在系统分析国内外大数据研究与应用现状的基础上，梳理了涉及大数据的10个重要概念，总结分析了企业大数据的策略和商业应用案例、美英等国政府数据开放政策及做法，以及大数据应用的技术和业务特点。
在分析大数据时代面临挑战基础上，整理了大数据研究与发展的重要问题和发展趋势，提出正确应对大数据挑战的观点

随着我国经济发展的战略转型，中国智能制造产业迎来了新的发展浪潮，以数字化、网络化、智能化为核心特征的智能制造模式，正在成为产业发展和变革的重要方向。
中国要建设制造业强国，必须要紧紧把握制造业的发展趋势，加快智能制造的发展，促进工业向中高端迈进，这是新常态下打造新的国际竞争优势的必然选择。
新一代信息技术和工业融合发展呈现新趋势，智能制造日益成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容。

最近，C++和WEB本地混合应用开发模式逐渐流行起来，个人也认为标记语言描述的界面是界面开发的一个发展趋势。
WPF、JavaFX，当然也少不了Html。
基于Html的界面在开发效率，可移植性上都十分有优势，所以也被很多程序采用随着HTML5技术风生水起，Qt开发团队用近一年的时间开发了一个全新的基于Chromium的浏览器引擎QtWebEngine，以支持面向未来的Hybrid应用开发，并完全支持桌面和嵌入式平台。
本例实现基于QtWebChannel的QT与HTML页面通信

国外近十年深度学习的研究现状与发展趋势——基于引文分析及共词矩阵的知识图谱分析.pdf

艾滋病疗法的评价及疗效的预测摘要艾滋病是至今人类仍未征服的疾病，流行发展趋势越来越严峻，攻克艾滋病是人类面临的一大难题。
本文给出了艾滋病患者的临床治疗数据，要考虑预测继续治疗的效果，并评价各种治疗方案优劣，预测即根据已有的数据信息推算将来的数据，评价方案的优劣属于决策类问题。
对问题（1），先分析CD4和HIV的浓度的变化趋势，建立微分方程模型，无法求解析解，用软件matlab求出CD4和HIV的参数表达式，从附件的数据信息中挖掘出具有普遍特征的数据，用回归法求参数的值，因为得到的表达式不是常规的形式，只能回归出HIV表达式的参数，CD4的无法求出。
作数据分布图，发现描出的形状同二次曲线的图形相近，二次曲线的图形特性符合CD4的浓度变化趋势。
于是建立待定系数的二次曲线方程模型，先拟合出多组参数值，再用回归法确定最后的值，得出的二次曲线方程。
根据HIV和CD4的浓度表达式结合可以作出提前终止治疗的预测，终止时间在第30周。
问题（2），预测四种疗法的继续治疗效果。
首先将患者按CD4初始浓度分类，仍引用前面的二次曲线模型，用附件二的数据回归出曲线方程的参数。
回归过程中考虑到是要评价不同的疗法，根据疗法的不同把数据分为四类，回归得出四组参数，相应的表达式就是这种疗法的CD4的浓度变化曲线方程。
比较四种疗法的优劣，采用CD4浓度最大值和取得最大值的时间为评判标准，结合更加细化的分类数据画出的图形，从理论上和直观上都证实了评价的结果：疗法4效果最好，疗法3次之，疗法2再次之，疗法1效果较差；
利用二次曲线模型得出最佳方案停止用药的最佳时间为20周，同时由分类法模型得出在四种不同CD4初始浓度的条件下最佳方案停止用药的最佳时间分别为：24周、16周、16周、24周。
两种模型的结果相接近。
问题（3）要考虑药品价格因素的影响，价格和药效的权重无法确定，通过假设权重参数来定量表示价格和药效的关系。
采用层次分析法构建层次结构模型，用特征向量归一化并求组合权向量，找到疗法功能和价格权重的关系。
根据不同经济状况的国家的价格权重的值不一样，得到不同的疗法评价结果。
总结出如下的结论：不发达国家经济落后，价格权重较大，疗法1的评价值较高，疗法4的评价值较低，适合疗法1，对于发达国家应当推广疗法4。
文章的最后对模型地优缺点进行了评价，并作了推广。
关键词艾滋病疗法评价微分方程二次曲线回归层次分析

利用高分辨雷达对目标进行识别是当代雷达系统的一个次要发展趋势。
目前基于高分辨雷达的目标识别在军事及民用方面都已经有了一定程度的应用。
本论文利用实测高分辨雷达回波数据进行实验，

本书共7章，分别引见了LTE产生的背景，对LTE的网络架构和协议栈作了简要的说明；
无线通信技术以及数字信号处理过程，结合实例言简意赅地说明实现原理和方法；
LTE物理层技术，重点对物理帧结构、物理资源划分以及物理信道的调制实现进行了说明；
LTE物理层复用技术及物理层过程；
LTE的空中接口技术及实现流程，MAC子层、RLC子层、PDCP子层以及RRC层的功能和实现机制，RRC层实现的具体流程；
多天线技术的原理及应用；
LTE的下一步演进LTE-A的发展趋势及关键技术。

中国第三方领取行业发展趋势展望.pdf

带来令人满意的用户体验是每一项业务的重中之重。
因而，企业会仔细观察用户体验和行业发展趋势。
在数字时代，用户体验变得更为繁杂。
从网络上寻找新品牌或通过亲朋好友寻找新品牌，再到在社交媒体上发布产品评价，用户体验之旅可以经过诸多阶段。
除此之外，不断变化的行业发展趋势会极大地影响用户体验。
因而，业务引领者必须要制订繁杂的策略来增强用户体验。

目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。