哪些股票算科技方面的

(一)智能机器人, 工业自动化： 

智云股份（300097）、科大智能（300222）、蓝英装备（300293）、汇川技术（300124）、

宝德股份（300023）、海得控制（002184）、天奇股份（002009）、工业机器人（300024）、

亚威股份（002559）、华中数控（300161）、三丰智能（300276）、软控股份（002073）、

新时达（002527）、GQY视讯（300076）、金自天正（600560）、博实股份（002698）、

工大高新（600701）、钱江摩托（000913）、英威腾（002334）、上海机电（600835）、

山河智能（002097）、慈星股份（300307）、科远股份（002380）、英唐智控（300131）、

紫光股份（000938）。

(二)智能穿戴：

环旭电子（601231）、水晶光电（002273）、康耐特（300061）、长江通信（600345）、

共达电声（002655）、联创光电（600363）、数码视讯（300079）、高德红外（002414）、

汉王科技（002362）、川大智胜（002253）、科大讯飞（002230）、汉威电子（300007）、

苏州固锝（002079）、中颖电子（300327） 、超华科技（002288）、丹邦科技（002618）、

得润电子（002055） 、深圳惠程（002168）、生益科技（600183）、金利科技（002464）、

兴森科技（002436）、漫步者（002351）、奋达科技（002681）、歌尔声学（002241）、

北京君正（300223） 、九安医疗（002432）、上海新阳（300236）、福日电子（600203）、

长电科技（600584）、达华智能（002512）、荣科科技（300290）、新华联（000620）。

(三)智能家居：

和晶科技（300279）、安居宝（300155）、拓邦股份（002139）、 和而泰（002402）、

东软载波（300183）、 邦讯技术（300312）、星网锐捷（002396）、大亚科技（000910）等。

(四)智能安防： 

英飞拓（002528）、捷顺科技（002609）、数源科技（000909）、中威电子（300270）、

海康威视（002415）、鹏博士（600804）、佳讯飞鸿（300213）、大华股份（002236）、

高新兴（300098）等。

(五)智能交通：

中海科技（002401）、易华录（300212）、银江股份（300020）、华虹计通（300330）、

宝信软件（600845）。

扩展资料:

回顾以往的历史可以发现，每一轮的经济结构调整，都伴随着大量的新技术使用，生产效率大大提高，从而推升企业的经营业绩。再加上国家对科技创新的扶持，可以预期，一大批科技型企业业绩有望大幅提升。

同时，随着2009年我国创业板的成功推出，高市盈率的定位，无疑也显示科技类企业存在着更多的机会。如果说2009年主要依靠重组催生牛股行情，则2010年有望通过科技进步来提升业绩从而推动股价走高。

股价推升空间大 与其他题材有很大不同的是，科技类股的股价具有巨大的想象空间，在股价定位上往往不受市盈率这类估值指标的限制。如上一轮1999年科技股飙升的主流是网络股，当时市场甚至以网站的点击率来衡量企业的未来成长，使得股价炒作起来没有太大的限制。

当前包括物联网、低碳经济等科技题材类个股也类似，由于属于新兴行业，未来存在着巨大的发展前景，业绩存在几何级成长的可能性，所以不能按照当前业绩来限定其合理的估值价位，股价也就具有了巨大的上涨想象空间。

从美国纳斯达克市场的情况来看，其个股的市盈率往往明显高于主板市场。A股创业板和中小板中的个股市盈率水平也明显高于主板。此外，在过去一年多的市场行情中，科技题材类个股股价表现并非是最突出的，因此只要业绩出现复苏迹象，资金就可能积极参与其中，使其股价出现惊人的表现。

个股选择是关键 对于投资者而言，即使看对了热点板块，但投资却未必成功，因为主流热点群体中并非所有个股都会有突出的表现，对于科技题材中的个股也是如此，因此个股的选择非常关键。

参考资料:

科技股-

corona渲染内存爆满：有可能是模型问题，转化材质可以试试cg模宝转化，电脑配置不够的问题。

本地渲染对电脑配置要求比较高，而且配置再高的电脑也会面临折损问题，这么看起来渲染速度慢是无法避免的。

想要高效渲染可以使用渲云云渲染，软件内一键提交，渲云全面支持3dmax、C4D、CR等百余种软件插件。

渲染过程：

首先，必须定位三维场景中的摄像机，这和真实的摄影是一样的。一般来说，三维软件已经提供了四个默认的摄像机，那就是软件中四个主要的窗口，分为顶视图、正视图、侧视图和透视图。我们大多数时候渲染的是透视图而不是其它视图。

透视图的摄像机基本遵循真实摄像机的原理，所以我们看到的结果才会和真实的三维世界一样，具备立体感。接下来，为了体现空间感，渲染程序要做一些“特殊”的工作，就是决定哪些物体在前面、哪些物体在后面和哪些物体被遮挡等。

空间感仅通过物体的遮挡关系是不能完美再现的，很多初学三维的人只注意立体感的塑造而忽略了空间感。要知道空间感和光源的衰减、环境雾、景深效果都是有着密切联系的。

7款航测软件

当我们谈及「无人机软件」时，相信有不少的朋友会在第一时间将其等价于「无人机飞控」，即通过软件控制无人机的飞行，当然这么想也无可厚非，实际上现在主流的无人机软件都包括了基本的飞控功能，如对无人机航线、动作进行规划，让无人机完成自动飞行、自动拍摄。而今天钟德夫想介绍的，则是在基础的飞控功能上，还能对采集到的数据进行相关处理的软件（工作流）。

无人机数据处理是一个很大的范畴，但考虑到篇幅的问题，这里将主题细分至无人机航测软件。无人机航测软件，狭义上就是基于航空测绘地图、建模的软件，功能上主要包括航测数据获取、处理和分析。

Pix4D

2011 年从 EPFL（瑞士洛桑联邦理工学院）计算机视觉实验室起家，凭借着坚实的技术将业务拓展到法国、美国和中国，并分别成立办事处。

上图展示的是 Pix4D 的工作流，所以这里介绍的 Pix4D，其实是一整套 Pix4D 系列的软件，包括了 Pix4Dcapture 移动端、Pix4D Desktop 桌面和 Pix4D Cloud 云端。完整的流程下来，Pix4D 可以对无人机所拍摄的图像作体积计算、等高线、三维点云、数字表面模型、正射影响镶嵌图、三维纹理模型等处理。

Pix4Dcapture：可免费下载使用，功能上跟绝大多数航线规划软件相似。连接上无人机，选定区域（可设定不规则的形状）和设置航测高度后，便可让无人机自动执行任务。

Pix4D Desktop：Pix4D 重要的收入来源，可免费下载，但软件会设定试用期限。桌面端软件可以对从 Pix4Dcapture 获取到的数据进行（离线）处理。官方默认提供 Windows 的安装包，对于 macOS 的用户来说，也可以参考这个链接 https://pix4dcomcn/cloud/indexphp/s/Z9Dkv76nr99LKM3 下载 beta 版本。

Pix4D Cloud：捆绑着 Pix4D Desktop 一起销售。作用在于，一是用于让获取到的数据放在云端处理（免去对本地电脑性能不足的担忧），二是方便存储和展示拍摄数据、输出结果。

除了对软件工具的提供，Pix4D 还配备了技术支持、社区问答等售后服务，整体来说，这是一套典型的国外商业软件服务。价钱方面，官网提供的 Pix4Dmapper 专业版年租价为 3500 美元（约合人民币 230825 元），至于国内代理价和淘宝「特供价」，这里就不多叙述了。

Altizure

是香港科技大学孵化企业深圳珠科创新技术有限公司（Everest Technology Company Co Ltd）的主线产品，核心团队成员均由港科大教授、博士及硕士组成。

Altizure 是一个可以将无人机航拍照片转换成三维实景模型的平台。从最终输出的三维效果来看，Altizure 就一直深得众多无人机爱好者和专业用户口碑上的好评。

跟 Pix4D 一样，Altizure 也把数据获取和处理分流到不同产品上运行：

Altizure app：也就是 Altizure 的移动客户端。功能上主要也是用于无人机数据采集的路线规划，同时 Altizure 也允许用户通过客户端上传不超过 1000 张的至服务器进行建模。

Altizure web：Altizure 允许你通过网页端单次上传不超过 1000 张的（超过 1000 张浏览器可能会崩溃）至服务器，上传完成后，服务器便会自动对这些进行建模处理，。

Altizure Desktop：用于离线展示，同步 remote 数据后，便可以在桌面端查看、测量和标注自己项目的建模结果（比如浏览测量结果）。

在网页端新建一个项目时，Altizure 会提示免费项目用户有 3GP（3 gigapixels）的免费额度，这代表着，免费项目能上传的照片总像素要低于 30 亿像素，按每张张片分辨率 4000 x 3000（1200 万像素）来计算，就意味着最多可以上传 250 张 1200 万像素的照片。不过按照 Altizure 的运营策略，如果你上传的建模项目入选了编辑精选，你的免费额度便会相应的提高。而对于专业用户来说（比如有下载模型结果需求），则可根据自己的项目的大小购买的相应的 Alticoin。

Skycatch

一家无人机数据采集公司，位于旧金山，在其 B 轮融资中，融资规模达 2200 万美元。

早期的 Skycatch 的工作是在高空中采集高清的图像和视频信息，客户只要到 Skycatch 的软件平台上指定自己需要采集的数据，Skycatch 就可以自主规划如何完成任务并将数据传回给用户——他们的业务主要集中在建造业、矿业、太阳能行业以及农业，在矿业，采矿公司可以实时的追踪他们挖到的矿产数量，并对原矿石进行质量评估，及其对其他方面的数据进行实时分析。

后来他们也推出了自己的航测软件套装，供无人机用户使用：

Skycatch app：手机客户端的用途是连接无人机，所以 Skycatch app 也跟上面两款一样，负责航线规划和数据采集的部分。

Skycatch dashboard：同样是把采集回来的数据，移至网页端进行操作。

其实在软件上，Skycatch 跟上述两款软件并没有形成太大的差异化，不过其 B 轮显眼的融资金额还是能给无人机从业者一个新思路：无人机要赚钱，不一定只靠卖硬件。

DroneDeploy

一家致力于为无人机提供软件解决方案的创业公司，位于旧金山，在其 B 轮融资中，融资规模达 2000 万美元。

DroneDeploy 和 Skycatch 一直是无人机软件界的「融资标杆」，B 轮 2000 万美元级别的融资金额让行内外人士都重新审视无人机软件背后的商业价值。在产品数据方面，DroneDeploy 用户分散在超过 150 个国家并已经测绘超过 1000 万英亩的土地。

DroneDeploy app：用户可以在 Google Play 或美区 App Store 下载 DroneDeploy 的客户端版本，进行航线规划、浏览已经建好的交互式地图或 3D 模型。

DroneDeploy web：有 30 天免费试用期，可供用户上传航拍照片进行处理，除了可以各种测绘模型，还可以选择 NDVI、VARI 等算法查看图像中农作物的健康状况。

App Market：这是 DroneDeploy 的「核竞」所在，也是让它区别于其他航测软件的重要功能。用户可以根据自己的场景和专业领域在 App Market 里下载使用相应的软件（云服务），并在 DroneDeploy 上运行，比如用 WhiteClouds 对无人机地图进行 3D 打印、用 EZRoof 检查房屋屋顶或用 AgriSens 对农作物进行分析。

对比前三款航测软件，DroneDeploy 更接近于一个云服务平台，航测只是它其中一项云服务。为了搭建这个平台，DroneDeploy 也专门提供 API，供第三方开发者、服务商接入到平台上，分发免费或收费的软件。不过 DroneDeploy 在中国的本土化问题也挺让人头疼，一是网络接入的速度较为缓慢，二是在地图信息上还比较老旧。

Datumate

以色列 Datumate 公司推出的测绘软件，并于 2016 年与大疆合作推出无人机测绘套装

Datumate 专业测绘套装是全面而专业的影像处理和制图工具，其测绘级的精度，让它适用于基础测绘、建筑、基础设施和工程巡检等领域，可以用于地形图，工程竣工，库存体积，道路，桥梁与铁塔、建筑外立面等方面的测绘。

DatuFly：测绘套装里负责航线规划和自动飞行软件，获取测绘区域的航拍图像。

DatuSurvey：桌面端软件，也是对航拍图像作建模、点云、量测、制线等处理的工具。

DatuSite：通过空中和地面图像生成 3D 点云，建立三维模型，生成地图，计算容积并生成报告。可快速且准确的监控施工场地，分析竣工场地并检验基础设施和公用事业。

Datumate 套装（这里指 DatuSurvey 的专业版）的亮点在于其高精度，用户可以直接在输出结果上绘制线划图，并且其输出的 DXF 格式文件可以导入到各种 CAD 软件中，可谓建筑、工程类专业人士的好助手啊。

Site Scan

大疆昔日对手 3D Robotics 的转型之作，主打企业服务市场。

企业用户可以在工作场地使用这个系统进行自动化任务执行和处理，通过这套系统处理的数据将被存储在 3DR 的云端上，随后便会将数据发送给 Autodesk 云进行数据分析。值得一提的是，Site Scan 也支持大疆的精灵 4 Pro。

Mesh

一款主打协同工作流的无人机软件

通过移动终端和无人机的多种通讯模块，Mesh 可联动空中及地面的设备，实现实时协同操作、共享图传、实时同步数据分析等多平台实时协作。Mesh 内置各个行业的智能任务包（Mission Package），可用于航测领域的 2D/3D 建模、电力行业的电网巡检、建筑行业的工程监管等等不同场景和需求。

Mesh app：通过手机或平板电脑连接无人机，根据需求选取 Mesh 内置智能任务包后起飞，并根据预设的航线规划自动采集数据。

Mesh Desktop：配套的桌面端软件可方便管理和处理数据。

除了提供自动飞行采集的模式，Mesh 还可以通过共享航拍影像、多人分工操控无人机的方式来完成一些特定航拍数据的采集或实时分析。当然，这也对网络稳定性和传输速度的要求也不低。

小结

相信看到这里大家也会发现，目前主流的无人机航测软件通常包括基于手机、平板客户端开发的数据采集部分和基于 web 端和桌面端开发的图像处理部分。而在数据采集部分，核心功能依然是航线规划，已成为无人机航测软件的标配，除上述软件以外，我们还能找到类似 DJI GS Pro、Litchi、Autopilot 等飞控软件完成数据采集。真正令航测软件形成差异化的是在数据处理的部分，优秀的处理算法会输出优秀的测绘建模效果，而以上 7 款软件算是无人机航测方面的佼佼者，大家有条件的不妨都试试，对比一下输出效果。

如果大家有更好的推荐，不妨到文章下方留言评论噢。另外，自家团队有开发相关的产品也可以在评论区里留言。

3款建模软件

再为大家推荐 3 款专门用于建模的软件。

ContextCapture

原名 Smart3D，是摄影测量软件开发商 Acute3D 的主打产品，后来 Acute3D 被 Bentley 公司收购，更名为 ContextCapture。

ContextCapture（原 Smart3D）的建模效果在业内的口碑一直都很不错，号称是法国两家最顶级的研究机构 25 年的研究成果，技术水平为业界标杆。互联网巨头公司腾讯也曾与 Acute3D 合作过，利用航拍和街景拍摄技术，展开针对多个超大城市的大规模三维城市建模。其实现原理跟传统的像方匹配或物方匹配不同，ContextCapture 是直接基于物方 mesh 进行全局优化，示意图如下：

在软件使用层面，ContextCapture 具有一定的复杂性和专业性，包括主从模式、Job Queue、控制点编辑、Tiling 操作、水面约束等都知识点需要一定时间的学习才能灵活使用。

而为了确保建模的输出效果，ContextCapture 会建议你对静态建模主体进行不同的角度拍摄，并将拍摄得到的照片作为输入数据源。这些照片的最好附带着辅助数据（一般无人机默认拍摄设置都会保留），包括传感器属性（焦距、传感器尺寸、主点、镜头失真），照片的位置参数（GPS），照片姿态参数（INS），控制点等等。这样才能输出真正高分辨率的带有真实纹理的三角网格模型，这个三角格网模型能够准确精细地复原出建模主体的真实色泽、几何形态及细节构成。

Photoscan

Photoscan 是俄罗斯软件公司 AgiSoft 开发的一套基于影像自动生成三维模型的软件。

Photoscan 专业版正版价格高达 3499 美元，但由于国情原因，网络上也出现过破解版。除了用于三维建模，也有不少用户将它用在全景照片的拼接中，该软件良好的融合算法确实可以适当弥补图像重叠部分匹配准确度的不足。

在使用上，Photoscan 提供着一套近乎傻瓜式的操作流程：安装好软件并导入照片，软件会自行对齐照片，找出拍摄角度和距离，全部完成后将建立密集云，计算每一点之间的关系，将每一个识别出来的点列入密集计算中；其后生成网格，有了各个点间的矢量函数关系，再按照实际情况连接起来，构建成为点线面的 3D 模型，此时已建立出一组平面影像的 3D 外形；最后生成纹理，软件根据建立密集云时的数据，将平面影像分配给 3D 模型，此时的模型拥有内部结构和外部图像，已经形成了初步的 3D 模型。

如果把建模软件类比美图类 app，ContentCapture 对应的是 Photoshop，而 Photoscan 则更像是美图秀秀，从软件功能和界面上，Photoscan 确实轻量不少，所以在建模效果方面，Photoscan 的口碑也就参差不齐了

OpenDroneMap

OpenDroneMap 是一个开源的航拍图像处理工具，可以把航拍图像进行点云、正射影像和高程模型等转换处理。

OpenDroneMap 最大的特点是开源和免费。开源就意味着开发者可以将 OpenDroneMap 部署到自己的电脑或者服务器上，来提供建模处理的服务。

如果只是部署 OpenDroneMap 开源库，那你会得到的是命令行的操作界面，每次操作都需要输入特定的命令行指令。不过 OpenDroneMap 也有提供 WebODM，全称为 Web OpenDroneMap，顾名思义，它就是 OpenDroneMap 的 Web 界面版本，相比于 OpenDroneMap 的命令行界面，同样的图像处理功能，WebODM 搭载在让人感到亲切的 UI 操作界面，用户体验更好了。另外，WebODM 处理后能生成多种结果，包括点云、GeoTIFF 等，可在 Web 界面做长度、面积等的测试或展示，更有利于 GIS 分析研究。

当你部署安装好 WebODM 后，接下来的操作就简单多了：创建项目 — 上传 — 等待处理 — 下载输出结果。

小结

今天推荐的这三款软件，连同推荐的 7 款软件，它们的出现无疑造福了大量的三维爱好者，使得三维重建的门槛大大降低，让非专业人士都可以成为三维模型的作者。不过因为这涉及到复杂的图像建模算法，而每个软件公司或团队的开发实力不尽相同，这将直接导致不同的软件在最后的图像建模输出效果上也会有所差异，有条件的朋友不妨都试试这 10 款软件。

来源：钟德夫（无人机监管）

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亮点：自然资源部职鉴中心颁发结业证书，测绘师选修课20学时

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地点：成 都 主办：自然资源部空间信息技术研究中心

2000坐标转换应用培训班

时间：2019327-30

地点：郑 州

亮点：软件演示与实操：免费提供软件，重点内容及案例讲解

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亮点：精讲视频+精简版图文教材，去年通关率54%

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文：测小婉

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网络拓扑图：网络拓扑图介绍及在线制作

网络拓扑图就是指用传输媒体互联各种各样机器设备的物理布局,即哪种方法把互联网中的电子计算机等机器设备相互连接。拓扑绘画出云端服务器、服务中心的互联网配备和相互之间的联接。互联网的拓扑结构有很多种多样,关键有星形构造、环型构造、总线

网络拓扑图往往是由网络拓扑图软件绘制,网络拓扑图软件可以让使用者方便地对网络拓扑图进行添加,修改、保存、复制等操作。这些事情如果是由手工绘制来操作的话,会麻烦许多。但对于网络拓扑图软件来说,都不是问题。另外对于有条件上网的使用者来说,以软件形式存在的网络拓扑图无疑能够更方便地与他人共享。

星型拓扑结构

星型结构是最古老的一种连接方式,大家每天都使用的电话属于这种结构。星型结构是指各工作站以星型方式连接成网。网络有中央节点,其他节点(工作站、服务器)都与中央节点直接相连,这种结构以中央节点为中心,因此又称为集中式网络。

这种结构便于集中控制,因为端用户之间的通信必须经过中心站。由于这一特点,也带来了易于维护和安全等优点。端用户设备因为故障而停机时也不会影响其它端用户间的通信。同时它的网络延迟时间较小,传输误差较低。但这种结构非常不利的一点是,中心系统必须具有极高的可靠性,因为中心系统一旦损坏,整个系统便趋于瘫痪。对此中心系统通常采用双机热备份,以提高系统的可靠性。

环型网络拓扑结构

环型结构在LAN中使用较多。这种结构中的传输媒体从一个端用户到另一个端用户,直到将所有的端用户连成环型。数据在环路中沿着一个方向在各个节点间传输,信息从一个节点传到另一个节点。这种结构显而易见消除了端用户通信时对中心系统的依赖性。

环行结构的特点是:每个端用户都与两个相临的端用户相连,因而存在着点到点链路,但总是以单向方式操作,于是便有上游端用户和下游端用户之称;信息流在网中是沿着固定方向流动的,两个节点仅有一条道路,故简化了路径选择的控制;环路上各节点都是自举控制,故控制软件简单;由于信息源在环路中是串行地穿过各个节点,当环中节点过多时,势必影响信息传输速率,使网络的响应时间延长;环路是封闭的,不便于扩充;可靠性低,一个节点故障,将会造成全网瘫痪;维护难,对分支节点故障定位较难。

总线拓扑结构

总线结构是使用同一媒体或电缆连接所有端用户的一种方式,也就是说,连接端用户的物理媒体由所有设备共享,各工作站地位平等,无中心节点控制,公用总线上的信息多以基带形式串行传递,其传递方向总是从发送信息的节点开始向两端扩散,如同广播电台发射的信息一样,因此又称广播式计算机网络。各节点在接受信息时都进行地址检查,看是否与自己的工作站地址相符,相符则接收网上的信息。

使用这种结构必须解决的一个问题是确保端用户使用媒体发送数据时不能出现冲突。在点到点链路配置时,这是相当简单的。如果这条链路是半双工操作,只需使用很简单的机制便可保证两个端用户轮流工作。在一点到多点方式中,对线路的访问依靠控制端的探询来确定。然而,在LAN环境下,由于所有数据站都是平等的,不能采取上述机制。对此,研究了一种在总线共享型网络使用的媒体访问方法:带有碰撞检测的载波侦听多路访问,英文缩写成CSMA/CD。

这种结构具有费用低、数据端用户入网灵活、站点或某个端用户失效不影响其它站点或端用户通信的优点。缺点是一次仅能一个端用户发送数据,其它端用户必须等待到获得发送权;媒体访问获取机制较复杂;维护难,分支节点故障查找难。尽管有上述一些缺点,但由于布线要求简单,扩充容易,端用户失效、增删不影响全网工作,所以是LAN技术中使用最普遍的一种。

分布式拓扑结构

分布式结构的网络是将分布在不同地点的计算机通过线路互连起来的一种网络形式。

分布式结构的网络具有如下特点:由于采用分散控制,即使整个网络中的某个局部出现故障,也不会影响全网的操作,因而具有很高的可靠性;网中的路径选择最短路径算法,故网上延迟时间少,传输速率高,但控制复杂;各个节点间均可以直接建立数据链路,信息流程最短;便于全网范围内的资源共享。缺点为连接线路用电缆长,造价高;网络管理软件复杂;报文分组交换、路径选择、流向控制复杂;在一般局域网中不采用这种结构。

树型拓扑结构

树型结构是分级的集中控制式网络,与星型相比,它的通信线路总长度短,成本较低,节点易于扩充,寻找路径比较方便,但除了叶节点及其相连的线路外,任一节点或其相连的线路故障都会使系统受到影响。

网状拓扑结构

在网状拓扑结构中,网络的每台设备之间均有点到点的链路连接,这种连接不经济,只有每个站点都要频繁发送信息时才使用这种方法。它的安装也复杂,但系统可靠性高,容错能力强。有时也称为分布式结构。

蜂窝拓扑结构

蜂窝拓扑结构是无线局域网中常用的结构。它以无线传输介质(微波、卫星、红外等)点到点和多点传输为特征,是一种无线网,适用于城市网、校园网、企业网。

混合拓扑结构

混合拓扑结构是由星型结构或环型结构和总线型结构结合在一起的网络结构,这样的拓扑结构更能满足较大网络的拓展,解决星型网络在传输距离上的局限,而同时又解决了总线型网络在连接用户数量上的限制。

混合拓扑的优点:应用相当广泛,它解决了星型和总线型拓扑结构的不足,满足了大公司组网的实际需求。扩展相当灵活。速度较快:因为其骨干网采用高速的同轴电缆或光缆,所以整个网络在速度上应不受太多的限制。缺点是:由于仍采用广播式的消息传送方式,所以在总线长度和节点数量上也会受到限制。同样具有总线型网络结构的网络速率会随着用户的增多而下降的弱点。较难维护,这主要受到总线型网络拓扑结构的制约,如果总线断,则整个网络也就瘫痪了。

创建网络拓扑图的方式有很多,若选择在线绘制网络拓扑图,推荐使用在线制图网站:freedgoDesign。freedgoDesign,其访问地址为:

。freedgodesign在线制图网站是一款多类型的图形图表设计软件,软件内容自带丰富的几何图形模板,可以用于绘制专业的网络拓扑图,泳道图、影响图、SDL图、审批图、会计网络拓扑图等,提供丰富的网络图例子,上手更轻松

在具体的网络拓扑图中需要把业务逻辑分解成更小、更具体的步骤。然后,考虑流程中任何可能的异常,如果是,为备选路径添加决策节点。

继续重复这个过程,直到你达到了每个人都能完全理解的简单步骤。

现在,一起开看如何使用FreedgoDesign制好看的网络拓扑图。

步骤一:

访问

,先注册一个用户,注册成功后,登录到首页

步骤二:

访问

/draw_,进入制图页面,或者从首页页面顶部菜单点击开始制作。

进入制图页面后点击文件->从类型中新建->网络架构->网络图

或者点击图例,在图例中找到网络架构->网络图,选择一个类似的图例进行改动

步骤三:

从左侧符号栏拖拽合适的几何图形至画布,松手后,椭圆图形就被固定画布上,双击几何图形,还可输入文字。当鼠标放置在图形上时,

图形四周会显示“小三角形”,是为了方便用户点击后能够快速生成新的图形。

步骤四:

软件提供多种连接样式,在该网络拓扑图中,可以选择普通的直角连接线。在连接线上,还可以输入文字做进一步的说明。

步骤五:

网络拓扑图制作工具拥有一套功能丰富的样式,用户可以对封闭图形进行单色填充、渐变填充、文本大小位置颜色调整。经过图案填充的网络拓扑图,颜值提升了不少。

步骤六:

按照绘图要求,一步一步的地完成网络拓扑图的绘制。最终完成了整幅的绘制任务。

[注]:在线网络拓扑图设计如何在线制图网络拓扑图网络拓扑部署制作怎么画网络拓扑图网络拓扑工具物理网络部署图网络拓扑图与部署架构图基本网络图制作网络拓扑图制作

网络拓扑图怎么画如何使用visio绘制网络拓扑图

画法:

1、打开开始菜单--程序--microsoftofficevisio

2、把需要的绘图菜单调出来:点击文件--形状--网络

3、选择网络里面的服务器、计算机和显示器、网络和外设和网络位置。这是最常用的四项网络绘图功能。

4、选择好绘图工具,在visio的左侧将会出现你选择的绘图工具栏窗口

5、绘图时,根据需要来选择图形。比如说画云:在网络位置的工具栏选择云长按鼠标左键然后拖到右侧的编辑网格中。

6、为了让图形更加的美观,我们还可以对编辑好的图形做一定的放大缩小改动,点击图形四周的绿色小方块拉动鼠标方向键进行相应的调整;

7、网络中间的路线我们可以用工具栏里面的连接线工具来代表。

8、依次把对应的硬件设备和pc编辑上去就ok了。

网络拓扑结构是指用传输媒体互连各种设备的物理布局(将参与LAN工作的各种设备用媒体互连在一起有多种方法,但是实际上只有几种方式能适合LAN的工作)。

网络拓扑图是指由网络节点设备和通信介质构成的网络结构图。

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网络拓扑图怎么画如何使用visio绘制网络拓扑图

方法/步骤

以microsoftvisio2010为例,首先在电脑上下载并安装visio2010软件,然后打开该软件,如下图所示。

点击模板类型里的网络,在该模板下可以找到基本网络图和详细网络图,如果我们仅仅画一个简单的网络拓扑图,可以选择基本网络图,如下图所示。

点击基本网络图进入绘图界面,在左侧形状列表里可以看到绘制基本网络图所需要的基本形状,如下图所示。

接下来开始绘制网络拓扑图了,首先点击左侧的形状列表,找到计算机和显示器形状,将图形拖到绘图面板,作为网络设备,如下图所示。

然后在图形里绘制交换机,路由器,防火墙,无线接入等设备,并用连接线连接,如下图所示。

最后在添加上设备注释,经过以上操作,一张简单的网络拓扑图就绘制完成了,如下图所示。

拓扑图绘制完毕后,可以通过另存为功能将图纸保存为格式,方便非专业人士浏览,如下图所示。

END

注意事项

除了使用visio之外,使用PPT也可以绘制拓扑图。

IR LED表示的是红外灯。IR LED:256PCS+86PCS 说的是红外灯的个数也就是镜头的配置是六灯或八灯。

PCS是“片”的意思，256PCS意思是，直径25毫米的红外LED灯有6片。

IR LED Working Distance:红外等最远工作距离。

因为红外灯一般是发散照射的，因此在足够远的地方就无法汇聚了，这样就起不到红外照射的功能，一般功率小的红外灯的工作距离基本上在50米左右，功率大的100面。

IR LED Working Distance:100m，意思就是摄像头正常红外线能打到100米的距离，并且通过摄像头能够观看到无可见光情况下100内的范围。

Lens :表示的是镜头长度，远距离的摄像头，lens相对较大。

图像传感器 Lmage Sensor SHARP/SONY：这个是监控摄像头的芯片。

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监控摄像头

监控摄像头是一种半导体成像器件，具有灵敏度高、抗强光、畸变小、体积小、寿命长、抗震动等优点。监控摄像机安全防范系统中。

图像的生成当前主要是来自CCD摄像机，也可将存储的电荷取出使电压发生变化，具有抗震动和撞击之特性而被广泛应用。

2017年12月1日，《公共服务领域英文译写规范》正式实施，规定监控摄像头标准英文名为：Surveillance Camera。

常见故障

1、夜视型红外防水机白天图像正常，夜间发白

此现象一般因机器使用环境有反射物或在范围很小的空间使用，因红外光反射导致，解决此现象首先应确定使用环境是否有反射物，尽可能改善使用环境；其次检查机器的有效红外距离与实际使用距离是否相应；

若一台长距离红外机器在很小的空间使用会因红外光过强导致机器图像发白。

2、无图像

首先检查外加电源极性是否正确，输出电压是否满足要求（电源误差：DC12V±10%，AC24V± 5%），其次检查视频连线是否接触良好；若是 使用手动光圈镜头需检查光圈是否打开，自动光圈镜头则需要调节LEVEL电位器使光圈在合适位置。

3、彩色失真、偏色

可能是白平衡开关（AWB）设置不当，也可能是环境光照条件变化太大，此时应检查开关设置是否在OFF位置，应想办法改善环境的光照条件。

5、图像出现扭曲或几何失真

这种现象可能是摄像机、监视器的几何校正电路有问题或光学镜头的问题,也有可能是视频连接线缆或设备的特征阻抗与摄像机的输出阻抗不匹配。当出现以上现象时,请先检查所用光学镜头是否异常及监视器的输入阻抗开关是否设置在75Ω端,其次再检查用视频连接线缆阻抗是否是75Ω。

参考资料：监控摄像头-

吉利汽车的质量还是不错的，性价比高。性能和外观都不错。

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1 大数据兴起预示“信息时代”进入新阶段

（1） 看待大数据要有历史性的眼光

信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联网（万维网）。尽管媒体上大量出现“大数据时代”的说法，但大数据、云计算等新技术目前还没有出现与上述划时代的技术发明可媲美的技术突破，难以构成一个超越信息时代的新时代。信息时代可以分成若干阶段，大数据等新技术的应用标志着信息社会将进入一个新阶段。

考察分析100年以上的历史长河可以发现，信息时代与工业时代的发展规律有许多相似之处。电气化时代与信息时代生产率的提高过程惊人地相似。都是经过20~30年扩散储备之后才有明显提高，分界线分别是1915年和1995年。笔者猜想，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前30年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。

（2） 从“信息时代新阶段”的高度认识“大数据”

中国已开始进入信息时代，但许多人的思想还停留在工业时代。经济和科技工作中出现的许多问题，其根源是对时代的认识不到位。18-19世纪中国落后挨打，根源是满清政府没有认识到时代变了，我们不能重犯历史性的错误。

中央提出中国进入经济“新常态”以后，媒体上有很多讨论，但多数是为经济增速降低做解释，很少有从时代改变的角度论述“新常态”的文章。笔者认为，经济新常态意味着中国进入了以信息化带动新型工业化、城镇化和农业现代化的新阶段，是经济和社会管理的跃迁，不是权宜之计，更不是倒退。

大数据、移动互联网、社交网络、云计算、物联网等新一代信息技术构成的IT架构“第三平台”是信息社会进入新阶段的标志，对整个经济的转型有引领和带动作用。媒体上经常出现的互联网、创客、“第二次机器革命”、“工业40”等都与大数据和云计算有关。大数据和云计算是新常态下提高生产率的新杠杆，所谓创新驱动发展就是主要依靠信息技术促进生产率的提高。

（3）大数据可能是中国信息产业从跟踪走向引领的突破口

中国的大数据企业已经有相当好的基础。全球十大互联网服务企业中国占有4席（阿里巴巴、腾讯、百度和京东），其他6个Top10 互联网服务企业全部是美国企业，欧洲和日本没有互联网企业进入Top10。这说明中国企业在基于大数据的互联网服务业务上已处于世界前列。在发展大数据技术上，我国有可能改变过去30年技术受制于人的局面，在大数据应用上中国有可能在全世界起到引领作用。

但是，企业的规模走在世界前列并不表示我国在大数据技术上领先。实际上，国际上目前流行的大数据主流技术没有一项是我国开创的。开源社区和众包是发展大数据技术和产业的重要途径，但我们对开源社区的贡献很小，在全球近万名社区核心志愿者中，我国可能不到200名。我们要吸取过去基础研究为企业提供核心技术不够的教训，加强大数据基础研究和前瞻技术研究，努力攻克大数据核心和关键技术。

2 理解大数据需要上升到文化和认识论的高度

（1） 数据文化是一种先进文化

数据文化的本质是尊重客观世界的实事求是精神，数据就是事实。重视数据就是强调用事实说话、按理性思维的科学精神。中国人的传统习惯是定性思维而不是定量思维。目前许多城市在开展政府数据开放共享工作，但是发现多数老百姓对政府要开放的数据并不感兴趣。要让大数据走上健康的发展轨道，首先要大力弘扬数据文化。本文讲的数据文化不只是大数据用于文艺、出版等文化产业，而是指全民的数据意识。全社会应认识到：信息化的核心是数据，只有政府和大众都关注数据时，才能真正理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素，大数据的利用可以改变资本和土地等传统要素在经济中的权重。

有人将“上帝与数据共舞”归纳为美国文化的特点之一，说的是美国人既有对神的诚意，又有通过数据求真的理性。美国从镀金时代到进步主义时期完成了数据文化的思维转变，南北战争之后人口普查的方法被应用到很多领域，形成了数据预测分析的思维方式。近百年来美国和西方各国的现代化与数据文化的传播渗透有密切关系，我国要实现现代化也必须强调数据文化。

提高数据意识的关键是要理解大数据的战略意义。数据是与物质、能源一样重要的战略资源，数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的技术。从硬技术到软技术的转变是当今全球性的技术发展趋势，而从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，数据技术与数据产业的落后将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。

（2）理解大数据需要有正确的认识论

历史上科学研究是从逻辑演绎开始的，欧几里得几何的所有定理可从几条公理推导出来。从伽利略和牛顿开始，科学研究更加重视自然观察和实验观察，在观察基础上通过归纳方法提炼出科学理论，“科学始于观察”成为科学研究和认识论的主流。经验论和唯理论这两大流派都对科学的发展做出过重大贡献，但也暴露出明显的问题，甚至走入极端。理性主义走向极端就成为康德所批判的独断主义，经验主义走入极端就变成怀疑论和不可知论。

20世纪30年代，德国哲学家波普尔提出了被后人称为“证伪主义”的认识论观点，他认为科学理论不能用归纳法证实，只能被试验发现的反例“证伪”，因而他否定科学始于观察，提出“科学始于问题”的著名观点[3]。证伪主义有其局限性，如果严格遵守证伪法则，万有引力定律、原子论等重要理论都可能被早期的所谓反例扼杀。但“科学始于问题”的观点对当前大数据技术的发展有指导意义。

大数据的兴起引发了新的科学研究模式：“科学始于数据”。从认识论的角度看，大数据分析方法与“科学始于观察”的经验论较为接近，但我们要牢记历史的教训，避免滑入否定理论作用的经验主义泥坑。在强调“相关性”的时候不要怀疑“因果性”的存在；在宣称大数据的客观性、中立性的时候，不要忘了不管数据的规模如何，大数据总会受制于自身的局限性和人的偏见。不要相信这样的预言：“采用大数据挖掘，你不需要对数据提出任何问题，数据就会自动产生知识”。面对像大海一样的巨量数据，从事数据挖掘的科技人员最大的困惑是，我们想捞的“针”是什么？这海里究竟有没有“针”？也就是说，我们需要知道要解决的问题是什么。从这个意义上讲，“科学始于数据”与“科学始于问题”应有机地结合起来。

对“原因”的追求是科学发展的永恒动力。但是，原因是追求不完的，人类在有限的时间内不可能找到“终极真理”。在科学的探索途中，人们往往用“这是客观规律”解释世界，并不立即追问为什么有这样的客观规律。也就是说，传统科学并非只追寻因果性，也可以用客观规律作为结论。大数据研究的结果多半是一些新的知识或新的模型，这些知识和模型也可以用来预测未来，可以认为是一类局部性的客观规律。科学史上通过小数据模型发现一般性规律的例子不少，比如开普勒归纳的天体运动规律等；而大数据模型多半是发现一些特殊性的规律。物理学中的定律一般具有必然性，但大数据模型不一定具有必然性，也不一定具有可演绎性。大数据研究的对象往往是人的心理和社会，在知识阶梯上位于较高层，其自然边界是模糊的，但有更多的实践特征。大数据研究者更重视知行合一，相信实践论。大数据认识论有许多与传统认识论不同的特点，我们不能因其特点不同就否定大数据方法的科学性。大数据研究挑战了传统认识论对因果性的偏爱，用数据规律补充了单一的因果规律，实现了唯理论和经验论的数据化统一，一种全新的大数据认识论正在形成。

   3 正确认识大数据的价值和效益

（1）大数据的价值主要体现为它的驱动效应

人们总是期望从大数据中挖掘出意想不到的“大价值”。实际上大数据的价值主要体现在它的驱动效应，即带动有关的科研和产业发展，提高各行各业通过数据分析解决困难问题和增值的能力。大数据对经济的贡献并不完全反映在大数据公司的直接收入上，应考虑对其他行业效率和质量提高的贡献。大数据是典型的通用技术，理解通用技术要采用“蜜蜂模型”：蜜蜂的效益主要不是自己酿的蜂蜜，而是蜜蜂传粉对农业的贡献。

电子计算机的创始人之一冯·诺依曼曾指出：“在每一门科学中，当通过研究那些与终极目标相比颇为朴实的问题，发展出一些可以不断加以推广的方法时，这门学科就得到了巨大的进展。”我们不必天天期盼奇迹出现，多做一些“颇为朴实”的事情，实际的进步就在扎扎实实的努力之中。媒体喜欢宣传一些令人惊奇的大数据成功案例，对这些案例我们应保持清醒的头脑。据Intel中国研究院首席工程师吴甘沙在一次报告中透露，所谓“啤酒加尿布”的数据挖掘经典案例，其实是Teradata公司一位经理编出来的“故事”，历史上并没有发生过[4]。即使有这个案例，也不说明大数据分析本身有什么神奇，大数据中看起来毫不相关的两件事同时或相继出现的现象比比皆是，关键是人的分析推理找出为什么两件事物同时或相继出现，找对了理由才是新知识或新发现的规律，相关性本身并没有多大价值。

有一个家喻户晓的寓言可以从一个角度说明大数据的价值：一位老农民临终前告诉他的3个儿子，他在他家的地中埋藏了一罐金子，但没有讲埋在哪里。

他的儿子们把他家所有的地都深挖了一遍，没有挖到金子，但由于深挖了土地，从此庄稼收成特别好。数据收集、分析的能力提高了，即使没有发现什么普适的规律或令人完全想不到的新知识，大数据的价值也已逐步体现。

（2）大数据的力量来自“大成智慧”

每一种数据来源都有一定的局限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始数据，才能反映事物的全貌。事物的本质和规律隐藏在各种原始数据的相互关联之中。不同的数据可能描述同一实体，但角度不同。对同一个问题，不同的数据能提供互补信息，可对问题有更深入的理解。因此在大数据分析中，汇集尽量多种来源的数据是关键。

数据科学是数学（统计、代数、拓扑等）、计算机科学、基础科学和各种应用科学融合的科学，类似钱学森先生提出的“大成智慧学”[5]。钱老指出：“必集大成，才能得智慧”。大数据能不能出智慧，关键在于对多种数据源的集成和融合。IEEE计算机学会最近发布了2014年的计算机技术发展趋势预测报告，重点强调“无缝智慧（seamless intelligence）”。发展大数据的目标就是要获得协同融合的“无缝智慧”。单靠一种数据源，即使数据规模很大，也可能出现“瞎子摸象”一样的片面性。数据的开放共享不是锦上添花的工作，而是决定大数据成败的必要前提。

大数据研究和应用要改变过去各部门和各学科相互分割、独立发展的传统思路，重点不是支持单项技术和单个方法的发展，而是强调不同部门、不同学科的协作。数据科学不是垂直的“烟囱”，而是像环境、能源科学一样的横向集成科学。

（3）大数据远景灿烂，但近期不能期望太高

交流电问世时主要用作照明，根本想象不到今天无处不在的应用。大数据技术也一样，将来一定会产生许多现在想不到的应用。我们不必担心大数据的未来，但近期要非常务实地工作。人们往往对近期的发展估计过高，而对长期的发展估计不足。Gartner公司预测，大数据技术要在5~10年后才会成为较普遍采用的主流技术，对发展大数据技术要有足够的耐心。

大数据与其他信息技术一样，在一段时间内遵循指数发展规律。指数发展的特点是，从一段历史时期衡量（至少30年），前期发展比较慢，经过相当长时间（可能需要20年以上）的积累，会出现一个拐点，过了拐点以后，就会出现爆炸式的增长。但任何技术都不会永远保持“指数性”增长，一般而言，高技术发展遵循Gartner公司描述的技术成熟度曲线（hype cycle），最后可能进入良性发展的稳定状态或者走向消亡。

需要采用大数据技术来解决的问题往往都是十分复杂的问题，比如社会计算、生命科学、脑科学等，这些问题绝不是几代人的努力就可以解决的。宇宙经过百亿年的演化，才出现生物和人类，其复杂和巧妙堪称绝伦，不要指望在我们这一代人手中就能彻底揭开其奥妙。展望数百万年甚至更长远的未来，大数据技术只是科学技术发展长河中的一朵浪花，对10~20年大数据研究可能取得的科学成就不能抱有不切实际的幻想。

 4 从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战

大数据技术和人类探索复杂性的努力有密切关系。20世纪70年代，新三论（耗散结构论、协同论、突变论）的兴起对几百年来贯穿科学技术研究的还原论发起了挑战。1984年盖尔曼等3位诺贝尔奖得主成立以研究复杂性为主的圣菲研究所，提出超越还原论的口号，在科技界掀起了一场复杂性科学运动。虽然雷声很大，但30年来并未取得预期的效果，其原因之一可能是当时还没有出现解决复杂性的技术。

集成电路、计算机与通信技术的发展大大增强了人类研究和处理复杂问题的能力。大数据技术将复杂性科学的新思想发扬光大，可能使复杂性科学得以落地。复杂性科学是大数据技术的科学基础，大数据方法可以看作复杂性科学的技术实现。大数据方法为还原论与整体论的辩证统一提供了技术实现途径。大数据研究要从复杂性研究中吸取营养，从事数据科学研究的学者不但要了解20世纪的“新三论”，可能还要学习与超循环、混沌、分形和元胞自动机等理论有关的知识，扩大自己的视野，加深对大数据机理的理解。

大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展。这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。

（1）数据复杂性引起的挑战

图文检索、主题发现、语义分析、情感分析等数据分析工作十分困难，其原因是大数据涉及复杂的类型、复杂的结构和复杂的模式，数据本身具有很高的复杂性。目前，人们对大数据背后的物理意义缺乏理解，对数据之间的关联规律认识不足，对大数据的复杂性和计算复杂性的内在联系也缺乏深刻理解，领域知识的缺乏制约了人们对大数据模型的发现和高效计算方法的设计。形式化或定量化地描述大数据复杂性的本质特征及度量指标，需要深入研究数据复杂性的内在机理。人脑的复杂性主要体现在千万亿级的树突和轴突的链接，大数据的复杂性主要也体现在数据之间的相互关联。理解数据之间关联的奥秘可能是揭示微观到宏观“涌现”规律的突破口。大数据复杂性规律的研究有助于理解大数据复杂模式的本质特征和生成机理，从而简化大数据的表征，获取更好的知识抽象。为此，需要建立多模态关联关系下的数据分布理论和模型，理清数据复杂度和计算复杂度之间的内在联系，奠定大数据计算的理论基础。

（2） 计算复杂性引起的挑战

大数据计算不能像处理小样本数据集那样做全局数据的统计分析和迭代计算，在分析大数据时，需要重新审视和研究它的可计算性、计算复杂性和求解算法。大数据样本量巨大，内在关联密切而复杂，价值密度分布极不均衡，这些特征对建立大数据计算范式提出了挑战。对于PB级的数据，即使只有线性复杂性的计算也难以实现，而且，由于数据分布的稀疏性，可能做了许多无效计算。

传统的计算复杂度是指某个问题求解时需要的时间空间与问题规模的函数关系，所谓具有多项式复杂性的算法是指当问题的规模增大时，计算时间和空间的增长速度在可容忍的范围内。传统科学计算关注的重点是，针对给定规模的问题，如何“算得快”。而在大数据应用中，尤其是流式计算中，往往对数据处理和分析的时间、空间有明确限制，比如网络服务如果回应时间超过几秒甚至几毫秒，就会丢失许多用户。大数据应用本质上是在给定的时间、空间限制下，如何“算得多”。从“算得快”到“算得多”，考虑计算复杂性的思维逻辑有很大的转变。所谓“算得多”并不是计算的数据量越大越好，需要探索从足够多的数据，到刚刚好的数据，再到有价值的数据的按需约简方法。

基于大数据求解困难问题的一条思路是放弃通用解，针对特殊的限制条件求具体问题的解。人类的认知问题一般都是NP难问题，但只要数据充分多，在限制条件下可以找到十分满意的解，近几年自动驾驶汽车取得重大进展就是很好的案例。为了降低计算量，需要研究基于自举和采样的局部计算和近似方法，提出不依赖于全量数据的新型算法理论，研究适应大数据的非确定性算法等理论。

（3）系统复杂性引起的挑战

大数据对计算机系统的运行效率和能耗提出了苛刻要求，大数据处理系统的效能评价与优化问题具有挑战性，不但要求理清大数据的计算复杂性与系统效率、能耗间的关系，还要综合度量系统的吞吐率、并行处理能力、作业计算精度、作业单位能耗等多种效能因素。针对大数据的价值稀疏性和访问弱局部性的特点，需要研究大数据的分布式存储和处理架构。

大数据应用涉及几乎所有的领域，大数据的优势是能在长尾应用中发现稀疏而珍贵的价值，但一种优化的计算机系统结构很难适应各种不同的需求，碎片化的应用大大增加了信息系统的复杂性，像昆虫种类一样多（500多万种）的大数据和物联网应用如何形成手机一样的巨大市场，这就是所谓“昆虫纲悖论”[6]。为了化解计算机系统的复杂性，需要研究异构计算系统和可塑计算技术。

大数据应用中，计算机系统的负载发生了本质性变化，计算机系统结构需要革命性的重构。信息系统需要从数据围着处理器转改变为处理能力围着数据转，关注的重点不是数据加工，而是数据的搬运；系统结构设计的出发点要从重视单任务的完成时间转变到提高系统吞吐率和并行处理能力，并发执行的规模要提高到10亿级以上。构建以数据为中心的计算系统的基本思路是从根本上消除不必要的数据流动，必要的数据搬运也应由“大象搬木头”转变为“蚂蚁搬大米”。

 5 发展大数据应避免的误区

（1） 不要一味追求“数据规模大”

大数据主要难点不是数据量大，而是数据类型多样、要求及时回应和原始数据真假难辨。现有数据库软件解决不了非结构化数据，要重视数据融合、数据格式的标准化和数据的互操作。采集的数据往往质量不高是大数据的特点之一，但尽可能提高原始数据的质量仍然值得重视。脑科学研究的最大问题就是采集的数据可信度差，基于可信度很差的数据难以分析出有价值的结果。

一味追求数据规模大不仅会造成浪费，而且效果未必很好。多个来源的小数据的集成融合可能挖掘出单一来源大数据得不到的大价值。应多在数据的融合技术上下功夫，重视数据的开放与共享。所谓数据规模大与应用领域有密切关系，有些领域几个PB的数据未必算大，有些领域可能几十TB已经是很大的规模。

发展大数据不能无止境地追求“更大、更多、更快”，要走低成本、低能耗、惠及大众、公正法治的良性发展道路，要像现在治理环境污染一样，及早关注大数据可能带来的“污染”和侵犯隐私等各种弊端。

（2） 不要“技术驱动”，要“应用为先”

新的信息技术层出不穷，信息领域不断冒出新概念、新名词，估计继“大数据”以后，“认知计算”、“可穿戴设备”、“机器人”等新技术又会进入炒作高峰。我们习惯于跟随国外的热潮，往往不自觉地跟着技术潮流走，最容易走上“技术驱动”的道路。实际上发展信息技术的目的是为人服务，检验一切技术的唯一标准是应用。我国发展大数据产业一定要坚持“应用为先”的发展战略，坚持应用牵引的技术路线。技术有限，应用无限。各地发展云计算和大数据，一定要通过政策和各种措施调动应用部门和创新企业的积极性，通过跨界的组合创新开拓新的应用，从应用中找出路。

（3） 不能抛弃“小数据”方法

流行的“大数据”定义是：无法通过目前主流软件工具在合理时间内采集、存储、处理的数据集。这是用不能胜任的技术定义问题，可能导致认识的误区。按照这种定义，人们可能只会重视目前解决不了的问题，如同走路的人想踩着自己身前的影子。其实，目前各行各业碰到的数据处理多数还是“小数据”问题。我们应重视实际碰到的问题，不管是大数据还是小数据。

统计学家们花了200多年，总结出认知数据过程中的种种陷阱，这些陷阱不会随着数据量的增大而自动填平。大数据中有大量的小数据问题，大数据采集同样会犯小数据采集一样的统计偏差。Google公司的流感预测这两年失灵，就是由于搜索推荐等人为的干预造成统计误差。

大数据界流行一种看法：大数据不需要分析因果关系、不需要采样、不需要精确数据。这种观念不能绝对化，实际工作中要逻辑演绎和归纳相结合、白盒与黑盒研究相结合、大数据方法与小数据方法相结合。

（4） 要高度关注构建大数据平台的成本

目前全国各地都在建设大数据中心，吕梁山下都建立了容量达2 PB以上的数据处理中心，许多城市公安部门要求存储3个月以上的高清监控录像。这些系统的成本都非常高。数据挖掘的价值是用成本换来的，不能不计成本，盲目建设大数据系统。什么数据需要保存，要保存多少时间，应当根据可能的价值和所需的成本来决定。大数据系统技术还在研究之中，美国的E级超级计算机系统要求能耗降低1 000倍，计划到2024年才能研制出来，用现在的技术构建的巨型系统能耗极高。

我们不要攀比大数据系统的规模，而是要比实际应用效果，比完成同样的事消耗更少的资源和能量。先抓老百姓最需要的大数据应用，因地制宜发展大数据。发展大数据与实现信息化的策略一样：目标要远大、起步要精准、发展要快速。