A. 日華科技用大數據研發的智慧應急產品能實現災害發生的時空規律對應急資源進行優化配置嗎

公司成功研發以大數據及人工智慧為技術核心的監控預警、資源統籌、預案管理、輔助決策、疏散指揮等智慧應急多業務協同系統及平台，通過設計感知層、網路層、平台層、應用層、表現層構建智慧應急完整業務架構，實施信息的無障礙採集及實時監測、數據的存儲及傳輸、有效數據的挖掘及分析、資源統籌和優化配置以及解決方案的綜合計算與解析等一系列功能；最終實現針對災害發生的時空規律對應急資源進行優化配置，對危機情景下應急物資的調運，人員的急速撤離進行最優的線路設計並提供給指揮人員進行決策。

B. 認識大數據對減輕地震災害有什麼意義

1、經過汶川大地震，使我們對生命有了新的認識——這句話的問專題在於沒有主語。可屬以改成「經過汶川大地震，我們對生命有了新的認識」或「汶川大地震使我們對生命有了新的認識」歡騰的人群以前所未有的熱情來擁抱和迎接聖火——人擁抱聖火是會燒傷的~呵呵個人意見哈，是改成「歡騰的人群以前所未有的熱情來迎接聖火」或「歡騰的人群以前所未有的熱情迎接聖火，以擁抱迎接火炬手」

C. 大數據需不需要備份和災難恢復

你不懂大數據 根本談不上數據備份 大數據本身就是一種數據的採集和計算 是流式計算 備份只需要在資料庫備份就可以 而災難恢復 是指的資料庫的恢復 而大數據更多的是 數據集群的處理方式，僅此而已。

D. 大數據用於自然災害的預警在哪些方向

自然復災害是指由於自然異常變化造成制的人員傷亡、財產損失、社會失穩、資源破壞等現象或一系列事件。它的形成必須具備兩個條件：一是要有自然異變作為誘因，二是要有受到損害的人、財產、資源作為承受災害的客體。
自然災害主要包括氣象災害（台風、暴雨、乾旱、洪澇、風暴潮、海嘯等）和地質災害（地震、滑坡、泥石流、地面沉降等）。

E. 大數據席捲各行業,安全挑戰仍需重視

大數據席捲各行業,安全挑戰仍需重視
近幾年來，隨著平安城市、智能交通、智能建築等行業的快速發展，大集成、大聯網推動安防行業進入大數據時代。如今大數據不僅服務於企業，也已成為社會基礎設施的一部分，跟水、電、公路一樣，在人們的生活中不可或缺。
信息化的發展，使數據爆發式增長和積累，以大數據為基礎而發展的互聯網、物聯網、雲計算等，正在潛移默化地改變著生活的各個方面，滲透到各個行業和領域。
大數據的發展，極大地豐富了社會、企業經營活動，並為城市管理決策提供數據源，也為提高城市管理質量與管理效率、保護城市生態環境，並為城市公共事業的可持續發展提供決策支持，合理地協調城市相關資源，為建設智慧城市、智能城市提供幫助。

大數據的行業應用
安防視頻監控行業是伴隨著平安城市、智能交通而發展起來了，新一輪的智慧城市建設也為安防行業的再次發展注入了生氣。隨著各地安防系統建設規模不斷增大，安防數據迅速膨脹。由於缺乏適當的手段去利用這些海量數據，導致了「重建設、輕應用」現象，下面就安防大數據在公安和交通行業的應用進行簡單介紹：
1）公安執法
在公安行業，大數據應用無處不存，大數據應用在公安行業有幾個業務體現。
稽查布控業務
當案件發生後，需要對嫌疑車輛進行稽查布控，一般採用布控車牌號，通過系統比對卡口車輛信息進行識別，但這種方式存在問題。當布控車輛從某個卡口經過時，攔截人員通常不在現場，等到攔截人員趕到現場時，嫌疑車輛早已逃之夭夭，從而失去布控的意義。
對於這種情況，可實現移動警務、GIS系統有效關聯，通過在GIS系統中繪制嫌疑車輛逃跑路線和防控識別圈，可大大提高攔截效率。
車輛落腳點分析業務
隨著城市的快速發展，城市越來越大，路網也越來越復雜，為迅速逃脫公安機關的抓捕，很多犯罪分子避開城區主幹道（一般來說，城區主幹道都裝有電子卡口），逃竄到人員比較多的小區或偏僻區域。
對於這種情況，可以通過建設雲卡口，實現卡口相機功能，對海量數據進行雲卡口識別，結合GIS系統，將嫌疑車輛軌跡描繪出來，大大提高公安辦案效率。
伴隨車輛分析
由於公眾安全防範意識的不斷提高，犯罪分子獨立實施犯罪行為的成功率大大降低，因此，新時期的犯罪行為，開始表現為團伙作案。在踩點和作案時，犯罪團伙通常會使用多輛汽車，以提高成功率。
我們可以從海量的卡口車輛數據中，提取滿足特定條件（如車輛行進路線、車輛通行間隔時間、跟車數量以及分析起止時間范圍等）的車輛，提高案件偵破效率。此外，在公安行業還有基於人臉識別的人臉卡口、視頻摘要等安防大數據應用。
2）智能交通
出行時間計算
由於電子狗的大量使用，不少駕駛員在通過卡口時，會主動降低速度，一旦離開卡口覆蓋范圍，又會迅速提高速度，超速行駛。
傳統的單點測度無法發現這種超速行為，利用區間測速便可快速檢測違章行為，且可減少區域卡口數量，節省建設成本。而當發現相同車牌在相距較遠卡口同時出現時，還可檢測出套牌車輛，並可通知相關人員進行攔截追捕。
交通流量分析
對於交通流量的檢測，傳統方式是通過地磁、微波檢測完成的，但這種檢測只能檢測車輛數量，卻無法檢測相關車牌號，這就限制了傳統流量分析的應用場景，智能對單一路段進行分析，無法形成全局的流量分析。
卡口系統記錄了車輛號碼、車身顏色、車型等更多詳細信息，基於卡口系統的流量分析，不僅可計算出城市各小區機動車數量分布，指導出行目的地分析、出行路線分析等應用，而且能夠根據車輛流量信息找出城市熱點區域，為交管部門提供參考，更好地優化路網機制，規劃更為合理的路網參數。
此外，還可通過智能分析系統，對卡口數據進行深層次分析與挖掘，不僅識別車輛車牌號，而且實現對車輛品牌、車輛型號、是否粘貼年檢標識、駕駛員是否系安全帶、是否駕駛時撥打電話等一些行為狀態識別，從而進一步規范車輛達標和安全駕駛行為。
運用大數據提升維護公共安全能力水平，要確立數據文化理念。新形勢下，提高維護公共安全能力水平，就要培育以尊重事實、推崇理性、注重細節為主要特徵的「數據文化」。把精細化、標准化、常態化理念貫穿於公共安全工作全過程，堅持用數據說話，推動公共安全工作和大數據技術高度融合，使各項決策部署有充分的數據支撐，更加具有科學性。
近年來，大數據技術已經在我國很多地方的治安防控領域得到了廣泛運用。
山東省濟南市公安局構建大數據、雲計算中心，在實時掌握犯罪軌跡、預判犯罪熱點等方面發揮了重要作用。
浙江省寧波市首創危化品運輸車輛動態監控平台，大大提高了危化品安全監管理水平。
安徽省創新監管辦法，以大數據為依託，建立工程建設監管和信息平台，讓監管無死角，收到了很好的效果。
3）完善城市應急系統
我國每年因自然災害、事故災害和社會突發事件等，造成上百萬人傷亡，經濟損失高達幾千億元。當面臨突發事件時，政府需要統一協調、調度相關部門協同工作，傳統的單線或矩陣式管理系統已難以應對突發緊急事件。
為此，切實開發城市應急管理系統應該包括通信調度系統、語音記錄系統、視頻圖像處理系統、城市地理信息系統、移動目標定位系統等協同一體，具有定點、定位，統一調度指揮功能。通過這些系統獲取相關數據，進行處理分析，使得突發事件實現快速反應、聯動處理。
在安防行業，隨著前端設備解析度的不斷提高、安防系統建設規模的不斷擴大以及視頻、圖片數據存儲的時間越來越長，安防大數據問題日益凸顯。如何有效對數據進行存儲、共享以及應用變得愈加重要。大數據技術，已經悄然滲透到各個行業領域，逐漸成為一種生產要素發揮著重要作用。然而，大數據技術使得效率提高和生活方式改變的同時，隨之而來的安全挑戰確是更應該引起重視。

F. 談談美國是如何運用大數據來維護國家安全。300字

美國政府將大復數據視為強化美國競制爭力的關鍵因素之一，把大數據研究和生產計劃提高到國家戰略層面。3月29日，奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動《大數據研究和發展計劃》，希望增強收集海量數據、分析萃取信息的能力。以美國科學與技術政策辦公室（OSTP）為首，國土安全部、美國國家科學基金會、國防部、美國國家安全局、能源部等已經開始了與民間企業或大學開展多項大數據相關的各種研究開發。美國政府為之撥出超過2億美元的研究開發預算。奧巴馬指出，通過提高從大型復雜的數字數據集中提取知識和觀點的能力，承諾幫助加快在科學與工程中的步伐，改變教學研究，加強國家安全。據悉，美國國防部已經在積極部署大數據行動，利用海量數據挖掘高價值情報，提高快速響應能力，實現決策自動化。而美國中央情報局通過利用大數據技術，將分析搜集的數據時間由63天縮減到27分鍾。

G. 大數據為什麼這么「火」

隨著當下全球數據的增長已經到了一個高峰，數據的存儲單位不斷擴大，由此版大數據的概權念被重視，如何處理海量的繁雜數據就是這個時代轉型的關鍵所在。

首先是國家戰略層面。

近十多年來，一些國家通過制訂數字經濟發展戰略，包括中國、印度、波蘭等，在數字基礎設施、電子商務、網路治理等各方面取得了舉世矚目的成績，增長速度明顯超過發達國家，國家的倡導和投入帶火了大數據的概念，也颳起了大數據的熱潮。

其次是資本湧入。

大量的數據概念的公司出現，個個都在融資。現在大數據進入下半場，大家更加重視質量，因為這是大數據高效商業化的保證。

H. 在大數據時代,自然災害風險分析是否仍存在小樣本問題

其實 沒有大數據 自然災害風險分析是否存在小樣本問題呢？這是個偽命題 著力點版在於樣本分析權 而大數據是一種數據處理方法 數據採集 數據處理數據演算法 數據結果的呈現 他是給予樣本數據的採集給予答案 不存在小樣本的問題。更多的是流式計算。

I. 大數據的應用領域有哪些

1.了解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。
利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。
滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。
除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
2.了解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。
人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。
3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。
4.改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。
大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。
5.提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。
6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。
8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。
9.改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。
加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
10.金融交易
大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。

J. 大數據時代個人的信息安全面臨什麼問題

近日，大數據時代個人的信息安全，正成為國內外輿論關注的焦點。

國內有網友發現，同樣的商品或服務，老客戶看到的價格反而比新客戶要貴出許多，在機票、酒店、電影、電商、出行等多個價格有波動的平台都存在類似情況。這在互聯網行業被稱作「大數據殺熟」。另外，李彥宏在中國高層發展論壇上就個人信息利用問題發表的觀點——「我想中國人可以更加開放，對隱私問題沒有那麼敏感。如果他們願意用隱私交換便捷性，很多情況下他們是願意的，那我們就可以用數據做一些事情。」此言一出，李彥宏成為眾矢之的。

很長一段時間以來，我們享受到了大數據時代帶來的種種便利，而忽視個人信息被攫取和利用的巨大風險。我們本以為逃匿在網路空間是為了「隱身」，可在互聯網企業眼裡，我們其實是在「裸奔」。人們關於個人信息安全的保護意識，開始蘇醒。