2021/03/24 13:16:29 编辑:李老师 来源:网络整理 手机版 挑选专业
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厦门工学院现有4个省级教学示范中心、2个省级虚拟仿真实验教学中心,还有若干高校示范性、应用型专业群、高校服务产业特色专业、高校专业综合改革试点项目等。近年来获得了一大批省级科研与教改项目。
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大数据技术及行业应用
1,大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。根据数据处理的时效性,大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中,批式大数据又被称为历史大数据,流式大数据又被称为实时大数据。
2,大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、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。
3,麦肯锡全球研究所给出的定义是: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。
4,大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
5,随着云时代的临,大数据(Big data)也吸引了越越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
能源大数据技术的应用领域
随着互联网技术与互联网思维逐步与能源系统实现融合,能源行业开始意识到能源大数据在能源行业全环节的巨大应用潜力,新时代对促进可再生能源的发展、激发能源行业的跨界融合活力与创新发展动力具有重大的意义。能源大数据技术有利于政府实现能源监管、社会共享能源信息资源,是推进能源市场化改革的基本载体,也是贯彻落实国家“互联网+”智慧能源发展战略、推进能源系统智慧化升级的重要手段,同时在为助力跨能源系统融合,提升能源产业创新支撑能力,催生智慧能源新兴业态与新经济增长点等方面发挥积极的作用。
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