大数据计划论文的参考文献

大数据计划论文的参考文献

写论文的时候，通常要求大家以后写十篇左右的参考文献。参考文献的要求应该和你写的题目有关。你写的是会计论文，后面的参考文献是体育论文，是完全不行的。下面和小编一起来了解论文怎么查参考文献？ 论文参考文献通常需要10~15个左右，有些学校需要两个英文参考文献。参考文献通常有自己独特的格式，参考文献主要分为期刊和论文。许多学生不知道如何查看这些参考文献，其实并不难。最简单的方法就是直接从查重报告上抄下来。小编推荐的查重系统是Paperfree，将论文上传到该系统进行查重，通常等待15-30分钟左右，会有详细的查重报告。本查重报告将列出本文引用的一些参考文献，因此您只需将本查重报告上的一些参考文献原封不动地复制到您的论文中。这种查找参考文献的方法是最简单方便的，可以原封不动的复制，也可以保证参考文献的格式不会出错。 另一种方法是在早期写论文时阅读大量的参考文献，许多学生会记录这些参考文献的名称。您还可以阅读以前做的阅读笔记，并将这些参考文献摘录到论文中。

毕业论文参考文献可以从图书馆或者中国知网上找。

毕业论文指的是你在大学期间对你所学专业的现实或理论问题进行科学探索且是有一定意义的论文，一般大学生在大三下半学期就可以为毕业论文做准备了，因为大四的上半学期要准备实习，下半学期要准备毕业答辩，等大四再去慢慢准备毕业论文时间是很仓促的。毕业论文的撰写过程要求是相当高的，学生要在相关教师的指导下，选定要写的课题才行，这也是从总体上考察一名大学生大学四年的学习成果。

毕业论文一般都包含以下部分：题目、署名、中文摘要、中文关键词、英文摘要、英文关键词（其中英文摘要和关键词要与中文摘要和关键词相对应）、引言（前言)、正文、参考文献、致谢辞和附录。其中对参考文献的要求和格式都特别严格，查找参考文献的过程也特别浪费时间，下面我将讲讲一些找参考文献的方法。

1.确定方向

不管你要找什么类型的参考，首先都要确定你的毕业论文写作方向，然后根据根据你的毕业论文主题去寻找你所需要的参考文献。所以，定方向是至关重要的一步。

2.找信息

找信息这一步是最耗费心血也是工作量最大的一步了，因为就算你明确了你要找的参考文献目标，但是这一类的参考文献实在太多了，所以找起来也不方便。这些都是你要面临的挑战。找参考文献的话主要有两种方法：①图书馆。不过这个图书馆的范围就有点大了，你可以利用学校的图书馆，毕竟每一所高校的图书馆都提供了很多的资源供大家使用。同时要是学校图书馆的还是不能找到你所需的参考文献，你也可以去当地的图书馆，每一个县级以上的地区都设有它们专门的图书馆，你可以去看看。

②网站信息。随着大数据时代的来临，我们查找资料也越来越方便了，只用动动手指就可以在网上查找到你所需要的资料。现在网上也有专门的网站为大家提供寻找参考文献的便利。比如中国知网和全国学术快报等。

3.信息来源

毕业论文的参考文献不仅仅是局限于一些专著，它还可以包括论文集、辞书、研究报告、期刊文章和报纸文章等。

所以其实找毕业论文的参考文献其实有多种途径，能找的文献也很多，只是在找的过程中比较麻烦，还有就是一定不要抄袭，要是在毕业论文出现抄袭现象后果是很严重的。

关于毕业论文参考文献，首先,文献类型不同,其著录方式不同;其次尽管不同的文献类型，著录方式不同 ,但基本上分为三个部分,分别是:(1)参考文献的作者;( 2 )参考文献的名称和文献类型;(3)参考文献的出版信息。第一类专著、论文集、学位论文、报告等文献类型的著录方式:[序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识9].出版地:出版者,出版年,起止页码a (任选) 。第二类是期刊文章,其著录格式如下:[序号]主要责任者.文献题名[].刊名,年，卷(期) :起止页码。期刊文章是使用最多的文献类型,它的著录也包括着作者、文献名称及类型、出版信息三部分内容。第三类是会议论文集,其著录格式如下:[序号]析出文献主要责任者.析出文献题名[A].原文献主要责任者(任选) .原文献题名[C].出版地:出版者,出版年.析出文献起止页码。

云计算大数据的论文参考文献

随着科技的快速发展,计算机在每个领域的应用越来越广泛。下面是我为大家整理的关于计算机学年论文，供大家参考。

摘要：针对高校计算机应用技术专业人才培养存在的问题，从应用型人才培养的角度出发，提出了一系列有改革 措施 ，旨在提高计算机专业人才培养质量。

关键词：产业升级;计算机;人才培养

1研究背景

信息技术产业的创新升级和新技术、新产品的不断涌现，促使社会对计算机应用技术高端技能型人才的需求量急剧增加，与时俱进的改革与创新人才培养模式，对计算机类专业高端人才培养至关重要。为全面贯彻安徽省“十二五” 教育 事业发展规划，充分发挥职业教育为地方经济建设提供智力支持和人才支撑的作用，笔者在产业升级背景下，提出计算机应用专业人才培养模式的改革创新，有利地区于计算机类专业的深入发展，也满足了新型信息产业发展的需要，从而为产业转型升级提供人才支撑。

2计算机专业人才培养模式存在的问题

计算机专业课程体系同质化

目前我国缺乏一大批能从事基础性工作的“软件蓝领”，更缺乏既懂技术又懂管理的软件高级人才。而现实中，我国高校计算机专业人才培养模式过于单一，学生素质的同质化也比较严重，这种情况很难适应市场需求，也不可能满足软件产业发展的需要。普通高校计算机专业课程体系向示范学校看齐，全国出现课程体系同质化倾向，专业建设及人才培养缺乏特色，与地方经济、行业发展不相适应[1]。

专业教育滞后于专业知识的更新

从信息技术发展来看，方向日渐增多，分工越趋细化，学科的不同领域匹配的知识结构和技能素质往往大相径庭，而高校在知识的积累与传授上，远远赶不上信息技术和知识的更新速度。因为缺乏必要的教学改革，课程内容远远落后于现代技术的进步速度，导致学校在课程设置、教学内容、培养模式等方面与社会、行业、岗位各方面的脱节。

教学 方法 死板落后

教师为了最大限度地传授知识，大多采用了以讲授为主的教学方式，而且在讲授中又侧重于单方面的灌输，导致学生独立思考能力、实践应用能力和主动创造能力低下。教学方式也不能满足培养具有创新精神、实践能力和社会竞争力的高素质人才需要。

考核评价方式单一僵化

多数课程的考核方式不是考试就是考查，大量的格式化的笔试或机试题目造成学生死记硬背，缺乏灵活多样的考核评价方式，极大的打击了学生的学习积极性，降低了学生接触新知识的机会，不利于学生实际应用能力的锻炼，严重妨碍了学生的人才培养质量。

综合实践环节过少

教学中仍存在重理论、轻实践，重知识传授，轻能力培养的倾向。实践教学内容存在不足，在实践项目的体系安排上基本上是验证理论性的体系，理论课与实践课同步,前后实践项目之间纵向联系较少，在不同课程之间横向联系更少，不能满足实际工作需要[2]。

3计算机专业人才培养模式改革与实践

人才培养目标市场化

主动适应人才市场需求的变化，以就业为导向，坚持育人为本，德育为先，积极培养学生的实践能力、创造能力、就业能力和创业能力;主动适应区域、行业经济发展的需要，根据学院的自身条件，建立连动机制，适时的设计人才培养目标。

课程体系模块化和职业化

根据市场设专业，根据岗位要求制定培养方案，根据能力要求设计课程模块，在教材建设过程中充分体现职业化。将课程体系设置成基本素质模块、基本技能模块、专业技能模块和拓展技能模块。基本素质模块主要培养学生高尚的情操、遵纪守法的意识、诚信品质、扎实的 文化 功底、吃苦耐劳精神;基本技能模块主要培养学生基本的计算机组装和维护能力、熟练使用办公软件的能力、基本的图像处理能力;专业技能模块由三个部分组成：软件编程部分、网络建设部分和网页设计部分，主要培养学生的专业技能，是本专业的核心部分;拓展技能主要培养学生的沟通能力、团队协作精神等。教材建设是能力培养的保证，在选用教材方面坚持职业化。通过选用高职高专的规划教材、与企业合作开发教材、建立校本教材等方式，使得教材的内容职业化，课程体系结构化。使学生在校所学内容即工作所需内容，达到学以致用的目的。

教育方式工学结合化

建立与生产劳动和 社会实践 相结合的教育模式。在课程体系模块化和职业化的基础上，建立工学结合的教育模式。主要通过课程实训、模块实训、综合实训和顶岗实习的方式来改善教育模式。模块中每门课程在教学的过程中通过课程实训将知识和实践结合起来，培养学生知其理还要知其用;模块实训在课程实训的基础上完成，通过仿真的项目帮助学生综合课程知识，构建相应的能力;综合实训是在学业即将结束时完成，通过综合实训，培养学生综合技能和职业素养;顶岗实习让学生到具体的工作实际进行工作，在工作的环境中运用专业知识、 总结 学习成果、提高职业能力。学生实习实践的安排采取灵活机制，可以采取学生到企业见习、企业人员到学校指导、学院建立模拟工作环境、学生成立校园虚拟公司进行运营等方式。

教学组织多样化

为实现实验区的人才培养目标，拟采用“2+”的教学组织模式，即在校内进行2年扎实的教学与技能实训，再进行年的综合实训，然后在校外实训基地采用双元制进行年的实践教学和岗位培训。在具体的组织形式上采用任务驱动、项目导向、案例呈现、团队协作、工作模拟、工学交替等方式，将老师讲授课堂移到实习实训地点，是课堂与实习地点一体化，达到融“教、学、做”为一体的目的。另外充分利用网络环境，建立开放的学习实训交流平台[3]。

师资队伍多元化

计算机应用人才的培养必须突出“应用型”的目标定位，强调理论与实践相结合、知识与技能相结合、人才培养与市场需求相结合[4]。应用型人才的培养要求通过多元化的教师队伍具体来实现。这就要求我们构建专兼结合，有较高造诣和丰富实践 经验 的师资队伍，这是达成教学目的、实现人才培养，促进学科发展，保证人才培养双元制实施的重要保证。

参考文献：

[1]李春杰.能力导向计算机专业人才培养模式改革研究[J].渤海大学学报(自然科学版),2011,32(2):176-179

[2]杜娟，衣治安，刘志刚.计算机类专业应用型人才培养一体化教学模式的研究[J].中国电力教育，2011(8):38-39

[3]易万程，桂颖.浅谈计算机专业应用创新型人才培养[J].信息系统工程,2011(1):75-76

[4]范颖.高职高专计算机专业人才培养模式探究[J].新校园(理论版),2010(6):52-52

摘要：21世纪是信息的时代，计算机作为信息的源泉已经深入到我们生活的各个方面，随之而来的是计算机网络安全问题。网络安全与我们的生活息息相关，怎样保障我们自身信息的安全性是计算机网络面临的一个重要问题，不论是国家还是个人都对安全问题异常关注。从计算机网络安全基本概念入手来分析现有的网络安全现状以及解决这些威胁的防范措施。

关键词：计算机网络;安全;防范措施

伴随计算机的广泛应用而产生计算机网络安全问题是现代信息社会的重点关注问题，计算机网络安全问题制约着计算机技术的发展，也影响着人们日常生活的安定。但计算机的安全防范需要全社会的共同探索，最终找到一个安定的计算机网络环境。所谓计算机网络安全是由硬件安全和软件安全两大部分组成，硬件安全主要指保证构成计算机的硬件设备不会遭受自然或者是人为的破坏。这些破坏导致计算机不能正常运行，一般是指计算机硬盘和其他设备的通信线路不受到破坏。计算机软件安全是指计算机在传输信息的过程中要保证信息完整性、信息保密性和信息可靠性。完整性是指信息在传输中保持整体性，不会被修改或篡改;保密性是指信息只可以被授权的人阅读和改写，不能被人随意窃取或修改;可靠性是指信息是真实有效的，不是过期或者非法的信息[1]。

1计算机网络的主要威胁

计算机网络安全主要面对的威胁分为硬件威胁和软件威胁，硬件威胁是指构成计算机的硬件设备面临的威胁，软件威胁是指计算机在传输信息时面对的威胁。

硬件安全威胁。计算机网络的载体是计算机硬件，如果硬件遭到破坏计算机网络系统必然会受到很大的限制甚至陷入瘫痪状态。但是计算机硬件安全威胁比较单一，主要是指计算机网络的线路、服务器等设备是否受到火灾、辐射的影响。

软件安全威胁。因特网最初是为学术性探讨而设计，端口设置签订的协议处于开放状态。这种开放状态是互联网迅速发展的原因，也造成了现在错综复杂的网络安全问题。这种先天性的缺陷让很多不法分子乘虚而入，产生了无数的安全隐患。以下主要介绍较为普遍网络安全问题的成因。

用户淡薄的安全意识。很多用户在使用公共计算机时不注意保护自己的私密信息，在计算机上留下了很多个人信息，诸如计算机记住密码等。还有很多用户随意泄露自己的个人信息给陌生人，这都是很大的安全隐患。在开发层次中，软件开发者漫不经心造成易于被黑客侵袭软件安全漏洞也是重大安全隐患。

有缺陷的 操作系统 。任何一个操作系统在理论上都有安全漏洞，如果在漏洞被人非法利用前排除故障则可避免损失。若黑客控制了安全漏洞后，常利用漏洞控制计算机，使计算机陷入瘫痪。这是黑客窃取计算机信息的常用手段，很多用户的资料信息便在不经意间泄露出去。

计算机病毒。计算机病毒是指黑客编写出的一段计算机小程序，通常是为了达到某种目的。这种程序很难被删除，且有极快的传播速度，常常会导致计算机反应迟缓甚至陷入瘫痪状态，如果长时间感染电脑还可能完成病毒进化造成更严重的后果。在这个过程中，用户信息也会被黑客非法盗取，致使用户损失很多资料和个人信息。

网络黑客。网络黑客是各种计算机病毒的始作俑者，进一步来说黑客的威胁远远大于一般的网络威胁，他们是网络威胁的源头。网络黑客对计算机操作系统了如指掌，他们利用计算机系统中的漏洞编写特定的程序来达到自己的目的，不一定是为了窃取资料而来，有些黑客甚至是纯粹为了好玩或者恶作剧而攻击计算机。黑客的破坏手段就像HIV病毒一样实时变换，难点不在于解除某种特定的计算机病毒，而在于变幻莫测的攻击形式，这是现代互联网整体要面对的问题[2]。

2安全防范措施

无穷的安全隐患致使安全防范措施不能一招奏效，对于不同的安全隐患需要对症下药。安全防范措施不仅要包含技术上的防范措施，更要开展社会教育，健全安全法制，从人们的潜意识里消灭安全问题。

硬件防范措施。上文提到的硬件安全隐患主要是设备遭到破坏造成的，保护硬件安全就是有效的防范措施，主要有防范火灾、抗辐射、抗寒冻等。对于大型机房需要配备安全人员保证事故发生后能得到有效的处理，不会将灾害蔓延到更大的范围，安全人员按时检查全部的计算机设备，防患于未然。在此基础上应该为电脑配备备用的仪器设备，当出现故障是能及时更换正常设备。对于普通用户来说，主要是保证计算机处于安全的环境，不被不法分子强行破坏。

提高用户的安全意识。计算机用户操作不当或者安全意识薄弱在安全问题上占很大的比例，加强计算机用户的安全意识是防范措施中最重要的一环。计算机用户必须学习一定的安全使用策略，培养出良好的安全意识习惯，这对于一般的黑客攻击和计算机威胁是十分有效的。

开发先进的 网络技术 。国家积极招收网络相关人才开发出防范软件程序是安全措施的重要部分，这不仅能找到先进的防范策略，还能吸引一部分潜在黑客，使他们成为为网络安全作重要贡献的积极分子。例如防火墙技术，防火墙的主要功能是过滤和控制计算机与外在互联网的连接，及时发现并阻止潜在威胁从而保障计算机有一个安全的网络环境。但防火墙技术有较多的缺陷，不能有效地保障墙内计算机用户的信息安全，对已经感染了的计算机文件和程序无计可施。开发这种技术一方面要发扬原有优势，另一方面要突破原有瓶颈。再比如计算机加密技术，加密技术是指将原有的信息通过计算机程序转换成特定的密文，再通过密钥将密文翻译成原始信息。这是现代计算机最常用的安全保护措施。目前加密技术主要表现为两种形式，一是信息的加密，即利用相应的算法程序将原始信息加密锁定，保证信息安全。二是对信息传输协议进行加密，这种加密方法较为复杂。以上两种形式的加密可以有效地阻止电脑遭受病毒感染，防止黑客入侵，保证计算机网络的安全运行[3]。

定期备份信息和漏洞扫描。计算机备份可以在系统受到破坏后有效的恢复到系统的原始状态，当受到诸如地震等无法防范的灾害时成功保护系统数据，保证计算机网络能正常安全运行。在面对多变的网络环境时，只有不断的检查修复才能保障计算机安全。单凭技术人员已有的 安全知识 和经验很难解决所有问题，用户要时刻保持安全意识并积极检查，才能发现漏洞并及时修复，保证 系统安全 。

3结束语

随着云计算大数据的迅速发展，未来的网络安全环境肯定会面临更多的挑战。个人和国家都必须重视网络安全问题，运用先进的网络安全防范技术来保护网络环境。在此基础上还要与时俱进不断学习安全知识。国家也应该健全安全法律法规，强化公民安全意识，营造出全民防范的氛围才能有效的解决安全问题。

参考文献

[1]杨光,李非非,杨洋.浅析计算机网络安全防范措施[J].科技信息,2011,29:70，93.

[2]吴俨俨.计算机网络安全防范措施研究[J].电脑编程技巧与维护,2013,2:83-84，106.

[3]付欣,郭鹏.计算机网络安全隐患与防范措施研究[J].计算机光盘软件与应用,2013,22:161，163.

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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！

参考文献：

[1]王秀苏.计算机信息处理技术在办公自动化上的应用[J].科技经济市场,2010(03).

[2]张连杰.企业管理中计算机技术的应用[J].电脑知识与技术,2011(26).

[3]陈静.浅谈计算机处理技术[J].科技与企业,2012(11).

[4]赵春雷,乔治纳汉."大数据"时代的计算机信息处理技术[J].世界科学,2012.

[5]庄晏冬.智能信息处理技术应用与发展[J].黑龙江科技信息,2011.

[6]艾伯特拉斯洛,巴拉巴西,著.马慧,译.爆发:大数据时代预见未来的新思维[M].北京:中国人民大学出版社,2012.河南省高等学校重点科研项目计划（16A520008）

大数据设计论文参考文献

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

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：

云计算大数据的应用论文参考文献

在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，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，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. 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[8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文

知网有很多，不知道让贴不 [1]张戈. 云安全找回渠道价值[N]. 电脑商报,2010-03-08(027). [2]本报记者 那罡. Web风险让用户重新思考终端安全[N]. 中国计算机报,2009-08-03(040). [3]张戈周雪. 云安全改变商业模式[N]. 电脑商报,2008-09-15(033). [4]瑞星系统架构师 钟伟. 云安全——巨大的互联网软件[N]. 中国计算机报,2008-11-24(C03). [5]本报记者 那罡. 从云安全到安全云[N]. 中国计算机报,2010-08-02(036). [6]小谢. 云安全和安全云[N]. 电脑报,2010-09-27(I01). [7]电脑商报记者 张戈. “云安全”是趋势[N]. 电脑商报,2009-03-16(027). [8]本报记者 胡英. 博弈还在继续[N]. 计算机世界,2009-09-28(049). [9]电脑商报记者 张戈. 云安全降低终端压力[N]. 电脑商报,2010-03-15(026). [10]王春雁. 云计算首获安全防护,“安全云”横空出世——趋势科技正式发布云安全[J]. 中国教育信息化,2010,(15). [11]李铁军. 云安全网民能得到什么 金山毒霸2009云安全试用[J]. 电脑迷,2009,(3). [12]善用佳软. IT风“云”录 云计算、云安全、云道德[J]. 新电脑,2008,(9). [13]网御星云安全专家畅谈网络安全之一:说说网络安全中“最熟悉的陌生人”[J]. 信息安全与通信保密,2011,(5). [14]说说网络安全中“最熟悉的陌生人”——网御星云安全专家畅谈网络安全之一[J]. 计算机安全,2011,(5). [15]孙泠. 云的安全和云安全[J]. IT经理世界,2010,(7). [16]褚诚云. 云安全:云计算的安全风险、模型和策略[J]. 程序员,2010,(5). [17]趋势“云安全”为电力用户提供从内到外的安全——趋势科技全方位、多层次的防护方案使网络更加稳定、更加安全[J]. 电力信息化,2009,(3). [18] 如何保障“企业私有云“系统? 云管理与云安全[N]. 计算机世界,2011-07-25(014). [19]电脑商报记者 张戈. 从云安全到安全云[N]. 电脑商报,2011-02-28(026). [20]小谢. 云系统、云平台和云安全是焦点[N]. 电脑报,2010-01-11(001). [21] 如何保障“企业私有云”系统?云管理与云安全[N]. 计算机世界,2011-07-25(014). [22]本报记者 邹大斌. 建立立体的安全防护网[N]. 计算机世界,2009-12-07(B26). [23]本报记者 郑燃. 从云安全到安全云[N]. 政府采购信息报,2010-08-09(008). [24]王汝林. 发展“云计算”必须高度重视“云安全”[J]. 中国信息界,2011,(1). [25]阿呆. 广东电信:云安全保障网络安全[J]. 通讯世界,2011,(1). [26]马晓亭,陈臣. 云安全技术体系下数字图书馆信息资源安全威胁与对策研究[J]. 现代情报,2011,(3). [27]祝国辉. 云安全:从“杀毒”向“安全防御”转型[J]. 中国制造业信息化,2010,(24). [28]王汝林:发展云计算必须高度重视“云安全”[J]. 信息系统工程,2011,(3). [29]袁伟伟. “云安全”为数字化校园网络信息安全保驾护航[J]. 信息与电脑(理论版),2011,(3). [30]徐刚. 云计算与云安全[J]. 信息安全与技术,2011,(Z1). [31]知己知彼,固网御安——网御星云安全专家畅谈网络安全之二[J]. 计算机安全,2011,(6). [32]网御星云安全专家畅谈网络安全之二:知己知彼,固网御安[J]. 信息安全与通信保密,2011,(6). [33]聂利颖,孙胜耀,王芳. 将BP神经用于云安全客户端安全评定[J]. 福建电脑,2011,(5). [34]瑞星建立国内首个“云安全网站联盟”为百万网站提供安全预警[J]. 计算机与网络,2009,(17). [35]“云安全”推动安全行业改变[J]. 计算机与网络,2009,(14). [36]李新苗. 大云计划即将推出新版 云安全仍是最大落地障碍[J]. 通信世界,2010,(14). [37]陈运红. 软件与服务行业:云安全,无处不在的信息安全[J]. 股市动态分析,2010,(16). [38]张春红,王军,肖庆,赵庆明. 云安全对图书馆网络信息系统安全的影响[J]. 四川图书馆学报,2010,(3). [39]张艾斌. 云计算模式与云安全问题研究[J]. 科协论坛(下半月),2010,(6). [40]黄海峰. 云安全两方面保障企业内网安全[J]. 通信世界,2010,(31). [41]江民打造“云安全”+“沙盒”双重安全保障体系[J]. 电脑编程技巧与维护,2009,(1). [42]李伟,李成坤. 透过“云安全”看公安信息网安全管理[J]. 硅谷,2009,(3). [43]从云计算到云安全[J]. 信息系统工程,2009,(1). [44]“云安全”真的安全吗[J]. 中国传媒科技,2009,(2). [45]王盘岗. 互联网安全危机下的云安全[J]. 社科纵横(新理论版),2009,(2). [46]李祥明. 云安全不一定安全[J]. 信息安全与通信保密,2009,(5). [47]瑞星“云安全”系统成功运行一周年,推动安全行业改变[J]. 计算机安全,2009,(8). [48]游向峰. 打造安全的网络环境之“云安全”[J]. 电脑编程技巧与维护,2009,(16). [49]李雪. 重新思考你的终端安全——趋势科技云安全正式发布[J]. 信息安全与通信保密,2009,(9). [50]马宁. “云安全”推动安全行业变革[J]. 中国金融电脑,2009,(9).

大数据论文参考文献

大数据对高校教育的推动作用论文

当代社会互联网发达，信息技术广泛应用与社会各个领域。当然，利用信息技术来推动高校教育发展也是在信息化教育进程之中。信息技术的发展迅速，大数据也就迅速堆积，大数据记录了信息技术发展的脚步，同样有利于信息技术在社会上的有效发展。高校作为发展人才的地方，自然少不了大量数据累积，信息量巨大，大数据对高校教育也就有着非常大的影响，它不仅推动着高校教育的发展，同时也反映着高校教育数据累积的过程，这类数据与外界环境的共享，一起发挥着大数据对高校教育的推动作用。

1大数据 发挥出在高校教育的发展中的推动作用

高校教育在多年的发展中，逐渐适应了信息化的快速发展进程，将高校教育信息化是必然的条件，这对于高校教育的改革和完善具有完全有效的作用。高校教育信息化同样对提高教学质量，引导创新教学模式，发挥着重要作用。高校教育信息化有利于加强校园文化建设，促进教育高水平发展，有利于改善教学方法，发挥教育各项职能，有利于人才培养，有利于信息交流和教学环境改善。高校教育信息化是教育发展和提升的必要条件，大量的信息交流必定会产生众多数据，针对大数据进行数据收集和处理，方便数据检索和查询。高校教育本身就具有信息量大、数据多样，繁琐的鞥、特点，所以很好的利用大数据为高校教育发展做贡献，一定能更好的推动高校教育的发展。大数据在课堂上的应用，能够改变传统的教学模式，发挥信息技术的无限潜能，不管是时间还是空间的阻碍，都能被信息技术所打破，这将有利于学生更好的融入课堂，使学生更适应课堂，从而使理解知识变得容易。大数据的广泛应用，同样适用于科学研究方面，大数据的全面信息的应用对于信息的共享和交流具有关键推进作用，现代信息技术在社会科学中的应用将改善传统的研究方法，这样不但能提升结果的可信度，更能够提升工作效率，再者，大数据在服务人们方面的应用，高校能够更好的掌握社会需求，了解社会对人才的渴求，从而培养适应社会的人才。这样的好处还有能够加强高校和社会的联系，使得高校能够更好地履行社会职能。大数据还有利于高校建设校园文化与文化传承。高校对于优秀民族和世界文化都有责任和义务传播给更多学生，高校作为文化载体，有更好的条件进行文化教育，通过信息技术手段，方便文化沟通，以及技术交流等。

2大数据与高校教育之间的联系

大数据与高校教育之间不只是简单的应用关系，高校也绝不是被动的接受大数据，其实高校与大数据之间是相互依靠，相互促进的，高校教育的发展同时也是大数据的发展，同时，大数据的发展，也同样推动了高校教育的发展进程。大数据可以说是一种工具，一是顺应了高校教育的发展进程，同时也为高校教育发展做出了许多改善与提升。比方说大数据推动了高校对人才培养的进程，有利于高校选拔适合社会的高等人才，挖掘人才潜在价值，更好的为社会服务，也是为人们服务，帮助学生找到自身优势，使得人才发展变得顺利。前面说的，大数据帮助高校建立完善的文化体系，有助于高校进行文化传承，教育形式改革与创新。大数据有助于高校了解社会需求，发展与培养适应社会的全能人才。反过来，高校教育对大数据的发展也具有非常重要的推进作用。高校由于信息量巨大，也有相对完整的记录和完善形式，对于数据的收集等方面也有非常完善的系统，所以高校教育对于大数据的发展也有积极作用。高校通过长时间的数据利用，自然会产生许多有效的数据分类和整理办法，对数据的研究也非常细致和详细，对数据也会进行补充和完善，分析和创新数据记录办法，所以高校教育方面对数据的整理利用工作也会对大数据的发展做出更多贡献。说完了高校教育与大数据之间的相互利用，还应考虑大数据与高校教育之间的共同发展。许多高校在建立了比较完善的大数据处理和利用方式之后，通常会比较频繁的与外界进行数据处理办法和收集方式的交流和共享，大部分的'数据处理工作都是有目的性的，比方说在网上的数据检索工作，都是在先想好需要什么才去网上搜索的，所以对数据的分类整理工作至关重要。高校教育通常分为大体上的文科和理科，那再往下细分还有工科医科师范类商学类等等。不同的数据有不同的处理方式，不同的数据门类之间有时候也是互通的，所以大数据的处理办法和整体思维都是有分别的，也是有联系的，需要研究者长时间的分析和整理。大数据的使用需要专业的认可，不然的话就会造成资源浪费，看来社会上的机构大概也只有高校和研究员具有资格认证大数据的作用了。大数据广泛应用了信息技术和社会科学等多种学科的资源，在保证数据真实可靠地情况下，为更多数据使用者提供良好的数据参考作用。换句话说，高校教育过程中对数据的使用情况直接影响了大数据的利用率，高校对大数据提供了更多的技术支持，同时也限制了大数据的发展，所以大数据与高校教育之间的这种关系影响了两者之间的共同发展。

3大数据在推动高校教育发展过程中遇到的问题

不可否认，大数据在推动高校教育的发展过程做出了很多贡献，但是在大数据推动高校教育的过程中，仍会出现某些问题，阻止了大数据的推动作用，造成大数据没有完全发挥其应有的功能，没有很好的为高校教育做出更大贡献。首先是高校对于大数据的利用率低，主要体现在进行数据搜索和收集过程中，对需求的认识面太过狭隘，导致数据收集工作不完善，收据收集的不完全，在应用过程中就会有困难，造成信息缺失和资源不足，所以究其原因还是数据收集工作者工作中存在纰漏，或者对数据手机方法不正确不规范，造成了数据缺失情况出现。其次出现大数据利用不完全的问题是因为数据运用者技术不规范和操作不当造成数据使用不完全。和传统的数据使用方法相比，现代的利用大数据进行数据检索和使用工作已经如虎添翼，通过科技手段可以毫不费力的从大量的数据库中筛选出自己所需要的数据来进行利用。这不但大大降低了操作难度，同时也节省了很多时间，我们都知道数据挖掘工作复杂而且繁琐，更需要数据挖掘工作者认真细致的到位的工作态度，一点马虎不得。但是通过技术手段，以及先进的互联网技术，可以很好的解决很多工作中可能会出现的问题。但是机器就是机器，永远不可能有人的思维，就算有那也是人给他格外添加的，永远不可能超过人的思维，所以机器所犯的错误可能也会有很多，这就需要人来利用外力对数据采集处理等工作进行监督，一点失误就会造成数据错误，影响数据的使用。

4提升大数据推动高校教育有效性的对策

针对以上几点问题，首先提出的解决办法就是使人们充分认识大数据的作用，这样从根本上让人们建立起对大数据的作用的基本概念，才能仍大数据更好地为人们服务。大数据实在信息大爆炸的现代社会中人们必不可少的一种数据收集处理方式，对于社会的快速发展，必然会伴随数以万计的数据，那么对于这么多眼花缭乱的数据，要想提取出真正对自己有用的数据，就要利用科技手段，建立完整的数据库，方便人们的数据提取和利用。在认识了大数据的作用之后，就要合理的利用好大数据，正确的使用大数据，在大数据使用过程中应当规范使用办法，避免使用者滥用大数据，检索和分类过程也应当认真细致的操作，因为不仅仅是一次失误，之后的每一个步骤都有可能会对数据处理工作造成误解和偏差，造成大数据的错误使用。为了更好的使用大数据，推动大数据对高校教育的发展，高校应建立完善的大数据使用平台，让使用者能够有地方可查，有资源可用，提高大数据的使用率。至于校园内的配置，应当及时维护，对大数据的保管工作也应时常监督和完善，进一步加强数据使用效率，发挥其应有的价值。在人员配置选拔方面，要认真仔细筛选真正有用的人才，对数据进行分类处理和详细整理，更好的帮助校园内数据使用者进行数据使用程序。

5总结

在当下数据大爆炸的时代，能够更好的使用信息的人，将信息为己所用，那么就是发挥了大数据的真正价值。正确看待大数据，合理利用大数据，将大数据与高校教育有机的结合在一起，尽力发挥大数据应有的价值，有利于人们探索未知的知识和学问，有效的利用好大数据，就是发挥了大数据对高校教育的推动作用。

参考文献 :

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[2]王成红,陈伟能,张军,宋苏,鲁仁全.大数据技术与应用中的挑战性科学问题[J].中国科学基金,2014(02).

[3]祝智庭,管珏琪.教育变革中的技术力量[J].中国电化教育,2014(01).

大数据意义

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。[10]阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。[11]

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。[12]

大数据的价值体现在以下几个方面：

（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：

（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

（3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

（4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

（5）从大量客户中快速识别出金牌客户。

（6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

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