中国气象数据中心_中国气象站点数据说明文档

1.MSRA副院长周明认为中国NLP如何跻身世界顶尖水平？

2.word文档打开全是乱码怎么办

3.大数据技术有哪些

4.作为一个电脑小白，有啥方法快速掌握办公软件？

5.服务情况

MDA（ModelDriven Architecture），可以理解为中国移动手机桌面助理软体，适用于很多手机玩家；也可以理解为模型驱动架构(ModelDriven Architecture)，它是由OMG定义的一个软体开发框架。

基本介绍 中文名 ：MDA 外文名 ：ModelDriven Architecture 含义 ：中国移动手机桌面助理软体 性质 ：软体开发框架 主要特征,资费,相关公司,业务范围,接收数据,相关部门,公司管理,改装批准,模型驱动架构,步骤,使用前提,优点,缺点,存在问题,适配器,交易商,丙二醛,产生原理,测定原理,实验方法,最小可探测活度,民航缩写, 主要特征 从MTA取得邮件并传送至邮件接受者的信箱。常见的MDA通常和MUA合二为一. MDA是中国移动手机桌面助理的英文缩写，它是中国移动为提高用户服务而推出的一款集简讯、彩信、联系人管理、话费查询等功能在内的软体工具。中国移动手机桌面助理（简称MDA）是中国移动最新推出的一款集简讯、彩信、联系人管理、话费查询等强大功能于一体的通讯软体。提供安全稳定的简讯、彩信服务；简讯定时传送功能；强大的彩信编辑功能；创意无穷的彩信文字；简约快捷的通讯录管理；方便的用户话费查询等。手机桌面助理通过个人电脑的优势将您从手机终端解脱出来，您不用费力在手机上一个一个的打字，不用担心手机里的无法编辑剪裁，不用再登录网站查话费，一切都由手机桌面助理帮您完成。 中国移动手机桌面助理图1 中国移动全球通、动感地带和神州行（不包括北京，北京神州行暂不能开通）用户均可注册使用MDA。 资费 MDA客户端软体免费使用，无任何包月费用； ·传送简讯：按0.10 元/条收费； ·接收简讯：接收简讯免费，该简讯的回复方按照移动品牌的简讯资费标准收费； ·传送普通彩信：按0.50元/条收费（北京、山西、江苏、安徽地区按0.30元/条收费）； ·传送福娃彩信：按0.30/条收费。环境：中文Windows2000/Windows2003/WindowsXP运行 中国移动手机桌面助理图2 相关公司 加拿大大不列颠哥伦比亚的里奇蒙市麦克唐纳.迪特维利联合有限公司（MacDonald Detiler and Associates Ltd.，MDA）1969年由John MacDonald 和 Werner Detiler 创建。MDA是全球最主要的对地观测卫星信息公司之一，提供先进的信息解决方案，捕获并处理大量数据、改进商业部门和 *** 机构的决策制定及运作效率；传递大量信息的解决方案：复杂作业系统、个性化信息服务、电子信息产品；业务情报：数据收集、处理及管理，信息提取，发布，制定决策。可套用于农业、国防、灾害管理、地质、冰、森林、水文、湿地监测、制图等。其遥感数据地面卫星接收站占全世界的一半多，在RADARSAT计画占主导地位。 以信息产品服务和信息系统服务进行运作，在美国、英国和加拿大拥有3 000多雇员，在60多个国家拥有600多个客户。 业务范围 空中交通管制设备、飞行数据管理系统、气象信息数据处理系统、卫星地面站。 主要为金融服务部门、监督和智慧型部门提供信息解决方案。在美国西北部和东北部，拉丁美洲、欧洲/中东/非洲，亚洲南部、中部、东北部，亚洲太平洋区设有分部。 代理：Geoffrey Morton & Associates（澳大利亚昆士兰州）、Espatial Resources Sdn. Bhd.（马来西亚吉隆坡）、SATCOM Technologies（印度海得拉巴）、Technologoes France （RTF） （法国普罗旺斯）、NIK Insaat Ticaret Ltd. Sti.（土耳其伊斯坦堡）、P.L.A.N., Inc.（美国加州）、Nasrat Husseini Civil Engineer Consultants （NHCC） （黎巴嫩贝鲁特） 销售团队：北美，拉丁美洲，欧洲/中东/非洲，亚洲南部、中部、东北部，亚洲太平洋区，世界范围航测 客户：西加拿大林务局、McElhanney咨询公司、加拿大Vexcel公司、加拿大冰雪信息服务中心、ConocoPhillips公司、美国EAST Jeppesen公司、USDA、欧洲/中东/非洲 丹麦气象协会、欧洲图像公司（义大利）、英国Infoterra公司、英国Qiiq公司、澳大利亚亚洲太平洋区海岸观测、亚洲南部/中部/东北部空间和遥感研究、日本遥感中心等。 接收数据 接收卫星：RADARSAT-2（2007新增）、RADARSAT-1、QuickBird、EROS、LANDSAT 5、LANDSAT 7、ENVISAT、RESOURCESAT-1、IKONOS、ERS、IRS Airborne Imagery（ptical Imagery、LiDAR Imagery、Oblique Aerial Imagery & Viewing Sofare、Services、GSA Schedule） 相关部门 （1）国际地理空间信息服务部（Geospatial Services International） 专家服务：实时路线图、违法捕鱼和石油倾销的追踪、机场灾难成图、市区用地分级、海油储量探测、海陆安全监测、湿地制图、自然资源监测和管理、下陷成图、地形图和3D模型。 常规服务：快速化多语言用户服务、24小时紧急服务和卫星计画、数据实时传递、内部数据快速处理和产品生产、培训及技术转让、项目管理、地理信息系统套用、网路化的决策支持工具。 MDA拥有加拿大RADARSAT-1 和RADARSAT-2的总经销权，并将管理2007年夏季发射的RADARSAT-2。 RADARSAT-1网路站介绍： 主要进行近实时数据传输。每个地面站由CSA和RSI认证后，与该网路站连线，因此用户可以在1－4小时后获得最新的RADARSAT-1数据信息，这已经被用于世界范围内的实时监控，客户可以用这种近实时处理和传送服务来实现非法捕鱼、石油倾销船只的监测、航海导航图、灾害监测和制图等。 （2）航天部（Space Missions） 对地观测当前任务：RADARSAT-2、RADARSAT Constellation Mission （RCM）、RapidEye Constellation、HERO；科研和信息传递：CASSIOPE；空间监视：SAPPHIRE。 对地观测完成任务：RADARSAT-1；通讯：MSAT、Alouette、Brasilsat、Anik D、Anik E、Hermes、SBTS；科研：ISIS。 （3）美国地理空间信息服务部 Geospatial Services US（MDA Federal Ltd.） 雇员包括：森林学家、农学家、生态学者、野生动植物学家、地质学者、地理学者、气象学者、计算机科学家、物理学家、摄影专家等。 在林学、土地利用、环境分析、地理信息系统、军事、矿产资源勘探以及农业等领域进行了350多项研究。每天为200 000的顾客提供天气和农业信息服务：数字成像、环境地理信息系统、地质、天气、国防。 公司管理 公司由董事会进行管理，并且制定了一个公司管理条例来加强管理。该条例分4部分：审计委员会条例、人力资源和补偿管理委员会条例、管理和任命委员会条例、商业管理和董事道德规范。 现招聘：客户服务代表、信息系统专家、通信专家、国际销售、契约管理、商品出口、财会、项目管理、地理信息系统技术人员/专家、技术研究；提供：竞争性补偿和福利、注册退休储蓄计画、职业发展机遇、多文化环境、公司发起的社会事件。 MDA为全世界的用户提供决策所需的基本的信息解决方案，雇员喜欢有成长和学习机遇的挑战性的职业，是一个有平等机遇的公司。 改装批准 参考中国民用航空局的有关规定。 MDA在以下领域得到了套用： *银行业 *保险业 *公共企业(特别在金融管理领域) *嵌入式系统*后勤保障系统。 您将会看到，MDA确在其中起到了作用。 模型驱动架构 步骤 MDA的流程 MDA的实现主要集中在以下3个步骤： 1 首先，您用UML对您的套用领域进行高度抽象的建模，这个模型和实现它的技术（或者底层技术）完全没有关系。这个模型我们称之为平台无关模型(PIM)。 2 然后，PIM将被转换为一个或多个平台相关模型(PSM)。这个翻译的过程一般是自动实现的。PSM将用一个特定的实现技术来描述您的系统。它将用到这种技术所提供的种种架构，比如EJB,资料库模型，COM组件等等。 3 最后，PSM将被翻译成原始码。因为每个PSM已经完全依靠某种特定的技术，这个步骤一般是比较简单的。 MDA流程中最难的一步，是从PIM生成一个PSM。它要求您对您要套用的基础技术具有丰富且巩固的知识，另一方面，源模型(PIM)必须具备自动生成PSM所要求的足够信息量。 通过模板生成：MDA-light?! 在MDA的实际套用当中，一个较容易的实现是通过模板(我们称之为MDA-light)。这样，平台相关模型这一步可以说是被跳过了，您可以直接从高度抽象的PIM生成原始码。您将继续在MDA-light的基础上进行真正意义的编程：您必须在原始码，而不是UML，编写细致的套用逻辑。 使用前提 * 业界(甚至是整个世界)一个被广泛接受的事实是：只有变化是永恒的。技术永远在革新。这在中间件领域尤其明显，当然还有资料库技术，作业系统，甚至是程式语言都经常变化。这些技术明显比套用领域的基本概念要变化的快。 * 如果您在某一特定的套用领域工作，在这个领域中的项目都具有一定的相似性。整个应用程式族或者不同的项目都属于同一个套用领域，那么，MDA或者生成流程将特别适合于您 。 优点 * 您对建模的投资将更加持久的有效--远长于您实现它所套用的技术。这将更有利于保护您的投资。 * 您具有了技术上的灵活性。 * 您将不再受技术或套用所具有的不同变化周期的影响--在MDA的帮助下，您可以中立的保持两方面的多样性。 缺点 * MDA意味着更多的"组装"而不是"开发"--在为一个套用建立PIM的时候，您基本上没有技术上的周旋空间。这对于今天的很多开发人员来说，还是难以想像的。 * 软体开发的创造性在一定程度上减弱了。开发人员常常觉得，就一种新技术展开争论，在技术的前沿工作，是十分吸引人的。可是在MDA流程下，大量的工作是建立模型，这和具体的技术相距甚远，但符合OMG的建议。 * 潜在的不成熟性。UML2.0还在幼年时代。MDA工具出现的时间也相对很短。这里还隐藏了很多风险。 存在问题 * 数据和应用程式的移植：在商业领域经常需要面对的问题是，大量的数据和应用程式如何向新的，MDA为基础的系统中移植。纯粹的MDA流程将把数据模型和资料库表结构看成是技术细节。它们不应该对平台无关模型(PIM)层产生任何影响--那么，您的MDA工具或生成器也负责生成资料库脚本吗？ *软体维护：编制不同的发行版本，补丁或者升级，是对目前正在运行的程式进行维护的重要组成部分。MDA怎么处理这些问题呢？每次进行一次全新的安装？ * 投资报酬率(Return-on-Investment)：从什么样的环境和系统开始计算？从套用MDA的第二个项目？还是从第五个开始？ * 购买软体架构还是自主开发？ * 生成器和相关工具造成了对其生产商的依赖--这种对生产商的依赖是我们以往一直极力避免的。 * 企业套用整合(EAI)：高度的抽象，听起来不错--但是对于已经在运转的套用系统，怎么得到这种抽象呢？ 您可以看到--潜在很多实际问题（其回答都具有重要的意义）。这些问题正是我们创立openMDA 多重置换扩增： 能够提供高度均 一完整的全基因组序列， 确保最低的位点扩增误差， 使产物与模板的遗传序列信息保持一致， 是一种真正意义的全基因组扩增方法。 自从2001年MDA被OMG（Object Management Group 国际对象管理集团）提出以后，"随风潜入夜，润物细无声"，未见轰轰烈烈宣传，各大厂商却惊人一致地争相跟进，关于MDA的话题转眼之间在网路上也如火如荼地繁荣起来了。 为了实现MDA这一宏大构想，OMG制定了一系列的标准： UML：UML被MDA用来描述各种模型。它并不是为MDA而生，但是作为目前最为风行的建模语言，UML已经占据了全球建模语言领域90%的市场份额，成为了建模语言事实上的标准，因此OMG将它作为MDA技术的基础是自然而然的明智选择。它是MDA的基础，也是MDA最有力的武器。 MOF：MOF（Meta Object Facility元对象机制）是比UML更高层次的抽象，它的目的是为了描述UML的扩展或者其它未来可能出现的类UML的建模语言。由此我们可以看到OMG的"野心"，虽然MOF也不是为MDA而生的，但是我们可以体味到OMG的工程师们良苦的用心和长远的目光。 XMI：XMI（XML-based metadata Interchange）是基于XML的元数据交换。它通过标准化的XML文档格式和DTDs（Document Type Definitions）为各种模型定义了一种基于XML的数据交换格式。这使得作为最终产品的模型可以在各种不同的工具中传递，这一点是非常重要的，它保证了MDA不会在打破了一种束缚之后再被加上一层新的束缚。 CWM：CWM（Common Warehouse Metamodel 公共仓库元模型）提供了一种数据格式变换的手段，在任意级别的模型上都可以使用CWM来描述两种数据模型之间的映射规则，比如将数据实体从关系资料库变换为XML格式。在MOF的框架下，CWM使得通用的数据模型变换引擎成为可能。 在OMG的蓝图中，UML、MOF、XMI、CWM等一系列标准分别解决了MDA的模型建立、模型扩展、模型交换、模型变换这几个方面的问题。OMG试图通过标准化的定义，扩大MDA的套用范围。同时通过这样一个可扩展的建模语言环境，IT厂商可以自由实现自己的建模语言，以及语言到可执行代码的映射，然而不管怎么样，都必须处于OMG的标准化框架之下。 MDA源自于众所周知的把系统操作的规范从系统利用底层平台能力的方式细节中分离出来的思想，MDA提供了一种途径（通过相关的工具）来规范化一个平立的系统、规范化平台、为系统选择一个特定的实现平台，并且把系统规范转换到特定的实现平台。MDA的三个主要目标是：通过架构性的分离来实现轻便性、互操作性和可重用性。 在MDA中软体开发过程是由软体系统的建模行为驱动的。 MDA生命周期和传统生命周期没有大的不同，主要的区别在于开发过程创建的工件，包括PIM（Platform Independent Model，平台无关模型）、PSM（Platform specific Model，平台相关模型）和代码。PIM是具有高抽象层次、独立任何实现技术的模型。PIM被转换为一个或多个PSM。PSM是为某种特定实现技术量身定做。例如，EJB PSM是用EJB结构表达的系统模型。开发的最后一步是把每个PSM变化为代码， PSM同套用技术密切相关。传统的开发过程从模型到模型的变换，或者从模型到代码的变换是手工完成的。但是MDA的变换都是由工具自动完成的。从PIM到PSM，再从PSM到代码都可以由工具实现。PIM, PSM,和Code 模型被作为软体开发生命周期中的设计工件，在传统的开发方式中是文档和图表。重要的是，它们代表了对系统不同层次的抽象，从不同的视角来看待我们的系统，将高层次的PIM 转换到PSM 的能力提升了抽象的层次。能够使得开发人员更加清晰地了解系统的整个架构，而不会被具体的实现技术所“污染”，同时对于复杂系统，也减少了开发人员的工作量。 MDA的出现，为提高软体开发效率，增强软体的可移植性、协同工作能力和可维护性，以及文档编制的便利性指明了解决之道。MDA被面向对象技术界预言为未来两年里最重要的方法学。当今建模的主要问题在于，对于很多企业来说它只是纸面上的练习。这就造成了模型和代码不同步的问题，代码会被不断修改，而模型不会被更新，这样模型就失去了意义。弥补建模和开发之间的鸿沟的关键就在于将建模变为开发的一个必不可少的部分。MDA 是模型驱动开发的框架，MDA 的愿景是定义一种描述和创建系统的新的途径。MDA 使得UML 的用途走得更远，而不仅仅是美丽的图画。很多专家预言MDA 有可能会带领我们进入软体开发的另一个黄金时代。 适配器 单色显示适配器 IBM于1981年使用于IBM PC的显示卡,是PC机最早使用的显示标准.采用9x14点阵的字元视窗,满屏显示80列x25行字元,对应最高解析度为720x350个像素. 交易商 澳大利亚MDA集团澳大利亚新晋交易商，拥有外汇、黄金、能源、期权、差价契约（CFDs）等。并为个人投资者、机构投资者及货币交易经理提供公平、安全和产品广泛的线上交易系统。 丙二醛 英文名：Malondialdehyde;malonic dialdehyde;Propanedial

简称：MDA

分子式OHC-CH2-CHO

分子量72.0634

无色针状晶体，熔点 72～74℃，一般含两个结晶水，60℃下真空干燥可得无水物，易潮解，纯的丙二醛在中性条件下稳定，但在酸性条件下不稳定。

由乙醛和甲酸乙酯在碱作用下缩合而得，可在高真空下升华精制，主要用于医药中间体、感光色素的原料。与蛋白质不相容，有潜在的致癌性。

生物体内，自由基作用于脂质发生过氧化反应，氧化终产物为丙二醛，会引起蛋白质、核酸等生命大分子的交联聚合，且具有细胞毒性。 脂质过氧化终产物丙二醛(MDA)在体外影响线粒体呼吸链复合物及线粒体内关键酶活性。 英文名为Malondialdehyde，简称为MDA。 产生原理 机体通过酶系统与非酶系统产生氧自由基，后者能攻击生物膜中的多不饱和脂肪酸，引发脂质过氧化作用，并因此形成脂质过氧化物。如：醛基（丙二醛MDA）、酮基、羟基、羰基、氢过氧基或内过氧基，以及新的氧自由基。脂质过氧化作用不仅把活性氧转化成活性化学剂，即非自由基性的质类分解产物，而且通过链式或链式支链反应，放大活性氧的作用。因此，初始的一个活性氧能导致很多的质类分解产物的形成，这些分解产物中，一些是无害的，另一些则能引起细胞代谢及功能障碍，甚至死亡。氧自由基不但通过生物膜中的多不饱和脂肪酸的过氧化引起细胞损伤，而且还能通过质氢过氧化物的分解产物引起细胞损伤，因此测定MDA的量常常可反映机体内脂质过氧化的程度，间接反映出细胞损伤的程度。 测定原理 测定方法是丙二醛在高温及酸性环境下可与2-硫代巴比妥酸（TBA）反应产生红棕色的产物3,5,5´-三甲基恶唑2,4-二酮（三甲川），该物质在532nm处有一吸收高峰，并且在660nm处有较小光吸收。根据其532nm的消光值可计算出溶液中丙二醛的含量。 实验原理示意图 实验方法 1.实验试剂 MDA试剂盒(50T)（南京建成生物工程研究所）；无水乙醇（北京北化精细化学品有限责任公司，分析纯）；冰醋酸（北京北化精细化学品有限责任公司，分析纯）；EDTA（北京拜尔迪生物公司）；Na2S2O5（北京拜尔迪生物公司）；PCA（北京北化精细化学品有限责任公司，分析纯）；实验用水为18.2MΩ三蒸水。 2.试剂盒组成 试剂一：液体10mL，室温保存，直接适用； 试剂二：液体6mL，加入170mL三蒸水混匀使用； 试剂三：粉剂，将1支50T的MDA3号粉剂倒入烧杯内加入90~100℃热蒸馏水32mL，充分溶解（溶解过程中可适当加热），冷却后加冰醋酸30mL混匀，配成母液可于－4℃保存。用时将上述配好的试剂用50%的冰醋酸按2:1进行稀释，现用现配； 标准品：10nmol/mL四乙氧基丙烷5mL。 3.实验仪器 分光光度计；精密电子天平；台式冷冻高速离心；超声细胞破碎仪；恒温水浴锅或电磁炉。 4.实验方法 （1）取待测组织样品； （3）称量待测组织样品的重量，按1mg:5µL的比例加入0.4mol/L的PCA溶液； （4）再按组织重量1mg:14µL的比例加入0.86%的NaCl溶液； （5）将组织剪碎后超声匀浆，并用旋涡混匀器混匀； （6）按照表[1]加入试剂盒各反应试剂； （7）用涡漩混匀器混匀样品，并在离心管管盖上刺一个小孔，于沸水浴中煮沸1h； （8）反应过后，室温下放置冷却，在15,000g下离心10min，取上清液进行吸光度测定； （9）以蒸馏水为空白对照，在532nm下，光径1cm，测定各个样品的吸光度值，带入MDA含量计算公式中，算出各样品中的MDA的含量，从而间接反映出各样品氧化应激的程度（若测定管中蛋白含量不高，则可以使用标准空白管来代替测定空白管的吸光度值）。 实验图表 结果分析 根据组织中MDA含量的计算公式： MDA实验 计算得到待测组织样品中的MDA的含量。 最小可探测活度 在放射性核素核查和环境放射性监测等套用领域，当感兴趣核素的放射性水平低于本底的统计涨落时，经常需要报告核素的最小可探测活度MDA。 最小可探测活度≠可以探测到的最小活度 民航缩写 改装设计批准：MODIFICATION DESIGN APPROVAL （MDA）

MSRA副院长周明认为中国NLP如何跻身世界顶尖水平？

目前，我国新选拔出的第二批共7名航天员正与首批航天员一起，进行着紧张繁重的学习训练任务，为执行后续我国载人航天飞行任务积极准备。我国载人航天工程第一个空间交会对接目标——天宫一号目标飞行器也已完成总装，计划将于2011年发射进入预定轨道，之后将发射神舟八号飞船与该飞行器交会对接。

据中国载人航天工程新闻发言人介绍，执行交会对接任务的天宫一号目标飞行器、改进型长征二号F运载火箭和改进型神舟载人飞船等主要飞行产品的研制正在按计划进行，交会对接任务各项准备工作进展顺利。

载人航天工程是我国航天史上规模最大、系统组成最复杂、技术难度和安全性可靠性要求最高的国家重点工程。据载人航天工程办公室有关负责人介绍，我国载人航天为“三步走”发展战略：第一步，发射载人飞船，建成初步配套的试验性载人飞船工程，开展空间应用实验。第二步，突破航天员出舱活动技术、载人飞船和空间飞行器的交会对接技术，发射空间实验室，解决有一定规模的、短期有人照料的空间应用问题。第三步，建造空间站，解决有较大规模的、长期有人照料的空间应用问题。

作为载人航天工程第二步任务的首次载人航天飞行，2008年9月25日—28日，神舟七号载人航天飞行成功地实现了“准确入轨、正常运行，出舱活动圆满、安全健康返回”的任务目标，3名航天员首次成功实施空间出舱活动和空间科学实验，我国自此成为世界上第三个独立掌握空间出舱关键技术的国家。

据介绍，神舟七号飞行任务的技术难度更大，可靠性要求更高，状态变化更多，对任务的组织实施提出了更高标准。为此，我国广大航天工作者成功突破了飞船气闸舱、舱外航天服等一系列关键技术，为下一步自主建设长期有人照料的空间站奠定了基础。而以“神七”为代表的神舟系列飞船成功完成使命，突破了一大批拥有自主知识产权的核心关键技术，使我国载人航天工程实施短短16年时间内，先后实现从无人飞行到载人飞行、从一人一天到多人多天、从舱内实验到出舱活动等重大跨越，使我国加速跻身于世界航天大国之列。

中国航天创建于1956年，已经走过了50多年的历程，中国航天事业始终坚持自力更生、自主创新的发展道路，以较少的投入，在较短的时间里，迸发出中华民族的伟大创造力，取得了令国人自豪、令世界瞩目的辉煌成就。事实证明了中华民族完全有信心依靠自强不息，屹立于世界民族之林，在世界高科技领域占有一席之地。从“两弹一星”到“载人航天”，是什么法宝一直在推动我国航天事业的不断发展？让我们沿着航天历史的印记，一起来探求辉煌背后的秘密。

1960年11月5日，东风一号近程导弹首次飞行试验成功。

1966年10月27日，我国发射导弹核武器试验成功。

1970年4月24日，我国第一颗人造地球卫星“东方红”一号在酒泉发射成功。

1980年5月18日，第一枚运载火箭发射成功。

1988年9月7日，长征4号运载火箭在太原成功发射了风云一号A气象卫星。

邓小平同志表彰我国"两弹一星"时提出"没有两弹一星就没有我们的国际地位和民族尊严"。当“两弹一星”的成功让所有中国人为之欢欣鼓舞的时候，中国的飞天梦也正在孕育之中。1992年9月21日，中共中央政治局常委召开会议，作出实施中国载人航天工程的战略决策。

1999年11月20日，我国成功发射第一艘宇宙飞船“神舟”试验飞船，飞船返回舱于次日在内蒙古自治区中部地区成功着陆。

2001年1月10日，我国成功发射“神舟”二号试验飞船，于1月16日在内蒙古自治区中部地区准确返回。

2002年3月25日，我国成功发射“神舟”三号试验飞船。

2002年12月30日，我国成功发射“神舟”四号飞船。

2003年10月15日至16日，我国首次载人航天飞行取得圆满成功，实现了中华民族的千年飞天梦想。

2005年10月12日至17日，神舟六号飞船实现了两人五天的太空飞行，标志着我国跨入真正意义上有人参与的空间试验阶段，迈开了从航天大国走向航天强国的新步伐。

2008年9月27日，中国航天员翟志刚从神舟七号飞船上进行了太空行走，中国成为世界上第三个航天员能从本国自主研制的航天器上独立进行太空行走的国家。

从1999年起，我们见证了“神舟”飞向太空的每一次辉煌:飞船从无人到有人，飞船成员从一人到多人，飞行时间从一天到多天，航天员活动范围从舱内到舱外……

一次次超越梦想的背后是经过几代航天人的开拓创新、拼搏奋斗的结果。上个世纪50年代，数以十万计的工程兵、铁道兵部队和建筑工人从四面八方秘密向大西北开进，开始了导弹、研制试验基地和工业企业建设的巨大工程。我国航天事业创建之初，几乎是一张白纸，在外国的技术封锁，苏联又中止援助，撤走专家的情况下，我国只能依靠自己的力量，通过独立自主、自力更生攻克航天技术难关，“两弹一星”的精神开始萌芽。中国的科学家们战胜了重重困难，仅用10来年时间成功地爆炸了、氢弹，研制了导弹和核潜艇，发射了人造卫星，书写了中华民族振兴史上最辉煌的篇章，铸就了“热爱祖国、无私奉献，自力更生、艰苦奋斗，大力协同、勇于登攀”的“两弹一星”精神。

载人航天作为继“两弹一星”后我国尖端科技领域的又一重大工程，与当年白手起家不同的是，一开始就承继了无数前辈创业者留下的宝贵物质财富和精神财富。西方发达国家一直对中国实行严格的技术出口限制，对载人航天核心技术更是严格控制。只有掌握核心技术才能牢牢把握发展的主动权，不能依靠别人、依赖别人。中国搞载人航天，只能立足自主创新，自主创新一定要以持续的技术积累作为基础。我国实施载人航天工程以来，广大航天工作者牢记使命、不负重托，培育和发扬了特别能吃苦、特别能战斗、特别能攻关、特别能奉献的载人航天精神。载人航天精神，是“两弹一星”精神在新时期的发扬光大，是以爱国主义为核心的民族精神和以改革创新为核心的时代精神的生动体现。航天事业培养了一批技术精湛、作风优良的人才队伍，培育了具有鲜明时代特征的航天精神、“两弹一星”和载人航天精神，都将激励着中国航天人不断前进，推动我国航天事业创新发展，谱写航天事业新的壮丽篇章。

载人航天工程不仅有力带动了我国基础科学和应用科学相关领域加速发展，促进了科技成果向现实生产力转化，为经济社会发展提供了重要推动力量，而且培养造就了一支高素质人才队伍，培育形成了特别能吃苦、特别能战斗、特别能攻关、特别能奉献的载人航天精神。

中国载人航天工程办公室有关负责人表示，稳步推进载人航天“三步走”发展战略，不断创新，我国航天技术水平将达到更高的水平，继续谱写探索宇宙、和平利用太空的崭新篇章。

word文档打开全是乱码怎么办

近期中国计算机学会（CCF）举办的第六届自然语言处理及中文计算大会（NLPCC 2017）在大连成功举办。作为国内NLP 领域首个面向国际的大会，NLPCC 无论从会议的形式、参会的人数、还是报告的质量，都展现出了一副朝气蓬勃的气象，欲有引领中国NLP 走向国际之势。

为深入了解中国当前NLP 的发展状况及前景、CCF 在NLP 方向的努力，以及NLPCC 会议的发展情况，雷锋网对CCF 中文信息技术专委会主任、微软亚洲研究院副院长周明（同时他也是中国中文信息学会（CIPS）的常务理事和国际计算语言学会ACL 的候任主席）和CCF 中文信息技术专委会秘书长、北京大学赵东岩教授（雷锋网将随后报道）进行了专访。

本文主要内容为周明博士站在CCF 中文信息技术专委会角度对NLP 研究进展及中国NLP 发展现状及前景的深入介绍。他的开场白是这样的：

目前各国政府（包括美国、德国、日本、中国等）都在制定一些人工智能的规划，但中国对人工智能的规划最为清楚。结合国务院的《中国人工智能发展规划》（2017 年7 月）和总书记《十九大报告》（2017 年10 月）相关的内容，可以看出，中国把人工智能的发展规划为两个阶段，第一个阶段是2020 年进入世界先进水平，第二个阶段是2030 年达到顶尖水平。

我们国内的自然语言处理，跟国家对人工智能的规划基本上是同步的。也就是说，我们到2020年进入到世界先进水平，期待着在2030年达到世界顶尖水平。

先进水平跟顶级水平有什么大的差别呢？先进水平是你追随世界最发达的国家，你也掌握所有的关键技术，但是你不是关键技术的提出者，也就是你不是领跑者；顶级水平实际上是你在领跑，你告诉全世界往哪个方向走，你提出了关键的理论模型，而别人在follow你。差就差在这一点。

在NLP领域，我们中国现在是很好的追随者，国际上（主要是美国）一旦出现任何技术，我们马上就学习掌握，而且快速应用起来，应用的比美国都不差。现在差就差在我们不是最先提出这个技术和方法的。所以我们CCF 中文信息技术专委会认为现在我们也可以说基本上在世界先进水平了, 三年后即2020年将全面达到世界先进水平。在此基础上，我们期待2030年达到世界顶级水平。这是我们的愿景。

以下为周明博士的深入讲解，雷锋网根据采访内容作了不改变原意的精简和编辑，以飨读者。

一、NLP是认知智能的核心

雷锋网：NLP在整个AI领域中处于什么样的位置？

周明：近年来，人工智能由于大计算、大数据、算法模型（以深度学习为代表）以及落地场景四大要素的齐备，进入了一个高速发展的时期。其主要发展方向：感知智能和认知智能。

所谓感知智能，即视觉（图像）、听觉（语音）等的感知能力。大家都知道感知智能突飞猛进，像图像识别的ImageNet 的评测，语音识别的Switchboard 评测等，它们都已经达到了甚至超过了人类在该测试集的水平。这方面的研究进展也推动了很多应用的发展，例如安防、人脸识别、物体检测，以及语音识别在手机、智能家居等设备上的应用。

认知智能，通俗讲就是「能理解会思考」。认知智能有很多东西，其内核包括语言智能、知识图谱、用户画像等。在此基础上，支持几个方面的应用，例如智能写作、聊天对话、诗歌创作、文本生成、游戏博弈等。有的做的很好，比如AlphaGo 为代表的博弈系统；但有的还差强人意。目前认知智能相对于感知智能总体上来讲在引入深度学习方面落了半拍，但目前处于奋起直追的状态。比如，神经机器翻译的质量越来越好，聊天系统、人机对话也越来越好。

自然语言理解是处在认知智能最核心的地位。它的进步会引导知识图谱的进步，会引导对用户理解能力的增强，也会进一步推动整个推理能力。在此基础上，聊天、解题、翻译、对话等也都会得到进步。认知智能一旦进步，加上感知智能的进步，整体的人工智能就会进一步发展。

比尔·盖茨曾经说「语言理解是人工智能皇冠上的明珠」，沈向洋博士也说过「懂语言者得天下」，都是在强调NLP 的重要性。自然语言处理的技术会推动人工智能整体的进展，从而使得人工智能技术可以落地实用化。

二、NLP未来五到十年发展

雷锋网：NLP在未来五到十年将会如何发展？

周明：大致有这么几个方向：1）问答和阅读理解的进步会使得搜索引擎更加精准；2）语音识别和神经机器翻译会使得口语机器翻译会完全实用；3）由于用户画像的精准和实时性的提高，推动信息服务和广告更加自然、友好和个性化；4）聊天、问答和对话技术提高，推动自然语言会话达到实用；5）由于对话技术和知识图谱的进步，使得智能客服与人工客服更加完美结合，从而大大提高客服效率；6）由于自然语言生成技术的进步，使得自动写诗、作曲、自动生成新闻甚至小说会流行起来；7）人机对话的进步推动语音助手、物联网、智能硬件、智能家居的普及；8）最后是NLP+，就是NLP 在金融、法律、教育、医疗等垂直领域得到广泛应用。

以搜索引擎智能化为例。以前的搜索引擎，输入关键词返回来一堆东西，你需要自己去看。随着自动问答、阅读理解等能力的提高，现在的搜索引擎，你可以问个问题，句子长一点也不怕，它能够分析这个问句，把答案从浩如烟海的文档中找出来；甚至不只是给你一个文档链接，它还能够把答案直接给你，搜索引擎的结果也越来越精准。

雷锋网：未来NLP研究需要关注哪些方向？

周明：我个人比较关心以下几点：1）通过用户画像实现个性化服务；2）通过可解释的学习洞察人工智能机理；3）通过知识与深度学习的结合提升学习效率；4）通过迁移学习实现领域自适应；5）通过强化学习实现不断进化；6）通过无监督学习充分利用未标注数据；7）多媒体和多模态之间的理解、问答、转换。

三、中国NLP研究稳居世界第二

雷锋网：中国目前在NLP领域的发展处于什么样的状态？

周明：中国NLP 的发展有两个方面，一个是科研水平、一个是产业化。在NLP 产业化方面，中国做的不错，比如搜索引擎、电子商务、新闻网站、机器翻译、智能音箱的技术体系中，NLP 居核心地位。我下面重点介绍一下中国NLP 的科研水平。

以ACL 为例，ACL 是世界上自然语言处理领域最高级别的学术会议。大概20 年以前，中国没有一篇ACL 文章。在1998 年，清华大学黄昌宁教授课题组发表了第一篇ACL 文章。那时候中国在NLP 方向的研究基础薄弱，日本、韩国，甚至中国的台湾、香港地区都比中国大陆在ACL 上发表的文章多很多。

微软中国研究院（注：后改名为微软亚洲研究院）在1998 年11 月成立之后，大大地带动了NLP 在中国的发展。历届院长都号召大家要走向国际，鼓励研究院的研究员们跟高校和有关学会合作，大家一起努力推动中国的研究水平。微软研究院通过联合实验室、暑期学校、实习生计划帮助中国培养了大批NLP 人才。

同时CIPS、CCF 等学会组织各类讲习班、学术会议，引进国际先进的理论和技术，大大地促进了本土NLP 的提高。在文章发表方面，中国NLP 人士也不断努力提高在ACL 的影响力。中国政府在NLP 领域通过自然科学基金、863 和973 等计划加强了投资和引导。通过各界的努力，经过过去20 年左右的快速发展，中国已经成为ACL 里排名第二的国家。

近五年来中国在ACL 上的文章数量（包括长文和短文），稳居第二位，仅次于美国。长文方面，跟美国的距离大概在20 到30 篇；同时远超其他所有国家，包括日本、韩国、德国、英国等，原来中国是不能望这些国家的项背的。如果未来中国ACL 长文数目持续增长，就有可能在三年内赶上美国。由于中国NLP 发展势头良好，这是一个可以期待的目标。

若以华人的文章来算，2014 年华人第一作者的文章占ACL 总文章数的36%，之后逐年提高，今年是40% 这里面除了中国本土的人士，很多是中国留学生。

从以上的数字看，中国的ACL 文章确实已经跃居世界前列了。这是非常惊人的一个结果。20 年以前中国只有一篇ACL 文章，而如今已经稳居世界第二。

除了文章数量外，中国ACL 文章的质量也有很大提高。比如2017 年ACL 的22 篇杰出论文中，来自中国的五篇文章入列。

在国际活动的参与中，中国也越来越活跃。例如ACL 执委会有13 位执委，其中3 位是来自中国，中国大陆有我和百度的赵世奇；我是ACL 侯选主席（注：将于2019 年上任），赵世奇是秘书长，来自台湾的张景新是首席IT 官。

另外，来自中国的赞助总数和赞助商的数目也接近美国；从参会人数上看，我们也是位居第二。

NLP 领域其他重要的会议，比如COLING 或者EMNLP，情况也大致类似。

所以中国是当之无愧的NLP 第二强国。

CCF 在这里面做了很多贡献。CCF 中文信息技术专委会组织了NLPCC 这样的学术大会，组织了ADL 讲座，组织了多次走进高校活动。在NLPCC 大会上还专门组织了学生workshop，讲授如何做研究和写论文。CCF 还跟CIPS 紧密合作轮流主办语言与智能峰会。这个峰会有效地促进NLP 领域发展，提升它在社会上的影响力。

当然我们目前也有一些问题仍待改进。这表现在：1）在中国举行的NLP 领域的国际会议或活动较少；2）来自中国的ACL 的会员比较少；3）在国际NLP 大会中，来自中国的特邀报告、最佳论文、SIG 主席、workshop 主席、tutorial 讲者等较少；4）来自中国的论文，虽然数量居第二，但是很多文章多多少少有追随别人的味道，期待将来来自中国的文章可以更多地体现引领的趋势。

四、中国NLP迅速崛起的原因

雷锋网：是哪些因素导致我国NLP迅速进展？

周明：?第一，整个国家在上升的趋势发展，无论是工农业，还是国民经济或者综合国力等。第二，我们跟国际接轨越来越好，比如我们的NLPCC 大会的工作语言是英文，大会主席、程序委员会主席和各个领域主席，都设两位共同主席，一位来自国内，一位来自国外。第三，中国的高校和公司通过培养和引进，吸纳了大批优秀的NLP 人才。

尤其要提一下外企和国内互联网企业对ACL 的贡献。比如，微软亚洲研究院跟国内和亚洲地区很多高校全方位的合作包括暑期学校联合实验室联合培养博士生、实习生计划等等，培养了大批NLP 人才。比如18 年来微软研究院培养的NLP 领域的实习生已经有450 人之多。这些人来自全国各地，经过在微软实习锻炼后，又回到各个高校，然后加入公司或者学校任职，成为领军任务，又带动下一波人才的成长，不断推动这个领域的发展。

应该指出的是，百度、阿里、腾讯、京东、今日头条等大型互联网公司，以及很多新锐公司（比如出门问问、国双、奇点机智、小牛翻译、思必驰、新华智云等许多公司）也在各方面对国内NLP 发展做出了非常大的贡献。我代表CCF，非常的感谢这些国内外企业对NLP 领域的发展和取得的进步做出的贡献。

雷锋网：NLP领域日、韩等国比中国发展的更早一些，为什么现在相对中国它们会落后很多呢？

周明：我认为有几个因素。第一个因素就是互联网时代中国抓住了中国互联网的发展和机遇，很多其他国家在互联网方面（尤其是移动互联网、电子商务、搜索等方面）相对落后。举个例子，很多国家没有自己的搜索引擎，而中国有很多，像百度、搜狗以及微软本地化的必应。搜索引擎对自然语言的推动作用非常之大，因为它对问题理解、文章理解、问答、翻译的需求，促进了相关NLP 技术的发展。同时它的巨大经济价值，也吸引了很多人在这个领域投资做研究，做产业化。一个国家没有搜索引擎，NLP 方面自然就会落后。

另一个因素是数据。中国拥有世界上最大的数据，有8 亿多移动互联网用户，有大量的电子商务数据，这些数据会帮助研究和技术的发展。

第三是政府在这方面的作用。国家在世界经济链条中的地位，会导致在互联网和移动互联网的时代，尤其是现在的人工智能时代所拥有的地位。中国现在由于是GDP 第二大国，在互联网时代赶上了这个潮流，尤其在移动互联网时代中国甚至引领了潮流。中国政府制定相关的规划，支持并引领技术和产业的发展。所以期待在人工智能时代中国能够超越其他国家，成为顶级的人工智能发达国家。跟人工智能有关的研究也会得到相应的带动，包括NLP。

雷锋网：除中、美外，NLP领域哪些国家做的比较好？

周明：如果按ACL 算，美国、中国、英国、德国、日本、韩国、加拿大都有自己的特色。英国的爱丁堡大学、牛津大学他们在自然语言研究方面有很好的特色。

NLP 在加拿大也有很好的发展。虽然它从事自然语言的人相对较少，中国仅北京地区搞NLP 的人就远比整个加拿大从事NLP 的多很多，但是它提出了很多引领世界的方法，比如用于神经机器翻译、机器阅读理解的新方法。在理论创新方面值得中国学习。

五、如何成为NLP强国

雷锋网：中国下一步该如何提升自己在NLP方向的研究或者应用？

周明：这要从几个方面来说。

首先，我觉得要抓住中国发展的良机。1）数字化转型。现在中国讲究数字化转型，各企业、各行业要数字化，有了数字化你才能有人工智能。但很多企业连数字化都没有做好，所以这里孕育着很多机会。2）AI 热潮。AI 热潮带动市场投资需求，人才、数据进一步发展，这是一个非常好的良机，所有搞NLP 的人应该乘势而上。

其次，要抓好普及。虽然我们国内有很多搞NLP 的高校，但是有很多学校还属于相对落后，对最新的技术理解不够，很多高校（尤其西部高校）基础相对薄弱，所以我们要搞好普及。CCF 专委会专门有一个工作小组，叫「走进高校小组」。响应CCF 的号召，我们自然语言学者也走进高校。我们已经去了很多高校（例如西藏大学），去讲授人工智能、自然语言的发展、最新的的技术等，呼吁更多的学生学习人工智能和自然语言。

雷锋网注：AI 科技评论公众号（ID：aitechtalk）某篇代表性的AI 文章的阅读分布，西部地区常常呈两位数（甚至个位数）的状态。这某种程度上也反映了国内AI 工作者的分布情况。

第三，拔尖人才的吸引和培养。首先，吸引国际拔尖人才到中国来，通过回国参加会议或者合作，了解中国的发展现状，加强和国内高校和企业的交流，最终希望能有一部分人才被国内的发展机会吸引从而留下来。另外更加重要的是，通过学校的学位培养模式，同时利用公司的实习渠道，来培养更多具备扎实的理论基础和实战经验的优秀人才，甚至高水平的领军人才。

第四，促进我们中国的研究走向国际化。包括CCF 办的NLPCC。过去几年都是在中国举办，未来我们也会考虑到新加坡、日本、韩国，甚至美国去开会，把我们中国原生的研究带到全世界去，尤其是要引领在国际中文计算领域的潮流。

第五，加强创新。包括1）理论创新。例如发展无监督的机器学习算法，利用上下文和用户画像来增强NLP 任务建模，综合知识和数据来提升NLP 系统的能力等等；2）开辟学科交叉的新领域，比如NLP 和图像和视频的交叉。还有深入研究NLP 在重要的垂直领域的广泛应用；3）产品创新，通过软硬件结合，结合具体场景，提升用户体验。

第六，要注重数据和工具共享，注重评测。CCF 以及我们的中文计算专委会目前已经专门成立了数据工作组，把数据分享给大家来使用，做训练、做评测等。比如NLPCC2017 所组织的词汇语音关系识别、短文本分类、单文档文摘、问答和用户画像吸引了很多学校和公司参加。

第七，促进产学研大协作。通过CCF 以及其他一些平台，吸引工业界的人士加入到我们的研究过程中，通过各种合作来促进公司的产业发展，也同时促进高校的学术发展。

最后，就是中国要考虑在国际会议和组织中发挥更大的影响力。包括多组织和承办国际一流会议，多争取担任国际一流学会的执委会委员、大会主席，程序委员会主席和领域主席，把中国的影响力更多地发挥出来。

需要指出的是，虽然中国NLP 发展势头良好，但是我们还面临很多困难。需要政府、学校、科研机构、公司、有关学会还有社会各界人士继续努力。尤其是加强理论创新、探索学科交叉和垂直领域的新机会，才能逐步从跟随者到引领着过渡。我相信，如果所有这些措施都能够很好地落实，下一步中国的NLP 一定会稳步地向更高的目标发展，最终一定会跻身于世界NLP 的顶尖水平。

大数据技术有哪些

原因：出现这种情况的主要原因是内容的编码格式和Word的不一样，导致乱码。

可以通过数据恢复软件找回。以嗨格式数据恢复大师为例，给大家演示一下数据恢复的具体操作步骤：

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丢失的数据文件。

4.找到丢失的资料夹和文件后，勾选文件并点击「恢复」将文件保存到计算机或外接硬盘上。

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作为一个电脑小白，有啥方法快速掌握办公软件？

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

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大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

?　　二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

?　　三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

?　四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1.可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2.数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

? 3.预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

? 4.语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

? 5.数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

服务情况

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此教程，是微软(中国)有限公司推荐图书，也是微软Office技巧大赛优秀作品，包含Office技巧1000例。这本教程中，你可以学习Access、FrontPage、Outlook、PowerPoint、Excel、Word等技巧，欲知详情，可以前往查看。

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现代社会已经成为信息化的社会，每个企业中，电脑已经成为必备品。要想适应岗位变化、职位变化，办公软件的技能必不可少。上面W3Cschool小师妹为大家精选的办公软件教程，全部都在这边，希望能够帮助大家。

目前，国家正在研制气象目录服务系统，发布了187个数据集，在线可下载数据量达到12.4TB，总数据容量达到48.0TB。截至2009年3月，注册一般会员18430个，核心会员645个。完成了气象科学数据共享平台监视系统和气象数据集元数据编辑系统的开发与建设。通过遵循或制定一系列的标准规范，构建了一个集数据集管理、元数据管理、顾客管理和信息统计于一体的后台管理系统。完成了NOAA系列极轨气象卫星～2007年HRPT数据集、中国风云一号极轨气象卫星D星2006～2007年GDPT数据集、中国风云一号极轨气象卫星D星2005～2007年HRPT数据集的建设任务。续建了5类卫星气象数据。完成了16.10万页纸质高空气象报表的数字化工作，录入资料数据量达到1.22GB，编写并出版了《高空气象月报表数字化资料格式和质量检查实施方案》等13个技术文档和标准规范。