版纹防伪标签技术概述
版纹防伪标签技术概述
2015-4-9 英联国泰
版纹防伪的原理在于利用极细小的线和点构成规则或不规则的线型图案和底纹，及由卷花线纹、特殊隐含效果、缩微字、浮雕图案、劈线图案、特殊网目等构成的安全底纹。从而达到防拷贝、防复制、防伪造的目的。证券版纹防伪技术是利用特殊手段对底色、文字、图案、图像等版面成员制成不同的特殊纹理的特种技术。浮雕版纹防伪技术、超微缩防伪技术、折光潜影防伪技术。
版纹防伪印刷是货币印刷采用的主要防伪技术。由于其制版难度大、印刷要求高，并非一般平面设计者和印刷厂可以印制出来的，因此具有优良的防伪效果。版纹防伪由美观大方、有序与无序的条纹构成视觉图像，既易于为大众所识别、鉴定、又能美化产品与产品包装，使产品锦上添花，进一步提高产品的品位，防伪与产品美化完全结合起来了。
微缩防伪技术是也是货币印刷采用的主要防伪技术。微缩防伪技术可以在高倍放大镜下读取其密文，检测方便、隐蔽性特强。商家可以根据密文进行市场产品真伪的检测。微缩技术是一种货币制版与印刷技术。
版纹防伪设计，是把多种防伪元素：浮雕、潜影、缩微、地纹、团花、花边、劈线、防扫描线、图像等设计在印刷品中。
1.团花：在防伪标签上面印刷各种鲜花的版纹，在防伪的同时也具有较高的技术欣赏。还可以通过与产品和公司形象的结合设计个性化的团花防伪标签。
2.地纹：就是按照规律性、连续性地把各种不同的元素反复变化连接起来，可是是直线，曲线，波纹线等等的元素。常用于证件上面的防伪标识。
3.花边：用于印刷在产品的边缘，用各种不同的复合式花边，通过变化它的元素和色彩已达到装饰和防伪的作用。
4.潜影：把相关的文字和图案印刷在版纹里面，给人的感觉好像是文字和图案潜伏在印刷品当中一样。
5.浮雕：利用了浮雕的处理，运用线条做底纹，此类防伪标签技术应用广泛。
6.缩微：把文字缩小到肉眼不能变化的大小，这种防伪技术设计简单，效果也非常好。
7.防扫描：使用现代超高精准度的扫描仪和照相制版都不能再呈现的线条。这样做可以起到防止印刷品被复制。
8.图像处理：运用不同的线条，结合印刷品的背景图案，然后根据设定不同的数据程序产生各种不同的防伪效果。
版纹防伪原理
不使用公开销售的版纹设计系统，造假者即使拥有版纹设计系统也无法做出同样效果的线条和纹理以及隐藏的密文。强大的防止扫描处理，防止电分扫描输出和印刷的复制。
彩色图像防扫描：运用宝真的特殊加网技术，印刷品的网点字符化或线条化，所有网点都是字符，形成了一篇密文，只有设计者和厂家知道。造假者即使放大扫描，也不能把整篇密文复制。使用高倍放大镜即可区别。
彩色线条防扫描：扫描仪扫描后，没有识别矢量图形和专色线条的能力，只能解析为点阵式的图像，所以线条微弱的粗细变化和专色线条的色彩变化就无法复制。
版纹防伪主要特点
运用线条进行防伪，一次性制作，防伪费用与生产成本相对较低，能产生无穷无尽的丰富的变化，防伪设计基本上在制版过程中完成，以相对精细的印刷技术完成。
版纹防伪的应用范围
防伪包装版纹防伪标签、防伪商标防伪标识、支票、发票、股票、奖券、彩票、入场券、单据、字词典、珍藏书籍、身份证、护照、出生证、毕业证、迁移证、介绍信等。
激光全息防伪技术简介讲解
激光全息防伪技术简介 激光防伪技术包括激光全息图像防伪标识、加密激光全息图像防伪标识和激光光刻防伪技术三方面。 一、第一代激光防伪技术 第一代激光防伪技术是激光模压全息图像防伪标识。 全息照像是由美国科学家伯格（Ｍ? Ｊ? Ｂｕｅｒｇｅｒ）在利用X射线拍摄晶体的原子结构照片时发现的，并与伽柏（Ｄ? Ｇａｂｅｒ）一起建立了全息照像理论：利用双光束干涉原理，令物光和另一个与物光相干的光束（参考光束）产生干涉图样即可把位相“合并”上去，从而用感光底片能同时记录下位相和振幅，就可以获得全息图像。但是，全息照像是根据干涉法原理拍摄的，须用高密度（分辨率）感光底片记录。由于普通光源单色性不好，相干性差，因而全息技术发展缓慢，很难拍出像样的全息图。直到６０年代初激光出现之后，其高亮度、高单色性和高相干度的特性，迅速推动了全息技术的发展，许多种类的全息图被制作出来，全息理论得到很好的验证，但由于拍摄和再现时的特殊要求，从诞生之日起，就几乎一直被局限在实验室里。 70年代末期，人们发现全息图片具有包括三维信息的表面结构（即纵横交错的干涉条纹），这种结构是可以转移到高密度感光底片等材料上去的。１９８０年，美国科学家利用压印全息技术，将全息 表面结构转移到聚酯薄膜上，从而成功地印制出世界上第一张模压全息图片，这种激光全息图片又称彩虹全息图片，它是通过激光制版，将影象制作在塑料薄膜上，产生五光十色的衍射效果，并使图片具有二维、三维空间感，在普通光线下，隐藏的图像、信息会重现。当光线从某一特定角度照射时，又会出现新的图像。这种模压全息图片可以像印刷一样大批量快速复制，成本较低，且可以与各类印刷品相结合使用。至此，全息摄影向社会应用迈出了决定性的一步。 由于当时这种模压全息图片的制作技术是非常先进的技术，只有少数人掌握，于是就被用作防伪标识。其防伪的原理是： 1. 在激光全息图片拍摄的整个过程中，如果有一项条件不同（如拍摄彩虹全息的条件），则全息标识的效果就会有差异。 2. 这种全息图像的全息信息用普通照相无法拍摄，因而全息图案难以被复制。 激光模压全息防伪技术传入我国是在80年代末90年代初，特别是1990年至1994年期间，全国各地引进生产线上百条，占当时世界生产厂家的一半多。二、改进的激光全息图像防伪标识 由于第一代激光全息防伪标识已经基本失去了防伪功能，人们不得不开始对其进行改进。改进的方法主要有三种：第一种是采用计算机技术改进全息图像，第二
有关二维码的防伪与营销案例分析
有关二维码的防伪与营销案例分析 1、企业为什么需要二维码 随时时代进步科技发展，互联网时代的到来，二维码作为互联的一种端口，尤其的手机端，再加上现在人们的手机依赖症，二维码以简便的特征征服了越来多的手机用户，只需轻轻一扫，就可以查询到商品的信息及真假，二维码越来越来多的应用于人们的生产生活中，人们对他的依赖越来大，二维码标签在商品中的应用越来越普遍。 二维码标签在产品中的应用满足了消费者的需求，也为商家的广告宣传和产品营销开辟了一条新的渠道。在二维码中加入防伪查询的功能，还能吸引消费者扫码。现在社会中越来越多的假冒伪劣产品，虽然打假一直都是人们关注的问题，但是却没有能够有效解决，产品质量是消费者购买商品时十分关注的问题，如果在购物之前，特别是购买贵重物品之前，能够查询产品真伪，消费者购物就会更加踏实。而二维码防伪标签有效的解决了这个问题。 二、二维码防伪特点 1、方便查询——手机识别二维码进行溯源防伪及企业产品信息查询方便 2、有效沟通—— 消费者可以及时核对产品信息并举报，帮助企业做好信息防伪，也可以及时解决消费者遇到的问题，了解消费者的需求，更好的为消费者服务。 3、准确统计——对顾客数量、行为等进行准确统计，并可实时获取消费者举报、反馈信息 4、扩展强大—— 利用移动互联网平台，拥有无限的容量和表现形式，对产品品牌营销进行创新 三、二维码扫描率为什么不高 1、形象设计没有吸引力
视觉的吸引力是第一位的，它能够吸引客户第一眼关注到你的二维码。这个设计的内容包括整个画面的布局，活动的设计，相关的福利，文字说明等。 2、没有诱惑 没有设计针对扫码的礼品、赠品和红利，是很难吸引消费者来扫码的。要想让人产生强烈的扫码兴趣，就要给消费者一个扫码的理由。 3、没有合适的展示推广平台 商用的二维码必须要有一个庞大的后台支持，可以随时更改、删减、扫描后所呈现的内容，根据不同活动做内容调整，以达到实效、实用的目的。 4、没有互动 客户扫码过后，如果并不能从你的公众号里得到有价值的信息，他们也会取消关注的。所以，留住客户和吸引客户同样重要，除了向消费者提供有价值的信息和服务外，还要经常和他们互动，以长期留住客户。 在这个二维码遍地开花的当下，大致企业小致个人都在用二维码做营销，然而如何才能让自己的二维码“码”上生效，就必须做好一整套的系统思维， 只有这样才能将二维码营销的价值最大化。 四、二维码如何防伪 二维码本身是不具有防伪功能的，通过防伪公司设计加入防伪技术，从而具有防伪效果。江口醇酒业集团采用了英联国泰提供的二维码防伪标签，不仅可以有效应用于移动互联营销，
数据挖掘概述
数据挖掘概述 阅读目录 ?何为数据挖掘？ ?数据挖掘背后的哲学思想 ?数据挖掘的起源 ?数据挖掘的基本任务 ?数据挖掘的基本流程 ?数据挖掘的工程架构 ?小结 回到顶部何为数据挖掘？ 数据挖掘就是指从数据中获取知识。 好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范。说白了，大家都听说过大数据、数据挖掘等概念，然而真正能做而且做好的公司并不是很多。
笔者本人曾任职于A公司云计算事业群的数据引擎团队，有幸参与过几个比较大型的数据挖掘项目，因此对于如何实施大数据场景下的数据挖掘工程有一些小小的心得。但由于本系列博文主要是结合传统数据挖掘理论和笔者自身在A云的一些实践经历，因此部分观点会有较强主观性，也欢迎大家来跟我探讨。 回到顶部数据挖掘背后的哲学思想 在过去很多年，首要原则模型(first-principle models)是科学工程领域最为经典的模型。 比如你要想知道某辆车从启动到速度稳定行驶的距离，那么你会先统计从启动到稳定耗费的时间、稳定后的速度、加速度等参数；然后运用牛顿第二定律(或者其他物理学公式)建立模型；最后根据该车多次实验的结果列出方程组从而计算出模型的各个参数。通过该过程，你就相当于学习到了一个知识--- 某辆车从启动到速度稳定行驶的具体模型。此后往该模型输入车的启动参数便可自动计算出该车达到稳定速度前行驶的距离。 然而，在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。如果之前已经记录下了100辆型号性能相似的车从启动到速度稳定行驶的距离，那么我就能够对这100个数据求均值，从而得到结果。显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。 这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，你肯定是根据之前了解的他(研究对象)这样体型的人跑100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。 回到顶部数据挖掘的起源 由于数据挖掘理论涉及到的面很广，它实际上起源于多个学科。如建模部分主要起源于统计学和机器学习。统计学方法以模型为驱动，常常建立一个能够产生数据的模型；而机器学习则以算法为驱动，让计算机通过执行算法来发现知识。仔细想想，"学习"本身就有算法的意思在里面嘛。
信息技术基础测试题及参考答案
信息技术基础测试题 7.1 信息技术概述测试题 1. 在下列信息系统的叙述中，错误的是 C 。 A. 电话是一种双向的、点对点的、以信息交互为主要目的的系统 B. 网络聊天是一种双向的、以信息交互为目的的系统 C. 广播是一种双向的、点到多的信息交互系统 D. Internet是一种跨越全球的多功能信息系统 2. 信息技术指的是用来扩展人的信息器官、协助人们进行信息处理的一类技术。在下列基 本信息技术中，用于扩展人的效应器官功能的是 D 。 A. 感测与识别技术 B. 计算与处理技术 C. 通信与存储技术 D. 控制与显示技术 3. “计算机辅助设计”的英文缩写是 A 。 A. CAD B. CAM C. CAE D. CAT 4. 下列 D 不属于计算机信息处理的特点。 A. 极高的处理速度 B. 友善的人机界面 C. 方便而迅速的数据通信 D. 免费提供软硬件 5. 计算机的应用领域可大致分为三个方面，下列答案中正确的是 C 。 A. 计算机辅助教学、专家系统、人工智能 B. 工程计算、数据结构、文字处理 C. 实时控制、科学计算、数据处理 D. 数值计算、人工智能、操作系统 6. 集成电路是微电子技术的核心。它的分类标准有很多种，其中数字集成电路和模拟集成 电路是按照 C 来分类的。 A. 晶体管结构、电路和工艺 B. 信号的形式 C. 集成电路的功能 D. 集成电路的用途 7. 下列关于集成电路的叙述中错误的是 D 。 A. 微电子技术以集成电路为核心 B. 现代集成电路使用的半导体材料通常是硅或砷化镓 C. 集成电路根据它所包含的晶体管数目可分为小规模、中规模、大规模、超大规模和 极大规模集成电路 D. 集成电路使用的材料都是半导体硅材料 8. 微电子技术是以集成电路为核心的电子技术。在下列关于集成电路（IC）的叙述中，正 确的是 B 。 A. 集成电路的发展导致了晶体管的发明 B. 现代计算机的CPU均是超大规模集成电路 C. 小规模集成电路通常以功能部件、子系统为集成对象 D. 所有的集成电路均为数字集成电路 9. 微电子技术是现代信息技术的基础之一，而微电子技术又以集成电路为核心。下列关于 集成电路（IC）的叙述中，错误的是 C 。
不干胶标签粘合剂详解
不干胶标签粘合剂详解 2009-02-08 12:50 粘合剂一般使用流延涂布法，其基本原理是通过涂布头空腔的压力注入粘合剂，涂布头的顶端是一个可调大小的细缝，涂布时随着底纸的运行，粘合剂均匀的由涂布头的细缝中流出并涂布在底纸表面。涂布量可以通过对细缝的调整进行调节，粘合剂的涂布量是决定不干胶材料性能的关键，一般推荐的涂布量是24g/m2，公差为±3克。当粘合剂的粘稠度发生变化时可以通过调整压力来保持总体涂布克重不变。先进的流延涂布装置通过红外线扫描传感器将涂布厚度信息反馈给电脑控制设备，经过分析处理后自动调整相关数据，保证粘合剂涂布质量的稳定性。粘合剂的涂布量应该根据季节和地区温湿度的不同而变化，也可以根据客户的要求进行调整。 一般的规律是冬季的涂布量应该比夏季涂布量大。冬季在北方使用要比南方使用的涂布量大。对于不同的基材表面，粗糙表面比光滑表面的涂布量大。涂布量与材料的粘结力有关，在一定的范围内，粘结力和涂布量成正比。粘合剂的涂布量过大和过小对材料的加工和储存都有直接的影响。 涂布量过大所造成的问题： 产生溢胶现象：尤其在夏季会出现卷筒端面粘连或者单张纸粘在一起，造成废品。 分切困难：刀片上容易粘胶并粘到纸面和端面上，给印刷工序带来隐患。 在印刷机上输纸困难：粘合剂经常粘结在输纸板上，影响正常输纸和定位套准。 涂胶量过大的标签粘贴到商品上后，标签周围会产生溢胶，粘上灰尘后形成黑边。在温度高时，标签在商品上出现移动错位的现象。 涂布量过小所造成的问题： 影响粘度：标签容易从商品上脱落，尤其是粗糙表面或者大曲度表面。 影响材料结构：面材和底纸间的离行力太小使材料分层，或者在模切排废时标签同废纸边一同剥下，影响正常生产。 有时应该根据客户的需求调整涂布量的大小，在超市中使用的标签要求涂布量较小。但是如果需要粘到橡胶等特殊的表面时需要增加涂布量来加强粘合力。 粘合剂的分类 按不同的分类方法，粘合剂也可以分为各种不同的类型。如按照涂布技术可分为：热溶胶类、溶剂胶类、乳剂胶类；按化学成分可分为：橡胶基材类、丙烯酸类；按粘接特性可分为：永久性类、可移除类；按应用范围可分为：通用型、特粘型、医用型、低温型、高温型等。 粘合剂特性 初始粘度：标签上的粘合剂和基材之间以微小的压力接触时，粘合剂对基材的粘附作用称为
数据挖掘工程师工作的职责概述
数据挖掘工程师工作的职责概述 1 职责： 1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题; 2、使用统计学分析方法、挖掘算法、构建有效且通用的数据分析模型，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘的功能应用; 3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具; 4、完成领导安排的其他工作。 任职要求： 1、计算机、统计学、数学相关专业，本科及以上学历; 2、3年及以上相关工作经验，985和211大学的优秀毕业生可放宽至2年以上; 3、熟悉PHM的应用背景、功能定义、系统架构、关键技术; 4、熟练掌握Python进行数据挖掘;会使用Java进行软件开发者优先考虑; 5、熟悉常用数据挖掘算法如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等及其原理，并具备相关项目经验; 6、熟悉数据仓库，熟练使用SQL语言，有良好的数据库编程经验; 7、具备较强的独立解决问题的能力，勤奋敬业、主动性和责任心强。 2 职责： 1、水务行业的数据分析、数据挖掘工作，包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析; 2、按需完成基础数据的清洗、整合与去噪，为分析与建模提供支撑。 3、根据业务需求构建合适的算法及通过数据挖掘、机器学习等手段不断优化策略及算法。 4. 跟踪学习新的建模和数据挖掘技术，与同事共享知识和经验。 任职要求：
1. 计算机、数学、物理等相关专业本科及以上学历， 211、985高校优先 2.具有数据挖掘、机器学习、概率统计基础理论知识，熟悉并应用过常用分类、聚类 等机器学习算法; 3.熟练掌握R编程，熟悉数据库开发技术，并有实际生产使用经验者优先; 4. 学习能力强，拥有优秀的逻辑思维能力，工作认真负责，沟通能力良好，团队合 作意愿强，诚实、勤奋、严谨。 3 职责： 1、负责时间序列分析类算法的维护和设计实现; 2、负责海量内容和业务数据的分析和挖掘、建模，快速迭代算法，提升算法效果; 3、参与搭建和实现大数据平台下的算法处理程序; 4、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与数据挖掘; 5、根据业务需求进行数学建模，设计并开发高效算法，并对模型及算法进行验证和 实现。 【职位要求】 1、2021届应届毕业生，本科及以上学历，985/211毕业院校优先考虑，计算机软件、通讯相关专业; 2、熟悉linux操作，熟悉oracle数据库及sql语言; 3、掌握数据分析/挖掘方法及相关算法; 4、有R语言开发能力优先; 5、有运营商数据分析，模型构建经验优先。 4 职责： 1、根据公司自主产品需求，研究设计相应数据挖掘方案及算法，分析数据，设计方案，构建原型，快速实现对于数据分析、挖掘的需求;
数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案汇总
1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？ 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。 相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息， 还有所修的课程的最大数量。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “computing science”) ? owns(X, “personal computer”) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具： 分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分 层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 年龄频率――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 1~5 200 5~15 450 15~20 300 20~50 1500 50~80 700 80~110 44 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――计算数据的近似中位数值。 解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194；N/2=1597 ∵ 200+450+300=950<1597<2450=950+1500； ∴ 20~50 对应中位数区间。
高中信息技术基础知识点
信息技术基础（必修）复习资料 第一章《信息与信息技术》知识点 1、1信息及其特征 一、信息的概念 信息是事物的运动状态及其状态变化的方式。 ☆信息与载体密不可分，没有无载体的信息，没有载体便没有信息，信息必须通过载体才能显示出来。 二、信息的一般特征 1、载体依附性 信息不能独立存在，必须依附于一定的载体，而且，同一个信息可以依附于不同的载体。 信息按载体不同可分为（文字、图形（图象）、声音、动画、视频）。 信息的载体依附性使信息具有可存储、可传递、可转换的特点。 2、价值性 ☆信息是有价值的，人类离不开信息。物质、能量和信息是构成世界的三大要素。 ☆信息与物质、能量不同，表现在两方面：一方面它可以满足人们精神领域的需求；另一方面，可以促进物质、能量的生产和使用。 GPS：全球定位系统 ☆另外，信息又是可以增值的。 ☆信息只有被人们利用才能体现出其价值，而有些信息的价值则可能尚未被我们发现。 3、时效性 信息会随着时间的推移而变化，如交通信息，天气预报等。时效性与价值性紧密相连，信息如果没有价值也就无所谓时效了。 4、共享性----信息不同于物质、能量的主要方面 信息共享一般不会造成信息的丢失，也不会改变信息的内容。 1、2日新月异的信息技术 一、信息技术的悠久历史 信息技术（IT:Information Technology）是指一切与信息的获取加工表达交流管理和评价等有关的技术。 2、信息技术的五次革命 第一次信息技术革命是语言的使用，是从猿进化到人的重要标志； 第三次信息技术革命是印刷术的发明，为知识的积累和传播提供了更可靠的保证； 第四次信息技术革命电报、电话、广播、电视的出现和普及?，进一步突破了时间和空间的限制； ☆信息技术在不断更新，但一些古老的信息技术仍在使用，不能因为出现了新的信息技术就抛弃以前的信息技术。 二、信息技术的发展趋势： 信息技术的发展趋势是（人性化）和（大众化）,其中人性化是大众化的基础，大众化的最根本原因在于（人性化）。． 1、越来越友好的人机界面 图形用户界面使显示在计算机屏幕上的内容在可视性和操控性方面大大改善。 （1）、虚拟现实技术：3D游戏等。 （2）、语音技术：语音识别技术（ASR）和语音合成技术（TTS）。 （3）、智能代理技术：是人工智能技术应用的一个重要方面。如Office助手、电子商务（EC）等。 GUI：图形用户界DOS：磁盘操作系统CPU:中央处理器EC：电子商务 2、越来越个性化的功能设计
信息技术基础知识点大全
信息技术基础高考知识点大纲 第一章信息与信息技术 1．1 信息及其特征 信息无处不在 1. 物质、能源和信息（information）是人类社会的三大要素。P2 2. 信息指数据（data）、信号、消息中所包含的意义。P2 3. 信息是事物的运动状态和关于事物运动状态的描述。P2 4. 世界上的万事万物都在不停地运动、变化，万事万物里都有信息。P2 5. 信息是指对消息接受者来说是预先不知道的东西，所以具有“不确定性”。P2 信息的载体和形态 1．信息本身不是实体，必须通过载体才能体现，但不随载体的物理形式而变化。P3 2．语言、文字、声音、图像和视频等是信息的载体，也是信息的常见表现形态。P3 3．纸张可以承载文字和图像，磁带可以承载声音，电视可以承载语言、文字、声音、图像和视频，所以也把纸张、磁带、广播、电视、光盘、磁盘等称为信息的载体。P3 4．相同的信息，可以用多种不同的载体来表示和传播。P3 5．不存在没有载体的信息。P3 信息的五个特征 1．信息的表示、传播、储存必须依附于某种载体，载体就是承载信息的事物。P3 2．信息是可以加工和处理的。信息也可以从一种形态转换成另一种形态。P3 3．信息可以脱离它所反映的事物被存储和保留和传播。 P3 4．信息是可以传递和共享的。信息可以被重复使用而不会像物质和能源那样产生损耗。P3 5．信息具有时效性。P3 1．2 信息的编码 1. 信息的代码：把用来表示信息的符号组合叫做信息的代码。 2. 计算机只能识别和处理由“0”、“1”两个符号组成的数字代码。或称计算机只能识别机器语言。 3. 冯·诺依曼：数据和程序都应采用二进制代码表示。 4. 基本单位：字节，Byte简写“B”；最小单位：位，bit简写“b”。 5. 1B=8b；1KB=1024Be；1MB=1024KB；1GB=1024MB。 6. n位能最多表示2n个数，能表示的最大十进制数是2n-1。 7. 进位制标识：二进制（B），十进制（D），十六进制（H） 8. 二进制进位规则：逢二进一。 9. 十六进制转换为二进制时，每一位十六进制数对应4位二进制数，反之相同。 如7F H=0111 1111 B。其中H和B是进制标识符。 10. 二进制——十进制：按权展开。如（110101）2=1*25+1*24+1*22+1*20=53 11. 十进制——二进制：除2取余法。如26=（ 1101 ）2
物流信息技术及应用重点
第一章：物流信息技术概述 一信息的特征 答：客观性、传递性、时效性、价值性、不对称性、共享性。 二物流信息的分类 答：（一）按物流来源分为：物流系统信息和物流系统外信息。 （二）按物流功能分为：计划信息、控制及作业信息、统计信息和支持信息等。 （三）按管理层划分为：操作管理信息、知识管理信息、战术管理信息、战略管理信息。 （四）按物流活动领域分为：运输信息、仓储信息、装卸信息等。 （五）按信息稳定程度分为：静态信息、动态信息。 三物流信息的作用 答：1：物流信息有助于物流活动各个环节之间的联系。 2：物流信息有助于物流活动各个环节之间的协调与控制。 3：物流信息有助于提高物流企业科学管理和决策水平。 物流管理中存在以下基本决策问题： 答：位置决策、生产决策、库存决策、采购决策、运输配送决策。 四“四流”的相互关系 答：商流是物流、资金流和信息流的起点，也是物流、资金流和信息流的前提。 五物流信息技术的概念： 答：物流信息技术是指运用于物流领域的信息技术。它是建立在计算机、网络通信平台上的各种技术应用，包括硬件技术和软件技术，如计算机技术通信网络技术、全球卫星定位技术、地理信息技术、条码技术、射频技术，以及在这些技术手段支撑下的数据库技术，面向行业的管理信息系统和软件技术。 六物流信息系统的类型 答：1：按物流作业流程分类分为:进货管理系统、销售管理系统、库存管理系统。 2：按物流环节分类分为：仓库管理系统、出货作业系统、配送管理系统、运输管理系统。 3：按系统功能性质分类分为：操作型系统、决策型系统。 4：按系统配置分类分为：单机系统、计算机网络系统。 七物流信息系统的基本功能 答：信息处理功能、事务处理功能、预测功能、计划功能、控制功能、辅助决策和决策优化功能。 八物流信息化的容 答：1：物流信息网络化 2：物流过程信息化 3：物流管理信息化 4：经营网络化 5：设施自动化 第二章条码技术 一条码的分类 答：1：按维数分类分为一维条码和二维条码。一维条码进可分为商品条码和物流条码。二维条码进可分为：行排式二维条码、矩阵式二维条码、邮政编码。 2：按码制分类分为：UPC码、EAN-13码、EAN-8码、ITF-14、ITF-16、EAN/UCC-128
常见标签种类分析
标签纸种类：不干胶标签分类 1.压光书写纸、胶版纸标签 多用途标签纸，用于信息标签、条形码打印标签，特别适合高速激光打印，也适用于喷墨打印。 2.铜版纸不干胶标签 多色彩产品标签的通用标签纸，适用于药品、食品、食用油、酒、饮料、电器、文化用品的信息标签。 3.镜面铜版纸不干胶标签 高级多色彩产品标签用的高光泽度标签纸，适用于药品、食品、食用油、酒、饮料、电器、文化用品的信息标签。 4.铝箔纸不干胶标签 多色彩产品标签的通用标签纸，适用于药品、食品、文化用品的高档信息标签。 5.激光镭射膜不干胶标签 多色彩产品标签的通用标签纸，适用于文化用品、装饰品的高档信息标签。 6.易碎纸不干胶标签 用于电器、移动电话、药品、食品等防伪封签，剥离不干胶封签后标签纸马上破碎不可再利用。 7.热敏纸不干胶标签 适用于价格标记和其他零售用途等信息标签 8.热转移纸不干胶标签 适用于微波炉、磅秤机、电脑印表机打印标签 9.可移除胶不干胶标签 面材有铜版纸、镜面铜版纸、PE（聚乙烯）、PP（聚丙烯）、PET（聚丙烯）等材料。 特别适合于餐具用品、家用电器、水果等信息标签。剥离不干胶标签后产品不留痕迹。 10.可水洗胶不干胶标签 面材有铜版纸、镜面铜版纸、PE（聚乙烯）、PP（聚丙烯）、PET（聚丙烯）等材料。 特别适合于啤酒标签、餐具用品、水果等信息标签。经水洗涤后产品不留不干胶痕迹 11.PE（聚乙烯）不干胶标签 面料有透明、光亮乳白色、亚光乳白色。 抗水、油及化学物品等性能较重要的产品标签，用于卫生间用品、化妆品、医药瓶和其他挤压性包装的信息标签。 12.PP（聚丙烯）不干胶标签 面料有透明、光亮乳白色、亚光乳白色。 抗水、油及化学物品等性能较重要的产品标签，用于卫生间用品和化妆品，适合热转移印刷的信息标签。
工业互联网标识解析应用研究
工业互联网标识解析应用研究 作者：毕可骏 来源：《数字技术与应用》2020年第09期 摘要：从工业1.0到工业4.0发展过程中，生产制造管理从纸质标签逐步过渡到数字标签管理。因标签管理多样化、标签规范不统一，导致工业协同生产过程效率低、时延长、成本高、难度大、易出错等特征。本文首先讨论了现有工业领域标识管理及协同生产现状，其次对现有标识解析技术及标识模型进行了概述和分析，再次阐述了基于工业协同化需求条件下工业互联网标识解析与标识模型在工业协同领域的应用研究，最后对未来发展趋势进行了展望。 关键词：工业互联网;标识解析;工业生产;制造协同;标识应用 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）09-0072-03 0 引言 随着2020年新冠疫情突然来袭，对全球经济社会发展产生了重大冲击和影响。作为生产制造业主力军的制造型企业在此次疫情中面临着严峻考验，高效的生产、品质管控、快速协同、精细化管理、供应链全链路标识统一等成为制约制造企业快速响应市场需求、生产协同无缝对接、企业高质量发展的决定因素。 随着近年来物联网、云计算、区块链、大数据、5G等新兴技术不断发展，工业互联网作为IT（Information Technology）与OT（Operational Technology）深度融合的产物应运而生。在工业制造过程中，覆盖工厂OT网络的大量生产数据、分析数据、运营数据等与IT网络中的管理数据、研发数据、工艺设计数据等异类系统间的数据互通互用需求日益增加。标识解析作为工业互联网网络建设重要组成之一，针对工业协同领域业务需求，利用标识载体的主动标识载体、通信模组、MCU等、被动标识载体、NFC、一维条形码、二维码等作为系统数据采集的主要来源，覆盖生产协同制造过程的采购、物料、生产设备、工艺流程、品质检验、零部件、产品信息等海量要素数据、异构数据，通过统一规范标识、数据分类、数据管理、数据共享，将工业互联网标识解析与工业制造过程深度融合，形成标识信息可识别、可互联、可理解、可协同、可互用、可共享，实现跨系统、跨领域、跨企业的标识数据管理新模式、应用新方向。 1 工业领域协同生产现状分析 生产制造过程是工业企业重点关注环节之一，也是供应链全链路不可或缺的重要部分。从蒸汽时代到智能化生产，从工业1.0到工业4.0，工业制造企业不断在发展中积累经验，不断从市场变化中探索新模式。
数据挖掘及其应用
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是
《数据仓库与数据挖掘技术》第1章：数据仓库与数据挖掘概述
数据仓库与数据挖掘技术
第1章数据仓库与数据挖掘概述1.1数据仓库引论1 1.1.1为什么要建立数据仓库1 1.1.2什么是数据仓库2 1.1.3数据仓库的特点7 1.1.4数据进入数据仓库的基本过程与建立数据仓库的步骤11 1.1.5分析数据仓库的内容12 1.2数据挖掘引论13 1.2.1为什么要进行数据挖掘13 1.2.2什么是数据挖掘18 1.2.3数据挖掘的特点21 1.2.4数据挖掘的基本过程与步骤22 1.2.5分析数据挖掘的内容26 1.3数据挖掘与数据仓库的关系28 1.4数据仓库与数据挖掘的应用31 1.4.1数据挖掘在零售业的应用31 1.4.2数据挖掘技术在商业银行中的应用36 1.4.3数据挖掘在电信部门的应用40 1.4.4数据挖掘在贝斯出口公司的应用42 1.4.5数据挖掘如何预测信用卡欺诈42 1.4.6数据挖掘在证券行业的应用43 思考练习题一44
1.1.1为什么要建立数据仓库 数据仓库的作用 建立数据仓库的好处
1.1.2 什么是数据仓库 1．数据仓库的概念 W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》中定义数据仓库为：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、历史的、稳定的、支持决策制定过程的数据集合。”即数据仓库是在管理人员决策中的面向主题的、集成的、非易失的并且随时间而变化的数据集合。 “DW是作为DSS基础的分析型DB，用来存放大容量的只读数据，为制定决策提供所需的信息。” “DW是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的。即与企业定义的时间区段相关，面向主题且不可更新的数据集合。” 数据仓库是一种来源于各种渠道的单一的、完整的、稳定的数据存储。这种数据存储提供给可以允许最终用户的可以是一种他们能够在其业务范畴中理解并使用的方式。 数据仓库是大量有关公司数据的数据存储。 仓库提供公司数据以及组织数据的访问功能，其中的数据是一致的（consistent），并且可以按每种可能的商业度量方式分解和组合；数据仓库也是一套查询、分析和呈现信息的工具；数据仓库 是我们发布所用数据的场所，其中数据的质量是业务再工程的驱动器（driver of business reengineering）。 定义的共同特征：首先，数据仓库包含大量数据，其中一些数据来源于组织中的操作数据，也有一些数据可能来自于组织外部；其次，组织数据仓库是为了更加便利地使用数据进行决策；最 后，数据仓库为最终用户提供了可用来存取数据的工具。
大学计算机信息技术基础知识,DOC
大学计算机信息技术基础知识 第一章信息技术概述 1.比特（bit,binarydigit）即二进位，只有0和1两种取值，是组成数字信息的最小单位， 一般用小写字母b表示。计算机中存储信息的最小单位是字节（byte），用大写字母B 表示。换算关系：1B=8b，八个比特（八位二进制数字）构成一字节。 一个触发器可以存出一个比特。中央处理器中的寄存器可以存储一组比特。 在内存储器中使用2的幂次作单位：1GB=1024MB=10242KB=10243B；在数据通信和计 高，极限工作频率就越高。 摩尔定律：单块集成电路的及成都平均每18~24个月翻一番。 我国第二代居民身份证是采用非接触式IC卡制成的，进一步改善了防伪性能。 第二章计算机组成原理 7.计算机应用模式的演变：集中计算模式、分散计算模式、网络计算模式。 根据前文所述的计算机划代标准，计算机从上世纪四十年代至七十年代中期以来一共可分为四代。 计算机分类：巨型计算机、大型计算机、服务器、个人计算机、嵌入式计算机。巨型和大型计算机的区别在于巨型计算机的CPU个数是大型计算机的成百上千倍。
计算机逻辑组成：中央处理器(CPU)、内存储器、外存储器、输入设备、输出设备（通称I/O设备）。它们通过总线相连。CPU、内存储器、总线等构成计算机的“主机”；I/O 设备和外存储器通常称为计算机的“外围设备”或“外设”。 8.CPU的根本任务是执行指令。包括：寄存器组（暂时存放计算结果）、运算器(ALU，进 行算术运算和逻辑运算)、控制器（存放正在执行的指令的地址）。 指令由操作码和操作数地址组成。不同品牌的CPU大多数指令系统各不相同。 CPU性能指标：字长（能够同时进行运算的二进制位数即寄存器的宽度，32位或64位等）、主频（内部数据传输和操作速度快慢）、总线速度、高速缓存cache容量和结构、指令系统、逻辑结构、内核个数。 9.PC主机机箱组件 10.扫描仪：手持式、平板式、胶片专用、滚筒式。其中家用办公用途通常为平板式。 数码相机工作原理：先将影像聚焦在成像芯片CCD或CMOS上，在经过A/D转换变成数字图像并经过一定的数据压缩和图像处理。 常见输出设备：显示器、打印机、绘图仪、音箱等。 第三章计算机软件 1.程序是软件的主体，软件指设计比较成熟、功能比较完善、具有某种使用价值的程序。 软件和程序本质上是相同的。 软件按功能和作用划分可分为系统软件（如BIOS）和应用软件。应用软件按开发方式
条形码码制解析大全
条形码类型及常见条形码介绍 条码是由一组按一定编码规则排列的条,空符号，用以表示一定的字符,数字及符号组成的信息。条码系统是由条码符号设计,制作及扫描阅读组成的自动识别系统。条码卡分为一维码和二维码两种。一维码比较常用，如日常商品外包装上的条码就是一维码。它的信息存储量小，仅能存储一个代号，使用时通过这个代号调取计算机网络中的数据。二维码是近几年发展起来的，它能在有限的空间内存储更多的信息，包括文字、图象、指纹、签名等，并可脱离计算机使用。 条码种类很多，常见的大概有二十多种码制，其中包括： Code39码（标准39码）、Codabar码（库德巴码）、Code25码（标准25码）、ITF25码（交叉25码）、Matrix25码（矩阵25码）、UPC-A码、UPC-E码、EAN-13码（EAN-13国际商品条码）、EAN-8码（EAN-8国际商品条码）、中国邮政码（矩阵25码的一种变体）、Code-B码、
MSI码、Code11码、Code93码、ISBN码、ISSN码、Code128码（Code128码，包括EAN128码）、Code39EMS（EMS专用的39码）等一维条码和PDF417等二维条码。 目前，国际广泛使用的条码种类有： EAN、UPC码——商品条码，用于在世界范围内唯一标识一种商品。我们在超市中最常见的就是EAN和UPC条码。 其中，EAN码是当今世界上广为使用的商品条码，已成为电子数据交换（EDI）的基础；UPC码主要为美国和加拿大使用； Code39码——因其可采用数字与字母共同组成的方式而在各行业内部管理上被广泛使用 ITF25码——在物流管理中应用较多 Codebar码——多用于血库,图书馆和照像馆的业务中 另还有Code93码,Code128码等。 除以上列举的一维条码外，二维条码也已经在迅速发展，并在许多领域找到了应用。 编码字符集 ①数字型数据（数字0～9）； ②字母数字型数据（数字0～9；大写字母A～Z；9个其他字符：space，$，%，*，+，-，.，/，：）； ③8位字节型数据； ④日本汉字字符；
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)
大数据时代的数据挖掘技术
大数据时代的数据挖掘 技术 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
大数据时代的数据挖掘技术 【摘要】随着大数据时代的到来，在大数据观念不断提出的今天，加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在这一过程中，我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵，并对数据挖掘技术进行分析，从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域，促进各项数据的处理，提高大数据处理能力。 【关键词】大数据时代；数据挖掘技术；应用 大数据时代下的数据处理技术要求更高，所以要想确保数据处理成效得到提升，就必须切实加强数据挖掘技术的应用，才能更好地促进数据处理职能的转变，提高数据处理效率，以下就大数据时代下的数据挖掘技术做出如下分析。 1.大数据与数据挖掘的内涵分析 近年来，随着云计算和物联网概念的提出，信息技术得到了前所未有的发展，而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又一次颠覆，所以大数据技术主要是从多种巨量的数据中快速的挖掘和获取有价值的信息技术，因而在云时代的今天，大数据技术已经被我们所关注，所以数据挖掘技术成为最为关键的技术。尤其是在当前在日常信息关联和处理中越来越离不开数据挖掘技术和信息技术的支持。大数据，而主要是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘，主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中，获得有用的信息知识，从数据库中抽丝剥茧、转换分析，从而掌握其潜在价值与规律[1]。
2.大数据时代下数据挖掘技术的核心-分析方法 数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其核心就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析方法做出简要的说明。 一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。 二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。 三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的