信息时代

信息高速路：网络发展速度远超计算机 对比1986年到2000年间计算机与网络的发展速度： 计算机性能提升了500倍 网络发展速度则高达34万倍 网络发展速度远超计算机性能提升速度： 处理器速度每18个月翻一番 存储密度每12个月翻一番 网络速度每9个月翻一番 进入21世纪，差距持续拉大： 2001年到2010年，计算机性能提升了60倍 而网络发展速度则达到惊人的4000倍 信息传输速度突破想象： 光速约为每秒30万公里 信息传输速度达到每秒6600万公里，是光速的200多倍 网络的飞速发展为云计算奠定了基础，开启了信息时代的新篇章。

诞生于上世纪六十年代末的数据库技术，经过几十年的发展，已成为数据管理的核心技术和计算机科学的重要分支。作为信息系统的核心和基础，数据库技术极大地推动了计算机应用的普及。 一个国家的信息化程度，可以通过其数据库建设规模、信息量以及使用频率来衡量。数据库系统是应用最广泛的软件系统之一，其研究、开发和应用一直是计算机学科最活跃的领域。 值得一提的是，在数据库领域，三位图灵奖得主做出了杰出贡献：Charles W. Bachman (1973) 奠定了数据库技术的基石；Edgar F. Codd (1981) 创立了关系数据库系统；James Gray (1998) 在数据库事务处理方面做出了重要贡献。数据库技术涵盖了计算学科中“信息管理”这一主流领域的主要内容。

本章介绍了本书的内容和各章节的概述。首先，指出了数据挖掘和分析在信息社会中的必要性及其潜在影响。特别是在处理数据挖掘算法中如何整合法律和道德规范以防止歧视方面，提出了技术和非技术解决方案。本章最后概述了本书的结构，包括数据挖掘和分析的应用机会、潜在的歧视和隐私问题、法律、规范和市场应用中的实际解决方案。

互联网时代，企业面临着前所未有的机遇和挑战。客户期望更高，竞争也更加激烈。为了在市场中脱颖而出，企业需要构建快速响应客户需求的能力，从而提高收入、客户满意度、忠诚度和利润率。 Oracle Financials 产品专注于销售、市场营销、客户服务和支持等前端办公领域，帮助企业优化资源配置，将其集中应用于客户和潜在客户。通过缩短销售周期、降低销售成本、发现新市场和新渠道，Oracle Financials 助力企业提升客户价值、满意度、赢利能力和忠诚度，增强市场竞争力和利润率。 此外，Oracle Financials 还能帮助企业抓住电子商务等新兴领域的商业机遇，为未来发展开辟道路。

这份代码是手稿“Finding the Exact Distribution of (Peak) Age of Information for Queues of PH/1/1 and M/PH/1/2 Type”中算法的MATLAB实现，专用于在单源状态更新系统中准确查找AoI和PAoI的分布。包含两个MATLAB函数，一个示例脚本演示这些函数的操作，以及一个特定示例的输出及三个实时脚本。两个实时脚本逐行显示函数的操作步骤，第三个“demo.mlx”根据滑块控制的数据包抢占和替换概率绘制AoI和PAoI的累积分布函数。

本存储库目前正在更新，以分享与光子统计和Fisher信息论相关的Matlab代码。预印本的代码已准备好用于同行评审，详细内容位于压缩文件seFRET_FLIM_FisherInformation.zip中。此外，我们还提供了从相关出版物下载代码的链接，包括D. Bouchet等人在2019年发表的文章。代码适用于Matlab 2013及以上版本，最近在Matlab 2018a上测试通过。

随着大数据时代的到来，计算机信息处理技术得到蓬勃发展，广泛应用于各领域。为了发挥其价值，应深入分析其发展现状和特征，提高大数据时代下信息处理质量。

数据治理白皮书是2015年4月发布的重要文献，探讨和阐述数据治理在信息化和互联网时代的关键作用。随着企业业务的数据化，数据治理逐渐成为企业战略转型的核心要素，涉及到数据标准、业务规范、IT治理、公司治理等多个层面。数据治理的实施不仅仅是对数据进行管理，而是涉及到数据生命周期中的各个环节，包括数据的产生、处理、存储、分析和使用。它要求企业建立一套完善的机制，确保数据的质量、安全性和业务相关性。在国际标准化的背景下，ISO/IEC SC40 WG1专家们普遍认识到数据治理及其标准化的重要性。同时，国内企业正面临着由工业化4.0和互联网金融驱动的战略转型，数据治理成为提升数据资产价值、优化业务流程的关键。本白皮书的主要工作集中于三个方面：研究并提出数据治理的最佳实践路径，帮助企业通过工具和策略避免转型过程中可能遇到的问题，降低试错成本；向数据管理者传播数据治理的基本理念，如数据质量、数据安全和面向业务的数据标准，以确保数据的有效利用；为咨询服务人员提供数据治理的理论框架和案例分析，明确不同行业和企业类型的数据治理切入点，阐述其与IT治理、公司治理之间的关系。白皮书结合了ISO38500、COBIT、DAMA、DGI、IBM和CMMI等国际研究理论，并融合了中国本土的IT治理标准，构建了数据治理模型和方法论。这一理论模型将随着行业实践和反馈不断优化，为企业提供最佳实践框架，同时也为国际、国内及行业标准的制定提供参考。在内容上，白皮书详细介绍了数据治理的基础概念，包括数据、信息与知识的区分，治理与管理的差异，数据管理与信息管理的区别。数据治理不仅关注数据本身，更关注数据如何转化为有价值的信息。信息治理则侧重于如何通过有效的管理策略来保护、管理和利用这些信息，以支持企业的决策和运营。总结而言，数据治理白皮书强调了在当前数字化时代，数据治理对企业的重要性，不仅涉及到技术层面，更需要与业务紧密结合，确保数据的价值得以充分发挥。它提供了理论框架和实践指导，对于企业制定和执行有效的数据治理策略具有深远影响。

在大数据时代背景下，计算机网络信息安全防护显得尤为重要。通过对大数据时代中网络安全的概述，详细分析了影响计算机网络安全的主要因素，并提出了一些切实可行的网络信息安全防护策略，以应对复杂的网络安全环境和不断增长的网络威胁。 一、网络安全的主要威胁因素在大数据环境中，网络安全面临多方面的威胁。主要包括： 海量数据带来的存储与传输风险 - 大数据处理需要存储和传输大量的敏感信息，这增加了信息泄露的风险。 多源数据的安全隐患 - 数据来自多个渠道，容易受到恶意软件或病毒的攻击。 复杂的用户隐私需求 - 用户在数字化平台上的隐私需求日益增长，对信息安全提出了更高的要求。 二、网络信息安全防护策略为应对上述威胁，以下几项防护策略具有重要参考价值： 加强数据加密技术的应用 - 使用先进的数据加密算法对敏感数据进行加密，有效降低数据被窃取的风险。 多层次防火墙与入侵检测系统的部署 - 建立多重安全屏障，通过智能检测系统自动发现和阻止恶意行为。 实施严格的访问控制管理 - 通过分级管理和访问权限控制，保障网络内部的信息安全。 采用大数据分析监控网络流量 - 通过实时数据分析识别异常流量，以便及时采取预防措施。 三、定期安全培训与教育网络安全不仅依赖技术防护，还需要对员工进行定期的安全意识培训，提升安全意识和操作规范，以减少人为因素导致的安全漏洞。

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