
云计算标准化体系草案形成_数据分析师培训
2014中国国际云计算技术和应用展览会昨天在北京开幕,工信部软件服务业司司长陈伟在会上透露,云计算综合标准化技术体系目前已形成草案。
消息标准体系草案已初定
陈伟透露,工信部组织有关标准化机构和专家编制云计算综合标准化技术体系,目前已经形成了草案。
工信部总经济师周子学表示,工信部要从五方面促进云计算快速发展:一是要加强规划引导和合理布局,统筹规划全国云计算基础设施建设和云计算服务产业的发展;二是要加强关键核心技术研发,创新云计算服务模式,支持超大规模云计算操作系统,核心芯片等基础技术的研发推动产业化;三是要面向具有迫切应用需求的重点领域,以大型云计算平台建设和重要行业试点示范、应用带动产业链上下游的协调发展;四是要加强网络基础设施建设;五是要加强标准体系建设,组织开展云计算以及服务的标准制定工作,构建云计算标准体系。
公司多上市公司积极参展
记者从主办方了解到,有多家上市公司派代表参与了本届展览会,包括二六三、汉王科技、星网锐捷、卫士通等。
昨天,卫士通总经理助理兼投资与战略规划部经理钟博在接受京华时报记者采访时表示,公司此次参展,一方面是为了展示公司在云计算方面的一些成果,另外也是为了解国内云计算领域其他企业的思路等,从中寻找合作机会。公司目前推出的产品包括安全云存储系统、安全桌面云解决方案等。
我们对云计算的前景十分看好,但钟博同时认为,目前在云计算领域我国由于缺乏核心技术,仍处于追赶者的地位,何时变为引领者仍需各方共同努力。
投资产业望迎快速发展
金融界资深分析师马小东认为,云计算已经渗透到我国经济和社会各个领域,通过发展云计算可以从各个方面加快推进经济的转型升级。随着大数据、云计算不断被宣传、普及,产业有望迎来快速发展期。相关企业尤其是上市公司凭借其较强的融资、技术能力有望获得更好的发展机遇。相关上市公司产业链包括服务商、软硬件提供商、系统集成商等。而具体的操作层面还需结合当前的市场情况来把握,不宜盲目追涨。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30