大数据环境下计算机信息处理技术的应用

目前,计算机技术和网络技术正处在一个发展非常迅速的时期,在社会的各个领域都有信息数据的存在。同时大数据时代的快速临近也对计算机信息处理技术造成了极大的冲击,目前现有的信息处理技术已经无法满足数据处理的需求,为了防止数据安全问题的出现必须不断的提高和完善现有的计算机信息处理技术。本文主要是对大数据时代背景下的计算机信息处理技术进行了深入的分析与研究,希望可以为相关的工作人员提供一些理论借鉴。     

大数据时代背景下计算机信息处理技术应用探究

当前,随着信息技术的不断向纵深发展,人类已经进入了大数据时代。在大数据时代背景下,人们处在一个信息网络共同体,同享计算机信息处理技术,但在技术应用的过程中也不可避免的存在着信息安全隐患。本文从大数据时代背景下计算机信息处理技术应用入手,分析计算机处理技术应用的方式和特点,探寻应用过程中存在的信息安全问题和漏洞,并试着提出一些建议,以求为大数据时代的计算机信息处理技术更好的应用发展提供借鉴和帮助。     

电气应用软件中数据组织方法的现状与发展

各种电气应用软件都要处理大量的数据。需要将这些数据有序地组织起来,才能对数据进行有效的处理。如何组织这些数据,即首先必须解决这些数据应该以哪种方式存储在计算机中,采用何种数据结构才便于数据的存储、分类、检索、归并和调用。操作可视化是各种分析软件的一个发展趋势,其中最为关键的问题是图形数据的一体化,即是指把图形与图形在数据库中对应的数据信息作为一个整体来进行处理。     

使用VFoxpro实现数据的有效处理

数据是事务处理中相对独立的因素,通常被聚集起来作为战术系统提供所需的信息,数据被处理成为信息就能提供行业发展动态及竞争状况,以便判断市场趋势。市场发展的不确定因素很多,将客户的消费情况作为切入点进行分析是我们把握市场脉搏的一个重要渠道。如何更快速有效地进行数据资源的整理和分析,挖掘市场潜力．改善服务质量。将其作为支持市场决策和长远规划的一个重要的信息来源是值得我们思索的问题。     

大数据时代计算机信息处理技术探讨

随着大数据时代的到来,计算机信息技术得到了良好的发展机遇。计算机信息处理技术在大数据时代内,面临着海量的数据信息,大数据在转移计算机数据信息的同时,提高了计算机信息处理的效率和水平,完善了信息采集、加工等技术项目,表明了大数据时代在计算机信息处理技术上的优势。文章在技术分析、应用、发展三个方面,探讨大数据时代背景下的计算机信息处理技术。     

“大数据”时代的计算机信息处理技术

随着科技的快速发展,计算机网络也在不断进步,并随之出现海量的数据信息。现如今,已经从数据时代逐渐转为大数据时代。这种形式的变化给计算机信息处理技术带来一定的难度,当今的计算机信息处理技术很难满足海量数据处理的需求,再加上海量数据容易获取,使数据存在一定的安全隐患。文章从计算机信息处理技术以及大数据的概念出发,对大数据时代下计算机信息所面临的机遇与挑战进行分析,最后对大数据时代下计算机信息处理技术的发展方向进行了探讨。     

“大数据”开创大未来

《Geospatial World》,2013年4月刊"大数据"(Big Data,又称海量数据)分析是将不同来源的众多结构化和非结构化数据作为一个整体,并通过分析从中得出所需信息的技术。由于有关数据量过大,难以采用普通数据库管理系统进行处理——"大数据"也因此得名。     

大数据时代背景下的计算机信息处理技术探讨

计算机技术与信息技术的发展给信息社会的发展提供了动力,同时也促进了大数据时代的到来,通过对大数据的概念和特点进行分析,介绍了大数据时代计算机信息处理技术面临的挑战与机遇,并对大数据时代计算机信息处理的关键技术进行分析,以实现不断完善计算机信息处理技术的目标。     

大数据时代的计算机信息处理技术分析

随着社会经济和科学技术不断发展,推动了互联网和信息技术的发展,促使当今世界进入大数据时代。大数据时代的到来,意味着数据信息越来越多,给计算机信息处理技术造成了一定冲击。本文将对计算机信息处理技术的概念以及大数据时代进行分析和研究,并阐述大数据时代计算机信息处理技术的发展,逐步完善计算机信息处理技术。     

浅析"大数据"背景下谈计算机信息处理技术

科学技术日新月异,当今时代已是信息爆炸时代,网络已经走进了人们的日常生活,大量的用户活跃在网上,产生了一个巨大的数据资源库,这个数据库对于企业是巨大的商机,对于国家则可以洞察社会动态,制定利国利民的政策.本文分析了在"大数据"背景下,计算机信息处理技术对我们生活带来的机遇和挑战,还探讨了计算机信息处理技术的特点、存在的问题以及发展前景.     

数据时代的网络信息处理技术探析

社会的不断发展,带来的是数据量的不断提升,现在已经进入了数据时代。数据时代对于信息的处理有很高的要求,基于计算机网络技术的发展,网络信息处理技术也在人们的日常生活、办公、政治、军事领域发挥越来越大的作用。网络信息处理技术的使用,可以让庞大的数据变的秩序化、自动化、便捷化,促进人们生活水平的进步,促进社会的进步与发展。本文结合数据时代的特点,分析了数据时代的网络信息处理技术。     

大数据背景下计算机信息处理技术探讨与应用思考

随着社会的大力发展,经济全球化,互联网技术得到了迅猛的发展。在这种背景下,大数据时代已经来临,这对于计算机发展是一个机遇,也是一个挑战。文章对大数据背景下计算机信息处理技术进行详细的探讨,讨论当前存在的问题并提出相应的解决方案,以促进计算机信息处理技术在实际工作中的应用。     

PCM数据分析信息综合配置管理系统设计

分析信息的综合配置管理是飞行试验数据处理的重要环节,它对飞行试验采集数据的各类信息进行管理,为数据的分析处理提供依据。针对试飞任务更新及试飞场地变化等实际情况,对数据库及配置管理流程进行设计,完成了PCM数据分析信息的综合配置管理系统。该系统提供自动化辅助配置管理方法,可使用户快速便捷并准确地完成分析信息的配置管理,服务于PCM数据处理。系统兼容飞行试验数据处理系统,采用模块化设计,可扩展管理的数据类型,以满足试飞数据处理的更多要求。     

多无源传感器之属性信息数据关联的规则与结构模型

属性信息具有提高数据关联算法性能的巨大潜力,是多无源传感器信息数据关联研究的趋势之一。对属性信息在多无源传感器数据关联问题中的应用进行了综述,分析了基于属性信息的数据关联问题的研究进展,抽象出属性信息应用的问题模型,给出了基于统计、不确定推理的属性信息关联规则,总结了属性信息应用于多无源传感器数据关联的处理结构模型,并比较了各处理结构的优缺点,最后指出了未来属性信息辅助数据关联要解决的关键问题。     

多无源传感器之属性信息数据关联的规则与结构模型

属性信息具有提高数据关联算法性能的巨大潜力,是多无源传感器信息数据关联研究的趋势之一。对属性信息在多无源传感器数据关联问题中的应用进行了综述,分析了基于属性信息的数据关联问题的研究进展,抽象出属性信息应用的问题模型,给出了基于统计、不确定推理的属性信息关联规则,总结了属性信息应用于多无源传感器数据关联的处理结构模型,并比较了各处理结构的优缺点,最后指出了未来属性信息辅助数据关联要解决的关键问题。     

GPRS DTU在注汽锅炉数据远程监控系统中的应用

当油田内部信息化达到一定程度后,如何将众多分散的开发生产单元和信息单元纳入整体信息化进程是目前一个亟待解决的问题。基于GPRS通讯的油田开发远程监控系统可以方便快捷的为油田架构一个远程监控系统,实现数据的采集、远传、接收、数据信息的处理分析、远程控制等功能。该系统由监控中心、远程监控终端及各种现场测试仪器组成。     

大数据时代计算机信息处理技术研究

大数据时代的快速发展给计算机信息处理技术带来极大的机遇和挑战,要充分认识到大数据时代计算机信息处理技术的重要性和特点。文章探讨和分析大数据时代下的计算机信息采集技术、存储技术和安全技术,构建适宜的网络平台和数据库结构,实现对数据信息的高效采集和数据库链接。并研究和分析数据存储算法,构建低冗余度、高可靠性的海量数据存储系统,同时运用计算机信息安全技术构建复杂的安全信息系统,确保计算机信息处理技术在生产生活、各行各业的便捷安全应用。     

语音信号特征提取算法研究

语音作为一种搭载着特定的信息模拟信号,已成为人们社会生活中获取信息和传播信息的重要的手段。语音信号处理的目的就是在复杂的语音环境中提取有效的语音信息。环境干扰在语音传播过程中对信号的影响不容小觑,因此语音信号处理的抗噪声能力已经成为一个重要的研究方向。Matlab的应用有着广泛的领域,在信息处理领域其强大的数据处理能力可以将非平稳时变的语音数据转换为离散的数据,然后可对离散数据进行分析或者做进一步运算处理。它的信号处理工具箱可以迅速、有效地实现语音信号的处理和分析,Matlab是适用于信号处理领域的强大的处理工具。在此运用Matlab对一段包含有环境噪声的语音进行傅里叶变换、时域和频域分析、提取部分语音信号及分析信号的处理。     

大数据在计算机信息处理技术中的运用探究

大数据时代背景下,信息数据的安全面临着巨大的挑战,信息处理的难度也在不断提高,对计算机信息处理技术水平提出了更高的要求。基于此,文章对大数据在计算机信息处理技术中的应用展开分析。     

基于二维主分量分析的光谱数据降维方法

高维数据处理是天体光谱自动处理的重要组成部分。提出一种基于二维主分量分析的光谱数据降维方法,通过构造主分量空间将分散在一组变量上的高维光谱数据投影到2个主成分上,得到二维坐标;每一个主成分都是原始变量的线性组合,主成分之间互为正交关系,在剔除冗余信息的同时,通过主成分分析的降维,解决光谱数据的存储和处理问题。