我要问小编：两会时间到，哪些热点值得“划重点”？发布时间： 15:42 星期五来源：央视网
央视网消息：第十二届全国人民代表大会第五次会议和政协第十二届全国委员会第五次会议，分别于日和3月3日在北京开幕。央视网《我要问小编》对网友提问进行解答。
网友雪饼侠问
3月3日，2017年全国两会正式启幕，各方舆论即将聚焦于此。请问今年，有哪些议题值得我们关注？
2017年是全面深化改革向纵深推进的关键一年，是实施“十三五”规划的重要一年，也是中国共产党第十九次全国代表大会召开的年份。在这个重要历史节点召开的全国两会举世瞩目。
接下来近半个月，全国各地的代表委员们将汇聚在北京，建言献策、共商国是。他们关心的自然也是老百姓最关心的，综合各方靠谱信息，小编给大家划划两会热议的重点有哪些。
大政方针篇
热议一：全面深化改革
自2013年党的十八届三中全会打响全面深化改革战役，经过3年多努力，一批具有标志性、关键性的重大改革方案出台实施，一批重要领域和关键环节改革举措取得重大突破，一批重要理论创新、制度创新、实践创新成果正在形成，全面深化改革的主体框架基本确立。今年，全面深化改革继续推进的难度不断加大，如何在攻坚期、深水区积极作为取得进展，将是代表委员关注热点。
热议二：脱贫攻坚
党的十八大以来，脱贫攻坚取得显著成绩。2013年至2016年4年间，每年农村贫困人口减少都超过1000万人，累计脱贫5564万人；贫困发生率从2012年底的10.2%下降到2016年底的4.5%，下降5.7个百分点。但随着脱贫攻坚进入’啃硬骨头’时期，越往后脱贫难度越大。剩下的大都是条件较差、基础较弱、贫困程度较深的地区和群众，一些简单的扶贫方式很难奏效。如何根据实际进行创新，精准、高效地完成脱贫任务，想必是与会代表将会深入探讨的议题。
热议三：反腐斗争
2016年，全国纪检监察机关依规依纪给予纪律重处分10.5万人，严重违纪涉嫌违法移送司法机关的1.1万人。十八届中央纪委七次全会指出，经过全党4年多的努力，腐败蔓延势头得到有效遏制，反腐败斗争压倒性态势已经形成。2017年持续保持反腐高压态势，力度不减、节奏不变。
2017年将是反腐败斗争重要一年，制度反腐的框架已经搭建，反腐正从治标向治本迈进。两会代表委员将就建立制度性反腐长效机制进行探讨。
热议四：中国方案
“一带一路”、京津冀协同发展、长江经济带建设三大战略深入推进；“一带一路”倡议为经济发展创造了良好的国际环境，也取得了实实在在的成效；亚投行、金砖国家新开发银行等已经起航，2016年召开的G20吸引了全球目光，也使“中国方案”为世人熟知。在习近平出席金砖国家领导人第六次会晤期间，接受拉美四国媒体联合采访时就中国外交政策及国际作用等阐述了看法和主张。
会议期间，代表委员将热议“中国方案”，探讨如何以中国智慧为国际社会体系贡献力量。
民生诉求篇
热议一：收入分配
根据“十三五”规划，2020年城乡居民人均收入比2010年翻一番。优化收入分配，缩小收入差距，是推动消费升级，体现社会公平的基础。税收改革、养老金待遇调整、社保资金，这些事关老百姓“钱袋子”的民生政策，在今年两会上将备受关注。
热议二：环境治理
在今年全国各地方两会上，各省市都把污染治理作为重要目标任务。在2017年全国环境保护工作会议上，环保部部长陈吉宁表示，2017年要实现中央环保督察全覆盖。
如何治理雾霾、让环保执法长出“牙齿”、对数据造假问责、倒逼落后企业改造升级等问题，将成为代表委员热议话题。
热议三：医疗改革
由于城市人口的急剧膨胀、环境污染的副作用影响、社会竞争的巨大压力、饮食健康的失衡、医患关系的恶性循环等诸多原因，癌症、慢性病等患病率走高，而医疗资源却相对紧缩，导致医疗问题成为矛盾集中爆发点。为了突破这个现实困境，国家下大力气，推进医疗领域改革。2017年2月，公立医院薪酬试点改革、加强医疗救助与城乡居民大保险有效衔接、改革医保支付方式等举措昭示着医疗行业鼎新革故的进步风貌，将是代表委员发表观点的重点话题。
热议四：房地产调控
2016年，多地房价出现快速上涨，热点城市开启多轮调控。2016年底，国家主席习近平在中央经济工作会议上提出“房子是用来住的，不是用来炒的”。这一高屋建瓴的“金句”，在此前召开的地方两会上，被频频写入多地政府工作报告。网络民意调查中“房价”被预测为今年两会民生关注热点。如何稳定一二线城市房价、加快三四线城市去库存、调整和优化中长期供给体系等话题，将是代表委员关注的热点。
热议五：教育问题
2016年，国家一直对教育扶贫工作高度重视，综合施策，精准发力，无论是针对普高贫困生免收学杂费的政策动向，还是教育部完善高等院校精准扶贫政策体系，都是践行教育公平、补齐教育短板的重要任务。2017年，涉及教育的各项工作将如何开展，特别是2017年教育精准扶贫工作如何落实，都将是代表委员关注的重点。
热议六：共享经济
2016年全国两会上，共享经济首次以议案形式进入公众视野。2016年，滴滴、优步合并，不仅促成了共享经济的第一道风口，更迎来共享经济高潮。2017年开年以来，“共享单车”再度刷屏网络，ofo单车、摩拜单车、小鸣单车、小蓝单车等相继入市，共享单车成为创业和投资的新风口，获得多数网民称赞。
2017年是“共享经济2.0”时代，共享经济的新势力仍在全国席卷，相信共享经济仍是2017年全国两会上代表委员的关注对象。（文/樊帆）
本文参考：
《撸起袖子，怎样加油干？－－2017年两会十大热点前瞻》 新华社
《大数据看两会：九大热点新鲜出炉》 人民日报中央厨房 责任编辑：冀春雨
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········大数据看2017两会：这九大热点最受网民关注
来源：证券时报网
　　2017年两会召开在即，各方舆论即将聚焦于此。“清博舆情”独家授权人民智库工作室发布大数据研究报告，结合2016年度网民热议度最高的话题及2017年以来舆论聚焦点，预测医疗、楼市、税务、儿童、教育、共享经济、供给侧改革、扶贫、宗教等九大热点将是2017年两会热门议题。
　　谋生存求发展，民生权益是头等大事
　　关键词：医疗、楼市、税务
　　2016年网民注意力回归基本生存需求，为个人生存权、发展权谋求新的出路，因此直接关系健康的医疗以及大幅影响个人财产的房价和税收成为2016年度最热话题，也是2017两会可能出现的重大民生诉求。
　　随着城市人口的急剧膨胀、环境污染的副作用影响、社会竞争的巨大压力、饮食健康的失衡、医患关系的恶性循环等诸多原因，癌症、慢性病等患病率走高，而医疗资源却相对紧缩，导致医疗问题成为矛盾和冲突的爆发点，包括揭露抨击医疗行业乱象、医患关系引发暴力冲突等。莆田系和药价回扣的全面曝光、山东非法疫苗案、浙江中医院艾滋病病毒感染等事件间接推动了医疗行业的健康发展；“丢肾门”、“纱布门”、广东医生陈仲伟及邵东医生王俊的离世都使医患关系这根弦越发紧绷。通过清博指数平台搜索“医疗”，2016年全年共有“34万+”篇微信文章与之紧密相关，总阅读量达到“3.5亿+”。2017年2月，公立医院薪酬试点改革、加强医疗救助与城乡居民大保险有效衔接、改革医保支付方式等医疗改革举措无不昭示着2017年医疗行业鼎新革故的进步风貌。
　　2016年楼市调控政策频出，仅在9月30日至10月7日内就有19个城市先后出台相关政策，但整体一路上扬的房价仍是群众最为关心的经济动向，年轻群体的购房刚需、中产阶层的稳妥投资、精英集团的既得利益都与房价有着最直接的联系。网民持续热议的房价（楼市）话题2016年在微博平台累计近2497万条言论，微信文章约“46万+”篇。短期内，楼市需求难以发生巨大转变。因此，2017年两会有必要回应民生关切，对未来几年的房地产环境奠定一个基调,给予民众以信心和希望。
　　伴随贫富极化的深入讨论，个税改革成为2016年新的舆论聚集点，全年相关微博近782万条，微信文章约25万篇。2016年10月网络盛传“年收入12万是高收入群体，或多缴税”的谣言，专家及时辟谣也未能消减负面影响，中产阶层的生存焦虑表现得淋漓尽致。众望所归，2017年势必迎来个税改革的崭新局面，日《中国税务报》报道“国税总局所得税司副司长：今年抓好4项个税优惠政策”,表明了国家对个税改革的进取态度，2017年两会或提出切实可行的具体方案。
　　悉心呵护祖国接班人，迎接共享经济2.0时代
　　关键词：儿童、教育、共享经济
　　儿童代表着祖国未来的希望，各社交平台中，全面二孩、留守儿童、独生子女政策及儿童遭遇暴力侵袭（校园、家庭）是网民最关注的几大话题。日，我国二孩生育政策全面实施，生不生二孩成为适龄父母最关注的社会议题。官方对生育二胎的呼声不断高涨，但民众反响并不强烈，新浪微博上，“全面二孩”的话题阅读量仅597.4万，讨论量1.2万，生育二孩不仅与家庭经济、孩子护理、个人事业挂钩，也与国家配套的产假制度、产科医疗、幼儿托所等制度、资源相关，只有相关的制度及资源先行，才会点燃民众的生育兴趣。民政部数据统计，2016年我国首次摸底排查出的农村留守儿童数量高达902万，其中由（外）祖父母监护的805万人，由亲戚朋友监护的30万人，无人监护的有36万人，其中有250万不满5岁。城市化浪潮下，留守儿童远离父母，没有完整的家庭和爱，他们的生活环境及生存现状让人忧心。此外，儿童遭受家庭、校园暴力侵袭也是一个不容忽视的问题，2016年，大量的相关视频爆出，每每让人触目惊心。2017年，不少地方政府已在地方两会上提出了相关提案，江苏两会上，省妇联提交了多份涉及妇女儿童民生的议案提案，广东两会上有议员呼吁广东省尽快修订《广东省未成年人保护条例》，在法律方面给留守儿童更多保障。国务院日前也印发《关于加强农村留守儿童关爱保护工作的意见》，相信2017年全国两会上，儿童问题仍是重大议题之一。
　　网民关注的教育问题主要涉及教育扶贫、农村教师工资待遇、留守儿童上学、幼儿教师资源不足、高校教师职称评定、网络授课、有偿补课、教育资源公平等。新浪微博上，“教育”话题阅读量高达4.1亿，讨论数达31万，说明教育问题持续成为舆论聚焦点，备受关注。治贫先治愚，扶贫先扶智，2016年，国家一直对教育扶贫工作高度重视，综合施策，精准发力，无论是针对普高贫困生免收学杂费的政策动向，还是教育部完善高等院校精准扶贫政策体系，都是践行教育公平、补齐教育短板的重要任务，新浪微博中，“教育扶贫”话题阅读量高达54.6万。乡村教师一直是社会重点关注对象，工资待遇差及在困窘中生存的新闻频繁频被传。近几年，社交平台上“提高乡村教师工资待遇”呼声高涨，获得了多数网民的称赞，微博网民“@剑胆琴心266”表示：“提高乡村教师工资待遇是农村之福、农民之福、农村孩子之福，更是国家之本。”“@远山深处的炊烟”说：“提高农村教师的工资待遇，这是一条十分重要的举措，大得人心。”2017年，涉及教育的各项工作将如何开展，特别是2017年教育精准扶贫工作如何落实，或是代表委员关注的重点。
　　2016年全国两会上，共享经济首次以议案形式进入公众视野，相关领导表示，要大力推动包括共享经济在内的“新经济”领域的发展，至此，共享经济俨然已成为未来社会消费升级的发展趋势，新浪微博上，话题“共享经济”阅读数高达222.7万。2016年，滴滴、优步合并，不仅促成了共享经济的第一道风口，更迎来共享经济高潮。2017年开年以来，“共享单车”再度刷屏网络，ofo单车、摩拜单车、小鸣单车、小蓝单车等相继入市，共享单车成为创业和投资的新风口，获得多数网民称赞。2017年是“共享经济2.0”时代，共享经济的新势力仍在全国席卷，相信共享经济仍是2017年全国两会上的提议点。
　　深入优化社会资源配置，共建良好和谐宗教氛围
　　关键词：供给侧改革、扶贫、宗教
　　2015年底，供给侧结构性改革方案提上日程，劳动力、资本、创新、政府成为推动资源优化配置的四条路径。2016年是供给侧改革进入实战的一年，社会各界在变革与反思中发现了供给侧改革的重要性和紧迫性，微博平台相关言论达到666多万条，全年微信文章7.45万篇。
　　劳动力方面二胎政策的落地、扶贫教育的投入补充了人口红利提升了人力资本，但极端贫困现象引发中产阶层关注。日，习近平总书记强调“更好推进精准扶贫精准脱贫，确保如期实现脱贫攻坚目标”，奠定2017年扶贫工作总基调。
　　资本包括土地配置方面，企业税费一度成为热议话题，曹德旺连日占据舆论头条，国企改革也成为挽救东北衰败的锦囊之一；政府反腐行动一往无前，反腐专题片《永远在路上》大获好评，简政放权在不断向基层渗透落实，但长效行动易引发民众消极态度和疲惫感。
　　2016年，新浪微博中，抵制宗教极端化的言论呈上升态势。全年相关微博超过1611万条，微信文章3.85万篇，不少网民呼吁完善与宗教相关的法律，期盼与时俱进的民族政策。2017年1月，国家宗教局局长王作安表示新修订的《宗教事务条例》将于近期发布，致力于促进我国宗教领域团结稳定有序。宗教问题既是影响国家大格局、共团结的宏观问题，又关系到民生日常的微观细节，两会在即，有关部门有必要对此给予关注，共建有序、稳定、良性的宗教环境和多民族和谐社会。
(责任编辑：谢伟 UF030)
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日，星期五，农历二月初六
丁酉年 【鸡年】壬寅月 己丑日
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大数据是犯罪现场调查员 机器学习是警察
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大数据看两会：热点、热词新鲜出炉
& & & & 2017年全国两会召开在即，国内外已经将目光聚焦在首都北京。我们南方财经全媒体集团联合艾媒数聚公司，结合2016年度热议度最高的话题及2017年以来舆论焦点，进行大数据分析，认为在2017年有三大热词将备受关注，分别就是谋求、迎接和深扶。
2017年全国两会召开在即，国内外已经将目光聚焦在首都北京。我们南方财经全媒体集团联合艾媒数聚公司，结合2016年度热议度最高的话题及2017年以来舆论焦点，进行大数据分析，认为在2017年有三大热词将备受关注，分别就是谋求、迎接和深扶。
关键词：谋求
具体内容：医疗、楼市、税务
2016年，老百姓注意力回归基本生存需求，为个人生存权、发展权谋求新的出路，因此直接关系健康的医疗卫生环境。而对于大幅影响个人财产的房价和税收成为2016年度最热话题，也是2017两会可能出现的重大民生诉求。因此谋生存求发展，民生权益仍是老百姓关心的头等大事。
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具体内容：共享经济全面二孩
2016年全国两会上，共享经济首次以议案形式进入公众视野，经过了一年的发展，共享经济俨然已成为未来社会消费升级的发展趋势，2017年将迎接&共享经济2.0&时代，共享经济的新势力将在全国席卷，相信共享经济仍是2017年全国两会上的提议点。
需要迎接的还有家里的第二个孩子，二孩政策的全面实施，引来老百姓们对生不生二孩，国家配套的产假制度、孩子护理与托幼教育、留守儿童的健康发展等问题的热切关注。相信2017年全国两会上，儿童和教育问题仍是重大议题之一。
关键词：深扶
具体内容：供给侧改革精准扶贫
2016年是供给侧改革进入实战的一年，社会各界在变革与反思中发现了供给侧改革的重要性和紧迫性。中央提出的去产能、去杠杆、去库存，降成本、补短板在全国各地正一步步落到实处。而2017年则是供给侧结构性改革的深化之年，稳中求进的供给侧改革仍将是关注的焦点。
日，习近平总书记强调&更好推进精准扶贫精准脱贫，确保如期实现脱贫攻坚目标&，奠定2017年扶贫工作总基调，2017年扶贫开发也步入啃&硬骨头&、攻坚拔寨的冲刺期。实现全面小康，打赢扶贫攻坚战已经成为2017年各地政府工作重点。
2017年全国两会即将拉开帷幕，作为&一年之计&的晴雨表，每年两会都有一批热词诞生，而这些&热词&的变迁，折射出中国社会的发展变化，也体现着广大群众的民心所向。
（南方财经全媒体集团两会报道组报道） & & & & &责任编辑：陈雪娇&
来源：&21世纪经济报道
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促进大数据发展重大工程和&互联网+政务服务&示范工程拟支持项目名单公示
& & & & &根据《国家发展改革委办公厅关于组织实施促进大数据发展重大工程的通知》（发改办高技〔2016〕42号）、《推进&互联网+政务服务&开展信息惠民试点实施方案的通知》（国办发〔2016〕23号），近期，国家发展改革委高技术司委托中国国际工程咨询公司对有关单位申报的促进大数据发展重大工程、&互联网+政务服务&示范工程进行了评审。根据《中央预算内投资补助和贴息项目管理办法》（国家发改委令2016年第45号）、《高技术产业发展项目中央预算内投资（补助）暂行管理办法》（发改高技规〔号）有关要求，结合评估建议，经研究，初步提出拟支持项目名单（见附件1、2,按申报单位排序），现予以公示。公示期为日－3月7日。如对公示内容有异议，请在公示期内以书面形式提出意见，以电子邮件等方式反馈至国家发展改革委高技术司。书面意见请写明提出异议的事实依据和理由，以及意见提出人的姓名、工作单位、身份证号、地址邮编和联系方式等。
联系电话：010-501272
电子邮箱：xxhc@
附件：1、促进大数据发展重大工程拟支持项目名单
&&&&&&2、&互联网+政务服务&示范工程拟支持项目名单
&&名单〖1〗&&
促进大数据发展重大工程拟支持项目名单
项目单位（牵头单位）
北京市发展改革委
博康智能信息技术有限公司
京津冀交通与安全大数据公共服务示范平台
北京市发展改革委
北京京东世纪贸易有限公司
基于电子商务全产业链大数据的创新创业服务项目
北京市发展改革委
北京网智天元科技股份有限公司
文化创意产业大数据公共服务平台
北京市发展改革委
北京千方科技股份有限公司
综合交通大数据应用示范
北京市发展改革委
北京奥鹏远程教育中心有限公司
互联网教育公共服务大数据重大创新示范应用
北京市发展改革委
联动优势科技有限公司
金融风控大数据应用服务平台
河北省发展改革委
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京津冀润泽国际信息港云存储数据中心A-2项目
内蒙古发展改革委
包头市石拐广源投资有限公司
中国中药材产业链大数据综合服务平台
上海市发展改革委
上海新虹伟信息科技股份有限公司
全国交通协同治理与高效出行大数据公共服务平台
江苏省发展改革委
江苏物润船联网络股份有限公司
基于船舶AIS和视频大数据应用的内河航运智慧物流项目
福建省发展改革委
南威软件股份有限公司
12358大数据公共服务平台
山东省发展改革委
泰华智慧产业集团股份有限公司
城域智慧交通一体化大数据平台应用示范及推广
河南省发展改革委
河南投资集团有限公司
面向智慧医疗-健康-养老服务的河南省区域医疗数据中心建设与大数据示范应用
河南省发展改革委
河南省视博电子股份有限公司
基于全国ETC联网运营数据的机动车出行服务平台建设
河南省发展改革委
鹤壁农信物联科技有限公司
农业大数据综合应用服务中心建设项目
湖北省发展改革委
湖北省农业科学院
湖北省&三农&数据库建设与应用
贵州省发展改革委
北京文思海辉金信软件有限公司
普惠金融服务及信用大数据平台
陕西省发展改革委
中铁一局集团有限公司
城市地下空间工程大数据智能分析与公共服务平台建设及示范应用
新疆发展改革委
新疆自治区重要信息系统灾难备份中心
国家重要基础信息资源战略备份基地
青岛市发展改革委
青岛海尔股份有限公司
面向制造产业链的全流程数据管理平台项目
深圳市发展改革委
深圳市永兴元科技有限公司
汽车后市场大数据协同管理及汽车出行综合服务平台
北京师范大学
基础教育大数据研发与应用示范工程
工业和信息化部
工业和信息化部电子工业标准化研究院
大数据综合标准化体系建设
人力资源社会保障部
人力资源社会保障部社会保险事业管理中心
医保基金风险防控大数据平台建设及应用
环境保护部
环境保护部信息中心
生态环境大数据服务中心建设
交通运输部
中路高科交通科技集团有限公司
综合交通出行及旅游服务应用示范工程
水利部水利信息中心
水利大数据分析与应用服务示范
卫生计生委
国家癌症中心
国家肿瘤数据中心及肿瘤大数据平台建设项目
中国人民银行
中国人民银行金融信息中心
金融大数据分析及服务平台
新闻出版广电总局
新闻出版总署信息中心
新闻出版大数据应用工程
安全监管总局
中国安全生产科学研究院
国家安全生产监管监察大数据平台
国家林业局
国家林业局信息中心
生态大数据基础平台体系建设项目
国务院扶贫办
中国扶贫开发服务有限公司
全国脱贫攻坚大数据公共服务平台
中国科学院
中国科学院计算机网络信息中心
科学大数据公共服务平台与创新应用示范
中国工程院
中国工程院
中国工程科技知识中心项目
国家信息中心
国家信息中心
构建国家电子政务云数据中心体系（试点示范）建设项目
中国电子信息产业集团有限公司
杭州中软安人网络通信股份有限公司
面向市场环境治理的政务大数据服务平台建设
中国航天科工集团公司
航天信息股份有限公司
智慧食药监综合监管大数据服务平台
&&名单〖2〗&&
&互联网+政务服务&示范工程拟支持项目名单
北京市发展改革委
北京市&互联网+政务服务&示范工程
福建省数字福建领导小组办公室
国家电子证照共享服务工程
重庆市发展改革委
重庆市&互联网+政务服务&示范工程
深圳市发改委
深圳市&互联网+政务服务&示范工程
石家庄市人民政府
石家庄市&互联网+政务服务&示范工程
呼和浩特市人民政府
呼和浩特市&互联网+政务服务&示范工程
乌海市人民政府
乌海市&互联网＋政务服务&示范工程
&辽阳市发展改革委
辽阳市&互联网+政务服务&示范工程
本溪市人民政府
本溪市&互联网+政务服务&示范工程
上海市徐汇区人民政府
上海市徐汇区&互联网+政务服务&示范工程
郑州市人民政府
郑州市&互联网+政务服务&示范工程
洛阳市行政服务中心
洛阳&互联网+政务服务&示范工程
济源市发展改革委
济源市&互联网+政务服务&示范工程
广州市人民政府
广州市&互联网+政务服务&示范工程
佛山市人民政府
佛山市&互联网+政务服务&示范工程
贵阳市人民政府
贵阳市&互联网+政务服务&示范工程
来源：国家发展和改革委员网站-高技术产业司
原文链接：http://gjss./ghzc/839.html
2016最新出国留学大数据来了
3月1日，教育部召开教育新春发布会，介绍十八大以来留学工作情况。数据显示，十八大以来，我国留学规模持续扩大，出国留学与来华留学人数同步增长，成为世界最大的留学输出国和亚洲重要留学目的国。
　　2016年，我国留学回国与出国留学人数&逆差&逐渐缩小。有哪些出国留学大数据？乐学君带大家看！
　　出国留学工作趋势
　　出国留学规模稳步扩大,留学回国人数持续增长，回国与出国人数&逆差&逐渐缩小。
　　十八大以来，出国留学规模稳步扩大。
　　2016年我国出国留学人员总数为54.45万人，较2012年增长14.49万人，增幅为36.26%。
　　2016年留学回国人员总数为43.25万人，较2012年增长15.96万人，增幅为58.48%。
　　出国留学与留学回国人数比例从2012年的1.46:1下降到2016年的1.26:1。逾八成留学人员学成后选择回国发展。留学回国与出国留学人数&逆差&逐渐缩小。
　　留学地域相对集中，攻读本科以上学历的仍为留学主体。
　　在地域分布方面，我国出国留学人员留学目的国相对集中。2016年度，逾九成留学人员赴美国、英国、澳大利亚等十国，其中赴英语国家的留学人员近八成（77.91%）。十八大以来，我国留学人员目的地国前十名基本保持平稳。
　　从学历层次看，2016年度我国出国留学人员攻读本科以上学历占七成（本科生30.56%、硕博研究生35.51%）。
　　公派留学为引领，自费留学为主体。
　　十八大以来，国家公派留学生共107005人。其中派出访问学者44814人，占派出总人数的41.88%，博士生、硕士生和本科生62191人，占派出总人数的58.12%，培养了一大批具有国际视野和竞争能力的紧缺人才和战略后备人才。
　　从国别分布看，面向美国、英国、加拿大等教育发达国家选派93865人，占国家公派人员总人数的87.72%，为持续学习借鉴世界教育科技强国发展经验提供了保障。
　　从学科分布看，国家公派出国留学人员主要选择了国家发展建设急需的理、工、农、医等学科。其中攻读工科的36.54%、理科15.47%、医科6.68%、农科3.17%，人文社科专业占38.14%。
　　2016年出国留学人员中，自费留学共49.82万人，占出国留学总人数的91.49%。2012年以来，自费留学的比重持续保持在92%左右，已初步形成公派留学为主导，自费留学为主体的留学工作格局。
来源：搜狐教育网
原文链接：/2151805.shtml
大数据、人工智能普及后 零售、购物的智能化未来
在第四次商业革命来临之际，大数据、人工智能、新零售这些概念一个又一个进入到人们的生活中。京东（）老板刘强东也在今年的京东开年大会上提到：&时代正在发生快速、剧烈的变化，未来的十年科技的进步速度将超过过去100年。&那么这些智能化的概念将会以怎样的方式影响零售行业和购物中心呢？
　　网络时代的智能化商品
　　首先是商品的智能化，商品智能化方面可以提到几个词为例：物联网、机器人和3D打印。
　　随着家庭和企业联网设备和传感器数量急剧增加，物联网(IoT)蔚然兴起。虽然现在来看大部分市场任运用于企业但是，未来发展的重点仍在联网家庭和联网汽车两个方向。以&家庭自动化&为例，家庭自动化的实现包括了一系列智能产品，比如智能照明系统、智能恒温控制器、智能门锁以及将它们连接起来的相关外围设备。将这些原本分散的设备通过网络连接起来并加入人工智能的设计，这些商品的普及将对人类的工作、生活、社会治理都将发生巨大的改变。
　　而机器人和无人机的运用在人工智能时代的到来后，等到了新一步的突破。在2015年，投入使用的非军事用途无人机将首次突破100万台。国外，亚马逊、GOOGLE等一些企业已经开始尝试无人机送货服务和有机器人管理的无人仓库，无人机和智能机器人的使用可以极大的减少产品在物流过程中的人力成本。
　　3D打印将使原型设计更快、成本更低，从而促进创新的普及。同时，通过生产更轻和更坚固的部件，3D打印还具有改革制造工艺的潜能。3D打印还可以通过延迟生产而使产品和包装更具个性化，从而对供应链产生影响。
　　大数据下的智能化零售
　　2016年的&云栖大会&上，马云提出了&新零售&的观念，其目的是补足阿里巴巴的自身能力。将线上的数据优势与线下的体验优势相结合，阿里巴巴与上海家化力图通过大数据挖掘消费者偏好，不断优化和升级产品供应链，宣称将共同建立国内首个大数据日化产品研发实验室，其目的是通过阿里提供的大数据解决方案，将用于在上海家化旗下新品的研发、上市、销售以及售后服务方面，实现全链路的打通。
　　数据的分析也有利于零售商了解消费者个体行为与偏好数据，并精准地根据每一位消费者不同的兴趣与偏好为他们提供专属性的个性化产品和服务，从而促使更多的交易行为。例如，企业或者品牌的会员定制服务，通过会员购买习惯的记录，分析会员的购买频率和购买喜好，从而通过微信、短信、邮件等方式在会员快要达到消费周期的时候进行适当的购买推荐或优惠活动等方式来保证客户的忠诚度。
　　虚拟技术下的智能化购物
　　而对于购物而言，智能化未来主要体现在两个方面，一是智能化的购物体验，二是通过虚拟现实（VR技术）下的延伸性销售。
　　智能化购物体验主要依赖于人工智能。以沃尔玛（）为例，在美国零售商业态低谷期，沃尔玛却凭借&无人超市&的概念完成了逆袭沃尔玛通过计算机视觉、传感器和深度学习等人工智能技术，给消费者带来了免结账购物体验。其中的&Just Walk Our技术&能自动监测商品从货架上的取下或放回，并在虚拟购物车中进行追踪。在消费者完成购物时，直接离开商店即可。随后，亚马逊将通过亚马逊帐号与用户结账，并提供发票。这种新型且便捷的购物方式获得了消费者的热捧。
　　VR技术的商业运用目前已经在部分的零售店中已经可以看到其雏形了，包括3D试衣镜、虚拟超市等。顾客通过这种虚拟物品和数据的直接展现来进行消费决定，提高了成交几率也加速了成交过程。另一方面，这种虚拟技术与移动支付相结合将延伸销售距离，例如一名消费者可以购物中心门口就通过移动端或者设立在门口的3D试衣间确定了购买的商品，当他直接来到店家柜台时，他说订购的商品就已经在那等他了。
　　购物中心的智能化运营
　　而对于购物中心而言，智能化的运用对于其商业运营也同样的重要。首先是人流动线的把握，购物中心可以通过总机与进出口智能系统进行链接，实时获取客流动向和数据并分析其趋势和规律，以此来对购物中心的硬软件资源进行合理的分配。
　　另一方面，利用云技术可以让购物中心在店铺结账时直接获取其运营情况。以方便购物中心对店铺进行更为合适宣传、营销规划和管理。
　　目前为止已经有很多智能技术在购物中心得到了广泛运用，包括停车指向，会员管理，移动支付等技术。而在商业发展的未来，智能技术将逐渐遍布到商业运用中，成为人们生活的日常。
来自：赢商网重庆站 白杨
原文链接：/news-608441.html
大数据精确打击&内幕交易&
2月26日，国新办证监会新闻发布会专场，证监会主席刘士余风趣地讲道：&至于真正的&野蛮人&是谁、&妖精&谁、&害人精&是谁、&资本大鳄&是谁，如果都告诉你了，你说我下一步该怎么干活？&&
　　事实上，除了&妖精&、&资本大鳄&，以内幕信息牟利的资本市场&硕鼠&，同样是证监会去年以来的重点打击对象。根据21世纪经济报道记者从证监会了解到的数据，2016年全年证券期货违法违规新增立案中，内幕交易类案件便占到了20%的比例。&
　　现阶段，海量信息的筛选以及内幕交易人员对证券法律法规的熟悉都为内幕交易案件的侦破带来了极大困难。&
　　作为应对，在以&宋常内幕交易案&、&林木治泄露内幕信息案&等一批内幕交易案中，证监会在积极尝试利用大数据分析以及对法理推定进行创新等手段破局捕鼠。&
　　长久以来，一些内幕交易者善于掩藏痕迹，消除痕迹，不易被监管发现。但随着技术发展，大数据正在成为证监会每日在海量信息中&捕鼠打狼&的重要协助手段。&
　　2月26日刘士余也讲道：&在计算分析技术，特别是大数据、云计算广为运用的今天，资本市场上任何行为都是有数据记录的。这些线索，无论历史的还是当下的，我们都会盯住不放。&&
　　数据是最好解释大数据运用的角度，据21世纪经济报道记者从证监会了解到的数据显示，2016年，全系统受理违法违规有效线索603件，启动调查551件，启动调查率达91%，线索分析处理精准度大幅提升；有效线索中，来自沪、深交易所的线索占比为64%，来自派出机构的线索占比为17%，来自期货交易所、股转系统及会内部门的线索占比为7%，线索来源大幅拓宽。&
　　这意味着，来自沪深交易所的大数据系统线索起到了越来越重要的作用。而在具体案件的调查过程中，大数据也从提升到了更为关键的位置，为很多以往存在一定难度的案件，提供了重要的击破点。&
　　比如，在&宋常内幕交易案&的侦破当中，大数据就是一个至关重要的着力点。发挥了重要作用。&
　　2017年1月，中国人民大学教授宋常被证监会处以110万的&顶格&罚款，同时被采取10年市场禁入措施。该教授利用上市公司身份内幕交易&国发股份&、短线交易&京能置业&等股票。&
　　证监会调查人员正是利用大数据破局。为分析宋常交易的特征，证监会调查人员将宋常所有控制账户开户以来所有委托、成交流水进行横向和纵向分析对比，在海量数据中总结提炼交易规律。&
　　无独有偶，在夏雪等人涉嫌内幕交易&平潭发展&股票案中，也能见到大数据的计算模式，证监会稽查人员通过软件工具比对分析10000余页的纸质材料和超过102G的电子数据，从而成就关键线索。&
　　华荣律师事务所证券律师许峰2月27在接受21世纪经济报道记者讲道：&在一些情况下，很多案子查不下去，就是做得过于隐蔽，证监会去调查时需要依据足够多的证据的，如果没有证据，他们自己也要面临法律冲洗的。现在这两年不断强调大数据监管，也正是因为大数据发挥了很大的作用。&&
　　大数据是技术手段更新迭代而创造的稽查突破，法理层面的推进则是从司法协作层面为证券稽查提供了坚实的支持。&
　　除了利用大数据支持，2016年证监会在内幕交易稽查执法取得的一大突破是首次运用相关司法解释推定了认定泄露内幕信息违法行为。&
　　&林木治泄露内幕信息案&正是这个创新的案例，其意义重大，为日后类似的内幕交易稽查执法打下了牢固的理论借鉴基础。&
　　林木治为广东潮商会常务副会长，鸿达兴业董事长周奕丰为会长，在内幕信息敏感期内，林木治与周奕丰存在联络接触，推荐其儿子林志勇买入&鸿达兴业&股票。&
　　一位证券稽查人士对记者分析指出：&本案创新之处在于，首次运用相关司法解释推定认定泄露内幕信息违法行为，极大震慑了泄露内幕信息违法分子。&&
　　许峰表示：&法理推定难题是一直存在于内部交易和操纵案中的，后来证监会也出过一些内幕交易的认定指引，包括最高法院也出过《关于审理证券行政处罚案件证据若干问题的座谈会纪要》，谈到了审理操纵案件、内幕交易案件等行政案件中举证责任的分配问题。&&
作者：谷枫 杨坪 & &来源：21世纪经济报道 & &
原文链接：.cn/cjxw/kj/5247.html
科学前沿 & & &大脑袋需要大数据
神经科学研究开始共享与集成数据
扩散磁共振成像仅是研究人员用来聚焦脑部许多数据的方法之一。
图片来源：Van Wedeen
& & & & 全球各种大脑图谱计划正在展开，中国台湾的计划似乎有些小。当地科学家正在研究果蝇，通过单个神经元成像逆向编辑其大脑。他们的工作已经以惊人详细的程度制作了大脑电路的三维图像。
& & & & 研究人员仅需要一个计算机鼠标和一个网页浏览器就能追踪单个细胞并将其缩放回神经束交织的网络中。这些布线图看起来像挂毯上五颜六色的线，它们可以非常清晰地表明哪些细胞簇控制具体的行为。通过刺激具体的神经线路，研究人员能够提示一只果蝇拍打其左翅或是摇头，这一技能去年11月在美国加州圣迭戈举行的神经科学年会上导致参会者整个下午特别激动。
& & & & 但台湾新竹清华大学神经学家Ann-Shyn Chiang说，即便是对于这样一个小生物，也耗费了该团队整整十年以每个细胞10亿字节的比率绘制6万个神经元。这甚至不足果蝇属大脑神经细胞的一半。若以此推算，利用同样的方式绘制人脑中的860亿个神经元将要花费1700万年，Chiang在会议上报告说。
& & & & 其他的技术更加易于处理。2016年7月，一个国际团队发表了人脑褶皱外层&&大脑皮层的图谱。很多科学家认为这是到目前为止最详细的人脑连接图。然而，即便在其最高空间分辨率（1立方毫米），每个立体像素（三维物体最小的可分辨元素）均包含数千万个神经元。这与以单细胞绘制果蝇神经元连接图可谓差别悬殊。
& & & & 所以，在神经生物学的世界里，大数据确实是庞大的数据量。尽管计算机基础设施和数据传输的进步，&大数据&革命数十年前曾席卷基因组学领域，如今神经科学家仍在努力应对他们所在领域的新革命。
& & & &有多大
& & & & 这一部分是因为无论是什么物种，大脑都如此巨大、关联度如此之高。但它也来自于细胞难处理的维度。哺乳动物的神经元主要延伸（即轴突）是其最小分支（树突）长度和宽度的20万倍。如果用意大利面代表树突，那些神经元自身就超过1公里的1/3，或是4个美式足球场。
& & & & 在实验室中，研究人员通过成百上千个重叠的大脑切片图像堆叠跟踪其数千个投影，从而绘制每个神经元。以光为基础的显微镜能够承载0.25~0.5微米的分辨率，这足以跟踪一个神经元的主体。但想要揭示突触（通过电子或化学信号流的分钟信号衔接点），纳米成像电子显微镜是必需的。更高的像素意味着观测领域更小和更多图片。更多图片意味着更多数据。
& & & & &我们不再是应对百万字节，甚至是千兆字节。&洛杉矶南加州大学神经成像实验室负责人Arthur Toga说，&我们应对的是兆兆字节。将它从一个地方挪到另一个地方就是一个问题。&两兆兆字节的数据将填满很多台式机的硬盘。
& & & & Chiang的果蝇团队对1兆兆字节的图像进行了梳理，以重建1000个神经细胞&&少于果蝇属大脑的1%。HCP明尼波利斯明尼苏达大学共同首席研究员Kamil Ugurbil说，为了绘制人类大脑皮层图像，HCP研究人员分析了来自210名健康青年人的6兆兆字节的核磁共振（MRI）成像数据。实验室可以从该项目的网站或更大的数据集中下载那些数据，每次下载那些8兆兆字节的文件需要花费200美元。
& & & & 电生理学研究在计算方面也变得更加吃力。今天，研究人员通常每次记录数百个神经元。很快，它将会达到数千个；在5年内，将达到成千上万个，瑞士日内瓦大学神经学家Alexandre Pouget说。&这是我们将要发生的跳跃式前进。&
剑桥哈佛大学神经学家Florian Engert说，如果你记录小鼠大脑神经元活动20分钟，那么将会产生约500拍字节的&闪烁&，其中神经细胞放电代表为像素值的变化。
& & & & 神经学家没有可以对比的模型，没有将神经连接和活动行为、记忆或认识相关连的地图。考虑到大脑巨大的错综复杂性，马里兰州美国精神健康研究所负责人Greg Farber说，问题&并不在于我们有过多的数据，而是我们远没有达到需要解决这个复杂问题的数据&。
& & & & 搭建桥梁
& & & & 过去17年，盐湖城犹他大学研究神经发育紊乱的系统神经学家Julie Korenberg和同事一直研究在恒河猴中绘制大脑边缘系统。这种灵长类动物大脑有60亿个神经元，而人类大脑则有860亿个。但在研究模型中，恒河猴与小鼠或果蝇相比同人类血缘关系最近。
& & & &Korenberg的团队正在开发一个三维协调模型，与恒河猴大脑中各种神经成像数据相匹配，这些数据包括从整个大脑MRI连接到单细胞公焦数据以及一些区域的电子显微镜亚细胞分辨率。他们在建立&一个让你在一个图像上选择一个点并以另一种分辨率来看这个点的系统&，国立精神卫生研究所（NIMH）影响社会行为和社会认知项目领头人Janine Simmons说，该机构为Korenberg的研究提供了部分支持。Simmons说，它有些类似谷歌地球，例如，你可以将焦距从40 &直接转变为1 &，但却不能得到这些变焦尺度之间的层次。
& & & & 利用20&共焦透镜绘制恒河猴大脑边缘系统图像将需要巨大的数据集，每个动物远超过600兆兆字节。到目前为止，该团队已经收集了约100兆兆字节的数据信息，可以通过30太字节的本地服务器与云端储存连接的联网储存设备获取。Korenberg说，研究人员可以用缩小尺寸的数据集和一台性能良好的笔记本电脑解决一些问题。但操作大规模的三维共焦数据集需要特别的工作站，即便如此传递每个平铺的图片也很缓慢。
& & & & 然而，这项尚待发表的研究&有可能成为连接这一领域最重要的进展&。纽约市西奈山医院神经解剖学家Patrick Hof说，他曾与Korenberg合作过。例如，Korenberg说，这些数据可以帮助科学家将在特定神经紊乱（如精神分裂症和自闭症）中看上去很重要的基因联系起来，从而了解确切的大脑线路异常。
& & & & 文化转变
& & & & 随着科学家将可能的范围向前推动，他们在建立一个计算通道以应对日益加大的工作量，此外还在建立新的工具共享和可视化最终生成的数据。但缓解神经科学家的数据问题，需要的不只是工具研发，还需要文化转变。很难让人们&放开他们的数据&，加州斯坦福大学心理学家Russell Poldrack说，他用神经成像研究学习和记忆。它可能会成为&一代人的事情&，他说，千禧一代人&比我们这一代人更喜欢共享编码和数据&。Poldrack担心，一流科学家可能会因为科学&与他们认为其应该具有的价值不匹配&而沮丧，并离开这个领域。
& & & & 但态度在逐渐转变，首先是那些针对软件的，其次是数据。传统上，神经成像实验室会花费大量时间下载和装载同样的&测试软件。&为各种软件失灵和计算瓶颈开路，编写大量累赘的编码以及进行他们自己的数据管理解决方案，以处理同样的问题&。加州大学戴维斯分校神经科学博士生David Grayson说。更糟糕的是，很多非研究性任务被委托给学生、博士后和年轻科学家。
& & & & 传统的学术模式对此没有帮助。研究人员通常会设置假设，并在其团队内独立地考虑自己的想法。在这样的环境中，研究并未把人带到一起，而是将他们分散开来，华盛顿西雅图艾伦脑科学研究所的Hongkui Zeng说。&你需要让自己不同。需要在该领域建立自己的身份，你需要做一些与他人不同的事情。&
在谈到大脑研究时，&完成&是个移动性的目标。对于神经科学工具包来说也是如此。在神经科学学会年会的讲话中，Chiang感叹绘制一只果蝇大脑的一半图谱居然花费了10年。他们与中国台湾的物理学家合作，正开始利用一种叫作同步加速器X射线断层扫描的技术大幅提高数据认知。&它仅需要不到10分钟就绘制一只果蝇的大脑图像，其中包含数千个高尔基染色单个神经元。&Chiang说，他的团队正在小鼠和猪身上尝试该方法。（晋楠编译）
《中国科学报》 ( 第3版 国际)
原文链接：/sbhtmlnews/025.shtm?id=321025
如何看待大数据对数据中心制冷系统的影响？
& & & &数据中心已成为公司业务很重要的一部分。时至今日，我们还没有看到数据业务增长有放缓的迹象。在一份最近的思科云报告中指出截止到2019年，跨越互联网和IP WAN网络的全球流量每年将增长2.0 ZB，数据显示2014年全球数据中心流量为3.5 ZB ，到2019年，流量将会翻三番，达到每年10.4 ZB。 这种增长中有25%为CAGR(复合年增长率)。 此外，全球数据中心IP流量在未来5年将增长3倍。 总体而言，数据中心IP流量在2014年至2019年的25%的年复合增长率(CAGR)增长。
(CAGR：CAGR是Compound Annual Growth Rate的缩写，意思是复合年均增长率。复合年均增长率是指：一项投资在特定时期内的年度增长率。其计算方法为总增长率百分比的n方根，n相等于有关时期内的年数。)
云计算和数字信息发展如此迅猛给现代数据中心带来了新的挑战。 Green Grid 针对欧洲的数据中心研究显示，数据中心在节能和运营成本方面是最需要改进的方面。 此外，在预测未来成本(43%)及更新硬件成本(37%)方面的困难被认为是提升数据中心效率的主要挑战，以及难以实现环境目标(33%)。
随着信息量不断增长以及云服务飞速发展，业内人士清楚的看到：大数据正在悄无声息的改变着我们身边许多业务以及我们做出决定的方式。
大数据正在影响数据中心未来的发展走向，你准备好没?
根据Gartner报告，公司或者组织通常对使用大数据都有多个目标，比如：增强客户体验，简化现有流程，实现更有针对性的营销以及降低成本。 与往年一样，各个机构压倒性地将增强客户体验作为使用大数据项目的主要目标(64%)。 提高效率和有针对性的营销占47%。 随着数据信息泄露不断成为头条，对于增强数据中心安全性的功能增多，从15%增加到23%。
Gartner的研究主管Lisa Kart说：&随着大数据业已成为新常态，信息和分析领域的焦点将从大肆宣传、炒作转向寻找有价值的东西。&虽然在寻找价值的挑战依然存在，但在管理、资金和投资回报(ROI)等方面的面临的挑战将更为突出。
最终，Gartner大数据分析报告内容如下：
& 到2020年，信息存储的方式将彻底被改变，所有的信息都将被数字化，十年前的使用的产品会有80%会被淘汰。
到2017年，有10%的自助式BI(商务智能)工具将会受到监管，从而缓解业务部门与数据部门之间的矛盾。由于业务部门无法了解数据的获取、处理、计算整个流程，从而对数据的含义和用处产生自己的理解;与此同时数据部门无法真正了解业务需求，不清楚数据到底为了监控或评估产品的哪个方面，于是无法提供最优或最有效的数据。
(BI(Business Intelligence)即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。把商业智能看成一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识)，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供数据支持。商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等。)
& 到2017年，将有50%的信息治理纳入到信息倡导的理念，以确保价值驱动。
(信息治理：即领导、指导、控制、提供保障的行为或过程，通过这些行为或过程，信息被当作贯穿于整个企业的企业资源得以有效管理，其中包括解决信息冲突问题方面的管理。从信息中获得最大的价值，取决于在信息在应用上产生我们期望的行为。期望行为是组织信念和文化的具体体现，它们的确定和颁布不仅基于战略，而且基于公司的价值纲要、使命纲要、业务规则、约定的行为习惯以及结构等。在每一家公司里，期望行为都各不相同。)
大数据正在成为现代企业的重要组成部分。GE资本研究显示随着移动宽带扩展，未来大数据分析变得更加突出，社交媒体日渐替代邮件，正在成为市场营销人员手中重要的营销工具，云服务在消费者以及美国企业界的地位变得越高，越来越根深蒂固。
从以往数据我们可以看到- 在全球范围内用于大数据的服务器：存储和云基础设施的资本支出在2012年至2016年之间以37.6%的年复合增长率增长，这其中主要支出是来自于购买数据中心的设备。当下，大部分公司正在越来越多地利用数字化对结构化数据和非结构化数据进行充分分析，从而更有效地应对本地与全球的竞争。
(结构化数据：简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统;医疗HIS数据库;教育一卡通;政府行政审批;其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢?基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
非结构化数据：相对于结构化数据(即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、标准通用标记语言下的子集XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。)
这种数据分析对于服务器负载而言，是很具有挑战性的。不言而喻，这种服务对于企业很有效，通过分析与您行业相关的数据，可以使您的业务更具竞争力，然而，存放这些服务数据的服务器所在的数据中心意味必须保持温度更低与更高效才能保障此类服务正常运行。。
今天，企业需要更有效地支持移动，云，业务集成分析和物联网服务，而边缘设备部署正在改变企业数据中心的工作负载，并推动更多地使用服务提供商数据中心。 虽然IT管理人员以新的方式采购和部署IT基础设施，但数据中心管理人员越来越关注限制因素，如占地面积，电源和冷却以及整体数据中心环境管理。
(边缘设备：主要指安装在边缘网络上的交换机、路由器、路由交换机、IAD 以及各种 MAN/WAN 设备，负责接入设备和核心/骨干网络设备间的数据包传送。边缘设备是应用数据链路层(第二层)和网络层(第三层)技术的一种物理设备。)
大数据对于着数据中心制冷系统的考虑
考虑到大数据的应用，IDC必须确保其数据中心已经能满足高密度机柜要求。 那些处理大数据分析的机器通常会更大，而且需要额外的资源。通常，我们会看到单独的阵列或融合基础设施解来处理非结构化数据。这意味着数据中心基础设施必须为大数据提供所需的效率水平，以真正发挥其价值。
创建高效的数据中心的一个重要部分是制冷系统，意味着注意以下几点：
& 获得更高效的制冷系统。你了解液体冷却系统吗?对此使用者是是否有疑问?是否达到最佳效果? 运行冷却分析系统真的可以帮助你的知道现在系统能做到什么，还有哪些地方可以优化?以及对于大数据应用还有那些地方是可以做的。
全局意识。气流组织，冷/热通道系统和机架优化都是优化冷系统主要因素。当你真正地为整个数据中心全盘考虑时，您需要考虑到气流差的区域。够隔离和移除差的气流区域。
& 持续冷却。记住，冷却系统是一个持续的过程; 甚至我们把它看做是一门科学。 随着数据中心在不断发展中需求也在随着自身业务发展不断变化着，因此，通过对冷却系统设备持续的分析与测试，可以找到系统盲点，以此提高整体效率。
想要应对发展总会让你在业务与IT基础设施之间进行不断的做出调整，放眼未来，对技术的依赖会持续增长下去。如果未来你的数据中心能够随着业务需求提升制冷系统的性能，你将创建一个围绕着这种增长建立起来的集成业务IT流程;运用这种高效的流程来满足大数据的发展需求，您公司将够利用数据的价值创造出对公司而言真正的竞争优势。
责任编辑：editor007 &&本文摘自：机房360
原文链接：/datacenter/cooling/459539.html
大数据是犯罪现场调查员 机器学习是警察
机器学习提供分析欠缺的防护功能。大数据搞定数据泄露发生的原因，机器学习则是在泄露发生时就识别出来。
　　网络安全专家看到大数据兴奋得双眼放光，因为这就是数据科学界的CSI（犯罪现场调查）。如果公司被黑，客户信息被泄，可以使用大数据技术从公司各系统、用户和客户身上收集大量信息，让数据分析师得以据此得出哪里出了纰漏的洞见。
　　但是，虽然大数据可以在事后帮助解决案子，却无益于第一时间防止案件发生。数据泄露的遗留影响依然有待解决：愤怒的客户、HIPAA和 PCI DSS之类的数据隐私标准合规问题，甚至政府罚款和集体诉讼。
　　大数据的短板正在于此：它在数据泄露发生后才进场。正如老话所言：&事后诸葛亮总是对的。&网络攻击发生后使用大数据，无疑能给出最好的洞见。然而，它不能给你的，是意识到数据泄露正在发生或将要发生的能力，在造成重大损失前阻断攻击的能力也提供不了的。因此，大数据，若单独使用，是无法保证公司各系统、业务，或者敏感数据的安全的。
　　大数据拥护者会说，你可以用后见之明来修复黑客用以入侵的漏洞。毕竟，既然知道哪里出了错，就能打上补丁防止此类事件再次发生，对吧？
　　虽然这话可能是对的吧&&确实可能预防该特定问题再次发生，但网络安全可不是这么简单的事儿。威胁态势是动态的，每天都有新技术出现，相应的，新漏洞也在不断涌现。
　　而且，黑客与其他任何罪犯都不一样：他们精通科技，适应性强，知道怎么玩弄人类天性。他们总能找到你的弱点&&而你最大的弱点就是你的人，那些你信任的可爱员工们。大多数黑客才不从后门突破系统，他们直接染指合法登录凭证，基本上，都是从正面大大方方走进来的。
　　因此，大多数案例中，大数据分析会揭示出：黑客是通过网络钓鱼邮件之类社会工程骗局，搞到员工口令，然后登录某服务器，进入你的系统。(或者，更糟糕的情况，恶意内部人士拱手交给黑客凭证。)
　　面对这种新情况，或许你会决定为员工提供网络安全最佳实践培训，比如怎样识别钓鱼邮件和点击可疑连接的危险。雇员网络安全培训是很基本的东西，有助于保持公司系统更安全，但它不是灵丹妙药。
　　人类是很容易犯错的。累了，分心了，着急了，就疏忽了。另外，再多的培训都挡不住恶意内部人士&&心怀不满的雇员、前雇员、决意报复或在暗网售卖机密数据搞点快钱的承包商等等。
　　幸运的是，解决方案也是现成的：机器学习&&一门建立在数学算法基础上的尖端技术，实时更新，让计算机无需显式编程即可学习。驱动自动驾驶汽车的也是机器学习技术，我们用来对抗黑客的强力武器就是它了。
　　机器学习提供了大数据分析欠缺的防护功能。不同于大数据在事后分析数据泄露原因，机器学习是在泄露发生或将要发生时就识别出来，然后出发系统警报，在真正的损害造成前挡住泄露。
　　机器学习技术不仅让大数据有用；还能以远快于人工的速度分析数据并从中抽取出洞见。由于其预测能力，应对威胁就可以变得积极主动而非被动反应。机器学习技术可以实时标出利用被盗凭证登录的黑客，并阻止他们登入系统。
　　该技术没有刻录进网络中，而是嵌入到了应用/数据里。这种认知性的防护盾会监视对应用的每一次登录，观察该登录ID使用者对应用做的任何事，确认该登录会话中的&用户行为&符合该用户ID的惯常参数或基线行为特征。
　　举个例子，如果某员工凭证在公司外的位置被使用，该员工还试图访问完成其工作用不到的内容，或者登录尝试行为发生在午夜，那么机器学习算法就会注意到此类行为。因为已经分析了该雇员的正常计算机使用，建立了基准模式，机器学习技术就能识别出特定登录尝试是不正常且危险的，将据此在公司IT部门可以调查情况作出决策前锁定该用户。
　　机器学习能快速给出对用户数据的可行性洞见，提供大数据分析给不了的实时防护。因为一直在学习和修正正常用户行为模式，能立即依据基准模式在黑客造成切实伤害前做出反应，机器学习是防护系统安全的最佳方式。
　　该技术已有现实应用，正帮助抓捕盗取敏感数据的罪犯，投放数据泄露和隐私侵犯的早期预警。该网络安全技术是高性能数据保护解决方案的未来。如果大数据是犯罪现场调查员，那么，机器学习就是巡逻中的警察：保护你的系统不受网络罪犯攻击，执法，阻止正在进行中的犯罪。
责任编辑：韩希宇 & &来源：物联网在线
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