虎虎生威2015
大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了定义,“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
michelleyi
1、项目背景。
研究背景一般需要交代为什么你要进行该课题的研究,研究该课题能带来怎样的意义?
意义要强调的是时效性和重要性。既是为了向自己说明,也是为了向导师及答辩评审老师等人交代为什么要选择这个课题进行研究。
2、可行性分析。
(1)经济可行性:项目所需的电子器件及相关材料,价格便宜,易于购买,所需经费较少,具有可行性。
(2)技术上的可行性:所用到的软硬件技术都有哪些?已是较为成熟的技术,便于获取及使用。
课题负责人已具备项目开发所需的硬件设计、软件开发、调试等相关技能。
技术方案科学合理,具有哪些优点,比如灵活性、安全性和易用性等,为顺利实施提供了良好的条件。
(3)应用的可行性:介绍具体的应用场景,以及相关的应用市场。具有实用价值,具有社会效益、经济效益、生态效益等。
3、国内外研究现状。
(1)近几年现有的论文、著作、专家等针对该相关课题的观点。
(2) 注意涉及与课题相关的研究方法,对相关的流派进行评价,在宏观方面进行高度概括。
(3) 国内外研究现状在一定程度上反映了学生对研究领域的熟悉程度,写的太少了可能会被指导老师批评,一般列举5~20篇参考文献。
4、研究内容、要求与预期成果。
研究内容:采用什么技术、方法,要怎么做,要实现什么。
要求:
(1)掌握查找和下载文献的方法。
(2)熟悉毕业设计论文的写作。
(3)对硬件及相关控制的掌握。
(4)熟练使用相关软件,掌握开发、调试的方法。
预期成果:开发系统,做出实物产品,完成毕业设计(论文)。
5、任务完成的阶段内容及时间安排。
根据具体的研究课题进行划分:
第1~3周学生完成“开题报告”,通过开题答辩。
第4~5周掌握使用XXX的基本方法,了解XXX控制的难点。
第6~7周理解温度等传感器的使用。
第8~10周初步使用XX编程,获取所需处理的传感器信息。
第11~12周完善单片机程序,完成对XX温度的测量,并会分析结果。
第13~16周学生完成设计(论文),指导教师评审,评阅人评审,准备进行毕业答辩。
6、完成设计(论文)所具备的条件因素。
已经做好前期的资料准备工作。
已经学习过相关课程,对XX原理及使用非常熟悉。
已配齐课题开发所需硬件及相关设备。
具备开发系统、编程和调试、试验环境。
7、参考文献。
参考文献的标示和格式编排。
尽量用近几年的参考文献。
最好能有篇英文的参考文献。
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