第一篇：德育数据总结
民族团结一家亲活动
1，10校结对子搞活动3次（3月21日到我校来，4月和5月我校师生代表去10校参加活动）。
2，我校30明老师结对子每月搞一次见面交谈，共吃团结饭活动。总3次64人数。3，学生结对子总两次450人
三进两联一交友活动
1，进班级每天一次总这学期18周48人4320次进班 2，进家庭每个星期最少进三名学生家去家访活动总48人736名学生，进2538次进家庭活动。
3，重点学生23名包联领导老师46人每月两次如户走访总。
主题班会
17各班9次召开主题班会参加人数736人 主题队会8次17班召开主题班会 主题教育
3月学雷锋志愿者活动4次220人数参加。4月开展了爱国主义教育演讲比赛1次12人参加 4月爱国主义教育知识竞猜55名学生 5月知识竞赛40人参加 法制讲座 每月一次这学期总5次
第二篇：消防 年终 数据 总结
2012年工作总结
3.1本着投资节约的原则，加强对公司消防设施、设备的精心维护和保养，保证了消防设施、设备处于良好备用状态。申请配置了部分较为经济实用的消防设施、设备，为股份公司更换各类灭火器129具、灭火器箱25个、室内消火栓4套、室外地上式消火栓2根、消防水带16盘；为改制企业更换各类灭火器112具，灭火器箱21个，室内消火栓箱5套，室外消火栓6根，水带44盘，水枪17支；充装氧气瓶235个、空气瓶107个，校准氧气呼吸器730台次，检测空气呼吸器132台、氧气气瓶120个，送检氧压表340块。
3.2坚持消防救护安全巡检和日常工作，发现隐患，及时整改。2012年共进行消防、气防安全月度检查35人次，查出各类隐患48起，全部督促整改完毕；坚持每周对股份公司和改制单位进行氧气呼吸器巡查、每季度检查防毒面具，查出的问题都及时处理。开展气防安全、防火防爆、冬季防火等专项检查，共查出各类隐患34起，全部督促整改。坚持每周检查抢险救援器材，并启动、试验、保养；每日车辆例检，发现问题，及时解决。
3.3接警及时，出动迅速。共接报火警22起，出动火警消防车31台/次，消防人员173人/次（其中公司内10次，地方12次）；完成各类动活作业监护276次，出动消防车辆311台/次，消防员1258人次；生产现场救护6次，出动救护车辆6台/次，救护人员19人/次；抢险救援9次，出动车辆22台/次，人员103人/次（其中公司内2次，地方7次），成功救出5人。参加泸州市人员密集场所、宾馆以及泸州市、纳溪区防灾救灾综合演练等，共出动消防救护车辆22台次，消防指战员112人次；其他工作任务50次，出动消防救护车辆58台次，人员265人次。社会救助2次，救出1人。在“7.23”抗洪抢险中，共出动消防车辆14台次、人员84人次投入到抗洪抢险中，成功救出落水群众1人、疏散30余人、清洗淤泥路面1500余平方米。
3.4强化消防救护人员的基本功、适用性训练，不断提高消防救护人员专业技能。全年组织消防救护人员进行了为期6个月的消防救护理论和技能训练，其中春训安排在4-6月，秋训9-11月，由中心领导亲自任教、督促，抽调业务骨干和当班班长担任教员进行消防业务22项基本功及业务应用性训练。春训结束已进行了考核，目前，秋训工作正在开展中，待训练结束后完成考核任务。
3.5加强从业人员和特种作业人员的消防救护安全教育、培训，不断提高他们的消防救护安全知识和技能。上半年对各单位进行教育培训9次，培训人员约200余人次。积极宣传消防好人好事，利用安全生产月和119宣传日等，大力宣传消防法律法规、消防常识、火场逃生自救技能等。向报社投稿10余篇。
（统计起止日期：2011年10月20日—2012年10月19日）
第三篇：基础数据总结
基础数据
1、混凝土重量2500KG/m3
2、钢筋每延米重量0.00617*d*d
3、干砂子重量1500KG/m3，湿砂重量1700KG/m34、石子重量2200KG/m3
5、一立方米红砖525块左右（分墙厚）
6、一立方米空心砖175块左右
7、筛一方干净砂需1.3方普通砂
一点不同观点：
1、一般多层砌体住宅： 钢筋25-30KG/m2，其中经济适用房为16--18KG/m2.2、一般多层砌体住宅，室外抹灰面积占建筑面积0.5--0.7。
3、一般多层砌体住宅，模版面积占建筑面积1.3--2.2，根据现浇板多少、柱密度变化很大。
4、一个砖工一天砌240砖墙1000—1800块，370或500墙2000--3000块。
5、钢筋混凝土重量2200KG/m3，素混凝土重量2100KG/m3。
6、工程石子重量1800KG/m3。
0.617是圆10钢筋每米重量。钢筋重量与直径（半径）的平方成正比。
G=0.617*D*D/100 每米的重量(Kg)＝钢筋的直径(mm)×钢筋的直径(mm)×0.00617 其实记住建设工程常用的钢筋重量也很简单φ6＝0.222 Kg φ6.5＝0.26kg φ8＝0.395kg φ10＝0.617kg φ12＝0.888kg Φ14＝1.21kg Φ16＝1.58kg Φ18＝2.0kg Φ24＝2.47kgΦ22＝2.98kgΦ25＝3.85kgΦ28＝4.837kg............Φ12(含12)以下和Φ28(含28)的钢筋一般小数点后取三位数，Φ14至Φ25钢筋一般小数点后取二位数 Φ6=0.222Kg Φ8=0.395Kg Φ10=0.617Kg Φ12=0.888Kg Φ14=1.21Kg Φ16=1.58Kg Φ18=2Kg Φ20=2.47Kg Φ22=3Kg Φ25=3.86Kg
钢材理论重量计算简式
材料名称 理论重量W（kg/m）
扁钢、钢板、钢带 W＝0.00785×宽×厚
方钢 W＝0.00785×边长2 圆钢、线材、钢丝 W＝0.00617×直径2 钢管 W＝0.02466×壁厚（外径--壁厚）
等边角钢 W＝0.00785×边厚（2边宽--边厚）
不等边角钢 W＝0.00785×边厚(长边宽+短边宽--边厚)工字钢 W＝0.00785×腰厚[高+f（腿宽-腰厚）] 槽钢 W＝0.00785×腰厚[高+e（腿宽-腰厚）] 备注：
1、角钢、工字钢和槽钢的准确计算公式很繁，表列简式用于计算近似值。
2、f值：一般型号及带a的为3.34，带b的为2.65，带c的为2.26。
3、e值：一般型号及带a的为3.26，带b的为2.44，带c的为2.24。
4、各长度单位均为毫米
一、普通住宅建筑混凝土用量和用钢量：
1、多层砌体住宅：
钢筋30KG/m2
砼0.3—0.33m3/m2
2、多层框架
钢筋38—42KG/m2
砼0.33—0.35m3/m2
3、小高层11—12层
钢筋50—52KG/m2
砼0.35m3/m2
4、高层17—18层
钢筋54—60KG/m2
砼0.36m3/m2
5、高层30层H=94米
钢筋65—75KG/m2
砼0.42—0.47m3/m2
6、高层酒店式公寓28层H=90米
钢筋65—70KG/m2
砼0.38—0.42m3/m2
7、别墅混凝土用量和用钢量介于多层砌体住宅和高层11—12层之间
以上数据按抗震7度区规则结构设计
二、普通多层住宅楼施工预算经济指标
1、室外门窗（不包括单元门、防盗门）面积占建筑面积0.20—0.24
2、模版面积占建筑面积2.2左右
3、室外抹灰面积占建筑面积0.4左右
4、室内抹灰面积占建筑面积3.8
三、施工功效
1、一个抹灰工一天抹灰在35平米
2、一个砖工一天砌红砖1000—1800块
3、一个砖工一天砌空心砖800—1000块
4、瓷砖15平米
5、刮大白第一遍300平米/天，第二遍180平米/天，第三遍压光90平米/天
四、基础数据
1、混凝土重量2500KG/m3
2、钢筋每延米重量0.00617*d*d
3、干砂子重量1500KG/m3，湿砂重量1700KG/m3
4、石子重量2200KG/m3
5、一立方米红砖525块左右（分墙厚）
6、一立方米空心砖175块左右
7、筛一方干净砂需1.3方普通砂
第四篇：数据项目总结[推荐]
数据项目整体流程
1.项目立项
2.招投标工作
3.了解客户具体需求，进行成本大概估算依据以下条件：
1）工作范围确定（成本核算）
客户要求工作总区域
2）地市、县城建成区地图数据要求（成本核算）
各种比例尺具体要求
是否需要三维数据，及具体要求
是否需要街景数据，及具体要求
各种点、线、面数据采集的具体要求
坐标系统
投影方式
3）影像类型、分辨率具体要求（成本核算）
航片---时间、范围、分辨率
卫片------时间、范围、卫星、分辨率
根据客户需求是否需要航飞
航飞的精度、范围
4.项目实施
1）项目启动会
2）项目需求说明书编写，交予外业组、内业组、质检组、影像组，根据合同确定项目
时间节点。
3）影像的查找
根据客户需求的区域在谷歌地球和专业影像网站查找影像资源
并圈出矢量图框
4）影像下载
下载满足客户需求的谷歌影像
利用公司已有影像
5）影像采购（成本核算）
根据查找结果，对部分区域影像需要采购，并进行采购成本核算
提交采购申请，交予采购部门
采购回的影像交予影像处理组进行专业处理
6）内外业范围确定（成本核算）
根据影像划分精确的外业采集范围，交予外业采集组，并进行成本核算 根据影像划分精确的内业生产范围，交予内业生产组，并进行成本核算
7）质检工作的安排和质检方式确定（成本核算）
8）如需要外包，需要核算外包成本
内业外包，外包范围、时间、成本
外业外包，外包范围、时间、成本
9）定期跟踪项目进度，与客户沟通，如有新需求，即与项目协调沟通。
第五篇：大数据 讲座总结
大数据挑战及其未来研究领域讲座学习心得
信息学院
计算机技术
2015级14班
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2201514058 大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，计算机类研究人员必须面对的一个严峻的课题。为了让师生紧跟技术发展，河北科技大 学信息与工程学院举办了关于大数据的讲座，大家积极参加，认真听讲，受益匪浅。
该讲座主要从大数据的基本概念、主要特征、应用领域、制约因素、大数据产业发展情况及发展大数据产业的关键思考因素，来对大数据进行了深入浅出的剖析讲解。
大数据（BigData）是指通过快速获取、处理、分析以从中提取有价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。海量和多样化是对大数据的数据量与数据类型的界定；快速是对大数据获取、处理、分析速度的要求；价值是对大数据获取、处理、分析的意义和目的；交易数据、交互数据与传感数据是大数据的来源。大数据之“大”，不仅在于其规模容量之大，更多的意义在于人类可以处理、分析并使用的数据在大量增加，通过这些数据的处理、整合和分析，可以发现新规律、获取新知识、创造新价值。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的增值。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次具有划时代意义的技术变革，将对经济社会发展和个人生活方式产生巨大影响。
大数据的基本特征海量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和价值化（Value）。大数据首先是数据量大。随着更多互联网多媒体应用的出现，数据的类型不断增加，诸如图片、声音和视频等非结构化数据占到了很大比重。大数据技术的应用使得企业能够及时把握市场动态，迅速对产业、市场、经济、消费者需求等各方面情况做出较为准确的判断，并快速制定出有针对性的生产、运营、营销策略，不断提高企业的竞争力。大数据真正的价值体现在从海量且多样的内容中提取用户行为、用户数据、特征并转化为数据资源，并进一步加以挖掘和分析，增强用户信息获取的便利性。
大数据技术的快速发展催生了大数据的产业化，伴随着社会信息化、企业信息化、平安城市、智慧城市、社交网络、电子商务等不断发展，以及云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术广泛应用而不断产生的交易数据、交互数据与传感数据，大数据产业生态链的构建初步形成。按照数据价值实现流程主要包 括生产聚集层、组织与管理层、分析与发现层、应用与服务层。大数据的行业应用会促使大数据产业链形成一个循环过程，包括对大数据的组织与管理、分析与发现、应用服务，产业链的最终用户也可以是产业链的上游大数据资源拥有者。随着每次数据产生到数据价值实现的循环过程，数据规模不断扩大、数据复杂度不断加深、数据创造的价值不断加大，同时，也加速大数据技术创新与产业升级。美国将大数据从商业行为正式上升到国家战略层面。我国“十二五”规划已将大数据作为建设重点，各级政府也着手建立大数据库，进入了大数据管理时代。目前，我国已成为全球IT巨头布局大数据战略的重要集聚地。随着网速的大幅提升，数据也将迎来爆发式增长，快速获取、处理、分析海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据的能力将进一步提升，大数据正在成为推动信息产业变革的新引擎。大数据的挖掘及分析给企业科学决策，政府节约开支、提高公共服务能力，文化教育创新以及金融服务业发展提供重要帮助。大数据的快速发展使得常规技术已难以应对大规模数据量的处理需求，存储技术问题、管理成本问题和安全隐私问题是极大的挑战。构建大数据创新体系，建设产业基础平台；推动重大项目建设，加大资源整合力度；合理利用政务信息资源，探索产业发展模式；加强龙头企业招商力度，提升产业服务技术能力；是发展大数据较为关键的考虑因素。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。
在如此快速到来的大数据信息革命时代，大数据在当今信息技术发展的前沿和热点领域，物联网、互联网以及移动通信网络的占着举足轻重的位置。我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。
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