大数据时代计算机信息处理技术分析

当前我国计算机技术与网络技术发展十分迅速,有大量的数据信息出现,目前我们社会已经由传统的数据时代走向大数据时代。大数据时代给计算机信息处理技术的冲击非常大,目前已经拥有的计算机信息处理技术一般满足不了海量数据信息处理的要求,而且这些数据非常容易获取,对于信息安全也存在一定的隐患。本文就计算机信息处理技术和大数据的概念进行了定位,并且对大数据时代计算机信息处理技术所面临的一些问题进行了分析,并且对以后的发展方向进行了探讨。     

基于“大数据”时代的计算机信息处理技术研究

随着21世纪进入"大数据"与信息化时代以来,数据信息在不断的增加,计算机信息处理技术的应用,不仅可以交换多元的数据信息,还可以将大量的数据信息储存起来,促进人们处理数据信息的能力,优化资源配置与社会整体效益。在"大数据"时代背景下,同时也给计算机信息处理技术的应用提出了更高的要求,本文将围绕大数据时代背景下计算机信息处理技术的类型、计算机信息技术所面临的挑战进行论述与分析,继而探究计算机信息技术的未来发展方向,以供参考。     

大数据时代下软件工程技术的应用

随着社会和时代的发展,当前我国社会现代化事业发展越来越好,科学技术水平不断提升,促进了我国各行各业的发展。计算机信息技术以及网络技术的发展为我们的生活和工作带来了极大的便利,在计算机技术应用过程中产生大量的信息。在当前的大数据时代之下,各行各业都开始对大数据进行应用,不断寻求自身的发展,在软件工程技术发展过程当中,也必须与大数据互相融合发展才能促进自身的进一步促进社会主义的发展。     

大数据背景下基于人工智能的计算机网络技术的应用研究

在科学技术迅速发展的背景下,计算机网络技术日益成熟,并在各行各业中被广泛使用,充分发挥出了价值。随着大数据时代的到来,数据信息逐渐增多,低数据信息的处理、挖掘能力都有了更高的要求,因此,在大数据背景下,将人工智能应用到计算机网络技术中非常有必要,可以有效提高计算机网络技术水平,从而保证数据信息的安全性。     

探究大数据时代下的计算机信息处理技术分析

在互联网时代背景下,计算机技术逐渐被越来越多人所使用,人们工作、学习等一系列工作都离不开计算机技术,可以说计算机技术为人们生活带来了巨大便利。随着大数据时代的到来,对计算机信息处理技术提出了新的发展方向,基于此,本文就对大数据时代下的计算机信息处理技术展开探究,以期为类似工作提供参考依据。     

浅析大数据时代的计算机信息处理技术

随着经济和技术的进步,大数据应用而生,并且逐渐应用到社会发展的各个方便。与此同时,对计算机信息处理能力的要求也逐渐加强,不仅要求其有更快的信息处理能力,还要保证信息的有效性和安全性。因此,现阶段加大计算机信息技术处理的能力至关重要。本文就大数据时代的计算机信息处理技术进行简要的分析,并提出一些建议,希望对日后计算机信息处理的发展和完善提供有效的帮助。     

生物信息学及其在农业上的应用前景

1生物信息学的概念 21世纪是生命科学的时代,也是信息的时代.随着人类基因组计划的实施,有关核酸、蛋白质的序列和结构数据呈指数增长,面对大量而复杂的数据,只能运用计算机技术进行数据管理、误差控制和相关分析.同时随着计算机处理能力的提高和因特网技术的扩展,为全世界范围内存贮和传递海量的生物信息提供了硬件基础和便利,从而也产生了新的交叉学科,生物信息学(Bioinformatics)[1].     

大数据时代下档案管理者的职业新方向

正大数据时代,给各行各业都带来了深刻的变革,改变了全人类生活模式、工作模式、思维模式、商业模式。档案管理领域,伴随大数据的技术革命和数据总量大爆发,出现了新的历史机遇,也增加新的挑战,还给档案管理者的职业造成了危机。顺应大数据时代的发展,紧跟新的技术潮流,档案管理者可以通过积极学习新技术和不断提升专业能力,实现职业角色转型,成为组织的知识服务型专业人才,给组织创造更高的档案管理效益。从2012年开始,计算机、互联网、信息通讯、移动网络、云计算等     

大数据时代政府部门间信息资源共享体系的研究

随着大数据时代的来临,各个行业对大数据的利用成为了当前的研究热点。人们利用大数据进行分析和挖掘,可以做出更加科学和精准的决策。政府的各个部门拥有海量的数据资源,可以借助大数据技术,实现部门之间的信息集成和共享,更好地为人们服务。本文对大数据时代政府部门间信息资源共享体系以及关键技术进行了研究,对于今后发展政府部门间信息资源集成和共享具有深远的意义和参考价值。     

大数据时代企业管理会计面临的挑战与对策

人们已经进入了大数据时代,而在大数据时代下,现代企业内部经营管理工作正面临着改革,管理会计在企业中的地位越来越重要,但是由于大数据时代所带来的是前所未有的海量数据信息,所以导致管理会计的工作难度一再提升,如果企业管理会计人员不提升自己的管理会计水平,也会难以应付这些数据信息。本文就主要围绕大数据时代企业管理环境面临的挑战进行分析和探讨,并提出了相应的解决对策。     

基于HBase的农产品贸易数据存储研究

近年来随着社会各类信息与数据量的日益爆增,社会各界都认识到海量数据的重要性和利用价值。同时伴随着海量数据存储与处理技术的不断进步与推广应用,大数据时代已经到来。在面对海量数字资源的存储与检索上,传统关系型数据库在性能上有所降低,通过对分布式HBase数据库进行研究,分析其架构特点和处理海量数据的优势,完成了基于HBase的海量农产品贸易数据的设计与数据导入,并通过和传统关系型数据库在数据检索方面进行对比分析进行性能验证。     

浅议大数据时代电子政务中存在的信息安全问题

电子政务所管辖的范围涉及诸多政府和民众的隐私信息,大数据时代下虽然能够对海量的信息进行高效运转,但同样也伴生了诸多安全问题。而电子政务的特殊性决定了一旦电子政务的信息安全问题发生,将带来极其恶劣的政治、社会影响。本研究通过对大数据时代下的电子政务进行解读,分析现阶段电子政务信息安全存在的主要问题,并基于此提出具体的应对策略,以期为提升我国电子政务信息安全带来一定的促进。     

大数据时代高校图书馆受到的挑战及其发展对策

大数据不是对数据量大小的描述,而是在种类繁多、数量庞大的多样数据中进行的快速信息获取,从某种程度上来说大数据是一种数据分析技术。大数据具有大量化、多样化、快速化和价值密度低4大特点。大数据在政治、经济、科技等领域都有应用。信息网络技术的发展给高校图书馆带来了海量数据。大数据对高校图书馆的网络结构设计、数据存储和数据处理提出了挑战,高校图书馆需要统一大数据的格式,实现高效率的存储以及对非结构化数据进行处理。     

大数据时代计算机专业教育的探索

当今,数据已渗透到各个领域、各个行业之中,人们更注重的是如何对于海量数据的挖掘与运用,计算机行业发展迅速,各大高校也逐渐开始有向调整计算机专业人才培养方案。大数据时代背景之下给计算机专业带来了一定程度的影响,计算机专业教育不断面临着新的困难与挑战,依据时代状况,有必要进行相应的创新与调整,计算机教育的内容、教师师资以及专业人才的培养方面需要进行革新发展。     

大数据时代高校图书馆网络信息检索创新的探讨

大数据时代的来临,海量数据的收集、处理和分析成为网络信息检索的主要内容。作为文化和知识传播的主要阵地,高校图书馆在网络信息检索创新方面发挥着不可替代的作用。本文介绍了大数据时代产生的背景、信息服务方式和检索方式的创新、基于内容的信息检索技术的创新以及图书馆员信息素质的创新,以期提高高校图书馆网络信息检索服务水平,完善高校图书馆网络信息检索服务体系。     

医疗卫生信息化综合大数据平台关键技术探究

大数据是当前企业界、政府部门研究的热点,学术界也对其在科学研究中的应用开展了大量研究。尤其是,随着经济的发展和科技的进步,海量的医疗信息数据为医疗信息化带来了新的挑战。以上海市为例,基于区域卫生信息平台建设过程中存在的主要问题,探究在大数据模式下,完成结构化、半结构化和非结构化数据的医学信息数据爬虫、可扩展的海量存储、基于健康搜索引擎的高性能检索应用服务,满足高效率、高并发的健康信息检索服务新模式,完善现有信息体系,实现跨部门、跨专业的信息协同。     

大数据时代的图书馆信息资源建设

大数据技术对当前社会的发展起着巨大的推动作用。大数据时代如何有效利用和管理好信息资源,是需要图书馆界学术研究人员不断思考的问题。文章从大数据时代的信息资源特征入手,分析当前图书馆信息资源状况,探讨图书馆信息资源建设通往大数据时代的途径。     

数据挖掘在农业信息化中的应用进展

"数据海量,信息缺乏"是目前农业信息面临的主要问题,而数据挖掘则是处理海量信息的利器。主要分析了国内外农业信息化的现状,介绍了当前主流的数据挖掘技术工具和方法以及数据挖掘技术在农业信息化方面主要应用的实例。     

大数据背景下天然气管网数据挖掘与应用

大数据时代的来临带来了工业的大变革。为了提高工业生产效率、安全性和自动化水平,需要通过对工业大数据的充分挖掘利用,从海量数据中发现隐藏的规律,从而提高工业领域的信息管理水平,为智能监测、运行及维护提供技术支持。以大数据为背景,通过实例分析了数据挖掘技术在天然气管网负荷预测、安全预警、调度优化及性能监视中的应用方案及应用效果,进而从多源数据融合、综合信息平台建设、全生命周期管理等方面探讨了数据挖掘及相关技术的发展方向,展望了天然气管网数据挖掘广阔的应用前景。     

湖南省农业农村大数据建设工作探讨

正随着海量信息的爆发,农业跨步迈入大数据时代。统一数据标准和规范,构建农业基准数据(即以农业信息的标准和规范为基础,以现代信息技术为手段,收集并整理的产前、产中、产后各环节的基础精准数据),推动数据标准化,并综合使用农业大数据的相关技术,建设农业大数据平台,对农业大数据进行分析、处理和展示,并将所得结果应用到农业的各个环节,才能更好的推动传统农业向现代农业的转型,助力农业信息化和