数字化技术营销范文
时间：2023-09-24 15:36:44
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篇1
在实施“YES项目”初期，LRS市场部就会同公司运营部开始评估、寻找最佳解决方案来实现营销活动的数字化。与大多数数字化项目一样，考虑到单一产品与移动、社交媒体连线，LRS团队最后采用的方案是每个产品对应一个促销代码，消费者在线输入该代码参与活动。基于项目的核心部分是在饮料瓶身上标刻促销代码，LRS团队向多年的合作伙伴，全球标识行业专家，英国多米诺寻求解决方案。
在与多米诺工程师的技术沟通中，LRS公司提出的需求为：每一个促销代码都必须是唯一的，不重复的；匹配葡萄适50，000瓶/小时的生产线速度；瓶身上标刻的宣传代码必须清晰、显眼，其质量及持久性对于活动的展开、广大消费者的成功参与起着至关重要的作用。
经过实地勘察后，多米诺工程师向LRS推荐了有着丰富饮料行业经验的激光打码机D320i。随后4台D320i安装到了葡萄适瓶装生产线向外进给的传送带上。D320i实时从中央处理器自动下载不断翻新的促销代码，以50，000瓶/小时的打印速度将这些代码永久地标刻在饮料瓶上。
篇2
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2014）01-0068-03
0 引 言
信息的分析与处理是重要的人类活动之一，但随着当前社会信息化进程的不断加快，其整个社会的信息量也表现出成倍的增长趋势，当某一种数据库所包含的数据日益庞大的情况下，传统或简单的数据统计方法自然也会逐渐表现出诸多的不适用。尽管眼下的多数数据库系统仍可比较高效地进行数据的录入、查询以及统计等操作，但对于这些数据可能存在的某些关联与规则却无法实现理想掌握，在此种情况下也无法通过现有数据实施未来发展可能性的推断。在这样一个“数据爆炸”的时代，如果不具备挖掘数据背后隐藏的知识的能力，势必也会出现“知识匮乏”的现象。当人们意识到此问题所在之时，其对信息的态度也正在由简单的数据收集型向分析加工型转变，并期望从同样的数据信息中挖掘出更多可加以利用的信息，数据挖掘（DM）技术即是在此时代背景中诞生的。就近些年的情况来看，DM技术的相关研究不仅愈发变得炙手可热，而且已经在诸如商业、金融业、企业生产以及市场营销等很多领域获得了实际性的广泛应用，比较之下，其在教育领域的应用却相对偏少。基于此，笔者特针对DM技术在数字化校园中的应用进行一定阐述，旨在为DM技术在教育领域的应用开发提供一定参考价值。
1 DM技术与数字化校园的概念与内涵
1.1 DM技术的概念与内涵
DM技术即是指一种通过某种方法与策略从一切实际应用数据中将某些人们事先未掌握的、潜在的、但确实存在一定利用价值的信息与知识最大程度地提取出来并对其进行加工的技术称谓。具体开展DM的方法种类是多样的，但其中最具代表性的通常包括了分类分析法、关联分析法以及序列模式分析法等，而经常需使用到的工具则主要包括了IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大Simon Fraser大学开发的DBMiner系统，SAS Enterprise Miner，IBM Intelligent Miner，Oracle Darwin，SPSS Clementine以及Unica PRW等。在针对具体应用实际的情况下，通过选用以上DM工具可以帮助人们发现某些未知的数据含义，进而开发其价值以预测或指导未来可能发生的情况与需要采取的行为，总之就是为人们的决策行为提供全方位的数据信息支持。
1.2 数字化校园的概念与内涵
数字化校园即是在以互联网为依托的情况下，进而充分利用一切可以利用到的信息化策略及相关设备，继而从包括教学环境、教学资源以及教学活动等方面实现校园整体性的数字信息化管理。由此可见，与传统的校园建设比较而言，通过对校园实施数字信息化的建设后，不仅将使得校园的发展具备了更加明显的时代性，而且还能够将学校发展过程中的某些实际成效及时展现出现，同时也能及时地从中发现可能存在的管理方面的问题，并对学校在未来一定时间内的发展趋势做出比较符合实际的预测，最后，在数字化的校园管理模式下，其校内的相关资源配置将进一步得到优化，这势必也将促进校园的整体建设可逐步得以完善。
2 在数字化校园建设中采用数据挖掘技术的需求分析
2.1 学校教学与教学评价方面的需求分析
一方面，教学是学校最核心的任务，那么教学部分的数据挖掘也自然是数字化校园建设的核心部分，现以教学过程中的课程设置为例，在学校，学生的课程学习是循序渐进的，而且课程之间有一定的关联与前后顺序关系，在学一门较高级课程之前必须先修一些先行课程，如果先行课程没有学好，势必会影响后续课程的学习，另外，同一年级学习同一课程的不同班级，由于授课教师、班级文化的不同，班内学生的总体成绩相差有时会很大，利用学校教学数据库中存放的历届学生各门学科的考试成绩，结合数据挖掘的关联分析与时间序列分析等相关功能，就能从这些海量数据中挖掘出有用的信息，帮助分析这些数据之间的相关性、回归性等性质，得出一些具有价值的规则和信息，最终找到影响学生成绩的原因，在此基础上对课程设置作出合理安排；另一方面就是教学评价的数据挖掘，教学评价是对其重要的调节、控制、指导与推动手段，而且可发挥重要的导向作用，也更是学校教学管理的重要组成部分，基于此，针对教学评价管理中出现的某些问题给予科学地解决就显得格外重要，此方面的问题又包括：影响教学评价的关键因素有哪些？教学评价的指标与关键环节的合理性如何？在具体的教学评价中的各级得分者的特征如何？教学评价的可疑数据可通过什么方式给予剔除？通过数据挖掘后，诸如此类的问题均有望得以明朗化，继而更科学地实施教学评价以确保可真正扫清教学工作中存在的障碍。
2.2 教师结构和专业配制方面的需求
在当前高校扩招的大潮流中，我高职院校也占据了相当比例，由此所导致的师生比例失调的问题、新增设专业教师的稀缺问题以及具体每个专业的教师人员结构与专业领域的重组问题等等，均是迫切需要解决的问题。通常采取的做法自然是通过一定措施来引进新的教师队伍并留住人才，然而在这个过程中，还包括很多细节的问题：现有的教师哪些即将流失？ 现有教师他们的流失概率如何？哪些因素造成了教师的流失？ 教师流失对学校会造成什么影响？ 教师的流失情况有什么差别？ 如何制定科学的用人制度？等等问题，通过应用数据挖掘技术后，便有望在高职院校变被动为主动地科学人用。
2.3 学校的科研管理需求
学校所开展的科研项目对于教学内容的革新、教学质量的提升以及教师学术水平的提高均具有极大的推动作用，同时，其成效也是衡量经费分配与职称评定的重要参考依据。在此基础上，改进与完善科研评价制度自然就成为了学校迫切需要解决的问题，这些问题主要包括：在各类级别期刊上的相关教师所具备的特征、各种课题申请者的特点、未完成科研任务教师的特征、影响教学科研进展与成效的因素、科研滚动周期的最佳年限、科研工作量应该如何设定以及科研项目存虚存假的可能性等。而通过DM技术可将这些问题均得以不同程度地解决，如此也必将更加有效地激励教师科研的执行力与创新水平，整体加快学校科学事业的进展。
2.4 数字化图书资源的管理需求
图书馆最大价值化的存在，无疑要全面了解并掌握所有读者的分类、属性以及特征等方面的情况，同时还需充分掌握读者在应用图书馆后的满意度情况以及是否有新的需求，图书所涉及学科的交叉问题等等，这均是当代学校图书馆亟待解决的问题。而数字挖掘技术正能实现对以上信息的深加工，继而在对相关数据进行分析后进一步指导图书馆的馆藏建设，同时还可为学校的学科课程设置提供一定参考价值的科学依据，最终推动学校图书馆业务与相应管理的全面进步。
其他还比如有在人力资源管理方面、学校的教务管理以及住校学生生活消费管理等等，其各自存在的问题均可在充分应用数据挖掘技术的基础上找到相关突破口，最终在整体上全方位地实现学校各方面资源的优化管理与合理配置，持续提升学校数字化建设进程的速度。
3 数据挖掘在数字化校园中的应用研究
通过了解，数字化校园的数据管理平台是一个集成了学校多方面应用系统的综合性平台，将所能收集到的所有数据均储存在学校的数据中心的共享数据库里面。但在储存的过程中，还需对这些数据进行详尽的分类处理，并充分考虑到其可能存在的不完整性、模糊性与随机性等，而通过数据挖掘对这些信息的充分提取与整理，继而生成与之相对应的应用决策系统，最终为相关领导做出正确的决策提供更为丰富的可靠的参考信息。数据挖掘在数字化校园中的具体应用结构图如图1所示。
如上述介绍以及上图均可以看出，DM技术在校园数字信息化建设中可说是一项颇具复杂性与繁琐性的特殊工作，因此其具体应用情况的介绍限于篇幅限制，笔者在此仅以学校的科研管理为例，并应用Clementine挖掘工具进行操作，现对其相关数据挖掘技术的实际应用情况展开一定剖析。
3.1 对不能完成科研任务教师的相关分析
在实际的学校科研项目管理过程中，其中项目进度的管理是一个比较重要的环节，而与项目进度相关的因素中，又会存在个别教师可能因多方面原因而出现不能完成既定科研任务的情况，而只有通过科学的对其实施预测，才能让诸如此类的问题得以最大程度地解决。其具体的解决思路主要就是要把这个问题定义为一个分类预测的问题，那么首先需要做的就是将参与科研项目的教师分为两类，其中一类为已完成科研任务量者，而另一类则是尚未完成科研任务量者。接着分别从此两部分教师中选择一定数量的教师，并统计其相关属性数据继而组成训练数据集，然后再通过应用神经网络与决策树等办法建立起科研工作量完成情况的实际分类模型，最后再利用该模型来进行科研任务量完成情况的实际预测，如此便可获得可能会不能完成科研任务教师的相关信息，为学校后期的科研计划的制定提供参考依据。
3.2 教师不能完成科研任务的实际原因
在了解到可能完不成科研任务的教师后，还更需要对导致此种情况发生的原因进行必要的分析，进而可在以后保证其能最大程度地去完成科研任务。此方面的数据挖掘处理具体来说主要包括两个方面的措施。一方面，可以运用关联分析的办法，把科研任务量的完成情况看作一个实际目标变量，而把与之可能相关的某些属性数据作为变量，一起输入系统后在运用GRI模型展开分析，进而可初步找出具体有哪些属性可对科研完成的情况造成影响；另一方面，就是应用决策树的方法来获得科研工作量完成情况的规则集。以具体的某学校为例，以APRIORI算法为基础来对教师科研任务量完成情况的影响因素进行分析，设定0.3为最小支持度与最小置信度，继而对挖掘的结果实施分析，所获得的最终结果为：基础学科有38%的教师不能按时完成，82%的文科教师可以完成，75%的年轻教师可以完成，95%的高级教师可以完成等等，如此一来，便能很清楚地获得对科研任务量完成情况的影响因素，比既往的方法便捷了很多，同时也显著提高了工作效率。
3.3 学校科研管理中对教师的分类
在寻找到影响教师不能完成科研任务量的原因之后，接下来还必须完成的工作就是要对教师实施明确的分类，继而便于针对具体情况的不同类教师建议采用不同的策略来最大程度提升科研任务的完成率。打个比方，我们可以把学校看为一个企业，而把教师视作企业的客户，因此对教师实施分类的问题亦即是对企业客户进行细分的问题，通过分类后，自然更便于将那些特别需要关注的“客户”找出来，继而采取相应的实际措施来改善部分教师不能按时完成科研任务量的问题。下面笔者以聚类算法为例对教师细分过程中所采用到的实际算法应用进行一定说明，本算法主要是采用逐步减少K值的方式进行尝试。职称与学历等均是影响是否能完成科研任务的主要因素，因而需将这些相关的数据均作为参数给予输入，比如先将K值假定为8，接着通过对K值的大小进行连续调整，最终或许可以发现，比如当K值为4时，其效果最为理想，然后便可运用决策树对此类与其他类型的因素进行相同的分析，对每位教师的具体情况实施深入挖掘，最终分析出导致其不能完成科研任务的所有影响因素。通过此种在给予分类基础上的实际算法的应用，教师科研工作中所存在的问题就能很容易被挖掘出来。
4 结 语
综上所述，对数字化校园的建设而言，数据挖掘技术不仅是一项迫切需要掌握的全新技术，而且也是一项有着必要性、重要性与繁琐性的工作项目，因此有必要更加重视其在数字化校园建设中的作用与效果。与此同时，笔者认为，当代的学校管理自然也需要现代化的管理方式，数据挖掘技术的诞生与不断发展，也势必能为校园数字化建设提供更为有利的帮助，这也是有助于学校实现数字信息化最有利的保证。笔者相信，在不久的将来，数据挖掘技术将会在校园数字信息化建设中发挥出更为突出的作用。
参 考 文 献
[1] 陈薇.数据挖掘在数字化校园的研究与实现[D].杭州：浙江大学，2006.
[2] 丁智斌，衰方，董贺伟.数据挖掘在高校学生成绩分析中的应用[J].计算机工程与设计，2006，27（4）：590-592.
[3] 谷琼，朱莉，蔡之华，等.基于决策树技术的高校研究生信息库数据挖掘研究[J].电子技术应用，2006（1）：20-21.
[4] 姜卫俭，程从从.数据挖掘技术在校园信息化中的应用研究[J].科技广场，2009（5）：72-74.
篇3
阳狮锐奇进入中国后,凭借规模效应迅速在新媒体领域站住脚跟,目前中国市场已发展成公司全球最重要的市场之一。此次大卫?肯尼访华,目的是借此行亲身体会这个市场的发展,为加大对中国市场的进一步投资做好准备。快速扩张的背后,则是国际传播大鳄对中国数字媒体市场的信心。
谈到向三至五级城市拓展时,大卫?肯尼表示将主要通过并购、增开分支机构和与当地媒介机构合作这三种方式进行。除之外此,阳狮锐奇还将加大投入技术研发和人才培养。
“我们将会更加关注技术研究,因为在我们看来,在全球范围之内确实存在一种趋势,即传统媒体转向数字媒体。在这一转变过程中,技术将扮演非常重要的角色,这就要求我们获得更多数据,有能力处理这些数据,我们将加大研究目标群体定向、数据分析、社交媒体和移动媒介技术,对不同的消费群体进行定向和定量分析。”他进一步解释说。
在肯尼先生看来,未来媒介购买的重点不再是电视的某个广告时段或网页的某个广告位置,而是将细化为某一个特定的目标消费群体――按需定位用户(Audience On Demand)。这意味着,公司可以通过分析消费者数据,进行目标消费群体定位并细分,将其使用的全部潜在媒体按需求打包出售,从而打破媒体之间的隔阂,颠覆了传统广告分配方案。
篇4
0引言
因为现代网络数字化技术发达，并受到了社会重视，使得此项技术迅速普及，进入到多个领域当中，从应用结果上来看，说明网络数字化技术具有较高的应用价值，那么针对电力企业营销管理方面，通过网络数字化技术形成的数字化管理体系，能够有效容纳现代庞大的营销信息，同时切合精细化管理体系的结构，因此在理论上该系统在电力企业营销管理当中，同样具备较高的应用价值，同时对于电力企业管理有着重大的发展意义。
1电力营销业务数字化管理系统构建的关键技术
1.1服务器系统构建
因为数据化管理系统建立于网络环境当中，所以要实现系统运行，就必须先构建服务器系统。具体来说，服务器系统是一种服务器集成体，包括了所有的应用系统对应的服务器，例如数据库服务器、应用服务器、事务处理服务器、工作流处理服务器等，由此可见服务器是支撑系统运行的重要部分。在本文设计当中，服务器系统设计必须确保所有服务器能够正常运行，下文将对服务器系统构建方案进行介绍。
（1）数据库服务器构建
主要采用2台小型计算机作为构建基础，将2台计算机连接后以双机热备份方式运行，在此条件下结合磁盘阵列方式来实现数据储存。这种构建方法因为小型计算机的应用，具有效率、安全性高的特点，满足本文服务器稳定运行的原则[1]。
（2）应用服务器构建
因为现代电力企业管理信息较多，所以不能采用小型计算机来进行构建，对此本文选择了常规的计算机配置，数量上初始值为1~2台，如果之后电力信息有所增长，则可以对初始值进行增加，说明应用服务器的扩展性良好。同时在常规计算机配置当中，介于计算机的强大功能，其可以通过安装软件的方式来使系统得到发展，同样体现了扩展性[2]。
（3）中心数据库服务器构建
中心数据库服务器同样通过计算机来实现，但计算机配置上要超过应用服务器配置。中心数据库服务器数量为1，用于连接客户端工作站，并与其形成信息数据交互渠道，可以接收工作站传输而来的数据，同时也可以将相关指令传输至工作站当中。因为中心数据库服务器数量为1，所以接收而来的数据会以完全集中的方式集成，这种方式可以消除数据分散分布、孤岛信息的现象，给用户操作提供便捷性[3]。综合分析来看，上述方案具备了容错技术、备份技术、集群技术，因此满足系统可靠性的要求，同时介于服务器的容量以及可增加性，符合现代电力信息日益增长的条件，因此在理论上说明本文服务器设计有效。
1.2系统的体系结构
（1）应用逻辑层次
应用逻辑层次是电力营销数字化管理系统的最直观表现，在本文设计系统当中，主要有三个表现层次，即应用表示、业务处理、数据存储，其中应用表示层主要功能在于将数据展示在用户层，并实现与用户的交互，此时用户可以通过直接操作向业务处理层、数据储存层进行操作，实现业务处理或数据调度等；业务处理层主要功能在于，显示业务流程的逻辑表现，例如系统的校验、统计、分析及更新等功能；数据存储层为所有数据的终端，主要功能在于数据保存，该层次与上述两层相互连接，以供用户进行数据查询或者调度等操作。
（2）二层结构
本文所采用的二层结构为US结构，在此结构当中，应用表示逻辑与业务处理逻辑驻留在同一个进程中，所有的应用程序逻辑将被布置在客户端、服务器当中，此时当出现数据传输请求，客户端会率先接受到请求并将其发送到服务器端，服务器端接收到请求之后会数据库当中找到相应的应用程序逻辑，通过后将数据返回客户端即完成了请求处理。但US结构是一种传统结构，在早期研究理论中得知，其存在三个主要缺陷，即其数据传输渠道较小，在现代庞大的电力信息条件下，会导致网络负担增加，引起服务器性能下降，同时还可能出现传输堵塞问题；如果在数据传输过程当中，原有的应用需求发生了改变，此时客户端与服务器都需要发生变动，这一过程十分繁琐会造成维护工作负担；在US结构当中，其应用表示逻辑、业务处理逻辑是一体存在的，因此可能导致数据完整性不足的问题，对于系统具有不利影响。那么针对US结构的缺陷，本文将采用三层结构来进行弥补，具体方法如下文所述。
（3）三层结构
将三层结构与上述二层US结构相互融合，在源代码页面抽取US结构的功能程序代码，将此代码替换三层结构中相同部位的代码即完成了融合，融合之后二层结构代码会在三层结构内运行，但其缺点并没有被带过来，图1为本文三层结构。在三层结构中，二层中业务处理逻辑源代码将会进入中间层服务器，实现了应用业务逻辑、客户界面分隔；当应用需求改变，直接在应用服务器上进行修改即可，不涉及客户端，因此通过三层结构可消除二层结构的弊端，同时有利于系统伸缩性、灵活性的提高。
2本文设计系统测试
2.1实例概况
某实例电力企业建设时间较长，在早期的建设当中，为了满足控制需求，该企业通过传统网络技术构建了原有系统，早期应用当中该系统确实给该企业极大的便利，但随后电力市场发生变革，电力用户迅速增长，该单位的系统已经乏力，因此需要进行优化，这也是该单位同意测验本文设计系统的原因，如果本文系统有效，该单位将逐步将原有系统替换为本文系统。
2.2测试方法
首先收集实例电力企业以往的电力营销条件，以其中某一项业务为基础，采用仿真系统来构建电力业务影响虚拟环境，其次在虚拟环境当中同时运行该单位原有系统、本文设计系统，最终通过统计得到两个系统的电力负荷表现、电力收费表现。
2.3测试结果
篇5
1 功图量油技术综合应用
1.1适应性分析
（1）理论上，机械计量的产量是油、气、水及相当数量的固态杂质混合物的产量（井口产量），影响较大，只能接近真实产量。而通过曲率波动方程模型确定泵功图，从而计算有效冲程（取小原则），得到的产量可直接反应出泵的真实抽汲能力，更能无限接近油井地质产能。
（2）实际上：1）仅侏罗系延9油藏功图计量与罐量误差较小；2）两套系统，必须定一为真实产量，就目前运行只能是罐量；3）能不能用、用与不用主要由产量的稳定性决定（如X66-84井），而目前生产稳定井超过450口，占比75%以上，功图计量适用性强。
1.2 推广对策
1.2.1 动态特征分析
（1）油藏特征规律影响。截止2013年，全区油井分析成功井数563口，无法运用84口，主要表现为供液能力、伴生气及复合因素影响，其中气体影响44口，占比52.4%，最为严重。
1）供液能力。主要位于梁长6油藏低产区，18口，平均单井日产0.94方，供液能力低且间出严重，泵功图随地层吐液情况成阶段性变化，计量曲线呈波动状，尤其是在间出期间，有效冲程几乎不计；主要依靠优化生产制度治理。
2）气体影响。梁长6油藏中部44口，平均单井日产液5.36方，供液能力较好，同时气量大，泵功图实时变动，导致有效冲程计算失真，功图计量曲线无规律，无法有效利用，主要依靠强化伴生气管理，目前收效甚微。
3）复合因素。高产区域，22口，平均单井日产液8.74方，且井口产液稳定，供液能力好，功图计量值杂乱波动，无法确定系数。主要因素：一是连喷带抽；二是气体影响；三是硬件设备。
（2）硬件、软件设备影响
1）硬件方面。一是采集设备是整个系统的最前端，它的微小波动，经过中端信息的变换、传递放大、计算处理，将对计量准确度造成直接影响；二是传输设备损坏将直接导致功图掉线、缺失、数据失真，定期；三是信号干扰测试精度受信号电缆线走向设计影响，排布不合理影响测试准确度，可能会导致采集的部分功图数据错误。
2）软件方面。两大系统，即功图生成的内控系统及功图计量的平台系统自身局限性：①对连喷带抽无法计量；②井筒异常（漏失）会造成计量失准；③特殊情况（大风、下雨、停电等）下功图乱画、采集数下降；④平台软件与现实存在计算差异，修正系数导入后反向推到，初始值波动异常（27口）。
（3）日常生产操作影响
1）基础数据维护
①静态数据。必须完整、准确录入，如完井数据、原油物性参数、抽油机型号等资料，动态上具明显变化的有抽油杆材质及抽油机型号。一是抽油杆材质，冯69-92井从钢D抽油杆改为玻璃钢，示功图形状发生变化，从严重结蜡变成固定凡尔漏，主要对功图诊断产生影响；二是抽油机型号发生变化影响，同一口油井，改变抽油机型号参数，对功图计算液量，泵效等有较大的影响。
②动态数据。一是油压、套压、动液面、含水，只对工况的判断结果影响；二是对同一口井，在功图量油模型中，泵径越大，计量值越大，功图形状没有明显变化。三是当沉没度增加，泵充满系数提高，功图计算结果变大，部分井工况诊断结果也发生变化。
2）日常动态维护。①分区域参数试验10口，产量回归期2-4天；②井筒处理后产量回归期4-6天。
1.2.2 常规问题处理
（1）抵触心理。应以最快速度完成技术推广应用，拖拖拉拉会更加反感。
（2）区域分散。油田成藏原理及地质特征决定了“老区分散、新区偏远”的现状，需提前储备、扩大队伍、提高投资。
（3）运维量大。全区油井开井589口，数据完善、设备调试、运行监控等工作量大，成立运维组，培养一批专门应对设备问题的技术人员。
（4）动态特征复杂。是实现功图量油建用结合主要因素，且影响因数众多，从硬件、软件、油藏特征、生产操作入手，深入分析。
（5）培训力度不够。影响功图量油综合运用推广速度的重要因数就是专业技术人员储备薄弱，在数字化运用的新环境下，加大培训力度，采用轮岗制。
1.2.3 特殊问题处理
（1）考核管理无专职人员
首先要有制度，同时必须要有人管。建立功图量油综合运行制度，并纳入绩效量化考核，成立功图量油管理小组，明确操作、监控、维护、技术岗位职责，建立模板，规范资料录取，修订系数、标定及补量界定。
（2）生产监控存在盲区
功图量油需要运行稳定，可太稳定却掩盖了真实动态变化，出现“井口虚高、盘库无货”现象，尤其是对油井地质产能监控，导致油藏区域注采调整滞后。解决办法：必须确保每口油井都具备罐量条件、落实月度标定制度。
（3）监控中心未充分利用
数字油田通俗讲，就是完成生产组织“监控落实治理”的上线运行，最终解放劳动强度、降低生产成、提高管理效率，重点发挥“监控中心”的职能性，建立油藏开发管理系统。
2 功图量油应用效果评价
2.1实现功图量油技术全面推广
截止2013年，全区完成34个站点功图量油配套建设，油井开井604口，设备累计安装566口，平均数据上线563口，除3口井计划关井影响，采集分析成功率实现100%；上线率93.7%，相比2012年提高17%；功图量油应用井数达到479口，应用率85.1%，其中长2以上浅层93.7%，长2以下深层80.1%。
2.2 提高产量监控体系时效性
数字化功图量油从工况监控、功图计量出发，同时解决了原油井筒阶段、地面阶段的上线监控。在油藏生产能力一定的情况下，优化产量监控体系，提高采油时率，就是提高原油产量。与传统示功仪实测相比，采用功图量油技术无数据延迟，降低井筒影响因素效率高，使得单井产能≌井口产量≌盘库产量，实现油田高效开发。
2.3 网上办公降低劳动强度
以自动生成，带动报表精简，以盘三试点，形成《报表精简方案》，对各基层单位取缔报表13种，全年节省报表约2200本。同时，按照月度罐量标定制度计算，每口油井每年减少罐量次数60次，全区减少罐量约36000井次，大大降低劳动强度。
2.4 储备数字化建设实践经验
形成了以“建设试点综合运用”的数字化三步走建设思路。开展数字化运行下动态特征综合分析，不断提高对数字化深度运用的认识程度，培养出一批数字化运行下的技术骨干，为数字化油田建设奠定基础。
2.5 降本增效工作卓有成效
全年累计修旧利废成本结余约9.86万元，实现无人值守井场32处，撤人32人，站点规范化撤罐27具，锁罐66具，在完成生产任务的同时，大大降低成本投入。
3 结论及认识
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随着国民经济的快速发展，煤矿行业也实现了飞跃式的发展，但是，由于煤矿行业在很大程度上具有特殊性，所以在日常的矿业工作时，对供电的要求也十分严格。为了保证矿下工作的高效率，必须有一个安全、可靠的的电网来保证工作的正常进行。随着数字化技术的兴起和不断发展，煤矿供电也拥有了新的发展方向。
1 数字化技术在煤矿供电中的优势
数字化技术的兴起和广泛运用为工业设计提供了新的发展方向，煤矿供电系统的设计也拥有了更具有创新能力的技术支持。充分利用数字化技术可以帮助煤矿工业设计师在供电系统设计初期有效克服设计障碍，最大程度地减少由于空间的复杂性和时间的差异给设计工作造成的制约作用，减少误差，保证设计的合理性。同时，利用数字化技术可以有效构建煤矿地面与井下供电系统之间的集成监控环境，实现对矿井供电系统的统一监控和调度，从整体上提高煤矿供电系统的自动化水平，实现最大的运行效率，简化供电工作程序，为供电系统的正常安全运行提供技术和决策支持，并且也能有效提高经济效益。从总体上来看，在煤矿供电系统中广泛应用数字化技术在很大程度上为煤矿正常的工作提供了便利条件，符合当前时代的要求，同时也是煤矿行业发展的需要，具有很大的现实意义。
2 载波控制技术
载波控制技术的核心在于其中的载波发射机和载波接收机，其基本工作原理就是在对载波发射机的利用基础之上，通过动力线路将控制信号出送出去，再由载波接收机对信号进行接收，由接收机带动系统元件的正常运行，最终实现对作用系统的控制。
载波控制技术应用于煤矿供电系统中，将载波接收机和载波发射机安置于同一个供电系统上，并且接上相同的动力电缆芯片，当机电设备正常运行时，载波发射机将信号进行相应处理，然后以频率的形式将信号发送至供电系统，通过动力电缆的传输作用传输至载波接收机，载波接收机接收到信号后进行处理，然后作用于电器，电器得到通电信号开始工作。
载波控制技术在煤矿供电系统的运用，其优点在于，载波的发射过程只需要以动力电缆的两芯为载体，而不需要利用专用控制电缆芯线，也不需要特别设置新的路线，节约了大量的橡胶和铜质材料，在供电系统的建设成本上体现了一定优势，同时也可以减少工作人员的工作量。同时，利用载波控制技术，其电路体积小，并且接线过程简单，可以将载波电路设计成一个单独的个体，也可以将其设置在开关保护器中。由于载波电路并不复杂，并且不会占用太大空间，所以一般对机电设备性能没有明显影响。
3 数字化变电站防越级跳闸技术
数字化变电站防越级跳闸技术是一种基于全网数据共享的新型技术，在实际的应用过程中，所有需要进行防越级跳闸的器械设备必须具备相应的光纤数字通信接口，通过光纤作用，可以将地面变电站保护器中的电气信息和煤矿高开关保护器的电气信息共同传递到数字化的变电站中，数字化变电站再根据收集到的线路信息对电路故障进行识别，并控制电路开关跳闸。
应用数字化变电站防越级跳闸技术需要特别注意，由于其高开保护器在煤矿井下环境中属于防爆产品，所以在进行性能设计和安全监测时，必须将其与地面的继电保护装置进行严格明确的区分，严禁将其混为一体，这样才能最大程度地保证高开保护器的实际性能，达到良好的电力控制效果。
但是数字化变电站实际上也要综合智能传感技术和高速通信网络技术，其主要的作用在于减少变电站内部各电压电流互感器与二次设备之间的线路连接，所以此项技术在实际的煤矿供电系统中的并不具备充分的现实意义。
4 GIS应用于煤矿供电系统综合自动化
一般来说，煤矿井下的实际信息是无法完全传递到地面的，煤矿地面对井下的供电系统所能获取的信息仅限于供电系统图，但是图纸仅能表现变压器、电缆、开关以及设备之间的连接、控制关系，对矿井内部位置和电缆分布的指导无实际意义。矿井下密集复杂的电缆分布和相对封闭性使得正常的井下作业十分受限。供电系统受此因素影响，不仅在日常的供电系统维修上存在很大的障碍，而且煤矿供电系统综合自动化的应用过程也受到很大程度的限制。
GIS在煤矿供电系统综合自动化中的应用具有相对优势，它可以针对煤矿井下的实际环境形成系统直观的描述，尤其对煤矿供电系统复杂的空间关系和属性特征的反应效果较强。利用GIS的统一地理坐标系统，对煤矿供电系统的实体对象进行准确的定位和空间关系描述，再对产生的空间数据和属性数据进行具体的分析，根据相关空间参数实现对供电系统的合理调整，最终可最大程度地满足煤矿生产需求，实现安全供电。同时GIS在对数据和空间信息的管理上具有一定优势，可以为煤矿今后的维修工作提供真实可靠的地理信息依据。因此，在煤矿供电系统中建立以GIS为基础的动态供电系统综合自动化，可以实现对煤矿更好的整体管理。
5 结束语
就目前来说，数字化技术可以作为实现煤矿供电系统安全运行的坚实基础，它的应用使得煤矿供电系统从设计到运行的每一个环节都实现了技术的创新。随着数字化技术在煤矿行业越来越广泛的应用和发展，受其指导的供电系统也将更加体现与时俱进的特征，并最终实现飞跃式的发展，为煤矿行业提供更大的物质支持。
【参考文献】
篇7
不过，随着新年将至，数字营销者关注点将由大数据转移至“更高质量的”数据和洞察力。通过分析顾客的在线行为真正深入地了解顾客，在帮助品牌提升知名度和影响力的同时，也可帮助营销者通过运用更具有实际意义的数据打造更加个性化的购物体验。
那么，在与数以百万计的顾客交流时，究竟应该如何运用大数据打造让顾客难以忘怀的个性化购物体验呢？
解决这一难题，首先需要依靠大数据来填补商家和消费者之间的鸿沟，这也将成为2016年营销界的热点话题。
大数据助力营销者深入了解客户
市场营销活动直接接触到顾客，并有机会将顾客转化，所以分析、评估和执行这些营销活动尤为重要，商家须不断收集顾客的详细信息。大数据和数据分析相结合，创建顾客资料库能够帮助商家：
深入了解顾客购买行为；
预测顾客购买决定；
向顾客推荐其感兴趣的商品；
最终升顾客线上购物体验。
只有互动才能让商家更多地接触顾客，而与顾客互动的唯一途径便是充分运用大数据。
今年，商家曾遭遇大数据泛滥的困境。商家接收到了海量、各类型的数据，由于处理不当，甚至根本没有能力处理这些数据，而被淹没在了数据洪流之中。因此，今年商家的热议话题之一就是利用顾客智能实现个性化。
而这也是我们能够帮助客户提升他们的顾客的个性化体验的另一方面 ——机器学习。
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中图分类号：G64文献标识码：B
文章编号：1672-5913（2007）06-0040-04
1 引言
数字化校园是以数字化信息为依托，利用计算机技术、网络技术、通讯技术支持学校教学和管理信息流，实现教育、教学、科研、管理、技术服务等信息收集、处理、整合、存储、传输、应用，使教学资源得到充分优化利用的一种虚拟教育环境[1]。数字化校园建设已经成为现代高校建设的重要组成部分，如何更好地利用数字化校园信息，提高高校教学效率，从而为社会培养出更多高素质人才，是一个值得研究的问题。数字化校园是面向教师和学生的，并为教师和学生服务。利用数据挖掘技术，在了解学生的各个方面信息的基础上，通过决策树算法得到学生学习成绩的总体发展趋势，为高校教学提供决策支持作用。
2 数据挖掘技术
2.1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘（Data Mining，DM）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程[2]。目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据，进而预测未来可能发生的行为，从而为决策行为提供有利的支持。
2.2 决策树方法
决策树方法是数据挖掘的核心技术算法之一，通过大量数据有目的地分类，从中找出一些潜在的、对决策有价值的信息，常用于预测模型中。目前，国际上最有影响力的决策树方法是ID3决策树生成算法，C4.5算法是ID3算法的改进，该算法主要采用信息增益比来确定被测试的属性[3]。
决策树（Decision Tree）是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。通常情况下，采用自顶向下递归的各个击破的方式构造决策树，在此过程中，选择合适的属性作为测试属性；采用剪枝方法控制生成的决策树的大小；是两个关键的问题。
决策树的基本算法是贪心算法，它以自顶向下递归的各个击破方式构造决策树，算法Generate_ decision_tree生成一棵决策树的基本步骤。
输入：训练样本samples，由决策属性表示，候选属性的集合attribute_list。
输出：一棵决策树。
（1）创建节点N；
（2）if samples 都在同一个类C then；
（3）返回N作为叶节点，以类C标记；
（4）if attribute_list为空，以类C标记；
（5）返回N作为叶节点，标记为samples中最普通的类，//多数表决；
（6）选择attribute_list中具有最高信息增益的属性test_attribute;
(7) 标记节点N为test_attribute;
（8）for each test_attribute中的已知值ai //划分samples；
（9）由节点N长出一个条件为test_attribute= ai的分支；
（10）设si是samples中test_attribute= ai的样本的集合，//一个划分；
（11）if si为空then；
（12）加上一个树叶，标记为samples中最普通的类；
（13）else加上一个由Generate_decision_tree返回的节点。
以上递归步骤当下列条件成立时停止：
（1）给定节点的所有样本属于同一类；
（2）没有剩余属性可以用来进一步划分样本，在此情况下，使用多数表决；
（3）分支test_attribute= ai没有样本，在这种情况下，以samples中的多数类创建一个树叶。
3 数字化校园整体框架
基于当前高等院校校园网的基本设施和已有的各种应用服务，一个基于通用的统一身份认证和统一信息展示的数字化校园解决方案的总体框架。这个框架能够集成各种校园网中的应用。各个子系统在数字化校园中的位置如图1所示。
在这个数字化校园框架中，利用PKI体系结构作为统一身份认证系统的基础，以LDAP目录作为校园网内各种身份和信息数据的存储媒体，从而实现Portal信息展示平台，为校园网内各种应用服务的集成与展现提供了途径。
4 数据挖掘技术在数字化校园中应用
数据挖掘过程主要经历以下阶段：确定数据挖掘对象、数据准备等。下面将结合数字化校园介绍数据挖掘关键过程的应用。
图1数字化校园的整体框架
4.1 确定数据挖掘对象
定义清晰的挖掘对象，认清数据挖掘的目标是数据挖掘的第一步。在数字化校园信息库中，主要的信息就是教师和学生，如何更好地协调教师和学生的关系，更好地促进教育事业的发展，本文先从本科生着手，来研究本科生在校的基本情况，从而确定以学生为主体。
4.2 数据准备
收集和描述数据是整个数据挖掘工作中相当重要的一部分。数据准备一般包括两个步骤：数据的选择和数据的预处理。这里主要是在校本科生的家庭出身、学习、每月消费、每月借书、社会工作等情况。例如从校园一卡通系统中可以找到某个学生这个月的消费情况。下面的挖掘方法并未对学生信息的各个子库中所有数据进行直接挖掘，而是以学生的数字化校园中的基本信息作为基础信息，通过对学校的各个子库的个人信息进行加工处理，运用简单的统计方法对每个子库信息进行聚合，从而得到进行数据挖掘的基本信息。
把从各个子库中得到想要的数据必须经过处理才能应用到数据挖掘技术中去。例如我们把学生通过文字所表现的不同属性进行量化，以便于算法分析。我们把学生分为：A、B、C、D、E五个等级，即各个方面都表现优秀的学生为A、中等靠上但次于优秀的为B、中等生为C、中等靠下为D、各个方面都很差的为E。
依据以上量化标准，我们把统计得到用于数据样本的一个6维向量进行初步量化。
（1）学生每月消费：超过500元的为高、300~500元的为中、低于300的低。
（2）图书馆平均每月借书（每月按图书馆开放25天计算）：每月光顾图书馆4次以上为优，2~4次为良，少于2次的为中。
（3）专业课平均成绩：高于85分的为优，75~85之间的为良，60~75之间的为中。
（4）参加社会活动情况：1表示经常参加社会活动，0.5表示参加社会活动适度，0表示基本上不参加社会活动。
（5）家庭出身：“农”表示出身农民，“工”表示出身工人，“干”表示出身干部。
（6）学生等级：各个方面都表现优秀的学生为A，中等靠上但次于优秀的为B，中等生为C，中等靠下为D，各个方面都很差的为E。
下面介绍一个训练样本，该数据样本选自2003级计算机专业某个班学号的前15名，如表1所示。
4.3 构造决策树
根据选取训练样本数据集，取属性“学生等级”作为类别标识属性，属性“家庭出身”、“每月平均消费水平”、“专业课平均成绩”、“图书馆借书”、“参加社会活动”作为属性集。训练样本集类A、B、C、D、E所对应的样本个数记为s1、s2、s3、s4、s5。其中s1=2，s2=4，s3=4，s4=3，s5=2。
首先，对给定的样本分类所需的期望信息：
类似地，我们可以计算Gain（每月平均消费水平）＝0.4076，Gain（专业课平均成绩）＝1.2668, Gain（图书馆借书）＝0.6963, Gain（参加社会活动）＝0.266，由于专业课平均成绩在属性中具有最高信息增益，它被选作测试属性。创建一个节点，用专业课平均成绩标记，并对于每个属性值，引出一个分支。样本据此划分，重复上述步骤，最后返回的最终判定树如图2所示。
4.4 结果分析
比较以上5个属性的信息增益，得到学生等级决策树，从而得到以下结论：
(1) 可以看出专业课水平的高低是决定学生等级的关键因素。
(2) 图书馆借书次数较多，可以看出学生比较重视学习。
(3) 参加社会活动积极的学生，也是相对较好的学生。
(4) 每月消费较高的部分同学比较侧重于学习之外的别的方面，所以这些学生是较差的。
(5) 并不是来自家庭贫困的学生都是好学生，也不是来自家庭富裕的学生都是差学生，虽说大学生关键是靠个人的努力，学校的管理和督促对那一部分消费比较高的学生来说还是能起到一定的作用的。
5 结论
本文根据数字化校园系统中所存储的学生信息，利用数据挖掘技术的决策树方法分析了影响学生等级的重要因素，这只是数据挖掘技术在数字化校园系统中一个简单的应用。如何充分地利用高校资源，把数据挖掘技术和数字化校园更好地结合起来是当前高校面临的一个很重要的现实问题，从而达到提高教学质量和大学生素质的目的。
参考文献：
[1] 陆炯.数字化校园的总体框架与若干关键技术的研究[D].南京大学:南京大学出版社,2004.
[2] Jiawei Han, Micheline Kamber.数据挖掘:概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2001.
篇9
中图分类号：TP315 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2014）24-0051-02
1 系统概述
一直以来，迎新都以其业务并发量大、工作强度高、参与部门多等特点成为高职院校一项艰巨的任务。传统的迎新，往往由院办牵头，涉及组织招生办、学工处、教务处、后勤处、财务处、各分院等多个部门，各院系在摆摊设点，各新生在各摊点前面排长龙，重复填写各种表格，拎着大包小箱，到各管理和服务机关盖满若干个图章，最后身心疲惫地完成报到注册。高职院校在传统新生报到过程中出现如下一些问题。
1）传统迎新学生在报到之前由教务处进行班级划分并且学工处给学生完成分配宿舍工作，但是由于高职院报到率不很高（通常在90%左右），而且学生报到时调专业现象较严重，造成部分床位空余、床位利用率不高的现象。
2）学生报到现场各系部按专业摆摊设点办理学生报到手续，由于现场人多拥挤，初来乍到的学生往往摸不清头绪而看到队伍就排，导致排错队、找不到队伍的现象频频发生。
3）存在假造身份报到的现象。传统迎新身份确认手段是学院通过将考试院给予的考生准考证照片与现场学生身份证上的照片比对，但是存在少数学生让考上的学生来报名以后自己冒名来上学的情况，或者提供造假身份信息报名。
随着教育信息化的加速推进，诸多高校陆续开展数字化校园建设，数字化迎新也成为数字化校园建设中的重要组成部分。数字化迎新系统是一套以提高迎新现场服务工作效率和质量为目标，建立“以人为本，一站式服务”的系统。
2 系统设计
数字化迎新系统设计原则
1）简单实用。迎新系统作为公共服务平台，应该是通俗易懂、操作简单，操作人员只需要进行简单培训即可操作使用，能有效提高工作效率和管理水平。
2）安全可靠。迎新系统能够安全稳定运行，有一定的防攻击性和良好的应急与灾备机制，保证数据信息的安全。
3）良好的兼容性。迎新系统向上能够与高招录取系统、省厅教育主管部门相关系统兼容;向下能与校内教务系统、财务系统、学工管理系统等相关信息系统兼容，便于数据交换和信息系统整合。
迎新管理总体设计 迎新管理面向学校新生入学，管理新生报到过程;为各级管理人员搭建业务管理及协同平台，并积累新生数据，为后期应用提供数据来源。迎新管理总体包含三个方面。
1）迎新数据准备与配置：主要对新生名单、学生财务缴费情况进行导入与维护。
2）迎新业务办理：主要是根据办理流程对环节办理状态进行维护，包括财务缴费、宿舍分配、绿色通道等环节。
3）迎新统计：对迎新结果数据进行统计。
迎新业务办理过程设计 迎新业务办理是整个迎新管理中最重要的环节。图1是南京信息职业技术学院数字化迎新办理过程设计。
在学院设置集中的新生报到手续办理点，免去了传统方式中学生需要去院系和各个部门办理的麻烦。图2所示为现场办理点的各功能区域，之前未通过汇款方式交学费的学生可以在现场缴费区缴费，绿色通道区域负责办理助学贷款业务，报到办理点是新生报到的主要业务点，负责学生身份验证、宿舍分配以及学生校园一卡通的开设。
新生首先根据志愿者和指示牌的引导，之前通过汇款交学费的学生直接在报到办理点办理报到手续，工作人员会提示学生拿出身份证放在身份证读卡器上，迎新系统对学生的身份进行验证，主要包括该学生的录取情况和学费缴费情况，如果该学生未办理缴费手续或助学贷款业务，将不能通过验证办理报到手续。身份验证通过以后系统会给该学生自动分配宿舍与床位并立即打印出报到单，报到单分两联：一联给学生，包含学生姓名、院系与专业、宿舍、床位、辅导员及号码等信息;另一联给学生家长，包含该学生的辅导员及号码信息，方便家长日后与学生辅导员联系，掌握学生在校情况。报到单打印出来之后，工作人员现场在系统中给学生开设校园一卡通业务，待一卡通开卡完毕后，学生即可离开报到现场。此时学生的报到流程已经完毕，凭报到单去指定的宿舍即可，同时该学生也可以凭校园一卡通在学校生活消费。
3 系统应用与总结
南京信息职业技术学院自使用该迎新数字化业务系统以来，共成功办理约13 000个学生的报到手续。系统使用过程中体现出以下特点。
1）学生信息统一。由于迎新系统与财务、学工等数据库连接，杜绝了学生漏缴学费或未办理助学贷款业务而成功办理报到手续的情况。
2）杜绝了假身份的情况。由于采用读取身份证验证，而不是学生的纸质录取通知书，防止学生作假参与报到的情况。此外在新生报到随后采集新生本人照片，通过考试院提供的学生报名照片、身份证照片、报到之后采集的照片三张照片在系统中比对，防止身份造假现象。
3）一站式迎新业务办理既快速又便捷。在报到现场，部分系部与专业采用报到业务办理一站式服务，学生在缴清学费的前提下只要刷身份证，系统自动分配宿舍、打印报到单，工作人员应用系统开设一卡通业务，整个业务办理流程平均为22秒，有效防止排队积压现象。
4）宿舍有效合理分配。由于报到过程中系统根据各专业实际报到人数实时进行宿舍与床位分配，宿舍床位合理分配，有效防止预分配而床位空余的情况。
5）报到单的家长联让家长与辅导员沟通掌握学生在校情况，同时因为家长可以与辅导员电话确认，有效防止家长被社会骗取钱财的情况。
6）报到情况实时查询统计。数字化迎新系统实时统计总体、各系部与专业、各生源地的学生报到情况，方便学院领导即时掌握学生报到情况。新生工作结束以后，院领导也可以根据系统统计的最终报到结果调整学院未来的招生政策与人才培养计划。
数字化迎新系统的设计与应用，充分体现高职院校“以学生为本”的服务理念，不仅给新生提供高效、便捷的一站式报到环境和服务，也让参与新生报到的工作人员体验管理信息化带来的便利，对于推动整个学院的信息化工作起到积极示范作用，是学院信息化建设水平和管理规范化的有效体现。
参考文献
[1]宋奎勇.高校数字化校园平台建设的探索[J].数字技术与应用，2013（11）.
篇10
影视动画中的场景设计对动画片至关重要，既要体现出与主题相关的各种实体，又要能起到参照物的作用。粒子特效的运用为场景的表现注入了新鲜的活力，让不变的、凝固性的场景动态化。
一、粒子特效在影视动画场景设计中的应用
由于粒子特效可以制造出大量现实中并不存在的物体形象，因此，粒子特效的应用大大丰富了影视动画场景的造型。①如美国漫威公司推出的影视动画《复仇者联盟》场景中出现的子弹、碎石的演变过程，让场景的空间表现层次更加丰富，从而让整个场景视觉效果更具有趣味性、生动性。粒子特效（子弹、碎石）在场景中的运用，与场景中的节奏、灯光等各方面都进行了相应的配合，让场景展示时更具有艺术感。子弹、碎石在场景中的出现为整部影片制造了一种危机感，也增加了生动性，特别是在动作的夸张性、戏剧性方面更有视觉冲击力。在一部影视动画中，这种危机感特殊的表现效果，以及场景结构的复杂多变，往往需要粒子特效来营造，通过粒子特效合理地表达出层次感。
粒子特效在影视动画中的运用，对观众的心理引导也产生了很大的影响。如在《复仇者联盟》中的钢铁侠、绿巨人、雷神索尔等超级英雄为拯救世界与怪物奋战时，是何等的惨烈与悲壮！整部影片跌宕起伏，让人在激情澎湃的同时也带入了真情实感。给观众带来震撼真实的视觉体验和心理感受是影视特效工作者孜孜以求的目标，使他们创造出一个又一个视觉奇迹。
二、粒子特效在影视动画仿真模拟（烟、雾、火焰）中的应用
在电影动画中，粒子特效已经成为综合性艺术的有机组成部分，作为一门独立学科，真正走上了快速发展之路。粒子系统有丰富的自然物理现象和空间扭曲、模仿的优势。粒子特效可以完成现实生活中无法完成的特殊镜头效果，如烟、雾、火焰、下雨、光效、爆炸等。相对于摄像机拍摄出来的效果，其优势在于真实性与精确性，以及无限的可操作性，质量要求也更容易控制。如《复仇者联盟》中出现的大量模拟仿真画面，美国队长身上的火焰忽隐忽现，粒子特效的应用极大地丰富了画面的活跃性，也传达出了人物的情感。在该片开场，突如其来的爆炸场面涉及到大量的装备，对摄制人员和演员来说有很大的危险。而粒子特效在模拟仿真方面有着独特的优势。特效技师通过复杂的想象，加上合理的光照，模拟出来的效果与现实生活中的爆炸效果非常相似，也显示出粒子特效在模拟不规则景物时的强大之处――在增加画面气氛的同时，也提高了影片的实时性与真实感。
三、粒子特效在影视动画角色设计中的应用
在影视动画中，粒子特效可以很好地烘托角色，能使角色的内心情感与场景气氛很好地融合在一起。在传统的设计中，动画师对光影的处理是按照动画原画中的明暗关系做出简单的光效处理。这种光影容易造成画面的僵硬，即使动画师集中精力和时间来描绘光影，也难以实现交互式光线粒子变换角色和场景。粒子技术的应用可以使粒子特效直接调节虚拟灯的参数，实现光与影的相互作用。如《复仇者联盟》中从人物身体上燃烧起火焰，到角色身体完全被火焰覆盖的过程，通过粒子特效的调节，强烈且直观地表达了角色内心的情感变化。随着影视动画题材风格的多样化，动画所呈现的内容将越来越远离现实，往往就需要粒子特效技术提供支持。一部影视动画，完全靠摄影机拍摄是很难完成的，这就需要后期的处理――把人物角色通过抠像软件单独提炼出来，再放到场景中去。此时，在制造角色与场景的融合时，给观众的感觉越来越逼真，意味着把粒子特效技术的应用提高到了一个新的高度。
四、粒子特效在影视动画视听语言中的应用
视听语言是一种反映生活的艺术手法。影视动画是计算机技术与绘画艺术有机结合的产物。一部影视动画由若干个分镜头组合而成，每个分镜头之间的衔接需要丰富的艺术表现手法。而粒子特效技术的运用对影视动画中视听语言的发展产生了革命性的改变与提高。在一部精彩的影视动画中，在表现一些复杂多变的镜头，比如表现魔幻、战争等镜头时，往往镜头衔接需要使用大量的粒子特效。如国产第一部大型武侠CG/3D（电脑三维动画）动画连续剧《秦时明月》，就使用了大量的粒子特效。特效师通过对粒子特效与景物、声光色以及镜头的特殊处理，让画面过渡感更和谐，给人以客观的真实感受，防止过度的生硬与僵化。粒子特效技术中的镜头还能够给人们创造出以往影视制作技术难以实现的画面语言和叙事语言，大大节约了拍摄成本，给观众难忘的视觉体验，实现了影视动画镜头的完美衔接。
3D影视动画是CG技术发展到一定阶段的必然产物，镜头语言的运用也会让观众形成不一样的心理感受。比如设计师在设计角色动作与制作语言镜头的时候，把卡通角色塑造得栩栩如生，再通过计算机后期处理加上光影和粒子特效，完全把观众带入动画这个多彩的世界。如在美国动画电影《汽车总动员》中把汽车拟人化，加上丰富的表情动作，把虚幻的逼真效果描绘得惟妙惟肖。观众对这些亦真亦幻的动画片产生的心理感受无疑是极其深刻的，同时，也增强了观众作为受众群体对动画衍生产品的关注。
注释：
①孙芳.浅析CG技术在3D电影场景设计中的应用[J].电影评介，2011（3）：34.
参考文献：
篇11
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)27-7297-03
Cloud Computing in the Construction of the University Digital Research
TANG Tao
(Information Network Center, Anhui University of Architecture, Hefei 230022, China)
Abstract: Cloud computing system using the vast resources of the Internet to a new computing model to provide services. This paper describes the basic principles and characteristics of cloud computing on the basis of cloud computing technology to universities build digital effects, and cloud computing technology to universities build digital opportunities.
Key words: cloud computing; digital; university
云计算是下一代网络计算平台的核心技术，是一种新的计算模型，它的出现宣告了低成本享受超值服务的到来。目前，与云计算相关的网络应用与服务已应用到高校数字化建设中，云计算对高校数字化带来的影响和机遇值得我们重视和深思，有必要对其进行系统、深入的研究。
1 云计算概述
1.1 云计算的基本原理
云计算是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，把存储在大量分布式计算机产品中的大量数据和处理器资源整合在一起协同工作，使相关的计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机中。
云计算系统的建设目标是将运行在PC 上、或单个服务器上的独立的、个人化的运算迁移到一个数量庞大服务器“云”中，由这个云系统来负责处理用户的请求，并输出结果，它是一个以数据运算和处理为核心的系统。
1.2 云计算体系结构
云计算平台是一个强大的“云”网络，连接了大量并发的网络计算和服务，可利用虚拟化技术扩展每一个服务器的能力，将各自的资源通过云计算平台结合起来，提供超级计算和存储能力。通用的云计算体系结构如图1所示。
1) 云用户端：提供云用户请求服务的交互界面，也是用户使用云的入口，用户通过Web浏览器可以注册、登录及定制服务、配置和管理用户。打开应用实例与本地操作桌面系统一样。
2) 服务目录：云用户在取得相应权限（付费或其他限制）后可以选择或定制的服务列表，也可以对已有服务进行退订的操作，在云用户端界面生成相应的图标或列表的形式展示相关的服务。
3) 管理系统和部署工具：提供管理和服务，能管理云用户，能对用户授权、认证、登录进行管理，并可以管理可用计算资源和服务，接收用户发送的请求，根据用户请求并转发到相应的相应程序，调度资源智能地部署资源和应用，动态地部署、配置和回收资源。
4) 监控：监控和计量云系统资源的使用情况，以便做出迅速反应，完成节点同步配置、负载均衡配置和资源监控，确保资源能顺利分配给合适的用户。
5) 服务器集群：虚拟的或物理的服务器，由管理系统管理，负责高并发量的用户请求处理、大运算量计算处理、用户Web应用服务，云数据存储时采用相应数据切割算法，采用并行方式上传和下载大容量数据。用户可通过云用户端从列表中选择所需的服务，其请求通过管理系统调度相应的资源，并通过部署工具分发请求、配置Web应用。
1.3 云计算服务层次
在云计算中，根据其服务集合所提供的服务类型，整个云计算服务集合被划分成4个层次：应用层、平台层、基础设施层和虚拟化层。这4个层次每一层都对应着一个子服务集合，为云计算服务层次如图2所示。
1) 云计算的服务层次是根据服务类型即服务集合来划分，云计算体系结构中的层次是可以分割的，即某一层次可以单独完成一项用户的请求而不需要其他层次为其提供必要的服务和支持。
2) 在云计算服务体系结构中各层次与相关云产品对应。
3) 应用层对应SaaS软件即服务如：Google APPS、SoftWare+Services。
4) 平台层对应PaaS平台即服务如：IBM IT Factory、Google APPEngine、。
5) 基础设施层对应IaaS基础设施即服务如：Amazo Ec2、IBM Blue Cloud、Sun Grid。
6) 虚拟化层对应硬件即服务结合Paas提供硬件服务，包括服务器集群及硬件检测等服务。
1.4 云计算技术层次
云计算的技术层次主要从系统属性和设计思想角度来说明云，是对软硬件资源在云计算技术中所充当角色的说明。从云计算技术角度来分，云计算大约有4部分构成：物理资源、虚拟化资源、中间件管理部分和服务接口，如图3所示。
1) 服务接口：统一规定了在云计算时代使用计算机的各种规范、云计算服务的各种标准等，用户端与云端交互操作的入口，可以完成用户或服务注册，对服务的定制和使用。
2) 服务管理中间件：在云计算技术中，中间件位于服务和服务器集群之间，提供管理和服务即云计算体系结构中的管理系统。
3) 虚拟化资源：指一些可以实现一定操作具有一定功能，但其本身是虚拟而不是真实的资源。
4) 物理资源：主要指能支持计算机正常运行的一些硬件设备及技术。
2 云计算的特点
2.1 服务提供的多元性
云就是庞大的计算机群，具备极高的计算、存储能力，能够完成单机所完不成的海量计算、存储等工作。云将调用云中的计算机群，使用基于海量数据的数据挖掘技术来搜索网络中的数据库资源，并运用各种方法为用户反馈出尽可能详尽、准确的结果，极大的扩展了而不是传统意义上的基于某个具体服务器为用户提供相应服务的工作模式；同时云中的计算机可以通过相应技术保持网络数据库信息的及时更新，用以保证用户服务的快速、准确。
2.2 使用的便捷性
在云计算模式中所有应用和服务请求的数据资源均存储在云中，用户可以在任意场合、时间通过网络接入云平台，使用统一的云服务，按照自身的需求获取所需信息，并可以实现不同终端、设备间的数据与应用共享，为工作带来极大的便利和效率。
2.3 服务的安全性
分布式系统具有高度容错机制，云计算作为分布式处理技术的发展，依托数据存储中心可以实现严格、有效的控制、配置与管理，具有更好的可靠性、安全性和连接性能，同时高度集中化的数据管理、严格的权限管理策略可以让用户避免数据丢失、病毒入侵等麻烦。
2.4 用户端设备成本低廉
由于云计算模式下大量的计算及存储工作都被放到了网络上，作为个人的用户端就完全可以简化到只有一个浏览器了。云计算模式中用户只需通过网络使用服务商所提供的相关服务，并按实际使用情况付费，具体的计算机系统硬件配置、设备运行维护开支和服务器系统软、硬件升级都由云服务提供商来完成。云计算的端设备和现在的PC机相比，云计算终端功耗低，成本低廉，终端用户使用简单，维护方便。
3 云计算对高校数字化建设的机遇
3.1 云计算能大大节约信息化的资金投入
目前的高校数字化建设中成本主要来源于软硬件的购置、日常维护及设备更新等，如果将这些建立在云计算和服务的基础之上，将大大减少资金投入。其一，整个网络课程建设的基础平台将是云服务提供商提供的跨平台、运算能力强大、资源丰富的统一的通用信息平台，无需购买本地服务器，仅需投入少数管理终端及云接入设备即可；其二，所有的服务提供均由云端提供，无需为保证服务器运行的可靠性、保证存储在服务器中的数据资源的安全以及避免因网络访问异常导致服务器瘫痪而对网络服务器响应及接入数量等进行限制，因此原来维护、升级等工作几乎降至最低，管理成本也相应可以大大降低。
3.2 真正实现资源整合，建立统一的资源平台
将高校数字化建立在云计算和服务的基础之上，将繁重的网络信息平台建设、服务器的配备、课程资源的存储与管理等工作交给云服务提供商，那么现有分散的、自成一体、本地化的网络信息平台将转变成为一个与具体网络运行环境、网络服务器系统、网络操作系统无关的强大的统一的通用信息平台，在这个平台上以成千上万的云服务器为依托，拥有着极其强大的计算功能、海量的网络资源，现有的网络课程建设中存在的软、硬件资源重复投入、虚拟化教学设备运行能力支持等问题将迎刃而解。
3.3 云计算的应用能够保证高校师生的信息安全
校园网内的计算机病毒的防控一直是一个十分棘手的问题，尤其在多媒体教室及计算机实验室。一台机器中毒，很快就会传遍所有机器。杀毒软件授权使用费用对高校来说也是一笔不小的开支，但对病毒仍不能有效的防控。而在云计算环境下，云计算提供商拥有先进技术和专业团队来负责这些资源的安全维护工作，师生们只需通过网络，就能访问自己的数据。本地不再存储任何数据，因而不用担心病毒入侵造成的破坏。所以，云计算在高校的应用既省去了高校在信息安全方面的开支，又确保了高校师生的信息安全。
4 结束语
云计算能为高校数字化提供所需的基础设施和软件环境，帮助高校摆脱资金不足、专业技术人员匮乏等各种困扰，其在高校教学、科研中的应用前景十分广阔。云计算的发展趋势已经呈现，一定会为高校的教学质量、科研水平等方面的提升贡献出自己的力量。信息技术已经从计算机时代走向互联网时代，教育信息化也将从以计算机辅助教育应用为中心走向以数据、计算和服务为中心。云计算为这种转变提供了机会和技术实现，并使之成为可能，为高等学校教育信息化的发展和建设提供了新的模式。
参考文献：
[1] 朱近之.智慧的云计算―物联网发展的基石[M].北京:电子工业出版社,2010.
[2] Anthony T.Velte,Toby J.Velte，Robert Elsenpeter.Cloud Com- puting-A practical Approach[M].USA:McGrawHill,2010.
篇12
技术溢出,是指由于广义FDI资本内含的人力资本、研发投入等要素通过各种渠道导致技术的非自愿扩散,促进了当地生产率增长,进而对东道国长期增长做出贡献,而跨国公司子公司又无法获得全部收益的情形。FDI流入对我国经济发展的贡献很大一部分源于FDI的技术外溢效应。FDI的技术溢出效应同时包括以人力资本为载体的软技术扩散和以研发投入为载体的硬技术扩散。
许多学者对FDI的技术溢出效应进行了分析并得出相关结论。1966年,弗农在俄林理论的基础上提出了产品生命周期理论(Product Life Cycle,Raymond Vernon)。所谓产品生命周期,是指产品在市场的销售过程的新陈代谢,而不是指产品的自然属性失效问题。该理论认为,一种产品具有诞生、发展、衰退的生命周期。它从动态的角度,探讨了一种产品在它的生命周期中,由于技术的传递和扩散,比较优势从一种类型的国家转向另一种类型的国家。也就是说在:FDI的过程中,通常技术较发达的一方把产品技术传递给不发达的一方,而不发达的一方即可借此机会来提高自身的技术水平和相关技能。另外,劳尔的技术地方化理论(The Theory of Localized Technological Change,Lall Sanjaya,1983)也给了我们一定的启示。劳尔的技术地方化理论旨在探究发展中国家跨国企业的比较优势。技术地方化理论的核心命题是,对成熟技术或生产工艺的应用和改进,可以使发展中国家的企业形成和发展自己的特定优势,进而实施对外投资。发展中国家的企业完全可以通过对成熟技术的改进而形成其特有的竞争优势。
对影响FDI的技术溢出效应吸收问题,也有许多学者进行研究。1994年,Blomstrom和Wolff通过对101个国家的比较分析,发现FDI的溢出效应主要发生在中等收入水平的发展中国家,而在最贫困的发展中国家却没有发现能够证明这种溢出效应存在的证据。因此FDI的技术外溢效应多发生在一些经济发展水平较高,基础设施较为完善的发达国家以及部分发展较好的发展中国家之中。赵伟、汪全力在2006年通过对Coe-Helpman模型的修正和扩展表明,通过进口贸易传导机制,国内研发、贸易伙伴国溢出的研发与中国全要素生产率之间存在着稳定的长期均衡关系;并通过对模型的计量发现,在不考虑人力资本的情况下,FDI技术溢出对中国全要素生产率只有很小的作用,而在考虑人力资本作为技术吸收能力的情况下,FDI技术溢出与人力资本的结合对全要素生产率具有非常显着的促进作用。
二、FDI在华技术外溢效应分析
在我国,FDI在通过影响中国人力资本来实现软技术的溢出效应方面取得了较好成绩,但在通过影响本国研发资本投入来形成中国经济增长的方面还有很长一段路要走。FDI在我国所引发的技术溢出效应突出表现为如下几个方面:
1.FDI多采用成熟的标准化技术,东道国可通过模仿和应用成熟产品的设计、生产、销售等成果直接获得技术外溢效应。如在此基础上进行创新还可获得更大的技术外溢效应
从弗农的产品生命周期理论我们可以看出,在FDI流入我国时,进入产品的生产技术等均已成熟。当产品通过FDI形式进入的时候,便会发生非自愿的技术传递和扩散,我国便可从中享用此种产品FDI所带来的技术溢出效应。这就使通过模仿和应用成熟产品的设计、生产、销售等成果而直接获得技术溢出效应成为可能;另外,从劳尔的技术地方化理论中我们可以看出,如果国内企业在直接模仿的基础上,能够结合自身实际进行消化、吸收并且加以改造创新,就可以形成自身的新的竞争优势,从而更利于企业自身的发展。在此情况下,FDI在华的技术溢出效应将会发挥新一轮的作用。例如:战后日本企业的技术创新体系是建立在欧美先进技术基础上的。但日本企业并不是将这些技术一般性地应用到生产中去,而是进行深层次的开发,在技术成果转化为商品的过程中增强自主创新能力,建立自己的独特优势。这种做法非常值得我国企业借鉴。
2.FDI在华的技术溢出效应体现在外商进入所带来的先进管理方法和理念,以及一些研发中心的建设
在华投资的跨国公司大都具有一定规模和经验,因而在管理和企业文化上几乎都有一套独特且有效的方法。在FDI的进入过程中,中国企业不只开了眼界,更在与外商合作竞争的过程中不断学习他人的先进管理方法和理念以增强自身的竞争力。这种方式的溢出效应在某种程度上甚至超过了纯技术的溢出效应,中国企业由此可以积累丰富的经验,这对国内产业的未来成长具有重要意义。随着中国经济的快速发展,更多的在华投资商已经或即将在中国建立研发中心,更多的国人可以参予研发过程,这将对我国的经济发展起到显着的促进作用。如:目前美国通用公司在华的投资额度已达15.2亿美元,堪称时下中国最大的中美合资项目。该公司在1997年启动了合资技术公司--泛亚中心,由上汽集团和美国通用各出资50%兴建。在这10年里,我国汽车工业不仅在经济上得到了实惠,而且得到了更多的技术和经验,其中包括市场分析、决策投资、法规标准、知识产权等一系列“隐形收益”。这种“隐形收益”对于发展中的中国而言显得非常重要。目前,泛亚已经成长为中国汽车工业快速发展的一个重要助推器。
3.在华的FDI创造了就业机会并培养了技术和管理方面的人才
截止2005年,外资企业吸纳的就业人数已达2000多万,缓解了我国就业的压力,起到了稳定社会的重要作用。除此之外,近年来,在华的FDI已经从劳动密集型产业向技术密集型产业转移,提供了越来越多的技术型岗位。在此过程中,我国也迅速成长了一批技术和管理方面的人才;另外,国际范围的人才交叉流动还会使知识、理念、管理方法和技术外溢到中国的其他企业和科研机构,成为技术扩散的一个重要源泉。在华直接投资创造的就业机会,使我国劳动力大军的整体素质得以提高,外商的技术和管理人才的培养机制又为我国培养了许多高素质的人才,这一切对我国的经济发展起到了十分重要的作用。
4.在华:FDI通过增大外部竞争压力刺激国内企业参与竞争,达到技术溢出效应
外资企业在中国出现后,由于其规模效益以及先进的生产技术给中国企业带来了种种压力,迫使我国企业深化改革、加强管理、提高效率、加大自主技术创新力度,充分发挥现有生产要素的作用,力求实现自身的最大效用;另外,在此形势下,许多中小企业还自发地形成联盟和产业集群,通过相互合作、共同参与竞争来提高市场竞争力。我国的电器行业就是在此种方式下不断发展壮大起来的,目前,已成为全球范围竞争力较强的产业,为我国的出口创汇做出了重大贡献。
5.社会责任驱使外商传递技术到其供应链上的相关企业
着名可持续发展研究者约翰·埃尔金顿(Joho Elkington)在他的《茧经济:通向“企业公民”模式的企业转型》一书中提出:你所在的公司是毛虫、蝗虫、蝴蝶还是蜜蜂?由此推出了一个新的概念--跨国蜜蜂。这是指跨国公司在国际间扮演了蜜蜂的角色,传播社会责任,促进和谐进步,实现可持续发展。2006年10月启动的巴斯夫“1+3”企业社会责任项目,延伸并创新了其全球企业社会责任的理念。具体内容是由一家企业带动其供应链上的3家企业,共同提高社会责任。在这样一种情形下,所谓的“1”就会不断地将行业中最重要的经验和技术传递给供应链上的其他企业,也就是“3”。这种不断地帮助使得在供应链上的其他企业都得到了实惠,获得了FDI的技术溢出效应。
不可否认,FDI在华的技术溢出效应除了上述正面的效应之外,也必然产生不少负面效应,如在一定程度上加剧了东道国的资源紧缺、环境恶化等。但是,如果我们能正确地对这些负面效应进行抑制,对正面效应加以合理利用,那么FDI的流入便会成为促进中国经济发展的一股重要力量。
三、我国合理利用FDI技术溢出效应的政策建议
