界，天战也不再遥远。(3)一体化。军队信息化必然要求一体化，信息化程度越高，一体化特征越明显。适应新形势下强军目标的要求，我军必须对战斗力要素进行一体化整合，推进武装力量一体化、军队编成一体化、指挥控制一体化、作战要素一体化，提高整体效益。9.大数据将使体系作战能力大幅提升从作战手段角度看，大数据及其支撑的新型武器装备的应用，将丰富军队的作战体系;从作战效能角度看，大数据下的作战行动循环(包以德循环)所耗时间将大为缩短，更符合“未来战争不是大吃小，而是快吃慢”的制胜规律。相关变革的结果，将是军队体系作战能力大幅提升。10.提升军队的信息化建设水平大数据给了各国军队(尤其是像我军这样的信息化发展水平参差不齐的军队)一个契机，可以牵引、拉动自身的信息化建设向更高层次发展，同时拉齐整体水平，因为大数据意味着“整体”。具体来说，应以提高决策速度、反应速度和联合作战能力为目标，以数据为中心，以搜索分析处理数据为中枢架构，自上而下建设军事“数据网络”;加快组建云计算中心，把对大数据分析处理作为军事信息化建设的重中之重，努力建构精确分析处理大数据的硬件系统、软件模型，实现大数据“从数据转化为决策”的智能化和瞬时化。同时，也要抓好末端的单兵及单件武器装备的数据采集、存储设备设计，从而为海量数据的挖掘和整合奠定基础。

大数据时代的军事管理变革大数据是信息技术又一次颠覆性变革。随着大数据技术在军事领域获得应用，数据数量、数据分析和处理能力、数据主导决策，将是获得战场优势的关键。在数据领域，以少胜多、以弱胜强、以模糊胜透明，基本不可能，这将使作战形式发生质的变化。如何以数据为中心精确设计和指挥战争，成为军事管理的新焦点。 管理大师戴明与德鲁克曾同时提出，“不会量化就无法管理”。有了大数据，军事管理者可以更多借助量化，提升管理质量和水平。 大数据坚持管理服务战斗力的原则。管理是为提高战斗力服务的，最高目标就是确保打赢可能发生的任何战争。大数据并未改变这一根本原则，但增加了数据色彩。一方面，数据成为巩固和提高战斗力的重要因素。在新型作战环境下，战场的实时态势信息、作战指挥命令、卫星过境、气象水文信息、传感器信息等，都是以数据形式存在并且传输的。这些不同来源、不同类型的数据是提高战斗力的“生命”。缺乏对数据的有效管理和利用，打赢战争将成为不可能。在不远的将来，数据的积累和运用将成为战斗力的标志。军事管理就是将大数据渗透、应用于战斗力生成、转化和实现的全过程，提高战斗力的整体水平。另一方面，数据本身成为战争的攻防中心。当大数据成为举足轻重的武器，就可能开启一种崭新的战争形态——数据战。这将是一种以数据攻击与防护为基本手段的全新作战样式，它通过掠夺、破坏和摧毁敌方数据资源，化数据优势为战争优势。大数据不但是信息的集成，更是打击手段的综合。在大数据支撑下，跨网攻击具备了实现条件，即使是与互联网物理隔离的军事数据系统，也可能不再拥有绝对安全的保障，数据攻防将会拓展到陆、海、空、天、电等多维空间。这就决定了军事管理必须着眼于打赢未来数据战争需要，努力提高部队数据作战能力。 大数据拓展了军事管理内涵。大数据的现实存在和军事价值，使如何管理大数据成为军事管理必然要回答的问题。数据采集是数据管理的源头。目前，我军数据采集还存在零散多综合少、局部多全局少的问题。需要通过对蕴含军事意义数据的专业化获取，掌握海量数据开发利用的主动权。数据分析是数据管理的关键。目的是从经过整合的、多来源的数据中找出规律，最终实现对数据的有效管控。数据安全是数据管理的底线。既要有效地堵塞国家和军事安全数据漏洞，防止被敌方破坏和获取；又要深度挖掘和全面掌握敌方高价值的数据资源，寻求战时攻击的数据突破点。此外，也要把保护官兵的个人数据隐私提上日程。 大数据创新了军事管理方法。从技术方法看，大数据研发的机器学习算法、图像可视化手段、数据共享技术、人机互动设备等，将极大推动军事管理技术的革新。从行政方法看，大数据带给管理者最重要的机会是更准确地了解和把握部属的需求特征、兴趣爱好、行为倾向等。 管理变革比技术升级更关键。大数据有彻底改变管理艺术的潜力，运用大数据管理应注意以下几点： 树立大数据理念。大数据产生的影响绝不限于技术层面，本质上，它为我们观察世界提供了一种全新方法。我军与外军的差距，除了装备，还有管理上的代差。其原因之一是我军缺乏以数据为基础的管理。而未来军队的进步，正赖于建立这种精确的管理体系。数据才是管理的根本，每个管理者都应有这样的意识和观念。但也要警惕泛大数据化，提防什么事都穿鞋戴帽，冠大数据之名，却无大数据之实。 实施大数据战略。要站在战略的高度，以全面、前瞻的思维和方法来应对大数据。加强顶层设计。可在加强大数据资源的深度开发利用与大数据技术自主创新方面进行调整，尽快提出大数据发展战略，理清思路，明确任务。统一数据标准。为保证部队现有和潜在用户都能发现数据，应尽快制定数据标准，保证大数据的可视化、可获取和可利用。实现共享应用。所有数据都要能在全军范围应用，既满足于预期的用户及需求，也能用于预期之外的用户及需求。 研发大数据技术。大数据研发的重点，是发展前沿核心技术，以满足搜集、存储、管理、分析和共享海量数据的需求。我国在海量数据分析、大数据处理、分布式计算、数据可视化等一些大数据关键技术上，还存在不小的差距。可如果盲目地在军队中引进和使用国外的先进技术，无疑会威胁国家和军队安全。所以要下大力研发我国我军的大数据技术，把“数据主权”牢牢掌握在自己手里，为实现强军目标提供坚强的技术支持和安全保障。

人工智能数据采集是指在人工智能领域，根据特定项为训练机器学习数学模型所使用的的训练数据集的要求，在一定的既定标准下收集和衡量数据和信息的过程，并输出一套有序的数据。澳鹏提供的数据采集服务，提升规模化机器学习。作为训练数据服务的行业领先者，我们能够快速交付涵盖多种数据类型大量优质数据，包括图像、视频、语音、音频和文本，以满足客户特定 AI 项目的需求