网络工程与大数据技术与应用哪个好学？

一、网络工程与大数据技术与应用哪个好学？

大数据技术与应用好学。相比较之下，网络工程需要较深的网络基础，而大数据技术与应用不需要太多的网络基础，网络小白也可以从头学起。

二、Materials Studio界面操作，应用与实例？

1、单击Atom按钮，光标将更改为铅笔形状。

2、点击窗口中的一个空白点开始草图。目标元素类型的原子被放置在选择的位置。一个浅黄色的“虚拟原子”和一个连接到第一个原子的键连接到光标上，准备在鼠标的点击中放置。

3、后续的原子虚拟原子表示后续原子的位置。

三、哈尔滨工程大学大数据管理与应用介绍？

哈尔滨工程大学的大数据管理与应用的介绍：属于管理科学与工程类专业一级学科，本专业旨在培养掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。

四、软件工程应用实例

软件工程应用实例

在当今数字化的时代，软件工程在各行各业中发挥着至关重要的作用。无论是互联网公司、金融机构还是制造业企业，都离不开软件工程的支持。本文将重点探讨软件工程在实际应用中的一些案例，展示其在不同领域的价值和作用。

互联网行业

在互联网行业，软件工程是支撑整个业务模型的基石。以电商平台为例，其背后需要强大的软件系统支持，包括用户界面设计、交易处理、物流管理、数据分析等方面。通过**软件工程**的规范化流程，开发团队能够高效地设计、开发和维护复杂的电商系统。

另外，在社交媒体、搜索引擎等互联网应用中，软件工程应用实例也是无处不在的。通过大数据分析、机器学习算法等技术手段，软件工程帮助这些平台不断优化用户体验、提升服务质量。

金融领域

在金融领域，软件工程的应用尤为重要。从传统银行业到现代互联网金融，各类金融机构都依赖软件系统来支撑其业务运作。**软件工程**在金融交易、风险管理、数据分析等方面发挥着关键作用。

高频交易系统是金融领域一个重要的应用实例。通过**软件工程**精益求精的开发流程，交易系统能够实现快速、稳定的交易执行，为机构赢得利润。同时，风险管理系统也是金融机构不可或缺的一部分，软件工程帮助其实时监测市场风险并做出相应反应。

制造业领域

在制造业领域，软件工程的应用也日益普及。随着智能制造的发展，制造企业需要借助软件系统优化生产流程、提升生产效率。**软件工程**在制造执行系统、ERP系统、物联网技术等方面的应用不断拓展。

以工厂生产管理系统为例，通过**软件工程**的规划和实施，企业能够实现生产计划的精准执行、资源的合理配置，从而提升生产效率和产品质量。而在物联网技术的应用下，各种设备、传感器可以通过软件系统实现信息共享、智能控制，实现智能化生产。

结语

总的来说，软件工程在当今社会的各个领域都有着广泛的应用。通过规范化的开发流程、先进的技术手段，软件工程帮助企业提升效率、降低成本、提升竞争力。希望本文介绍的一些软件工程应用实例能够为读者更好地理解软件工程的重要性，启发大家在实践中运用软件工程的理念和方法，创造更多的商业价值。

五、大数据技术与应用？

大数据技术是指用于处理和分析大规模数据的技术和工具。它涉及数据的收集、存储、处理、分析和应用等方面。大数据技术的应用范围非常广泛，以下是一些常见的大数据技术与应用领域：

1. 商业智能和数据分析：通过大数据技术，可以对大量的数据进行分析和挖掘，帮助企业做出决策、预测趋势、发现商机等。

2. 金融领域：大数据技术可以应用于风险管理、欺诈检测、信用评估、投资分析等金融业务中，提高效率和准确性。

3. 健康医疗：大数据技术可以用于医疗数据的管理和分析，帮助医疗机构提高诊断准确性、优化医疗资源分配、进行疾病预测等。

4. 市场营销：通过大数据技术，可以对消费者的行为和偏好进行分析，为企业提供精准的市场营销策略。

5. 交通与物流：大数据技术可以应用于交通流量监测、智能交通管理、物流路径优化等领域，提高交通效率和物流运作效率。

6. 社交网络和推荐系统：大数据技术可以应用于社交网络数据的分析和挖掘，以及个性化推荐系统的构建，提供用户个性化的推荐和服务。

以上只是一些大数据技术与应用的示例，实际上，大数据技术在各个行业和领域都有广泛的应用，可以帮助机构和企业从海量数据中获取有价值的信息和洞察，从而做出更明智的决策和行动。

六、数据与实例分析属于研究方法吗？

应该属于研究方法。任何研究方法都需要进行数据与实例分析。

七、无人机在工程测量中的应用实例？

无人机在工程测量中有许多应用实例，以下列举几个常见的：1. 高精度地形测量：无人机配备高分辨率相机或激光雷达可以对大面积的地形进行测量，获取高精度的数字地形模型（DTM）或数码高程模型（DEM），用于土地规划、道路设计等工程项目。2. 建筑物立面测量：无人机可以快速、安全地获取建筑物的立面图像和数据，用于测量建筑物的尺寸、外墙破损等，有助于建筑物维护和修复。3. 输电线路检测：无人机搭载红外热像仪可以对输电线路进行检测，及时发现线路温度异常、接触不良等问题，有助于预防线路事故和提高供电可靠性。4. 施工进度监测：无人机可以定期拍摄工地的航空照片，用于对比不同时间点的照片，检查施工进度和质量，有助于及时发现问题并进行调整。5. 三维建模与量测：无人机利用航拍图像进行三维重建和测量，可以快速生成建筑物、地形等的三维模型，适用于城市规划、景区设计等领域。6. 水利工程监测：无人机可以对水库、江河、港口等水利工程进行巡查，获取水位、水位等参数数据，提供水利工程设计和管理的参考依据。这些应用实例表明，无人机在工程测量中具有高效、灵活、成本低等优势，已成为现代工程测量领域的重要工具。

八、大数据处理在汽车行业中的应用实例有哪些？

大数据处理在汽车行业中的应用实例目前主要集中在基于大数据的AI图像识别深度学习以及大数据在汽车数字孪生模型中的应用。今天让我们详细聊聊大数据的汽车应用是怎么回事吧。

基于大数据的AI图像识别深度学习

↑谷歌大脑Google Brain技术

谷歌提出的AI First人工智能为先战略已在图像识别、机器翻译等多个领域获得进展。谷歌一步一步进行了各种传感器的集成并创造了特有的量产版无人驾驶汽车。而另一方面，软件算法方面谷歌领导了相关深度学习Deep Learning和谷歌大脑Google Brain技术开发，进行了大量的基础研究。因此谷歌在无人驾驶汽车领域可谓不管硬件还是软件，各方面都亲力亲为。谷歌大脑项目中通过大数据训练AI图像识别深度学习，从而检测到的人脸、人体和猫。

↑摄像头采集图像进行分层学习

特斯拉等车厂则率先实施人工智能的驾驶辅助系统。其中人工智能的核心技术为深度学习Deep Neural Networks （DNN）。通过对摄像头采集图像进行分层学习，从图像中可以抽取相应的目标位置，路线规划。从而通过深度学习，规划出的路径不再完全依靠车道线，而是基于对于前方目标辨认标识出的安全空间。

大数据在汽车数字孪生模型中的应用

↑数字孪生的航空发展背景

数字孪生“Digital Twin”概念最早出现在航空航天领域并得到大力推广。NASA在2010年提出数字孪生，并定义为“集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程”。此后数字孪生在飞行器健康管理中广泛应用，进而在机身设计与维修、飞行器能力评估、故障预测等方面发挥越来越重要的作用。

数字孪生是充分利用物理模型和基于运行历史的大数据，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

↑数字孪生在电力系统的应用

数字孪生技术起源于航空航天领域，随着它的逐渐成熟得到越来越广泛的传播。先进数字孪生还被应用于电力、船舶、农业、建筑、制造和城市管理等领域中。得益于与互联技术、大数据、云计算和人工智能等新技术的结合，数字孪生技术演进的更准确更灵活，从而成为了行业热点而饱受重视。

↑数字孪生在自动化电机状态监控中的应用

现代数字孪生技术经过不断完善后具备如下特点和优势。

高度准确：数字孪生的数字虚拟模型与物理实体高度接近。

实时性：数字孪生中物理对象与数字空间能够实时连接动态交互。

可扩展性：数字孪生能够针对多尺度、多层级的模型内容进行扩展。

↑传统仿真技术

数字孪生技术与传统仿真技术的不同

传统仿真技术基于数字模型对特定条件进行数学求解，它已经在声音仿真、发动机仿真和航空空气动力仿真等方面得到广泛应用。而数字孪生需要包括仿真、实测、数据分析在内的手段对物理实体状态进行感知、诊断和预测。它比较传统仿真具有实时性能够实时连接物理世界，并且具备分析优化功能。

↑数字孪生在汽车技术中的应用

目前数字孪生在汽车技术中设计和制造及使用方面得到了广泛应用。比如电动汽车电池就可以通过数字孪生技术耦合抽象成设计模型和车辆仿真器。从而基于电池的数字孪生进行闭环实时的车辆系统控制。数字孪生技术可从电池组级别向下细分至电芯1D物理模型和降阶模型，从而灵活按照不同车型和电池组设计进行适配和分析诊断。

↑数字孪生在电动汽车应用中的细节

数字孪生在电动汽车中主要应用于动力电池、动力电机、发电机及发动机等关键部件的实时监控和诊断。以动力电池数字孪生为例，通过对温度、电量、阻抗和电压电流曲线等物理量的仿真和实时对应，数字孪生不仅抽象出电池组模型而且生成细节电芯级模型。数字孪生基于实时测量和上报数据以及历史数据进行车辆仿真和控制。换句话说，物理世界的真实空间和云端的数字孪生进行对应，从而更全面的分析车辆工作状态，提前预测早期问题。

↑动力电池数字孪生的系统组成

具体来说动力电池数字孪生的系统组成包括数据产生侧的电池系统、数据感知的电池管理系统从机、数据收集的互联装置、数据存储的云端、数据分析的软件API和数据可视化的用户界面UI。而电池模型的建立目前主流方法为基尔霍夫模型方法，或者说将电池抽象成复杂的阻容结构，便于动力电池物理实体的数字化。

九、sumifs函数与SUMIF的区别，及应用实例？

1、使用范围不同：sumifs()函数是SUMIF()函数的扩展，SUMIF()只能计算一个条件的，SUMIFS()可使用多个条件。

2、使用方法不同：SUMIF(条件区域，条件值，求和区域）。SUMIFS(求和区域，条件1区域，条件值1，条件2区域，条件2，……）。SUMIFS中的条件是取交集。

3、适用的条件不同：前者是多条件的，后者是唯一条件的。sumifs(要计算的列，条列1的列，条件1的值，条列2的列，条件2的值）。sumif(要查询条列的列，符合条件的值，要计算的列）。

十、大数据分析应用实例

大数据分析应用实例

随着信息技术的飞速发展，大数据分析在各个行业中的应用日益广泛。大数据分析是利用各种数据分析技术和工具，对大规模数据进行收集、处理、分析，并从中提取有价值的信息和见解的过程。在当今数字化时代，大数据已经成为决策者们重要的依据，能够帮助企业进行精准的决策和预测。

零售业

零售业是大数据分析的广泛应用领域之一。通过分析顾客购买行为、偏好和趋势，零售商可以更好地了解市场需求，优化库存管理，制定个性化营销策略，从而提高销售额和客户满意度。例如，亚马逊利用大数据分析来推荐商品，提升用户购物体验，提高销售转化率。

金融业

金融领域也是大数据分析的重要应用领域之一。银行和金融机构可以通过大数据分析技术对客户的信用风险、投资趋势、交易模式等进行分析，帮助其制定风险管理策略和产品设计。同时，大数据分析也可以帮助金融机构发现欺诈行为，提高交易安全性。比如，支付宝通过大数据分析技术实现了风控预警功能，保障了用户的资金安全。

医疗保健

在医疗保健领域，大数据分析可以帮助医生和医疗机构更好地管理医疗数据、优化诊疗流程、实现精准诊断和治疗。通过分析患者病历、基因数据、医疗影像等大数据，医疗机构可以提高医疗服务的质量和效率，降低医疗成本。同时，大数据分析还可以帮助医疗科研人员加速新药研发和疾病研究的进程。例如，美国的一家医疗机构利用大数据分析技术帮助患者进行个性化治疗，取得了显著的疗效。

制造业

在制造业中，大数据分析可以帮助企业实现智能制造、提高生产效率和产品质量。通过监控设备状态、生产流程和供应链数据等大数据，制造企业可以实现设备预测维护、生产优化调度、质量预测控制，从而降低生产成本，提高产品竞争力。一家汽车制造公司通过大数据分析技术优化生产线布局，提高了汽车的组装效率和质量。

营销推广

在营销推广领域，大数据分析可以帮助企业了解目标客户群体的特点、行为习惯和反馈偏好，制定更加精准的营销策略和广告投放方案。通过分析用户在社交媒体、电子商务平台等渠道的数据，企业可以实现个性化营销、精准营销、营销ROI评估等，提升营销效果和投资回报。一家互联网公司通过大数据分析技术实现了用户画像和行为分析，成功提升了广告点击率和转化率。

总结

以上仅是大数据分析在各个行业中的应用实例之一，随着大数据技术的不断发展和完善，大数据分析将在更多行业中发挥重要作用。总的来说，有效利用大数据分析可以帮助企业优化决策、提高效率、降低成本、创新产品和服务，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。