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~凭凑不齐~
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greenxixi503

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计算机专业是一门硬件与软件相结合、面向系统、更偏向应用的宽口径专业,由于现代化社会的不断需要,计算机专业专业是一门很热门的专业,对于临近毕业的计算专业同学来说,论文是他们专业担心的问题,在写作计算毕业论文时,最重要的就是选题,下面我们就给大家讲解一下计算机专业论文题目,供给大家作为一个选题参考。一、计算机专业论文题目1、高职院校计算机专业公共课程的模块化教学探究2、中职计算机专业基础教育专业教学内容改革分析3、基于计算机专业程序控制的新能源汽车电机驱动系统的开发与应用4、中职计算机专业基础教育专业教学内容改革分析5、大数据时代的计算机专业网络安全及有效防范措施6、计算机专业网络安全中的防火墙技术应用研究7、计算机专业网络通信安全中数据加密技术的应用8、行动导向教学法在高职计算机专业网络教学中的应用9、在慕课时代中高校计算机专业应用基础教学技巧的创新探究10、新形势下高校公共计算机专业机房管理和维护探析11、面向新工科的嵌入式计算机专业系统教学体系设计12、计算机专业应用与创新型人才的培养路径13、面向师范生的大学计算机专业公共课教学改革研究14、信息化背景下高校计算机专业教育专业教学改革的方向与实践探究15、基于体系结构的B777飞机中央维护计算机专业系统研究16、微电网下多能源协同控制策略的计算机专业实现17、印染厂生产排程计算机专业辅助管理实践探索18、关于计算机专业平面设计课程教学改革探究--以广东工商职业学院为例19、微课应用于高校计算机专业教学中的相关思考20、互联网+教育专业混合教学模式下高校计算机专业教学的创新与突破研究21、浅论大数据背景下的计算机专业科学现状及发展趋势

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魔女小楠

大数据只是一个时代背景,具体内容可以班忙做

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哆哆的卷妈妈

内容如下:

1、大数据对商业模式影响

2、大数据下地质项目资金内部控制风险

3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进

4、大数据时代下线上餐饮变革

5、基于大数据小微金融

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

238 评论

jingeyijie

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,网络诈骗不断,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)

104 评论

小木每木每

软件编程交通,医疗,房地产等等,都可以写

192 评论

晴朗天空85

本科学位论文是侧重于动手能力的,所以称为毕业设计,大数据处理类的,如果真的去搭建云平台是稍微有些不太好做,毕竟咱们个人的计算机终端是不够的,所以我觉得侧重于大数据安全,有一些算法,简单仿真,或者基于hadoop对某个行业的数据进行下分析计算也是没问题,到实例部分其实你用数据挖掘的方法去做,结果差不多

262 评论

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