大数据分析和深度学习在电力设备状态评估诊断中的应用
江南营_江南深度研学之旅(1)
诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践之旅 【课程简介】 一道水，一架桥，一支橹声，隽秀婉约的聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨，再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里，穿越历史，冶爱国之志，体悟文化魅力；一起走进园，欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化涵；一起游历西湖，领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】
上午探访安昌古镇漫游小桥流水梦回江南水乡游历江南小镇，画笔描绘 第五天 下午乘坐高铁前往：车次G60东-西 15:22-19:48辅导员送站一次相聚一生情谊备注：因天气交通等原因，组委会保留调整活动顺序及个别项目的权力，保证活动总量不变。 【活动费用】 2900/人；包含火车（往返高铁）及活动期间所有的费用。 ?【人文积淀-理性思维】·第一天下午·钱塘江·六和塔 钱塘江潮被誉为“天下第一潮”，是世界一大自然奇观，它是天体引力和地球自转的离心作用，加上湾喇叭口的特殊地形所造成的特大涌潮。六和塔位于省市西湖之南，钱塘江畔 月轮山上，是中国现存最完好的砖木结构古塔之一。 小任务1：学生面对浩渺的钱塘江，接受审美教育，并结合手册提示，探究钱塘江大潮的在科学原理； 小任务2：学生走进六和塔，收集关于六和塔的传说故事，留下自己与六和塔最美的合照； ?【审美情趣-人文积淀】·第二天上午·西湖·省博物馆 西湖，是一首诗，一幅天然图画，一个美丽动人的故事，不论是多年居住在这里的人还是匆匆而过的旅人，无不为这天下无双的美景所倾倒。平湖秋月、断桥残雪、柳浪闻莺、花 港观鱼、雷峰夕照、双峰插云、南屏晚钟、三潭印月，西湖十景个擅其胜。省博物馆是省规 模最大的综合性人文科学博物馆，文物品类丰富，年代序列完整。 小任务1：集体创绘，全体学生齐动手，集体协作，面对美景，协作创作最美的西湖； 小任务2：走进博物馆，寻访国宝，找一找最能代表江南文化的文物，向小组同学分享并交流；
基于深度学习的图像识别
基于深度学习的图像识别 摘要：本文讨论了两种实现图像识别的深度学习(Deep Learning,DL)方法：卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN)与深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)。 关键词：深度学习，卷积神经网络，深度信念网络 1前言 在计算机图像处理中，最困难但又最让人兴奋的任务就是让机器可以实现图像分类，从而通过图像识别物体的种类。 这项任务很难实现。在数据库中的图像总是在不同状态下记录的。这意味这光线与角度的多变性。 而可运用的计算能力的限制是一大障碍。我们不可能像让人类识别图像一样让机器识别图像。计算能力的限制导致可供训练与测试的数据有限，而模型的复杂程度也受到限制。 但是，目前这种情况得到极大的改善。综合多CPU/综合多GPU系统（multi-CPU/multi-GPU systems)使得运行高速神经网络成为现实，而费用也可以负担得起。人们对深度学习模型在图像识别与机器学习中的应用兴趣渐浓，而与之对抗的传统模型日渐式微。目前最具意义的研究方向就是运用深度学习模型，处理综合数据库中的图像识别问题。 本文主要关注深度神经网络（DNN）在图像识别在的作用。 深度神经系统主要有多层特征提取单元组成。低层特征提取单元提取了简单特征，之后依照该单元的规模进行学习，并按该单元的权重或参照物将特征反馈给高层特征提取单元。而高层特征提取单元可以提取更复杂的特征。 目前有一些实现深层学习网络的方法。深度信念网络（DBN）一个多层生成模型，而每一层都是一个统计编码器（statistical encoder)。这些统计编码器都是基于附属于它的更低层的结点（unit）。而这种训练主要关注训练数据中的最大化概率。 DBN在众多领域都有成功运用，如手写数据识别与人类手势识别。 另一个深度学习模型是卷积神经网络（CNN），与相似层次尺寸的标准化前向反馈网络不同，这个模型所需的连接与参照物比较少，使其训练也更简单。 层次深，规模大的DNN结构往往可以产生最好的结果。这意味这我们需要数量巨大的基础样本与种类丰富的训练样本，以确保面对状况多变的数据时，我们的训练数据仍代表性。 2 模型介绍 人类的视觉系统可以在多种情况下高效识别物体，而对计算机算法，这个任务并不简单。 深度神经网络便是模拟哺乳动物视觉网络。这已被验证为这项任务的最佳实现方案。目前,有人已运用这种模型，设计出识别准确性可能高于人类的机器图像识别系统。 2.1 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络系统（CNNs）是专注处理图案识别的多层网络系统。它是多层感知器（Multi-Layer Percentrons，MLPs）的变体，灵感来自于生物系统。 CNNs是分层型（hierarchical）神经网络。通过运用卷积计算（convolution）将集成层（pooling layers）交织起来，CNNs可以实现特征信息的自动提取，形成可完成最终分类的一系列全连接的网络层次。 卷积神经网络 结构：输入，卷积，深层取样（sub-sampling)/总集成与分类层（max-pooling and classification layers) 2.1.1 卷积层（Convolution layer） 卷积成通常可由特征图（feature map）的数目，核（kernel）的大小(sizes)，与先前层的联系来展现。 每一层都包含了相同维度的特征图M，如 ) , ( y x M M；这些特征图可以通过先前层的一系列卷积运算得到。而在这些运算中，它们之间有相互关
大数据时代的信息安全试题答案
单选题 1.信息主权领域范围不受地域边界影响，而根据信息传播的深度和广度动态变化。（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误 2.在经济转型和服务业大力发展的背景下，我国中小企业在数量、创造GDP、拉动就业方面的占比均已超过70％。（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.正确 B.错误 3.美国拓展信息主权的主要措施不包括（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.国家战略 B.信息掌控和垄断 C.产业体系 D.基础设施 4.大数据核心价值是（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.海量数据存储、分析 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值 5.云计算是对（）技术的发展与运用(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.并行计算 B.网格计算 C.分布式计算 D.三个选项都是 6.云计算体系结构的（）负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作(分数:10分) 标准答案:C 学员答案:C A.物理资源层 B.物理资源层
C.管理中间件层 构建层 7.大数据区别于传统数据的特征有（)(分数:10分) 标准答案:ABCD 学员答案:C A.海量数据存储 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值 8.大数据应用需依托的新技术有（）(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.三个选项都是 9.以下不属于影响国家信息主权的关键因素的有（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.信息资源 B.信息容量 C.信息产业 D.基础设施 10.百度拥有完整、自主的大数据核心技术。（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误 一.单选题 1.大数据应用需依托哪些新技术（）(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.以上都有
研学方案
“研学旅行”实施方案 一、项目实施背景 从2013年发布《国民休闲旅游纲要》到2016年的《关于推进中小学生研学旅行的意见》，国家教育部等多部门发文要求大力推进研学旅行。研学旅行有利于促进学生培育和践行社会主义核心价值观，激发学生对党、对国家、对人民的热爱之情；有利于推动全面实施素质教育，创新人才培养模式，引导学生主动适应社会，促进书本知识和生活经验的深度融合；有利于加快提高人民生活质量，满足学生日益增长的旅游需求，从小培养学生文明旅游意识，养成文明旅游行为习惯。近年来，各地积极探索开展研学旅行，部分试点地区取得显著成效，在促进学生健康成长和全面发展等方面发挥了重要作用。二、定位与宗旨 目前大多数研学旅行还处在研究开发状态，良莠不齐，市场认可度不够，家长热度不高（尤其省内）。这是我们的机遇，也是挑战，我们的定位是要打造出一个学校认可、家长认可、学生认可的研学品牌，让学生在研学中学到东西。 三、具体实施 （一）方案A：纯旅游研学 本方案以若干旅游景点为研学地点，前期采取跟旅行社合作的方式（合作方式有待探讨），研学的核心（课件+“内容”）内容采取跟大学历史系或者旅游系的老师合作。 该方案的优点：该方案采用跟旅行社合作，研学路线可以借用
旅行社的优势，资源充分整合，老师和家长的路线选择多，可以极大丰富学生的课外知识，并且可以开展夏令营和冬令营活动。缺点是要综合考虑各个年龄段的学生，路线过多，会导致前期工作准备不够充足。 方案细节初步安排如下： 1、前期工作（3月20日-3月30日）： （1）与某个旅行社达成合作关系（目前有合作意向的有康辉旅行社）； （2）与某个大学的历史或者旅游系老师达成合作关系，负责研学核心内容的开发，包括路线的选择和内容的开发 （3）完成计划的策划和确定具体实施细节。 2、中期工作（4月1日-5月30日） （1）4月1日-4月15日与旅行社和老师确定最终的研学路线； （2）4月15日-5月30日一个半月的时间根据最终具体的研学路线，来做具体的研学课件和研学内容，研究出研学到底应该让学生学到什么，怎么保证学生能学到这些； （3）同时根据最终确定的研学方案做好定价方案，在这个过程中要充分进行调研，进学校、访家长，做到收费合理； （4）根据做好的方案做好线上推广，把做好的资料全部上传到线上，可以参考北京世纪明德。
江南营江南深度研学之旅1
江南营-江南深度研学之旅（1)
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期:
诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践 之旅 【课程简介】 一道水,一架桥，一支橹声,隽秀婉约的杭州绍兴聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨,再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里,穿越历史,陶冶爱国之志,体悟文化魅力；一起走进沈园,欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化内涵；一起游历西湖,领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆浙江博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解浙江历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】 时间课程安排课程主题课程链接 第一天上午乘坐高铁前往杭州:车次G63 济南-杭州东 0７:23-1１：５３辅导员接站读万卷书行万里路下午参观钱塘江、六和塔看天下第一潮登镇潮六和塔追寻江畔的历史故事 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享 实践－辅导员指导学生完成课程手 册 第二天上午 游历杭州西湖置身如画美景感受西湖柔情参观苏堤、孤山、曲院风荷 浙江博物馆参观历史展品考察浙江文化感受历史文化的沉淀 下午灵隐寺、飞来峰登山览胜景寺宇悟佛心登山参观庙宇,了解佛教文化 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享实践-辅导员指导学生完成课程手册 第三天上午探访鲁迅故里探寻书中世界亲访三味书屋追寻鲁迅先生的足迹 下午 游览沈园漫步江南园林,探寻文化内涵 人文－体味江南风情/建筑-江南园林建 筑风格 参观黄酒博物馆参观历史文物体悟江南魅力历史-绍兴历史文化 晚上 大善塔 仓桥直街 漫步古城小道欣赏绍兴夜色实践-实地感受，见景抒情 第四天上午书圣故里历史街区历游文人旧地感受文化魅力人文-文人旧所、大家荟萃
我们的大数据时代题目及答案(2016全文本)
1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理
研学
第一单元 课题人与自我?我自信，会成功 学习目标正确认识自我，能够说出自己的优点和不足；增强自我调控、承受挫折、适应环境的能力；了解树立自信心的方法，培养健全的人格和良好的心理素质；提高心理健康水平，增强自我教育能力，形成健康、自信的人生观。参考主题（1）我自信，会成功；（2）克服考试焦虑；（3）消除孤独感。 实践方式心理测试；收集资料；手工制作。 方法引导发表意见的技巧；如何对调查结果进行统计与分析。 学科整合与心理健康教育、品德与社会、语文等学科整合。关注心理健康，形成健康的生活态度；善于发现其他同学身上的优点并虚心学习；学习名人名言，领悟其深刻含义，并激励自己；进行小制作设计。 课时安排5课时 教学流程 第一课时 研究准备 我们一天天地长大，从妈妈怀里的婴儿，长成了少年。想想自己在成长过程中有哪些烦恼？你是怎么解决的？ 同学们根据自己的兴趣自主确定设计研究方案，其方法一般是: 1、我的烦恼及解决的办法 2、我自信，会成功 3、消除孤独感 以上方案进行研究、讨论、尝试初步建立印象。 第二课时 我自信，会成功 一、研究实施 自信对我们走向成功非常重要。今天，就我们一起通过探究活动来寻找自信，增强自信！ 二、方法与引导： 发表意见的技巧 1、态度诚恳、谦逊。多采用“我个人认为”、“我目前的想法是”等表达方式； 2、不能只发表否定性意见，对好的方面要充分肯定； 3、对事不对人，只针对事情发表意见； 4、通过举例等方式，引导他人发现存在的问题； 5、避免个人垄断话题，邀请不善于发表意见的组员参与讨论。 三、“我自信，会成功”研究方案 主题名称研究时间 研究目的1、正确认识自己，发现自己的优点与不足 2、
研学课程质量管理方案
XXXX中小学研学旅行课程质量管理 一、指导思想 全面贯彻党的教育方针，以《国家中长期教育改革和发展规划纲要》《基础教育课程改革纲要》《国民旅游休闲纲要》为指导，认真落实立德树人的育人目标，以培养学生的综合实践能力和创新能力为核心，以学生发展为本，全面提升学生综合素质。 二、课程设计原则与课程内容 (一)课程设计原则 1.开放性原则:充分利用校内外资源体现目标的多元性，内容的广泛性，时间空间的广域性，展示的多样性和评价的灵活性。 2.整合性原则:以研学旅行资源及教学内容、方法和师资情况为基础，结合学生认知能力和社会实际整合开发课程，保证课程的时效性，实现课程的生成性。 3.体验性原则:尊重学生主体地位，以人为本，以学生活动为主，突出体验实践，培养学生创新精神和实践能力，变知识性的课堂教学为发展性的体验教学。 4.生活性原则:着眼于生活实际的观察视角，把学生从最简单熟悉的生活层面引领到更加广阔的社会生活舞台，加强教育的生活性，突出生活的教育化程度。 (二)课程内容
1.了解社会状况。通过研学旅行活动，了解当前社会实践活动中迫切需要解决的现实问题，如交通、卫生、网络、饮食、环境、动植物保护以及人口老龄化、就业压力、就医入学等现实状况。 2.探究学科问题。包括物理、化学、生物、地理、数学、语文、英语、政治、历史、通用技术、信息技术、体育、音乐、美术以及学科交叉知识的探究，发现一些值得研究的新问题。 3.前沿科技应用。在研学活动中，学习和研究前沿科学技术在生活、生产实践和科学实践领域的应用。如3D打印、AR/VR、无人机、无人驾驶等。 三、课程实施 （1）课程开发要立足教育性。 要使研学旅行做到立意高远、目标明确、活动生动、学习有效，避免出现“只旅不学”或“只学不旅”的现象，就必须把教育性原则放在首位，寻找适切的研学主题和课程教育目标，深度促进研学旅行活动课程与学校课程的有机融合。作为中小学教育教学实践的重要组成部分，研学旅行的活动课程既要结合学生身心特点、接受能力和实际需要，又要注重知识性、科学性和趣味性。 在课程目标的制订上，要与学校的综合实践活动课程统筹考虑，活动中的知识性目标、能力性目标、情感、态度、价值观领域的目标和核心素养的目标等等，都应该是落实课标的核心要点。 （2）研学旅行课程突出实践性 正是我国推动全面实施素质教育的一种重要创新。研学旅行的课
大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)
大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)
第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别
大数据思考与练习答案 (1)
2020学年大数据思考与练习 一、单选题 1.当前大数据技术的基础是由（）首先提出的。 A.微软 B.百度 C.谷歌 D.阿里巴巴 2.大数据的起源是（）。 A.金融 B.电信 C.互联网 D.公共管理 3.智能健康手环的应用开发，体现了（）的数据采集技术的应用。 A.统计报表 B.网络爬虫 C.API接口 D.传感器 4.2012年，（）政府发布了《大数据研究和发展倡议》，标志着大数据已经成为重要的时代特征。 A.中国 B.美国 C.日本 D.英国 5.大数据的最显著特征是（）。 A.数据规模大 B.数据类型多样 C.数据处理速度快 D.数据价值密度高 6.下列关于大数据特点的说法中，错误的是（）。 A.数据规模大 B.数据类型多样 C.数据处理速度快 D.数据价值密度高 7.当前社会中，最为突出的大数据环境是（）。 A.互联网 B.物联网 C.综合国力 D.自然资源 8.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？（） A.诊疗数据 B.个人健康管理数据 C.健康档案数据 D.公共安全数据 8.下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（）。 A.1KB＜1MB＜1GB B.基本单位是字节（Byte） C.一个汉字需要一个字节的存储空间 D.一个字节能够容纳一个英文字符 9.在数据生命周期管理实践中，（）是执行方法。 A.数据存储和备份规范 B.数据管理和维护 C.数据价值发觉和利用 D.数据应用开发和管理 10.大数据时代，数据使用的关键是（）。 A.数据收集 B.数据存储 C.数据分析 D.数据再利用 11.大数据的本质是（） A.联系 B.挖掘 C.洞察 D.搜集 12.规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（）。 A.大数据 B.贫数据 C.富数据 D.繁数据 13.信息技术的发展非常快，表现在（）。 A.集成电路的规模每18到24个月翻一倍 B.信息的存储能力每9个月翻一番 C.信息的存储能力每9个月翻一番 D.光通讯的速率和容量每年翻一番 14.与大数据密切相关的技术是（）。 A.蓝牙 B.云计算 C.博弈论 D.WiFi 15.大数据应用需依托的新技术有（）。 A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.三个选项都是 16.数据科学就是从（）中提取知识的研究。 A.流量 B.互联网 C.数据 D.人群 17.IBM在3V的基础上又归纳总结了第4个V是指（）。 A.真实和准确 B.无时不在 C.巨量 D.极速
读《深度教学》心得体会
读《深度教学》心得体会今天终于读完了郭教授的《深度教学研究》，收益颇丰！此书分四部分，第一部分是深度教学的理念与价值论基础，第二部分是深度教学的知识论基础，第三部分是深度教学的学习论基础，最后一部分干货满满，它是深度教学的教学过程改进。 所谓的“深度学习”是指在教师引领下，学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验、成功、获得发展的有意义的学习过程。学生的学习不仅仅是让我们得学生简单的学会了我们平时的“记会了，背会了”，而是应该让学生从不同的维度目标，在教师的引导下进行深度的学习。在教学中，教师就要为深度学习而展开教学，教师要在教学设计的起点就转变自己的观念，从认知、人际和自我认知三个领域设计相应的教学目标，并将其计划成具体可行的学习目标，选择有效的教学策略。教学方法不要单纯停留在只教会学生知识表面，教师要多钻研教材、挖掘教材，联系生活，结合学生实况，寻找最好的设计，牵动学生的学习细胞和逻辑思维能力，让学生对知识的掌握应该达到运用知识解决实际问题的层面。以努力实现新课程的三维目标为最终目标，在教学过程中进行以下几点尝试和思考： 一、理解、转化、迁移是教学的全部过程 1.理解是教学的根本基础，为理解而教 教学是以知识理解为载体促进学生学生发展的过程。
（1）理解事物和事务的本质； （2）理解关系及其规律； （3）理解情感并体验情感； （4）理解思想并形成思想。 2.转化是教学的全部艺术：为生成而教 （1）课程知识转化为学生个人知识； （2）课程知识转化为学生的思想和思维； （3）课程知识转化为学生学科能力； （4）课程知识转化为学生学科经验。 3.深度教学的课堂发展性品质及其标准。 二、构建理解性的课堂，不是灌输性的课堂 1.以对知识的内在本质和意义、思维和方法的理解为基础； 2.对不同类型的知识作不同教学方式的处理：陈述性知识、概念性知识、程序性知识、元认知知识。 3.注重学生新知识结构的形成。 三、建构性的课堂，不是接受性的课堂 1.注重学生对知识意义的自我叙述和自我表达； 2.以学科知识结构、学科能力、学科思想、学科问题解决的方法为学生的建构目标。反思性的课堂，不是表演性的课堂； 3.学生的自我总结、归纳与感悟； 4.学生的自我反思：理解性、结构性、意义感。
青海研学l旅游发展的SWOT分析
青海省研学旅游发展SWOT分析 （一）优势（strength） 1.旅游资源丰富多样 截至目前，全省旅游A级景点多达106处，其中5A级3家；4A级19家，3A级65家，2A级19家。自然与人文旅游资源丰富多样，著名的景区有青海湖景区，金银滩景区、祁连风光旅游区、茶卡盐湖旅游区等，人文旅游资源有藏传佛教塔尔寺景区、互助土族故土园景区、原子城、湟源丹葛尔古城等，独特的地质条件与多样的民族风情为青海省开展研学旅游提供了强大的物质基础。 2.地质旅游资源优势明显 青海省地域辽阔,在漫长的地球演化过程中,在内外力地质共同作用形成、发展并遗留下来类型众多的不可再生的地质资源,青海省凭借丰富的旅游地质资源,现已获批多处地质资源集中分布区开发建设为国家地质公园，知名的有坎布拉国家地质公园、互助北山国家地质公园、贵德国家地质公园、昆仑山国家地质公园等，形成了红色砂砾岩的丹霞地貌、冰蚀地貌景观、高原岩溶景观、古地震鼓包遗迹等地貌景观，除了具有不可估量的科研价值外，还具有开展研学旅游，建设研学旅游教育基地的广阔前景。 （二）劣势（weakness） 1.景区间通达性差 作为研学旅游目的地其集聚性较差，包尤其是潜在的旅游资源，重要景区间的连接道路、景区内的交通体系、景区的道路标示系统等有待进一步加强，与现代“快旅慢游”需求和“井喷式”增长严重不匹配，缺乏全面系统的交通网将研学旅游景区串联起来。旅游各景区发展不平衡，基础设施、服务配套远不能适应人民群众日益增长的多旅游需求。 2.旅游季节差异性明显 旅游季节性是旅游活动的固有特征，青海省旅游季节性明显，由于气候因素旅游旺季集中在夏季，导致旺季游客量多，而到了冬季，气候比较寒冷，草木凋零，研学旅游开展较为困难、使得旅游景点、宾馆饭店、旅行社等资源和设施大量闲置、出租率下降、运营成本上升，旅游企业为争夺客源进而采取降价竞争，导致经济效益低下。 （三）机遇（opportunity） 1.政策支持焕发旅游活力 近年来，一系列决策为全省旅游业提档升级提供了强大的政策支撑。一是《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》以及全国旅游发展“515战略”，将旅游业定位为战略性支柱产业和人民群众满意的现代服务业和实现脱贫的重要产业，破除了旅游发展的认识障碍和制度障碍；二是青海省委、省政府出台了《关于促进旅游业改革发展的实施意见》、《2015年—2020年青海省旅游业行动计划》，将推动县域旅游业发展提向更高层次、更大格局迈进；三是地方政府对各地旅游业的重要战略部署。随着研学旅游的深入开展，其巨大的经济效益、社会效益和生态效益毫无疑问将得到各级政府的高度重视，不断获得政策支持力度，实现研学旅游又好又快发展，引领“旅游+”产业新风向。 2.研学旅游竞争力将持续增强 随着旅游的飞速发展，我省已形成一批骨干旅游企业，将继续提升旅游市场主体的竞争力。旅游发展环境全面改善，形成设施齐全、功能配套、优质高效的
大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)
第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B ：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（ C ）。（单选题，本题 2分） A：金融 B ：电信 C：互联网 D ：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题 2分） A：数据管理人员 B ：数据分析员 C ：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模B：活性C：关联度D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（D）。（单选题，本题 2分） A：缺失值处理 B ：噪声数据清除 C ：一致性检查 D ：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表B：网络爬虫C：API接口D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题 2分） A ：数据重组是数据的重新生产和重新采集B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C ：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D ：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（C）。（单选题，本题 2分） A：数字城市B：物联网C：联网监控D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题 2分） A：数据规模大B：数据类型多样C：数据处理速度快 D ：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（ B ）。（单选题，本题 2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（ D ）。（单选题，本题 2分） A：数据规模大B：数据类型多样 C ：数据处理速度快D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（ A ）。（单选题，本题 2分） A：互联网B：物联网C：综合国力D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B ）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题 2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题 2分） A：1KB＜1MB＜ 1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（ B ）。（单选题，本题 2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 1
大数据的十大局限
大数据的十大局限
“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，似乎在一夜之间，大数据就红遍了南北半球，，大数据被神化得无处不在，无所不包，无所不能。这里面有认识上的原因，也有故意忽悠的成份。笔者以为，越是在热得发烫的时候，越是需要有人在旁边吹吹冷风。在这里谈大数据的十大局限性，并非要否定其价值。相反，只有我们充分认识了大数据的特点和优劣势，才能更加有效地对其进行采集、加工、应用，充分挖掘和发挥其价值。 1、数据噪声：与生俱来的不和谐 大数据之所以为大数据，首先是因为其数据体量巨大。然而，在这海量的数据中，并非所有的数据都是有用的，大多数时候，有用的数据甚至只是其中的很小一部分。随着数据量的不断增加，无意义的冗余、垃圾数据也会越来越多，而且其增长的速度比数据信息更快。这样一来，我们寻求的重要数据信息或客观真理往往会被庞大数据所带来的噪声所淹没，甚至被引入歧途和陷阱，得出错误的结论。 2、真实性：不得不接受的虚假 “引领我们进入困局的并不是我们不知道的事物，而是我们知道、但不那么真实的事物。”真实性是一切数据价值的基础，然而这同时也是大数据的一大先天性缺陷。 网络是大数据最重要的来源之一，而网络本身就充斥着大量的虚假信息。例如，网络数据中存在着大量的虚假个人注册信息、假账号、假粉丝、假交易、灌水贴及虚假的意思表示等。这种失真是由网络本身的特性决定的，比如说，绝大多数社交网站很难也不会对会员注册信息的真实性进行全面核查，
电商平台也无法控制一人注册多账号，或账号与实际消费个体的非对应关系（想想你家有没有共用一个宽带或电商账号的情况）。 除了网络数据，即便是通过原始方法采集的个人信息数据也无法保障其真实、准确。就拿电信运营商来说，即便推行了实名制，数据质量与期望仍有相当差距。 可以预见，在相当长的时间内，即使最优秀的数据科学家、最先进的数据处理方法也无法消除或修正某些数据固有的错误和不足，对大数据真实性的追求无疑是摆在我们面前的又一挑战。 3、代表性：永不可能的全样本 迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中阐述的一个核心观点便是，大数据是全样本，因此不再依赖随机取样。笔者认为，这种观点是错误的。 大数据来源大致可以分为两类，一类来自于物理世界的科学数据，如实验数据、传感数据、观测数据等；另一类则来自于人类社会活动，主要是互联网数据，如社交关系、商品交易、行为轨迹等个人信息。然而，这两类数据的产生、收集都存在很大的盲区和局限性。例如：很多人在网上订餐或消费的时候往往会参考其他人的推荐和点评，但经常在消费以后发现并不如意。撇开个人口味和刷评的因素，还有一个重要原因在于，网上点评的人并不具备足够的代表性。喜欢上网的本身就只是消费人群中的一部分，上网消费同时又喜欢点评的人更只是其中的一小部分，所以，由带有明显倾向的小众来代表整个群体明显是错误的。 无论科学技术如何发达，来自于物理世界和网络社会的大数据永远都不可能覆盖整个自然界和人类社会；如果再考虑宗教、法律、伦理、道德上的诸多限制，那么大数据就更不可能成为“全样本”了。
图地深度广度遍历(算法与大数据结构课程设计)
图的操作 一、问题描述 图是一种较线性表和树更为复杂的数据结构。在图形结构中，节点间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可以相关。由此，图的应用极为广泛。现在邻接矩阵和邻接表的存储结构下，完成图的深度、广度遍历。 二、基本要求 1、选择合适的存储结构完成图的建立； 2、建立图的邻接矩阵，能按矩阵方式输出图，并在此基础上，完成图的深度和广度遍历，输出遍历序列； 3、建立图的邻接表，并在此基础上，完成图的深度和广度遍历，输出遍历序列； 三、测试数据 四、算法思想 1、邻接矩阵 顶点向量的存储。用两个数组分别存储数据（定点）的信息和数据元素之间的关系（边或弧）的信息。 2、邻接表 邻接表是图的一种链式存储结构。在邻接表中，对图中每个定点建立一个单链表，第i 个单链表中的节点表示依附于定点vi的边。每个节点由3个域组成，其中邻接点域（adjvex）指示与定点vi邻接的点在图中的位置，链域（nextarc）指示下一条边或弧的节点；数据域（info）存储和边或弧相关的信息，如权值等。每个链表上附设一个头节点。在表头节点中，
除了设有链域（firstarc）指向链表中第一个节点之外，还设有存储定点vi的名或其他有关信息的数据域（data）。 3、图的深度遍历 深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历，是树的先跟遍历的推广。假设初始状态是图中所有顶点未曾被访问，则深度优先搜索可从图中某个顶点v出发，访问此顶点，然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，甚至图中所有和v相通的顶点都被访问到；若此时图有顶点未被访问，则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。 4、图的广度遍历 广度优先遍历类似于树的按层次遍历过程。假设从图中某顶点v出发，在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使“先被访问的顶点的邻接点”先与“后被访问的顶点的邻接点”被访问，直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图有顶点未被访问，则另选图中一个曾被 访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。 五、模块划分 一、基于邻接矩阵的深广度遍历 1．Status InitQueue(LinkQueue *Q) 根据已知Q初始化队列 2．Status QueueEmpty (LinkQueue Q) 判断队列是否为空 3．Status EnQueue(LinkQueue *Q, QElemType e) 将e压入队尾 4．Status DeQueue(LinkQueue *Q, QElemType *e) 取队头元素e 5．int LocateVex(MGraph G,VertexType v) 定位定点v 6．void CreateGraph(MGraph *G) 建立无向图的邻接矩阵 7．void PrintGraph(MGraph G) 输出邻接矩阵的无向图 8．int FirstAdjVex(MGraph G,int v) 第一个邻接点的定位 9．int NextAdjVex(MGraph G,int v,int w) 查找下一个邻接点
研学旅行实践
研学旅行的实践 为迎接挑战，培养21世纪全能型人才，我们当今的教育格局也在发生剧烈改变，过去把教育理解为有计划、有意识、有目的和有组织的学习。正规教育和非正规教育都是制度化的。但很多人的学习都是非正式的，我们在生活中学到的知识并非有意而为之。这种非正式学习是所有社会化经验的必然体验，所以我们要重视非正式学习。 目前的发展趋势是从传统教育机构，转向混合多样化和复杂的学习格局，我们需要一种更加流畅的一体化学习方法，让学校教育和其他非正规教育更加密切的互动，相互影响，并且相互补充，拓展学习的空间网络。 为更好的开展研学旅行教育，我们应从各个方面做好准备。首先，营地方面需要做好以下几点：课程和线路研发，活动组织和协调服务，师资、专业讲解员，集中食宿服务，交通服务，管理体制，安全保障机制，领导班子。 在研学旅行课程方面，四五六年纪以乡土乡情为主，初中阶段，以县情市情为主，高一高二阶段以省情国情为主。课程主题方面可以分为自然类、地理类、科技类、环保类、历史类、人文类、拓展类、体育类、艺术类、职业探索类、爱国主义革命传统、理念信仰国情教育。研学课程开发的原则应该具有教育性原则，寻找切实的研学主题和课程教育目标，深度促进研学旅行活动课程与学校课程的有机结合，既要结合学生身心特点，接受能力和世纪需求，又要注重知识性、科学性和趣味性。实践性原则，在教师的指导下，以问题为中心，在实际情境中认识和体验客观世界，在实践学习中亲近自然,了解社会认识自我，并在学习过程中提高发现问题，分析问题和解决问题的实践能力。整合性原则，研学旅行基地功能的拓展，研学旅行线路的设计，活动课程资源的开发，都需要进行创造性的整合。安全性原则，研学旅行需要对研学线路课程设计、组织方案、实施过程、实施效果等进行事前、事中、事后评估，切实做到活动有方案，行前有备案，应急有预案，确保研学活动过程中每个环节的
深度学习理论
深度学习理论 深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性 类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。 把学习结构看作一个网络，则深度学习的核心思路如下： ①无监督学习用于每一层网络的pre-train； ②每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其高一层的输入； ③用自顶而下的监督算法去调整所有层
需要使用深度学习解决的问题有以下的特征： 深度不足会出现问题。 人脑具有一个深度结构。 认知过程逐层进行，逐步抽象。 深度不足会出现问题 在许多情形中深度2就足够表示任何一个带有给定目标精 度的函数。但是其代价是：图中所需要的节点数(比如计算和参数数量)可能变的非常大。理论结果证实那些事实上所需要的节点数随着输入的大小指数增长的函数族是存在的。 我们可以将深度架构看做一种因子分解。大部分随机选择的函数不能被有效地表示，无论是用深的或者浅的架构。但是许多能够有效地被深度架构表示的却不能被用浅的架构高效表示。一个紧的和深度的表示的存在意味着在潜在的可被表示的函数中 存在某种结构。如果不存在任何结构，那将不可能很好地泛化。 大脑有一个深度架构 例如，视觉皮质得到了很好的研究，并显示出一系列的区域，在每一个这种区域中包含一个输入的表示和从一个到另一个的 信号流(这里忽略了在一些层次并行路径上的关联，因此更复杂)。这个特征层次的每一层表示在一个不同的抽象层上的输入，并在层次的更上层有着更多的抽象特征，他们根据低层特征定义。