据时代的到来意味着新技术、新系统和新产品的出现．如何客观地比较和评价不同系统之间的优劣 自然成为一个热门研究课题，这种情形与三十多年前数据库系统蓬勃发展时期甚为相似．众所周知，在数据库系统 取得辉煌成就的发展道路上，基准评测研究一直扮演着重要角色，极大推进了数据库技术和系统的长足发展．数据 管理系统评测基准是指一套可用于评测、比较不同数据库系统性能的规范，以客观、全面反映具有类似功能的数据 库系统之间的性能差距，从而推动技术进步、引导行业健康发展．数据管理系统评测基准与应用息息相关：应用发 展产生新的数据管理需求，继而引发数据管理技术革新，再催生多个数据管理系统／平台，进而产生新的数据管理 系统评测基准．数据管理系统评测基准种类多样，不仅包括面向关系型数据的基准评测，还包括面向半结构化数 据、对象数据、流数据、空间数据等非关系型数据的评测基准．在当今新的数据系统发展中，面向大数据管理系统的 评测基准的研究热潮也如期而至．大数据评测基准研究与应用密切相关．总体而言，尽管已有的数据管理系统评测 基准未能充分体现大数据的特征，但是从方法学层面而言，三十多年来数据管理系统评测基准的发展经验是开展 大数据系统研发最值得借鉴和参考的，这也是该文的主要动机．该文系统地回顾了数据管理系统评测基准的发展 历程，分析了取得的成就，并展望了未来的发展方向．
在调研国内外数据科学与大数据技术专业建设情况的基础上,提出培养具有行业特色和可持续竞争力的大数据卓越人才的建设目标,阐述如何构建贯通式能力培养的课程体系,构建校企融合协同育人体系,构建多层次一体化的实验环境,培养师资队伍以及构建教学质量持续改进体系,从而形成多层次、多类型、健全的卓越人才培养体系。
智能建筑的出现，既是现代科技发展的产物，同时也能够反映出人们对建筑的诉求。智能建筑中核心技术是信息技术，先进科学技术与建筑技术的结合，出了智能建筑。本研究以智能建筑设计的具体工作为基础，从行业发展历程和经验总结出发定义了智能建筑的概念，解构了智能建筑的系统，分析了智能建筑设计中存在的不足和问题，提供了智能建筑设计中提升舒适度，强化结构设计，做好关键部位设计，强化屋顶设计等措施，旨在为行业提升智能建筑设计能力，确保智能建筑功能稳定实现有所帮助
面向大数据全生命周期安全的主动防御是目前大数据安全研究的热点之一。在分析大数据主动防御系统对数据采集需求的基础上,提出了一种面向大数据主动防御的低损耗数据采集方法。该方法基于虚拟机内省技术,结合了带内采集和带外采集的优点,并对数据采集进行了优化设计,实现了一种高效低损的数据采集能力。
目的：基于大数据挖掘分析奥氮平上市后安全警戒信号，为临床合理用药提供参考。方法： 利用美国FDA公共数据开放项目（openFDA）调取FDA不良事件报告系统（FAERs）数据库自2004年1月以 来收集的奥氮平药物不良事件（ADE）报告，采用报告比值比法（ROR）检测信号，以其95％置信区间下限 （ROR 95％cI。…。…．）＞1提示有安全警戒信号，比较奥氮平和其他抗精神病药（包括喹硫平、氯氮平、利培 酮、帕利哌酮、阿立哌唑、齐拉西酮、氯丙嗪、奋乃静、氟哌啶醇）与警戒信号的比例失衡分析结果，以相对报 告比（RRR）最大提示其与该警戒信号最相关。结果：共提取得到的11 171 211份ADE报告中，以奥氮平为 怀疑药物的ADE报告27 705份，其中以精神疾病分类的ADE报告数与信号数最多，＞1 000例的ADE信号 有药物毒性、药物无效、药物相互作用、体重增加、嗜睡、自杀死亡、过量和恶性综合征（NMs）。ROR法检测 数量排序前100位ADE信号中有83个安全警戒信号，其中16个在奥氮平最新药品说明书中未提及，以 NMS风险信号最高（ROR 95％CI。…h。m=58．227）。氯丙嗪（RRR=75．271）、氟哌啶醇（RRR=66．164）与 NMs风险相关性均高于奥氮平（RRR=52．375）。结论：利用openFDA平台对奥氮平的安全警戒信号进行 检测分析，可有效为其后续药物警戒工作提供参考。
大数据与政府治理能力提升，论大数据时代的税收治理精准立法创新
大数据时代国内信息安全研究_现状、趋势与反思
大数据时代传统广告公司业务战略转型研究
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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