计算机论文参考文献
在学习、工作中，大家都跟论文打过交道吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。你知道论文怎样才能写的好吗？下面是我为大家收集的计算机论文参考文献，欢迎阅读与收藏。
[1]谢延华,徐小亚.计算机网络工程的安全问题及其对策[J].计算机光盘软件与应用,2014,01:159-160.
[2]蒋伟.计算机网络工程安全问题及其对策[J].网络安全技术与应用,2014,08:159-160.
[3]朱粤杭.计算机网络安全现状及其对策分析[J].产业与科技论坛,2012,02:66-67.
[4]韩菁,张京辉,程婧.浅谈计算机网络工程安全问题及其对策[J].网络安全技术与应用,2015,05:35+38
[5]现代计算机仿真技术的研究与发展[J].计算技术与自动化，2002，21(4).
[6]付凡成，彭裕.关于计算机仿真技术的研究与发展探讨[J].电子制作，2013(21).
[7]贺秀玲，姜运芳，施艳.计算机仿真技术与信息处理结合探究[J].煤炭技术，2013，32(7).
[8]陈振宇.喻文烨.浅析计算机应用技术对企业信息化的影响[J].科技展望，2015(32):117.
[9]黄石磊.浅谈企业管理的信息化[J].科技资讯，2010(8):251-252.
[10]吴苏云.计算机应用技术对企业信息化的影响分析[J].电子技术与软件工程，2016(12).
[11]陈香生.计算机应用技术对企业信息化的影响分析[J].中国商贸,2011(22).
[12]文勋,文金萍.浅析计算机应用技术对企业信息化的影响[J].计算机光盘软件与应用,2013(2).
[13]李滔.分析企业信息化如何受计算机应用技术影响[J].计算机光盘软件与应用,2013(15).
[14]张新刚.计算机应用技术对企业信息化的影响分析[J].计算机光盘软件与应用,2013(7).
[15]昌文鑫.浅析计算机应用技术对企业信息化的影响[J].数字技术与应用,2014(3):211-212.
[16]程如贵.计算机用用技术对企业的信息化影响[J].计算机应用，2015(6).
[17]黄海明.电子信息化产业的发展及特点[J].企业经济，2015(4)
[1]孙卫琴,李洪成.《Tomcat 与 JSP Web 开发技术详解》.电子工业出版社,2003年6月:1-205
[2]BruceEckel.《JSP编程思想》. 机械工业出版社,2003年10月:1-378
[3]FLANAGAN.《JSP技术手册》. 中国电力出版社,2002年6月:1-465
[4]孙一林,彭波.《JSP数据库编程实例》. 清华大学出版社,2002年8月:30-210
[5]LEE ANNE PHILLIPS.《巧学活用HTML4》.电子工业出版社,2004年8月:1-319
[6]飞思科技产品研发中心.《JSP应用开发详解》.电子工业出版社,2003年9月:32-300
[7]耿祥义,张跃平.《JSP实用教程》. 清华大学出版社,2003年5月1日:1-354
[8]孙涌.《现代软件工程》.北京希望电子出版社,2003年8月:1-246
[9]萨师煊，王珊.《数据库系统概论》.高等教育出版社,2002年2月:3-460
[10]Brown等.《JSP编程指南(第二版)》. 电子工业出版社 ,2003年3月:1-268
[11]清宏计算机工作室.《JSP编程技巧》. 机械工业出版社, 2004年5月:1-410
[12]朱红,司光亚.《JSP Web编程指南》.电子工业出版社, 2001年9月:34-307
[13]赛奎春.《JSP工程应用与项目实践》. 机械工业出版社, 2002年8月:23-
[14]赵婷.计算机应用技术对企业信息化的影响分析[J].山东工业技术.2015(23)
[15]谭朝贵.计算机应用技术对企业信息化的作用研究[J].信息化建设.2016(01)
[16]崔玉礼.计算机应用技术对企业信息化进程及信息安全的影响[J].网络安全技术与应用.2016(04)
[17]文勋,文金萍.浅析计算机应用技术对企业信息化的影响[J].计算机光盘软件与应用.2013(03)
[1]米琦.基于多维变换的无线传感器网络定位算法研究[D].上海交通大学2007
[2]汤文亮，曾祥元，曹义亲.基于ZigBee无线传感器网络的森林火灾监测系统[J].实验室研究与探索.2010(06)
[3]宋保业.无线传感器网络关键技术研究[D].青岛科技大学2008
[4]熊俊俏，冯进维，罗帆.基于JN5139的无线传感器网络节点设计与实现[J].武汉工程大学学报.2010(05)
[5]祝勇.基于LS-SVC的传感网络链路质量评估机制研究[D].南昌航空大学2014
[6]程春蕊，刘万军.高内聚低耦合软件架构的构建[J].计算机系统应用.2009(07)
[7]孙利民等编着.无线传感器网络[M].清华大学出版社，2005
[8]甄甫，刘民，董明宇.基于面向服务架构消息中间件的业务流程系统集成方法研究[J].计算机集成制造系统.2009(05)
[9]陆莹.基于无线传感器网络的组网可靠性研究[D].天津大学2007
[10]潘虎.煤矿安全监控无线传感器网络系统研究[D].华中科技大学2007
[11]张杉.无线传感器网络通信机制的研究[D].电子科技大学2008
[12]魏宝玲.利用无线传感器网络实施道路维护与监控[D].国防科学技术大学2006
[13]吴中博，樊小泊，陈红.基于能量水平的多Sink节点传感器网络路由算法[J].计算机研究与发展.2008(01)
[14]陈伟，吴健，胡正国.分布式监控组态系统实时数据传输模型[J].计算机工程.2006(22)
[15]原羿，苏鸿根.基于ZigBee技术的无线网络应用研究[J].计算机应用与软件.2004(06)
[16]任丰原，黄海宁，林闯.无线传感器网络[J].软件学报.2003(07)
[17]张雪平.使用SecureCRT实现网络管理自动化[J].内江师范学院学报.2005(02)
[18][J].(2-3)
[19][J].(4)
[1]江群斌.我国商业银行网络银行安全性研究[D].天津大学2012
[2]翟凤航.组织系统数字档案管理系统软件的设计及实现[D].天津大学2012
[3]张兴起.基于VPX标准和多核DSP阵列的信息处理平台设计[D].天津大学2012
[4]王璐.基于1553B总线的综合航电数据加载系统的设计与实现[D].天津大学2012
[5]孙树和.电力企业绩效管理系统研究与设计[D].天津大学2012
[6]郎桐.无源自组网络输电线路实时监测技术研究与应用[D].天津大学2014
[7]郭毅.部门预算管理系统的设计与实现[D].天津大学2014
[8]李灏.软件无线电平台上空时编码的实现和测量[D].天津大学2014
[9]谢国聪.基于.NET技术和多层架构的出租屋和流动人口信息管理系统的设计与实现[D].天津大学2014
[10]高宜文.基于Wi-Fi的智能无线网络视频监控系统视频采集与处理平台的设计[D].天津大学2012
[11]毛延超.无线传感器网络中分簇多信道传输协议研究[D].天津大学2012
[12]夏梓峻.LED-AODV:基于链路预测的车辆网络路由算法研究[D].天津大学2012
[13]尹超.无线网络视频传输性能评测工具的设计与实现[D].天津大学2009
[14]童曦.基于.NET技术和多层架构的人事信息管理系统[D].天津大学2014
[15]王广彧.基于历史轨迹预测的车辆自组织网络混合路由算法[D].天津大学2014
[16]王伟海.龙口矿业集团电网调度自动化系统设计与实现[D].天津大学2012
[17]贺明.基于NC-OFDM的与ZigBee共存技术研究[D].天津大学2012
[18]叶君骄.基于SAT的长距离无线mesh网络管理平台[D].天津大学2012
[19]张松.基于的长距离无线链路性能实验研究[D].天津大学2012
[20]钟武汨.基于压缩感知的空间无线频谱感知与重构系统研究[D].天津大学2012
[21]高明飞.北皂煤矿海域下开采水情在线监测应用系统[D].天津大学2012
[22]邹宇.基于卫星授时的长距离无线Mesh网络MAC协议ST-TDMA[D].天津大学2014
[23]王为睿.山东省龙口矿业集团6000m~3/h制氧工程DCS设计与实现[D].天津大学2013
[24]莫志德.基于Web应用的停车管理系统开发和设计[D].天津大学2013
[1](美)BruceMolay着，杨宗源，黄海涛译.Unix/Linux编程实践教程[M].清华大学出版社，2004
[2]姜毅，王兆青，曹丽.基于HTTP的实时信息传输方法[J].计算机工程与设计.2008(10)
[3]崔文婧.数字娱乐产业中流行文化对于电子游戏的.影响[D].北京服装学院2010
[4]刘晓晖.SAP系统中不同物料分类的创建方法[D].上海交通大学2011
[5]封炜.基于GPS/GIS/GSM的物流信息监控系统的设计与实现[D].上海交通大学2011
[6]赵胤.基于SAP的离散制造型企业成本控制设计与实现[D].上海交通大学2011
[7]李长斌.驼峰空压站监控系统的设计与实现[D].上海交通大学2012
[8]闵国石.铁路工务作业安全控制系统的研究[D].上海交通大学2012
[9]龚俊.基于Javamail技术的企业Email安全管理系统的设计与实现[D].上海交通大学2012
[10]朱骁勇.基于SCCM的软件分发管理与软件封装模板助手[D].上海交通大学2013
[11]彭诚.基于GPS的物流车辆监控系统的设计和实现[D].上海交通大学2013
[12]苏政华.离散制造型企业的SAP系统FICO模块设计与实现[D].上海交通大学2013
[13]周昕毅.Linux集群运维平台用户权限管理及日志审计系统实现[D].上海交通大学2013
[14]徐朱平.SDP-21框架下项目管理在对日软件外包中的应用[D].上海交通大学2010
[15]刘进学.DeltaVDCS系统在丙烯均相聚合系统中的应用与研究[D].上海交通大学2010
[16]李立平.基于数据挖掘的勘探随钻分析系统[D].上海交通大学2010
[17]王平.半自动闭塞控制信息数字化传输系统的设计与实现[D].上海交通大学2012
[18]潘忠锐.铁路OA系统的设计与实现[D].上海交通大学2012
[19]黄怡君.银行业的存储虚拟化系统设计与实现[D].上海交通大学2012
[20]孙英.浅谈Flash与XML之间的通信[J].电脑知识与技术.2008(15)
计算机专业论文参考文献
参考文献在各个学科、各种类型出版物都有着明确的标注法。以下是我为您整理的计算机专业论文参考文献，希望能提供帮助。
篇一：参考文献
[1] 刘韬，楼兴华.SQL Server2000 数据库系统开发实例导航. 北京:人民邮电出版社，2004.
[2] 丁宝康，董健全. 数据库实验教程. 北京：清华大学出版社， 2003：125-170.
[3] 孙强. 基于 的专题网站的研究与设计. 东北师范大学，2006.
[4] Michele Leroux your Apps and WCF services with Windows CardSpace. MSDN Magazine，April 2007.
[5] 肖建编. 编程实例与技巧集粹. 北京：北京希望电子出版社，2003.
[6] 巴兹拉等. 安全性高级编程. 北京：清华大学出版社，2003.
[7] Jesse C#中文版. 电子工业出版社，2006.
[8] 米切尔的等编著. 权威指南. 北京：中国电力出版社，2003.
[9] 曾登高编著..NET 系统架构与开发. 北京：电子工业出版社，2003.
[10] Jeffrey Richter. Applied Microsoft .NET Framework programming.北京：清华大学出版社， 2003.
[11] 张海藩. 软件工程导论. 北京：清华大学出版社， 2003.
篇二：参考文献
[1] 冯燕奎， 赵德奎. JSP实用案例教程[M] 清华大学出版社， 2004， 5: 70-100
[2] 王家华 软件工程[M] 东北大学出版社2001年3月303页
[3] 王宜贵 软件工程[M] 北京：机械工业出版社，2002：20-79
[4] 孙卫琴 精通struts[M]电子工业出版社 2004年8月 50-70
[5] 孙卫琴 精通hibernate[M]电子工业出版社 2005年4月 100-120
[6] 张洪斌 java2高级程序设计[M]中科多媒体出版社 2001年11月 85-90
[7] Jim Arlow and the Unified Process[M]机械工业出版社 2006年6月 30-40
[8] 林信良 技术手册[M]电子工业出版社 2006年6月 50-100
[9] 熊节、林仪明、峰、陈玉泉等主编[《CSDN社区电子杂志——Java杂志》创刊号]
[10]《程序员》杂志 2007 年第4期
[11] 耿祥义编著.JSP基础编程[M].清华大学出版社，
[12]徐建波，周新莲.Web设计原理于编程技术[M].中南大学出版社，
[13] 孙鑫编著.Java Web开发详解[M].电子工业出版社，
[14] 林上杰，林康司编著.技术手册[M].电子工业出版社，
[15] 萨师煊，王珊.数据库系统概论(第三版)[M].北京：高等教育出版社，1998.
[16] 蔡剑，景楠.Java Web应用开发：J2EE和Tomcat[M].北京：清华大学出版社，2004.
篇三：参考文献
[1]Booch G. Object-Oriented design[J]. ACM SIGAda Ada Letters. 1982，1(3)： 64-76.
[2]建模的价值IBMRational技术白皮书[R].
[3]邵维忠.杨芙清.面向对象的系统分析[M].北京：清华大学出版社.2000
[4]郑红军.张乃孝.软件开发中的形式化方法[J].计算机科学.1997，24(6)： 90-96.
[5]王一川，石纯一.基于n演算的一种Agent组织模型[J].计算机研宄与发展.2003， 40(2)： 163-168.
[6]阿丽亚娜5型火箭发射失败的调查报告[R].
[7]Booch G. Object-Oriented design[J]. ACM SIGAda Ada Letters. 1982，1(3)： 64-76.
[8]陈鑫，李宣东.基于设计演算的形式化用例分析建模框架[J].软件学报.2008，19(10)： 2539-2549
[9]夏志翔，徐中伟，陈祖希等.UML模型形式化B方法转换的实现[J].计算机应用与软件.2011，28(11)： 15-20.
[10]袁晓东，郑国梁的面向对象扩充COOZ的设计[J].软件学报.1997，8(9)：694-700.
[11]周翔.邵志清.顺序图与状态图的递归语义一致性研宄[J].计算机科学.2010，37(8)：172-174.
[12]周翔，邵志清，薛炳蔚.基于ASM的活动图一致性规则研究[J].计算机工程与设计.2009，30(19)： 4536-4539
[13]王红英.基于Petri网的软件模型验证[D].华东师范大学，2007.
[14]黄正宝，张广泉.顺序图的XYZ/E时序逻辑语义研究[J].计算机科学.2006，33(8)： 249-251.
[15]汪文元，沙基昌.谭东风.基于Petri网和UML活动图工作流建模比较[J].系统仿真学报.2006， 18(2)： 504-510
[16]Kroll P，Kruchten P. The rational unified process made easy: a practitioner's guide to the RUP[M]. Addison-Wesley Professional. 2003.
[17]Seung Mo Cho，Hyung Ho Kim， Sung Deok Cha etc al. A semantics of sequence diagrams [J]. Information Processing Letters 84. 2002: 125-130
篇四：参考文献
[1]王仁宏，数值逼近(第2版)，高等教育出版社，2012.
[2]姚永雷.Web服务自动协商机制研究(博士论文).北京邮电大学.2007.
[3]程昱.面向自治计算的自动服务协商研究(博士论文).浙江大学.2008.
[4]程皇.高济.基于机器学习的.自动协商决策模型.软件学报.2009，20(8)：2160-2169.
[5]郭静.陈英武.1-多交互协议本体的描述.计算机工程.2008，34(12)：162-166.
[6]翟社平.魏娟丽.李增智.基于概念语义协商的服务Agent划分.电子学报.2010，38(9)：2030-2034.
[7]张林兰，电子市场中的双边同步自动协商研宄(博士论文)，华中科技大学，2010.
[8]王斌.李艳.基于多Agent系统的自动协商机制及通用协商框架.计算机工程与科学.2009，31(1)：95-98.
[10]甘早斌.朱春喜.马务等.基于遗传算法的关联议题并发谈判.软件学报.2012，23(11)：2987-2999.
[11]侯薇.董红斌.印桂生.基于Bayesian学习的适应性优化协商模型.计算机研究与发展.2014，51(4)：721-730.
[12]孙天昊.电子商务中一对多协商研宄(博士论文).重庆大学.2008.
[13]吴国全.基于模式的复合服务监管关键技术研宄(博士论文).中国科学技术大学.2009.
[14]程志文.赵俊.李田等.Web服务QoS数据多源采集方法及实现.计算机科学.2009，8(8)：180-211.
[15]于卫红.基于JADE平台的多Agent系统开发技术.国防工业出版社.2011.
[16]甘健侯，姜跃，夏幼明，本体方法及其应用，科学出版社，2011.
篇五：参考文献
[1]徐福成.基于RSSI测距的无线传感器网络定位算法研宄[D].四川：西华大学，2014
[2]娄彦翔.移动无线传感器网络中节点复制攻击的高效分布式检测机制研究[D].上海交通大学、2012.
[3]孙琳.基于车载无线自俎网络的高速公路安全信息传输机制研究[D].天津：南开大学，2012.
[4]孙赫.物联网的发展与知识产权保护[D].北京：北京交通大学，2014.
[5]孙宏伟.田新广，李学春，等.一种改进的IDS异常检测模型[J].计算机学报，2004，26(11)：1450-1455.
[6]詹杰，吴伶锡，唐志军.无线传感器网络RSSI测距方法与精度分析[J].电讯技术，2010，50(4)：83-87.
[7]国务院发展研究中心产业经济研宄部，中国汽车工程学会，大众汽车集团(中国).汽车蓝皮书.中国汽车产业发展报告(2014) [M].北京：社会科学文献出版社，2014
[8]Chlamtac I， Conti M， Liu J J N. Mobile ad-hoc networking: imperatives and challenges[J]. Ad-hoc Networks，2003， 1(1)： 13-64.
[9]Choi S J， Youn H Y. An efficient key pre-distribution scheme for secure distributed sensor networks[C]//Embedded and Ubiquitous Computing-EUC 2005 Workshops. Springer Berlin Heidelberg， 2005;1088-1097.[39]Naor M，Pinkas B. Efficient trace and revoke schemes[C]//Financial cryptography. Springer Berlin Heidelberg，2001:1-20.
[10]Katsaros D， Dimokas N，Tassiulas L. Social network analysis concepts in the design of wireless ad-hoc network protocoIs[J]. Network， IEEE， 2010，24(6)： 23-29.
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
计算机专业论文参考文献
参考文献在各个学科、各种类型出版物都有着明确的标注法。以下是我为您整理的计算机专业论文参考文献，希望能提供帮助。
篇一：参考文献
[1] 刘韬，楼兴华.SQL Server2000 数据库系统开发实例导航. 北京:人民邮电出版社，2004.
[2] 丁宝康，董健全. 数据库实验教程. 北京：清华大学出版社， 2003：125-170.
[3] 孙强. 基于 的专题网站的研究与设计. 东北师范大学，2006.
[4] Michele Leroux your Apps and WCF services with Windows CardSpace. MSDN Magazine，April 2007.
[5] 肖建编. 编程实例与技巧集粹. 北京：北京希望电子出版社，2003.
[6] 巴兹拉等. 安全性高级编程. 北京：清华大学出版社，2003.
[7] Jesse C#中文版. 电子工业出版社，2006.
[8] 米切尔的等编著. 权威指南. 北京：中国电力出版社，2003.
[9] 曾登高编著..NET 系统架构与开发. 北京：电子工业出版社，2003.
[10] Jeffrey Richter. Applied Microsoft .NET Framework programming.北京：清华大学出版社， 2003.
[11] 张海藩. 软件工程导论. 北京：清华大学出版社， 2003.
篇二：参考文献
[1] 冯燕奎， 赵德奎. JSP实用案例教程[M] 清华大学出版社， 2004， 5: 70-100
[2] 王家华 软件工程[M] 东北大学出版社2001年3月303页
[3] 王宜贵 软件工程[M] 北京：机械工业出版社，2002：20-79
[4] 孙卫琴 精通struts[M]电子工业出版社 2004年8月 50-70
[5] 孙卫琴 精通hibernate[M]电子工业出版社 2005年4月 100-120
[6] 张洪斌 java2高级程序设计[M]中科多媒体出版社 2001年11月 85-90
[7] Jim Arlow and the Unified Process[M]机械工业出版社 2006年6月 30-40
[8] 林信良 技术手册[M]电子工业出版社 2006年6月 50-100
[9] 熊节、林仪明、峰、陈玉泉等主编[《CSDN社区电子杂志——Java杂志》创刊号]
[10]《程序员》杂志 2007 年第4期
[11] 耿祥义编著.JSP基础编程[M].清华大学出版社，
[12]徐建波，周新莲.Web设计原理于编程技术[M].中南大学出版社，
[13] 孙鑫编著.Java Web开发详解[M].电子工业出版社，
[14] 林上杰，林康司编著.技术手册[M].电子工业出版社，
[15] 萨师煊，王珊.数据库系统概论(第三版)[M].北京：高等教育出版社，1998.
[16] 蔡剑，景楠.Java Web应用开发：J2EE和Tomcat[M].北京：清华大学出版社，2004.
篇三：参考文献
[1]Booch G. Object-Oriented design[J]. ACM SIGAda Ada Letters. 1982，1(3)： 64-76.
[2]建模的价值IBMRational技术白皮书[R].
[3]邵维忠.杨芙清.面向对象的系统分析[M].北京：清华大学出版社.2000
[4]郑红军.张乃孝.软件开发中的形式化方法[J].计算机科学.1997，24(6)： 90-96.
[5]王一川，石纯一.基于n演算的一种Agent组织模型[J].计算机研宄与发展.2003， 40(2)： 163-168.
[6]阿丽亚娜5型火箭发射失败的调查报告[R].
[7]Booch G. Object-Oriented design[J]. ACM SIGAda Ada Letters. 1982，1(3)： 64-76.
[8]陈鑫，李宣东.基于设计演算的形式化用例分析建模框架[J].软件学报.2008，19(10)： 2539-2549
[9]夏志翔，徐中伟，陈祖希等.UML模型形式化B方法转换的实现[J].计算机应用与软件.2011，28(11)： 15-20.
[10]袁晓东，郑国梁的面向对象扩充COOZ的设计[J].软件学报.1997，8(9)：694-700.
[11]周翔.邵志清.顺序图与状态图的递归语义一致性研宄[J].计算机科学.2010，37(8)：172-174.
[12]周翔，邵志清，薛炳蔚.基于ASM的活动图一致性规则研究[J].计算机工程与设计.2009，30(19)： 4536-4539
[13]王红英.基于Petri网的软件模型验证[D].华东师范大学，2007.
[14]黄正宝，张广泉.顺序图的XYZ/E时序逻辑语义研究[J].计算机科学.2006，33(8)： 249-251.
[15]汪文元，沙基昌.谭东风.基于Petri网和UML活动图工作流建模比较[J].系统仿真学报.2006， 18(2)： 504-510
[16]Kroll P，Kruchten P. The rational unified process made easy: a practitioner's guide to the RUP[M]. Addison-Wesley Professional. 2003.
[17]Seung Mo Cho，Hyung Ho Kim， Sung Deok Cha etc al. A semantics of sequence diagrams [J]. Information Processing Letters 84. 2002: 125-130
篇四：参考文献
[1]王仁宏，数值逼近(第2版)，高等教育出版社，2012.
[2]姚永雷.Web服务自动协商机制研究(博士论文).北京邮电大学.2007.
[3]程昱.面向自治计算的自动服务协商研究(博士论文).浙江大学.2008.
[4]程皇.高济.基于机器学习的.自动协商决策模型.软件学报.2009，20(8)：2160-2169.
[5]郭静.陈英武.1-多交互协议本体的描述.计算机工程.2008，34(12)：162-166.
[6]翟社平.魏娟丽.李增智.基于概念语义协商的服务Agent划分.电子学报.2010，38(9)：2030-2034.
[7]张林兰，电子市场中的双边同步自动协商研宄(博士论文)，华中科技大学，2010.
[8]王斌.李艳.基于多Agent系统的自动协商机制及通用协商框架.计算机工程与科学.2009，31(1)：95-98.
[10]甘早斌.朱春喜.马务等.基于遗传算法的关联议题并发谈判.软件学报.2012，23(11)：2987-2999.
[11]侯薇.董红斌.印桂生.基于Bayesian学习的适应性优化协商模型.计算机研究与发展.2014，51(4)：721-730.
[12]孙天昊.电子商务中一对多协商研宄(博士论文).重庆大学.2008.
[13]吴国全.基于模式的复合服务监管关键技术研宄(博士论文).中国科学技术大学.2009.
[14]程志文.赵俊.李田等.Web服务QoS数据多源采集方法及实现.计算机科学.2009，8(8)：180-211.
[15]于卫红.基于JADE平台的多Agent系统开发技术.国防工业出版社.2011.
[16]甘健侯，姜跃，夏幼明，本体方法及其应用，科学出版社，2011.
篇五：参考文献
[1]徐福成.基于RSSI测距的无线传感器网络定位算法研宄[D].四川：西华大学，2014
[2]娄彦翔.移动无线传感器网络中节点复制攻击的高效分布式检测机制研究[D].上海交通大学、2012.
[3]孙琳.基于车载无线自俎网络的高速公路安全信息传输机制研究[D].天津：南开大学，2012.
[4]孙赫.物联网的发展与知识产权保护[D].北京：北京交通大学，2014.
[5]孙宏伟.田新广，李学春，等.一种改进的IDS异常检测模型[J].计算机学报，2004，26(11)：1450-1455.
[6]詹杰，吴伶锡，唐志军.无线传感器网络RSSI测距方法与精度分析[J].电讯技术，2010，50(4)：83-87.
[7]国务院发展研究中心产业经济研宄部，中国汽车工程学会，大众汽车集团(中国).汽车蓝皮书.中国汽车产业发展报告(2014) [M].北京：社会科学文献出版社，2014
[8]Chlamtac I， Conti M， Liu J J N. Mobile ad-hoc networking: imperatives and challenges[J]. Ad-hoc Networks，2003， 1(1)： 13-64.
[9]Choi S J， Youn H Y. An efficient key pre-distribution scheme for secure distributed sensor networks[C]//Embedded and Ubiquitous Computing-EUC 2005 Workshops. Springer Berlin Heidelberg， 2005;1088-1097.[39]Naor M，Pinkas B. Efficient trace and revoke schemes[C]//Financial cryptography. Springer Berlin Heidelberg，2001:1-20.
[10]Katsaros D， Dimokas N，Tassiulas L. Social network analysis concepts in the design of wireless ad-hoc network protocoIs[J]. Network， IEEE， 2010，24(6)： 23-29.
计算机论文常用参考文献
在平平淡淡的日常中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。写论文的注意事项有许多，你确定会写吗？下面是我整理的计算机论文常用参考文献，希望能够帮助到大家。
[1]刘韬,楼兴华.SQL Server2000 数据库系统开发实例导航. 北京:人民邮电出版社,2004.
[2]丁宝康,董健全. 数据库实验教程. 北京:清华大学出版社, 2003:125-170.
[3]孙强. 基于 的专题网站的研究与设计. 东北师范大学,2006.
[4]Michele Leroux your Apps and WCF services with Windows CardSpace. MSDN Magazine,April 2007.
[5]肖建编. 编程实例与技巧集粹. 北京:北京希望电子出版社,2003.
[6]巴兹拉等. 安全性高级编程. 北京:清华大学出版社,2003.
[7]Jesse C#中文版. 电子工业出版社,2006.
[8]米切尔的等编著. 权威指南. 北京:中国电力出版社,2003.
[9]曾登高编著..NET 系统架构与开发. 北京:电子工业出版社,2003.
[10]Jeffrey Richter. Applied Microsoft .NET Framework programming.北京:清华大学出版社, 2003.
[11]张海藩. 软件工程导论. 北京:清华大学出版社, 2003.
[11]周佩德.数据库原理及应用〔M〕.北京:电子工业出版社,2004.
[12]刘炳文等.VISUAL BASIC 程序设计--数据库篇〔M〕.北京:人民邮电出版社,1999.
[13]李光明.Visual Basic 编程实例大制作〔M〕.北京:冶金工业出版社,2002.
[14]王兴晶,赵万军等.Visual Basic 软件项目开发实例[M].北京:电子工业出版社,2004.
[15]陈艳峰,高文姬等.Visual basic 数据库项目案例导航[M].北京:清华大学出版社,2004.
[16]李红等.管理信息系统开发与应用〔M〕.北京:电子工业出版社,2003.
[17]周之英.现代软件工程〔M〕.北京:科学出版社,2000.
[18]张红军,王红.Visual Basic 中文版高级应用与开发指南〔M〕.北京:人民邮电出版社,2001.
[1]孙卫琴,李洪成.《Tomcat 与 JSP Web 开发技术详解》.电子工业出版社,2003年6月:1-205
[2]BruceEckel.《JSP编程思想》. 机械工业出版社,2003年10月:1-378
[3]FLANAGAN.《JSP技术手册》. 中国电力出版社,2002年6月:1-465
[4]孙一林,彭波.《JSP数据库编程实例》. 清华大学出版社,2002年8月:30-210
[5]LEE ANNE PHILLIPS.《巧学活用HTML4》.电子工业出版社,2004年8月:1-319
[6]飞思科技产品研发中心.《JSP应用开发详解》.电子工业出版社,2003年9月:32-300
[7]耿祥义,张跃平.《JSP实用教程》. 清华大学出版社,2003年5月1日:1-354
[8]孙涌.《现代软件工程》.北京希望电子出版社,2003年8月:1-246
[9]萨师煊,王珊.《数据库系统概论》.高等教育出版社,2002年2月:3-460
[10]Brown等.《JSP编程指南(第二版)》. 电子工业出版社 ,2003年3月:1-268
[11]清宏计算机工作室.《JSP编程技巧》. 机械工业出版社, 2004年5月:1-410
[12]朱红,司光亚.《JSP Web编程指南》.电子工业出版社, 2001年9月:34-307
[13]赛奎春.《JSP工程应用与项目实践》. 机械工业出版社, 2002年8月:23-
[14]刁仁宏.网络数据库原理及应用[J].情报理论与实践,2004,(1).
[15]张莉,王强.SQL Server 数据库原理及应用教程[M].清华:清华大学出版社出版,2003.
[16]郭瑞军,李杰,初晓璐. 数据库开发实例精粹[M].西安:电子工业出 版社出版,2003.
[17]宋昕. 网络开发技术实用教程入门与提高[J].情报杂志,2005,(7).
[18]顼宇峰. Server 典型网站建设案例[M].清华:清华大学出版社出版,2006.
[1]米琦.基于多维变换的无线传感器网络定位算法研究[D].上海交通大学2007
[2]汤文亮,曾祥元,曹义亲.基于ZigBee无线传感器网络的森林火灾监测系统[J].实验室研究与探索.2010(06)
[3]宋保业.无线传感器网络关键技术研究[D].青岛科技大学2008
[4]熊俊俏,冯进维,罗帆.基于JN5139的无线传感器网络节点设计与实现[J].武汉工程大学学报.2010(05)
[5]祝勇.基于LS-SVC的传感网络链路质量评估机制研究[D].南昌航空大学2014
[6]程春蕊,刘万军.高内聚低耦合软件架构的构建[J].计算机系统应用.2009(07)
[7]孙利民等编着.无线传感器网络[M].清华大学出版社,2005
[8]甄甫,刘民,董明宇.基于面向服务架构消息中间件的业务流程系统集成方法研究[J].计算机集成制造系统.2009(05)
[9]陆莹.基于无线传感器网络的组网可靠性研究[D].天津大学2007
[10]潘虎.煤矿安全监控无线传感器网络系统研究[D].华中科技大学2007
[11]张杉.无线传感器网络通信机制的研究[D].电子科技大学2008
[12]魏宝玲.利用无线传感器网络实施道路维护与监控[D].国防科学技术大学2006
[13]吴中博,樊小泊,陈红.基于能量水平的多Sink节点传感器网络路由算法[J].计算机研究与发展.2008(01)
[14]陈伟,吴健,胡正国.分布式监控组态系统实时数据传输模型[J].计算机工程.2006(22)
[15]原羿,苏鸿根.基于ZigBee技术的无线网络应用研究[J].计算机应用与软件.2004(06)
[16]任丰原,黄海宁,林闯.无线传感器网络[J].软件学报.2003(07)
[17]张雪平.使用SecureCRT实现网络管理自动化[J].内江师范学院学报.2005(02)
[1]江群斌.我国商业银行网络银行安全性研究[D].天津大学2012
[2]翟凤航.组织系统数字档案管理系统软件的设计及实现[D].天津大学2012
[3]张兴起.基于VPX标准和多核DSP阵列的信息处理平台设计[D].天津大学2012
[4]王璐.基于1553B总线的综合航电数据加载系统的设计与实现[D].天津大学2012
[5]孙树和.电力企业绩效管理系统研究与设计[D].天津大学2012
[6]郎桐.无源自组网络输电线路实时监测技术研究与应用[D].天津大学2014
[7]郭毅.部门预算管理系统的设计与实现[D].天津大学2014
[8]李灏.软件无线电平台上空时编码的实现和测量[D].天津大学2014
[9]谢国聪.基于.NET技术和多层架构的出租屋和流动人口信息管理系统的设计与实现[D].天津大学2014
[10]高宜文.基于Wi-Fi的智能无线网络视频监控系统视频采集与处理平台的设计[D].天津大学2012
[11]毛延超.无线传感器网络中分簇多信道传输协议研究[D].天津大学2012
[12]夏梓峻.LED-AODV:基于链路预测的车辆网络路由算法研究[D].天津大学2012
[13]尹超.无线网络视频传输性能评测工具的设计与实现[D].天津大学2009
[14]童曦.基于.NET技术和多层架构的人事信息管理系统[D].天津大学2014
[15]王广彧.基于历史轨迹预测的车辆自组织网络混合路由算法[D].天津大学2014
[16]王伟海.龙口矿业集团电网调度自动化系统设计与实现[D].天津大学2012
[17]贺明.基于NC-OFDM的与ZigBee共存技术研究[D].天津大学2012
[18]叶君骄.基于SAT的长距离无线mesh网络管理平台[D].天津大学2012
[19]张松.基于的长距离无线链路性能实验研究[D].天津大学2012
[20]钟武汨.基于压缩感知的空间无线频谱感知与重构系统研究[D].天津大学2012
[21]高明飞.北皂煤矿海域下开采水情在线监测应用系统[D].天津大学2012
[22]邹宇.基于卫星授时的长距离无线Mesh网络MAC协议ST-TDMA[D].天津大学2014
[23]王为睿.山东省龙口矿业集团6000m~3/h制氧工程DCS设计与实现[D].天津大学2013
[24]莫志德.基于Web应用的停车管理系统开发和设计[D].天津大学2013
[1](美)BruceMolay着,杨宗源,黄海涛译.Unix/Linux编程实践教程[M].清华大学出版社,2004
[2]姜毅,王兆青,曹丽.基于HTTP的实时信息传输方法[J].计算机工程与设计.2008(10)
[3]崔文婧.数字娱乐产业中流行文化对于电子游戏的'影响[D].北京服装学院2010
[4]刘晓晖.SAP系统中不同物料分类的创建方法[D].上海交通大学2011
[5]封炜.基于GPS/GIS/GSM的物流信息监控系统的设计与实现[D].上海交通大学2011
[6]赵胤.基于SAP的离散制造型企业成本控制设计与实现[D].上海交通大学2011
[7]李长斌.驼峰空压站监控系统的设计与实现[D].上海交通大学2012
[8]闵国石.铁路工务作业安全控制系统的研究[D].上海交通大学2012
[9]龚俊.基于Javamail技术的企业Email安全管理系统的设计与实现[D].上海交通大学2012
[10]朱骁勇.基于SCCM的软件分发管理与软件封装模板助手[D].上海交通大学2013
[11]彭诚.基于GPS的物流车辆监控系统的设计和实现[D].上海交通大学2013
[12]苏政华.离散制造型企业的SAP系统FICO模块设计与实现[D].上海交通大学2013
[13]周昕毅.Linux集群运维平台用户权限管理及日志审计系统实现[D].上海交通大学2013
[14]徐朱平.SDP-21框架下项目管理在对日软件外包中的应用[D].上海交通大学2010
[15]刘进学.DeltaVDCS系统在丙烯均相聚合系统中的应用与研究[D].上海交通大学2010
[16]李立平.基于数据挖掘的勘探随钻分析系统[D].上海交通大学2010
[17]王平.半自动闭塞控制信息数字化传输系统的设计与实现[D].上海交通大学2012
[18]潘忠锐.铁路OA系统的设计与实现[D].上海交通大学2012
[19]黄怡君.银行业的存储虚拟化系统设计与实现[D].上海交通大学2012
[20]孙英.浅谈Flash与XML之间的通信[J].电脑知识与技术.2008(15)
[1]刘韬,楼兴华.SQL Server2000 数据库系统开发实例导航. 北京:人民邮电出版社,2004.
[2]丁宝康,董健全. 数据库实验教程. 北京:清华大学出版社, 2003:125-170.
[3]孙强. 基于 的专题网站的研究与设计. 东北师范大学,2006.
[4]Michele Leroux your Apps and WCF services with Windows CardSpace. MSDN Magazine,April 2007.
[5]肖建编. 编程实例与技巧集粹. 北京:北京希望电子出版社,2003.
[6]巴兹拉等. 安全性高级编程. 北京:清华大学出版社,2003.
[7]Jesse C#中文版. 电子工业出版社,2006.
[8]米切尔的等编著. 权威指南. 北京:中国电力出版社,2003.
[9]曾登高编著..NET 系统架构与开发. 北京:电子工业出版社,2003.
[10]Jeffrey Richter. Applied Microsoft .NET Framework programming.北京:清华大学出版社, 2003.
[11]张海藩. 软件工程导论. 北京:清华大学出版社, 2003.
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
知网有很多，不知道让贴不 [1]张戈. 云安全找回渠道价值[N]. 电脑商报,2010-03-08(027). [2]本报记者 那罡. Web风险让用户重新思考终端安全[N]. 中国计算机报,2009-08-03(040). [3]张戈周雪. 云安全改变商业模式[N]. 电脑商报,2008-09-15(033). [4]瑞星系统架构师 钟伟. 云安全——巨大的互联网软件[N]. 中国计算机报,2008-11-24(C03). [5]本报记者 那罡. 从云安全到安全云[N]. 中国计算机报,2010-08-02(036). [6]小谢. 云安全和安全云[N]. 电脑报,2010-09-27(I01). [7]电脑商报记者 张戈. “云安全”是趋势[N]. 电脑商报,2009-03-16(027). [8]本报记者 胡英. 博弈还在继续[N]. 计算机世界,2009-09-28(049). [9]电脑商报记者 张戈. 云安全降低终端压力[N]. 电脑商报,2010-03-15(026). [10]王春雁. 云计算首获安全防护,“安全云”横空出世——趋势科技正式发布云安全[J]. 中国教育信息化,2010,(15). [11]李铁军. 云安全网民能得到什么 金山毒霸2009云安全试用[J]. 电脑迷,2009,(3). [12]善用佳软. IT风“云”录 云计算、云安全、云道德[J]. 新电脑,2008,(9). [13]网御星云安全专家畅谈网络安全之一:说说网络安全中“最熟悉的陌生人”[J]. 信息安全与通信保密,2011,(5). [14]说说网络安全中“最熟悉的陌生人”——网御星云安全专家畅谈网络安全之一[J]. 计算机安全,2011,(5). [15]孙泠. 云的安全和云安全[J]. IT经理世界,2010,(7). [16]褚诚云. 云安全:云计算的安全风险、模型和策略[J]. 程序员,2010,(5). [17]趋势“云安全”为电力用户提供从内到外的安全——趋势科技全方位、多层次的防护方案使网络更加稳定、更加安全[J]. 电力信息化,2009,(3). [18] 如何保障“企业私有云“系统? 云管理与云安全[N]. 计算机世界,2011-07-25(014). [19]电脑商报记者 张戈. 从云安全到安全云[N]. 电脑商报,2011-02-28(026). [20]小谢. 云系统、云平台和云安全是焦点[N]. 电脑报,2010-01-11(001). [21] 如何保障“企业私有云”系统?云管理与云安全[N]. 计算机世界,2011-07-25(014). [22]本报记者 邹大斌. 建立立体的安全防护网[N]. 计算机世界,2009-12-07(B26). [23]本报记者 郑燃. 从云安全到安全云[N]. 政府采购信息报,2010-08-09(008). [24]王汝林. 发展“云计算”必须高度重视“云安全”[J]. 中国信息界,2011,(1). [25]阿呆. 广东电信:云安全保障网络安全[J]. 通讯世界,2011,(1). [26]马晓亭,陈臣. 云安全技术体系下数字图书馆信息资源安全威胁与对策研究[J]. 现代情报,2011,(3). [27]祝国辉. 云安全:从“杀毒”向“安全防御”转型[J]. 中国制造业信息化,2010,(24). [28]王汝林:发展云计算必须高度重视“云安全”[J]. 信息系统工程,2011,(3). [29]袁伟伟. “云安全”为数字化校园网络信息安全保驾护航[J]. 信息与电脑(理论版),2011,(3). [30]徐刚. 云计算与云安全[J]. 信息安全与技术,2011,(Z1). [31]知己知彼,固网御安——网御星云安全专家畅谈网络安全之二[J]. 计算机安全,2011,(6). [32]网御星云安全专家畅谈网络安全之二:知己知彼,固网御安[J]. 信息安全与通信保密,2011,(6). [33]聂利颖,孙胜耀,王芳. 将BP神经用于云安全客户端安全评定[J]. 福建电脑,2011,(5). [34]瑞星建立国内首个“云安全网站联盟”为百万网站提供安全预警[J]. 计算机与网络,2009,(17). [35]“云安全”推动安全行业改变[J]. 计算机与网络,2009,(14). [36]李新苗. 大云计划即将推出新版 云安全仍是最大落地障碍[J]. 通信世界,2010,(14). [37]陈运红. 软件与服务行业:云安全,无处不在的信息安全[J]. 股市动态分析,2010,(16). [38]张春红,王军,肖庆,赵庆明. 云安全对图书馆网络信息系统安全的影响[J]. 四川图书馆学报,2010,(3). [39]张艾斌. 云计算模式与云安全问题研究[J]. 科协论坛(下半月),2010,(6). [40]黄海峰. 云安全两方面保障企业内网安全[J]. 通信世界,2010,(31). [41]江民打造“云安全”+“沙盒”双重安全保障体系[J]. 电脑编程技巧与维护,2009,(1). [42]李伟,李成坤. 透过“云安全”看公安信息网安全管理[J]. 硅谷,2009,(3). [43]从云计算到云安全[J]. 信息系统工程,2009,(1). [44]“云安全”真的安全吗[J]. 中国传媒科技,2009,(2). [45]王盘岗. 互联网安全危机下的云安全[J]. 社科纵横(新理论版),2009,(2). [46]李祥明. 云安全不一定安全[J]. 信息安全与通信保密,2009,(5). [47]瑞星“云安全”系统成功运行一周年,推动安全行业改变[J]. 计算机安全,2009,(8). [48]游向峰. 打造安全的网络环境之“云安全”[J]. 电脑编程技巧与维护,2009,(16). [49]李雪. 重新思考你的终端安全——趋势科技云安全正式发布[J]. 信息安全与通信保密,2009,(9). [50]马宁. “云安全”推动安全行业变革[J]. 中国金融电脑,2009,(9).
同学，你好！正如百科里写的，这段话是NIST给出的云计算的定义，原文为英文，内容为“Cloud computing is a model for enabling ubiquitous,convenient, on-demand network access to a shared poolof configurable computing resources (. networks, servers,storage, applications and services) that can be rapidlyprovisioned and released with minimal management effortor service provider interaction.”相关参考文献为The NIST Definition of Cloud Computing. Peter Mell,Timothy Grance. Sep 2011.
知网有很多，不知道让贴不 [1]张戈. 云安全找回渠道价值[N]. 电脑商报,2010-03-08(027). [2]本报记者 那罡. Web风险让用户重新思考终端安全[N]. 中国计算机报,2009-08-03(040). [3]张戈周雪. 云安全改变商业模式[N]. 电脑商报,2008-09-15(033). [4]瑞星系统架构师 钟伟. 云安全——巨大的互联网软件[N]. 中国计算机报,2008-11-24(C03). [5]本报记者 那罡. 从云安全到安全云[N]. 中国计算机报,2010-08-02(036). [6]小谢. 云安全和安全云[N]. 电脑报,2010-09-27(I01). [7]电脑商报记者 张戈. “云安全”是趋势[N]. 电脑商报,2009-03-16(027). [8]本报记者 胡英. 博弈还在继续[N]. 计算机世界,2009-09-28(049). [9]电脑商报记者 张戈. 云安全降低终端压力[N]. 电脑商报,2010-03-15(026). [10]王春雁. 云计算首获安全防护,“安全云”横空出世——趋势科技正式发布云安全[J]. 中国教育信息化,2010,(15). [11]李铁军. 云安全网民能得到什么 金山毒霸2009云安全试用[J]. 电脑迷,2009,(3). [12]善用佳软. IT风“云”录 云计算、云安全、云道德[J]. 新电脑,2008,(9). [13]网御星云安全专家畅谈网络安全之一:说说网络安全中“最熟悉的陌生人”[J]. 信息安全与通信保密,2011,(5). [14]说说网络安全中“最熟悉的陌生人”——网御星云安全专家畅谈网络安全之一[J]. 计算机安全,2011,(5). [15]孙泠. 云的安全和云安全[J]. IT经理世界,2010,(7). [16]褚诚云. 云安全:云计算的安全风险、模型和策略[J]. 程序员,2010,(5). [17]趋势“云安全”为电力用户提供从内到外的安全——趋势科技全方位、多层次的防护方案使网络更加稳定、更加安全[J]. 电力信息化,2009,(3). [18] 如何保障“企业私有云“系统? 云管理与云安全[N]. 计算机世界,2011-07-25(014). [19]电脑商报记者 张戈. 从云安全到安全云[N]. 电脑商报,2011-02-28(026). [20]小谢. 云系统、云平台和云安全是焦点[N]. 电脑报,2010-01-11(001). [21] 如何保障“企业私有云”系统?云管理与云安全[N]. 计算机世界,2011-07-25(014). [22]本报记者 邹大斌. 建立立体的安全防护网[N]. 计算机世界,2009-12-07(B26). [23]本报记者 郑燃. 从云安全到安全云[N]. 政府采购信息报,2010-08-09(008). [24]王汝林. 发展“云计算”必须高度重视“云安全”[J]. 中国信息界,2011,(1). [25]阿呆. 广东电信:云安全保障网络安全[J]. 通讯世界,2011,(1). [26]马晓亭,陈臣. 云安全技术体系下数字图书馆信息资源安全威胁与对策研究[J]. 现代情报,2011,(3). [27]祝国辉. 云安全:从“杀毒”向“安全防御”转型[J]. 中国制造业信息化,2010,(24). [28]王汝林:发展云计算必须高度重视“云安全”[J]. 信息系统工程,2011,(3). [29]袁伟伟. “云安全”为数字化校园网络信息安全保驾护航[J]. 信息与电脑(理论版),2011,(3). [30]徐刚. 云计算与云安全[J]. 信息安全与技术,2011,(Z1). [31]知己知彼,固网御安——网御星云安全专家畅谈网络安全之二[J]. 计算机安全,2011,(6). [32]网御星云安全专家畅谈网络安全之二:知己知彼,固网御安[J]. 信息安全与通信保密,2011,(6). [33]聂利颖,孙胜耀,王芳. 将BP神经用于云安全客户端安全评定[J]. 福建电脑,2011,(5). [34]瑞星建立国内首个“云安全网站联盟”为百万网站提供安全预警[J]. 计算机与网络,2009,(17). [35]“云安全”推动安全行业改变[J]. 计算机与网络,2009,(14). [36]李新苗. 大云计划即将推出新版 云安全仍是最大落地障碍[J]. 通信世界,2010,(14). [37]陈运红. 软件与服务行业:云安全,无处不在的信息安全[J]. 股市动态分析,2010,(16). [38]张春红,王军,肖庆,赵庆明. 云安全对图书馆网络信息系统安全的影响[J]. 四川图书馆学报,2010,(3). [39]张艾斌. 云计算模式与云安全问题研究[J]. 科协论坛(下半月),2010,(6). [40]黄海峰. 云安全两方面保障企业内网安全[J]. 通信世界,2010,(31). [41]江民打造“云安全”+“沙盒”双重安全保障体系[J]. 电脑编程技巧与维护,2009,(1). [42]李伟,李成坤. 透过“云安全”看公安信息网安全管理[J]. 硅谷,2009,(3). [43]从云计算到云安全[J]. 信息系统工程,2009,(1). [44]“云安全”真的安全吗[J]. 中国传媒科技,2009,(2). [45]王盘岗. 互联网安全危机下的云安全[J]. 社科纵横(新理论版),2009,(2). [46]李祥明. 云安全不一定安全[J]. 信息安全与通信保密,2009,(5). [47]瑞星“云安全”系统成功运行一周年,推动安全行业改变[J]. 计算机安全,2009,(8). [48]游向峰. 打造安全的网络环境之“云安全”[J]. 电脑编程技巧与维护,2009,(16). [49]李雪. 重新思考你的终端安全——趋势科技云安全正式发布[J]. 信息安全与通信保密,2009,(9). [50]马宁. “云安全”推动安全行业变革[J]. 中国金融电脑,2009,(9).
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）