议论文实例应用

第一篇：议论文实例应用

1.夸父逐日──可以论证追求奋斗、理想信念、献身精神等。2.神农尝百草──可以论证开拓创业、勇于实践不断探索等。3.勾践卧薪尝胆──可以论证忍辱负重、愤发图强等。

4.鲁班发明锯子──可以论证类比思维、触发灵感、造福后世等。5.孙武操练女兵──可以论证严于律令、整军经武效果惊人等。6.商鞅变法──可以论证改革求新、富国强兵、动机与效果背反等。7.邹忌讽齐王纳谏──可以论证进谏纳谏、广开言路、勇于接受批评等。8.赵武灵王胡服骑射──可以论证突破传统、努力学习引进等。

9.孟子母择邻而居──可以论证正确引导子女、重视环境对人的影响等。10.庄子谈庖丁解牛──可以论证得其要道、掌握规律、迎刃解难等。

11.李冰修都江堰──可以论证功在当代、泽及后人、科学技术的重大作用等。12.扁鹊见蔡桓公──可以论证病须早治、讳疾忌医、后患无穷等。13.苏秦悬梁刺股──可以论证立志自强、勤奋刻苦、持之以恒等。14.廉颇与蔺相如──可以论证大智大勇、改过从善、团结保国等。

15.赵括纸上谈兵──可以论证脱离实际、空谈误国、用人要看真本事等。16.毛遂自荐──可以论证敢于挺身而出、肯定自我、为国排忧等。17.荆轲刺秦王──可以论证杀身成仁、舍生取义、冒险犯难报知己等。18.叶公好龙──可以论证言行脱节、崇尚自取其咎等。

19.项羽、刘邦鸿门宴──可以论证滥施宽容、坐失良机、酿成后祸等。20.刘邦约法三章──可以论证严于纪律、立信安民方可成大业等。21.肖何追韩信──可以论证珍异人才、敢于重用无名之辈等。

22.张良与圯上老人──可以论证尊重老者、经受考验、终获厚待等。23.董仲舒三年不窥园──可以论证专心致志、发愤读书等。

24.司马迁撰《史记》──可论证为了事业牺牲一切、孜孜不倦、奋斗不已等。25.苏武牧羊──可以论证忠于国家、保持气节、威武不屈等。26.马援马革裹尸──可以论证立志报国、义无反顾、效命沙场等。27.班超出使西域──可以论证当仁不让、为国扬威、交流开拓等。28.孔融让梨──可以论证谦逊礼让、克己待人、尊敬年长者等。

29.曹孟德老骥伏枥──可以论证年高者壮心未已、理想永存、向往奋斗等。30.曹冲称象──可以论证少年英才、聪明过人、独辟蹊径破难关等。31.诸葛亮七擒孟获──可以论证服人以德、攻心为上等。

32.周处除三害──可以论证为民除害、改恶从善、战胜自我等。

33.祖逖闻鸡起舞和击楫中流──可以论证修身健体、严于律己和不忘复国等。34.王羲之临池学书──可以论证刻苦练功、勤学不倦、矢志求成等。35.李春修赵州桥──可以论证微贱者的才智、古代科技的昌盛等。36.隋炀帝亡国──可以论证骄奢淫逸、专横跋扈的恶果等。

37.唐太宗重用魏征──可以论证大胆起用反对过自己的人、勇于纳谏等。

38.鉴真东渡日本国──可以论证外出学习的艰难和学习者的执着、顽强、矢志不二等。39.日本派出遣唐使──可以论证外邦的虚心学习与古代的文化交流等。40.包拯刚正不阿──可以论证秉公执法、不循私情、不畏权贵等。41.欧阳修三上苦读──可以论证珍惜光阴、见缝插针、日积月累等。

42.王安石游褒禅山──可以论证敢于登攀、勇敢探索、无限风光在险峰等。43.杨时立雪程门──可以论证求师的谦逊真诚、执着恳切的精神等。44.梁红玉抗金兵──可以论证女性的爱国精神、顽强斗志等。45.文天祥的正气歌──可以论证爱国、成仁取义、视死如归的无畏精神等。46.黄道婆改进纺织术──可以论证传播技术、致富乡里的无私奉献等。47.王冕学画──可以论证勤奋苦学、坚持不辍、终获成功等。

48.郑和下西洋──可以论证大胆创举、开拓海外交流、发展贸易等。49.海瑞冒死上疏──可以论证刚正不阿、敢于直言、秉公执法等。50.李时珍跋山涉水写本草──可以论证忠于事业、不畏艰难等。

51.徐光启学习西洋科技──可以论证破除保守思想、放眼海外、虚心学习先进技术等。52.袁崇焕的含冤而死──可以论证主观武断、偏听偏信、毁灭人才的严重后果。53.东林党人关心国事──可以论证知识分子忧国忧民、谏言议政等。

54.徐霞客游历天下──可以论证执着、勤勉、不惧艰难险阻的实践精神等。55.李自成起义的成败──可以论证兴亡盛衰、变化在自身等。56.清初的文字狱──可以论证压制思想、扼杀文明的可悲等等。

57.林则徐“睁开眼睛看世界”──可以论证有识之士放眼天下、学习外国等。

第二篇：云计算应用实例

IBM“蓝云＂云计算平台应用实例

IBM的“蓝云”计算平台是一套软、硬件平台，将Internet上使用的技术扩展到企业平台上，使得数据中心使用类似于互联网的计算环境。“蓝云”大量使用了IBM先进的大规模计算技术，结合了IBM自身的软、硬件系统以及服务技术，支持开放标准与开放源代码软件。“蓝云”基于IBM Almaden研究中心的云基础架构，采用了Xen和PowerVM虚拟化软件，Linux操作系统映像以及Hadoop软件(Google File System以及MapReduce的开源实现)。IBM已经正式推出了基于x86芯片服务器系统的“蓝云”产品。

“蓝云”计算平台由一个数据中心、IBM Tivoli部署管理软件(Tivoli provisioning manager)、IBMTivoli监控软件(IBM Tivoli monitoring)、IBM WebSphere应用服务器、IBM DB2数据库以及一些开源信息处理软件和开源虚拟化软件共同组成。“蓝云”的硬件平台环境与一般的x86服务器集群类似，使用刀片的方式增加了计算密度。“蓝云”软件平台的特点主要体现在虚拟机以及对于大规模数据处理软件Apache Hadoop的使用上。Hadoop是开源版本的Google File System软件和MapReduce编程规范。

“蓝云”计算平台中的虚拟化技术：“蓝云”软件的一个重要特点是虚拟化技术的使用。虚拟化的方式在“蓝云”中有两个级别，一个是在硬件级别上实现虚拟化，另一个是通过开源软件实现虚拟化。硬件级别的虚拟化可以使用IBM P系列的服务器，获得硬件的逻辑分区LPAR(logic partition)。逻辑分区的CPU资源能够通过IBM Enterprise Workload Manager来管理。通过这样的方式加上在实际使用过程中的资源分配策略，能够使相应的资源合理地分配到各个逻辑分区。P系列系统的逻辑分区最小粒度是1/10颗中央处理器(CPU)。Xen则是软件级别上的虚拟化，能够在Linux基础上运行另外一个操作系统。

虚拟机是一类特殊的软件，能够完全模拟硬件的执行，运行不经修改的完整的操作系统，保留了一整套运行环境语义。通过虚拟机的方式。在云计算平台上获得如下一些优点：

(1)云计算的管理平台能够动态地将计算平台定位到所需要的物理节点上，而无须停止运行在虚拟机平台上的应用程序，进程迁移方法更加灵活;(2)降低集群电能消耗，将多个负载不是很重的虚拟机计算节点合并到同一个物理节点上，从而能够关闭空闲的物理节点，达到节约电能的目的;(3)通过虚拟机在不同物理节点上的动态迁移，迁移了整体的虚拟运行环境，能够获得与应用无关的负载平衡性能;(4)在部署上也更加灵活，即可以将虚拟机直接部署到物理计算平台上，而虚拟机本身就包括了相应的操作系统以及相应的应用软件，直接将大量的虚拟机映像复制到对应的物理节点即可。

“蓝云”计算平台中的存储体系结构：“蓝云”计算平台中的存储体系结构对于云计算来说也是非常重要的，无论是操作系统、服务程序还是用户的应用程序的数据都保存在存储体系中。“蓝云”存储体系结构包含类似于Google File System的集群文件系统以及基于块设备方式的存储区域网络SAN。

在设计云计算平台的存储体系结构时，不仅仅是需要考虑存储容最的问题。实际上，随着硬盘容量的不断扩充以及硬盘价格的不断下降。可以通过组合多个磁盘获得很大的磁盘容量。相对于磁盘的容量，在云计算平台的存储中，磁盘数据的读写速度是一个更重要的问题，因此需要对多个磁盘进行同时读写。这种方式要求将数据分配到多个节点的多个磁盘当中。为达到这一目的，存储技术有两个选择，一个是使用类似于Google File System的集群文件系统。另一个是基于块设备的存储区域网络SAN系统。

在蓝云计算平台上，SAN系统与分布式文件系统(例如Google File System)并不是相互对立的系统，SAN提供的是块设备接口。需要在此基础上构建文件系统，才能被上层应用程序所使用。而Google File System正好是一个分布式的文件系统，能够建立在SAN之上。两者都能提供可靠性、可扩展性，至于如何使用还需要由建立在云计算平台上的应用程序来决定，这也体现了计算平台与上层应用相互协作的关系。

第三篇：华南地区园林植物应用实例

《园林植物学》

华南地区园林植物应用实例分析

---沙市中山公园和深圳宝安公园

1.1地理位置

沙市中山公园公园地处湖北省荆州市沙市区中部，沙市中山公园是全市性综合公园，占地76.4公顷，水域面积44公顷，地处长江北面，相距约米，与沙隆达广场相连，东抵园林路，北到碧波路、西至塔桥路、南挨公园路。位于荆州市核心商业中心，园内游乐设施齐备，文物古迹众多，是爱国主义教育和科普教育基地。

1.2气候分析

沙市中山公园属亚热带湿润季风气候区，四季分明，热量丰富，光照适宜，雨量充沛。年平均气温为16度，年无霜期长达230-270天，年降雨量一般在958-1325毫米之间，平均相对湿度为0.8，年福射4366.8-4576.2兆焦耳/平方米，年日照时数1823-1978小时，日照率为41%-44%。

1.3中山公园76.4公顷，现有各类植物树木138种（花苑和盆景园正在改造，故这两处工作统计除外），其中乔木69种（常绿20种，落叶48种）、灌木（常绿27种，落叶21种、其余落叶藤本4种、草本19种。这些植物隶属于63科，110属种，所含种树较多的科为養薇科、木犀科、豆科、木兰科等。乔木种类主要还是落叶远多于常绿，落叶乔木数量比常绿乔木同样多30%，这说明公园落叶乔木占主导地位。灌木则大体在种类上相当，但数量上常第章研究结果绿灌木偏多些。

在这些植物中，香棒、桂花、广玉兰、合欢、枫杨、水杉、女贞、槐树、雪松、法国梧桐、国槐、柳树、银杏、棕榈、窝竹、红叶李、紫薇、柏树、蚊母、迎春、法 国冬青等乔灌木为主，占所有植物近80%。

1.4从植物树种上看，乡土树种有栾树、构树、楝树、香樟、女贞、水杉、柳树、楓杨、广玉兰等，还有灌木红叶李、迎春、紫激、蚊母、黄杨、海桐、红继木、石楠、法国冬青都是我们本地乡土树种，还有麦冬、凌霄、爬墙虎等基本藤本植物。而这些乡土植物占所有植物数量的78%以上。因此乡土植物在公园占绝对优势。外来树种主要还是南方引进植物和景观树如蒲葵、银杏等。这些多样性植物丰富了公园景观。

1.5公园园林植物配置方式多样，有孤植、列植、片植、群植、混植多种方式。如大门工农兵两侧列植银杏，纪念碑两边则列植柏树，在大面积草坪上群植白玉兰、紫玉兰、二乔玉兰等，而在解放亭南侧片植银杏，而在办公楼内又孤植一棵梓树。因此，不仅欣赏孤植树的风姿，也欣赏到群植树的华美。孤植为了充分体现树木的个体美，突出孤植树的形态色彩是有独特的风格，要求姿态丰富，富于轮廓线。梓树的果实像疾子、叶片大、树型好，所以有特点可孤植。所以在公园有桂花、柚子树、榆树、枫杨等树孤植于园内各处。而群植主要表现群体美，而不是表现个体美，群体植株之间的关系更加密切，可依据主景、背景。群植布置在足够观赏视距的幵阔的场地上，玉兰园群植的各种玉兰在开花时，一片花海，这就是群植的群体美。因此公园群植的树种非常多，银杏、柏树、水杉、法国梧桐、楼花、广玉兰这些树大多单纯树群；还有一种乔木、灌木等组成的混交树群，在松涛山庄背景是常绿香樟时，前面是落叶乔木栾树；当前面是矮紫叶李、紫薇时，后面是广玉兰，这是在动物园旁的混交树群。所以公园的优美风景是通过植物的巧妙配置而来，不管是规划式配置整齐固定，还是自然式配置的自然灵活、参差有致，两者在公园的不同场合、地点以及树种选择是都是配置得当。

1.6配置效果表现出春花、夏绿、秋色、冬姿不同特色的景致。再者植物配置层次丰富；公园各种不同的植物群体，整体上形成外高内低的格局，公园外围在园林路群植林缘线的处理上，釆用进退有序的变化曲线，先水杉林片植配以高羊茅和野花野草，其后变为增加常绿灌木桂花变换形式，丰富空间景观，弥补整段道路呆板无变化的缺陷。在林冠线的处理上，通过高低错落的乔灌木之间的合理搭配，丰富植物层次。或者通过冠形不同的植物结合，如三道门道路两边挺拔向上法国梧桐和枝条拱形幵展的连翘对比，形成林冠线变化，丰富植物立面景观。最后是注重文化景观周围植物的配置；结合植物特性充分发挥园林树木综合功能，衬托出历史文化建筑中的气质。同时公园的生态功能从下面几个方面详细分析：

一、重视利用乡土植物资源配置人工植物群落；

二、注重植物的生态习性；

三、注重生态树种的选择；从滞尘乔木、生态保健树种、抗污染气体树种、重金属富集能力强树种几方面列出各类树木。

公园绿地还存在许多不均衡地方，有的地方铺装面积太大，游客游玩时无避阳处。在游乐场公共绿地分布不均衡、缺少植被情况下应该减少硬质铺装或采用过渡形成，在游乐设备附近邻建筑物配置乔灌木、攀缘植物来增加该区域绿地面积的绿量。同时应在公园围墙、大门内外邻近建筑也应挖掘潜力增加绿量，配置乔灌木、攀缘植物等以丰富这些地方绿化景观。由于土壤、植物、管理等多方面影响，公园有些地方草坪开始退化，还有些地方还缺少地被，土壤裸露，严重影响景观，所以应大量种植地被植物来弥补，同时减少部分高处下雨水土流失现象。公园地被植物主要以马里拉草、狗牙根草、麦冬、吉祥草、八盘金盘、桃叶珊瑚为主，原因实用性强、管理粗放。可增加萱草、玉簪、二月兰、玉龙草、络石等地被植物。

宝安公园是深圳市宝安区一个集休闲、娱乐为一体的开放的综合公园。地理位置为北纬22°38′59″～22°51′4″,东经113°45′33″～ 114°07′20″,地处宝城114区,东起上川路,南临新安三路,西至公园路,北到广深高速公路,全园总面积为72hm 2,其中以山地面积为主,占总面积的90%。公园最高山峰海拔为125m,登临山顶的“揽胜台”,远近高低起伏的山峦,波涛汹涌的珠江,繁华的都市街景便尽揽眼底。公园年均接待游客量约500万人次。

群落调查结果表明:宝安公园植物群落可分为针叶林、针阔叶混交林、常绿阔叶林、灌丛草地四种类型,以人工林群落和南亚热带灌木林群落为主,人工林占绝对优势。植被以常绿阔叶林为主,季相变化不明显,植被覆盖率高,人工种植的荔枝)林占极端优势,而天然的次生林多由南亚热带常绿灌木组成,并已形成较稳定的群落结构。群落生活型谱为高位芽植物占26%、地上芽植物占28%、地面芽植物占33%、隐芽植物占3%、一年生植物占10%,地面芽植物占优势。习性分布中草本植物占优势,占总植物种数的36.4%,乔木、灌木和藤本所占的比例依次为26.1%、25.4%和12.1%。

观花植物中,开花最多的为白色、红色和黄色,是宝安公园观花植物的基调花色。主色调为白色的植物种类最多,达188种,占观花植物总数的56.3%;褐色和棕色主色调的最少,分别为3种和2种

植物选择

由于宝安公园面积较大,立地条件及生态环境复杂,活动项目多,所以选择绿化树种不仅要掌握一般规律,还要结合公园特殊要求,因地制宜,以乡土树种为主,以外地珍贵的驯化后生长稳定的树种为辅。充分利用原有树木和苗木,以大苗为主,适当的密植。根据植物配置设计的原则,宝安公园应选择具有观赏价值、又有较强抗逆性、病虫害少又易于管理的树种,如大王椰子、蒲葵、金山葵、荔枝等,选用的主要树种包括赤桉、荔枝等,骨干树种包括马占相思、马尾松等,以体现出公园的热带、南亚热带的地方特色。

动势和均衡 宝安公园利用不同植物的不同姿态等特点,如有的外形比较规整如高大的乔木,有的则有一种动势如攀援的藤本植物等,互相搭配。在具体的配置时,既讲求了植物相互之间的和谐,又考虑了植物在不同生长阶段和季节的变化,从而避免了不平衡的状况等,达到和谐的植物景观。

层次和背景 为了克服植物景观的单调性,宝安公园应采用高大的乔木如尖叶杜英、高山榕、大王椰子等和灌木如红花继木、红桑等以及草本植物如土麦冬等构成层次鲜明的植物景观,使乔木、灌木、草本、花卉、地被等植物形成多层次的配置,不同花期的植物相间分层配置,使植物景观更加丰富多彩。

按照植物的季相演替和不同花期的特点去创造园林时序空间景观,是本文所要解决的主要问题。宝安公园的植物造景应充分利用公园原有的植被,进行适当的配置和调整,注重季相变化,重点增加开花植物品种的配置。总的配置原则应是四季有绿、四季有花,色彩缤纷,生机昂然。即所谓“春意早临花争艳,夏浓苍翠不萧条”的设计原则。在考虑绿地植物布局与配置时,可按照“整体花期连续,花色多样;局部花期,花色集中”的原则,尽可能使绿地随着时间的更迭,均有不同景观层、各种花色的植物供人们观赏。达到园林色彩在季相和构图上既有变化又有协调,四时季相各有特色、并能使春色早临、秋色晚去的目标。

第四篇：大数据应用实例分析

电信运营商的阳关大道

——大数据应用实例分析

09012208

黄文婷

摘要：

随着全球数据化、网络宽带化，基本的数据量越来越大，由此我们进入了大数据时代。本文探讨了大数据内涵与意义，从电信行业这一大数据应用实例进行分析，介绍了大数据在电信行业的应用、必要性及相关措施。

关键词：大数据

电信

应用

正文：

一、大数据的内涵与意义

（一）大数据的意义

大数据和云计算一样，近两年来越来越多的受到人们的关注。那么什么是大数据呢？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)对于“大数据”（Big data），研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

（二）大数据的特性

大数据有4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”。

（三）大数据的应用意义

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。

此外，大数据的潮流虽然依赖于信息通信技术的成熟，但它对整个世界的影响绝不仅限于技术层次。它借助信息技术的创新与发展，及数据的全面感知、收集、分析与共用，引导我们以全新的思维看待世界，养成决策思维行为须根据事实与数据的分析判断，舍去凭借经验和直觉的习惯作风。可预见，它将对惯于“差不多”的思维造成巨大的冲击。

很多人一提到大数据，就会不由自主想到那个关于啤酒和尿布的经典案例。事实上，随着移动互联网、智能终端、云计算、物联网技术以及电子商务、社交媒体等应用的飞速发展，大数据已经越来越多的渗透到生活方方面面，宣告着我们已经进入了信息爆炸的大数据时代。电信运营商历经语音、短信、数据三个发展浪潮，积累了大量如文本信息、音频、视频、图片等非结构化数据，在大数据时代无异于拥有了一条发展的阳关大道。而机智的电信运营商也致力于研究如何在这条道路上比别人跑得更快以获得更多的利益。

二、大数据在电信行业的应用

（一）电信行业大数据应用的四个方向

现阶段电信运营商利用其拥有的大数据进行全面、深入、实时的分析和应用，是应对新形势下的挑战、避免运营商沦为管道化的关键。从大数据的具体应用方向来看，当前应主要集中在四个方向：流量经营精细化、智能客服中心建设、基于个性化服务的客户体验提升以及对外数据服务。

1.流量经营精细化

在流量经营精细化上，大数据应用的价值主要体现在深入洞察客户、助力精准营销和指导网络优化三个方面。首先，基于客户终端信息、手机上网行为轨迹等丰富的数据，借助DPI(Deep Packet Inspection，深度数据包检测)技术等，建立客户超级细分模型，为各细分群组客户打上互联网行为标签，可以帮助运营商完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征；其次，根据用户行为偏好，推送合适的业务，并根据对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，同时也能做到在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的个性化需求，实现全程精准营销；再次，利用大数据技术实时采集处理网络信令数据、监控网络状况、识别价值小区和业务热点小区，更精准地指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。2.智能客服中心建设

作为运营商与客户接触的第一界面，客服中心(或称客户联络中心)拥有丰富的数据资源，可以称得上是客户信息的“聚宝盆”，利用好客服中心的客户接触数据对于建设智能化客服中心意义重大。利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户IVR(Interactive Voice Response，互动式语音应答)行为特征、访问路径、等候时长等；同时结合客户历史接触信息、基本属性等可以建立热线呼入客户的智能识别模型；基于客户智能识别模型可以在某类客户下次呼入前预先推测其呼入的需求大体是什么，IVR接入后应该走什么样的节点和处理流程。这样，就可以基于呼入客户习惯与需求的事先预测而设计按键菜单、访问路径和处理流程，合理控制人工处理量，缩短梳理时限，为客户服务中心内部流程优化提供数据支撑，有助于提升热线服务管理水平，加速热线营销渠道资源整合，有效识别客户投诉风险，助力智能客服中心的建设。

3.基于个性化服务的客户体验提升

大数据时代对于运营商为客户提供服务来说更加侧重于“小”，即更加关注每个个体“小我”的个性化需求，而融合了电商、医疗、社交等方面信息的“大”数据正是为了更深入的理解“小我”、服务好“小我”。利用大数据技术，一方面可以建立更全面、丰满的客户画像，另一方面还可以量化分解客户接触信息，识别客户特征与习惯偏好，预测客户可能在何时手机会出现故障、何时会产生换机行为等，为客户提供定制化的服务，优化产品、套餐和定价机制，实现“一户一策”的差异化、个性化服务，提升客户体验与感知。由此可见，大数据将为移动互联网时代的客户服务带来一次变革，给客户服务带来极大的想象空间和无限的发展前景。4.对外数据服务

对外数据服务是大数据应用的高级阶段，这个阶段电信运营商不再局限于利用大数据来提升内部管理效益，而是更加注重数据资产的平台化运营。利用大数据资产优势，将数据封装成服务，提供给相关行业的企业用户，为合作伙伴提供数据分析开放能力。例如，Telefonica和Verizon已经成立专业化数据公司来运作对外数据售卖的服务。再如，如果将无线城市与物联网、电子政务等方面的信息结合起来，将能为电信运营商的数据和政府的政务数据增值，对于打造一个开放数据平台和民生服务平台有重大意义。让数据在不同行业之间流动起来，实现体外循环将能进一步释放数据的价值。当然，以简单的Data Seller模式售卖数据服务时，需要 注意保护客户隐私、打消隐私顾虑。

（二）电信行业大数据应用的效益

网络上的每笔搜索，网站上的每笔交易，敲打键盘、点击滑鼠的每一个动作，都在输入数据，经过整理分析后，它可能显示市场的脉络、甚至更具商业价值的开发着力点。曾有统计，运用大数据的分析，可以让公司增加50%的新客户，让政府减少30%的成本。这些如海潮般涌入的大量资料，正是云端时代的新金脉，已经创造出惊人的效益。

三、大数据在电信行业应用的必要性与措施

电信运营商拥有大量的数据资源，如网络信息、用户终端信息、用户位置信息等，只要对电信网络有深刻的理解和技术积累，具有敏锐的行业发展嗅觉和强大的产业研发能力，基于大数据进行深度挖掘分析，将丰富的网络、用户等数据资源加工抽取后封装为服务，将数据资源在一定程度上货币化，向大客户提供增值服务，就能增加新的盈利模式。这无疑是电信运营商发展盈利的一条阳关大道。

面向大数据时代，运营商的及时转型成为必然，否则将有被互联网企业超越的可能性。理论上讲，运营商拥有颇具优势的大数据资源并不是完全不可替代，例如，用户的位置信息就可以通过多种APP应用获得，用户的网络使用信息也可以通过多家互联网企业合作获取，互联网企业通过泛互联网化收集更多的大数据信息。另一方面，多行业的垂直整合将成为趋势，在数据应用层面，行业企业通过多种手段搜集大量的用户数据，将更贴近用户，更理解用户，为其提供更适当的服务，大数据将成为资产更具有战略意义，各个行业及单位都在关注大数据。

根据大数据数量大、时效性要求高、数据种类及来源多样化等特征，运营商首先获取更多有用的大数据资源，例如，很多的网络运行信息，包含大量有价值的用户行为和位置信息，这样的信息可以加以利用。有了资源应该加以利用，避免大数据资源的浪费。事实上，一些运营商拥有大数据这样的金山，却似乎无奈坐看并逐渐沦为管道，在不断强化传统市场的效益考核，却好像在忽视大数据价值的流失。

大数据在电信行业应用措施主要有三个方面：

1）梳理并整合业务部门对大数据的需求，立足分析需求，做好大数据的IT体系构架的规划。大数据相关技术条件的成熟、大数据分析能力及分析应用经验的积累等多方面因素，都是制约企业建设的建设IT系统的条件，要充分抓住大数据带来的机会并避免“心急吃不了热豆腐，反被热豆腐伤害”的问题。

2）落实基于品质管理资料的经营新模式。面对大数据时代的趋势潮流，学会既然无从抗拒，就积极响应，以共享大数据带来的潜在效益。

3）以职能部门提供整体IT支撑方式向嵌入业务流程实时数据的分散能力支撑方式转变。这种转变趋势又称IT支撑“消费化”趋势。在大数据时代，数据从支撑企业中高层运营管理决策普及到支撑企业的产品运营、市场运营、客户服务，甚至在智能管道运营全流程中涉及从企业中高层运营管理人员到基层生产执行人员，很明显，这种数据获取和分析能力如果集中在IT职能部门，而不是全体人员均结合自身业务需求而具备的话，大数据分析驱动的各项运营管理应用即成为不可能的任务。

四、结语 从电脑技术的演进来说，“大数据”是既资料探勘、云端计算之后一项革命性的趋势发展。庞大的数据资源迫使各个领域的运作造成量化的质变，目前全世界无论是学术界、企业界、产业界甚至是政府单位都在积极研究大数据分析。在这种背景下，电信行业也结合自身特征，进行相关的研究与应用，奔跑在大数据铺就的阳关大道上，成为激烈竞争中的新赢家。

参考文献：

[1]黄小刚．电信行业大数据应用的四个方向．业务与运营．2013(6)：26-28 [2]季鸿，张秀凤，柴林麟．大数据在电信行业的应用展望．通信企业管理．2014(1)：76-77 [3]卢云许．电信行业大数据应用浅析．信息工程系统．2013(12)：29-30 [4]潘海鹏．浅谈电信行业大数据的意义与应用．电子世界．2014(3)：21-23 [5]史斌，周双阳．电信行业如何应用大数据．新引擎．2013（7）：47

第五篇：桥梁博士应用实例

桥梁博士算例

一，用图形编辑器绘制正应力图

我们现在还是以下面的例子作为说明：

模型参数：3跨连续梁，边跨30m，中跨40m，都呈抛物线变化，模型共分100个单元，每单元为1m，截面形状如上图，为铅直腹板单箱双室，边跨梁高2500mm，跨中梁高1400mm。

在执行了计算以后，这个工程的正应力图可以通过图形编辑器输出，具体操作过程如下：

步骤一：选择桥梁博士的菜单栏的“制图->图形编辑器”或按“ctrl+F12”进入图形编辑器，如下图：

桥梁博士算例

步骤二：选择图形编译器菜单栏的“绘图->直线桥”进入直线桥绘图的对话框，如下图：

步骤三：在直线桥绘图的对话框中，我们对一些参数进行说明：

1、总控信息栏：项目文件名内填入该项目文件的路径和文件名，我们这里进行输出的项目名和路径为D:Program FilesDBStudioDrBridgeExamples24.prj，您也可以通过点击右边的浏览按钮选择项目名。标注单元号表示图形输出时是否标注单元号，不填表示全部不标注，如果您需要输出单元号，请在此处填写需要标注的单元号。

标注节点号表示图形输出时是否标注节点号，不填表示全部不标注，如果您需要输出节点号，请在此处填写需要标注的节点号。

标注效应单元号表示图形输出时是否标注效应单元号，不填表示全部不标注，如果您需要输出效应单元号，请在此处填写需要标注的效应单元号。

标注效应节点号表示图形输出时是否标注效应节点号，不填表示全部不标注，如果您需要输出效应节点号，请在此处填写需要标注的效应节点号。

2、辅助信息栏：绘制单元表示需要绘制的单元，这里我们需要输出1到100个单元，就输入1-100。类别表示需要输出图形的类别，有几何图形、计算模型、应力、配筋、强度等选择。这里我们选择的是正应力。

数据简索表示需要输出图形的数据来源与哪个数据，比如可以是使用阶段单项，可以是施工阶段单项，也可以是正常使用组合，我们这里选的是正常使用组合Ⅰ。

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3、图形可选项栏：在此处可以选择需要绘制的效应线单项。此例中我们选择的是绘正常使用组合Ⅰ的正应力图，所以在此处有上缘最大、最小应力，下缘最大、最小应力四个可选项，您可以选择需要绘制的线，也可以改变输出效应线的颜色。见下图：

步骤四，在上一步确定需要输出的图形后，按确定开始输出图形，见下图：

桥梁博士算例

下面介绍如何对图形进行操作： a）Shift+按鼠标左键拖拉-放大矩形区； b）Alt+鼠标左键双击-回退放大前状态； c）Ctrl+鼠标左键双击-全图显示； d）鼠标左键单击-选择对象； e）按鼠标左键拖拉-选择相交的对象；

f）按鼠标左键于对象上同时拖动鼠标-拖动物体；

g）在对象上鼠标左键双击-打开该对象的属性对话框；如下图：

桥梁博士算例

h）选中桥梁对象后：（在单元或效应线附近）Alt+鼠标右键单击-标注效应值； Shift+鼠标右键单击-标注节点号； Ctrl+鼠标右键单击-标注单元号； i）对象上右菜单-对象的复制或删除；

桥梁博士算例

二，拱肋的建立过程 我们现在拟定建立如下图所示的模型：

说明：桥面全长50M，分为50个单元，每个单元x向分段长度为1M，系杆截面为2000×1000MM的矩形截面，材料为40号混凝土拱肋单元；

拱肋单元分50个单元，每个单元x向分段长度为1M，拱肋截面为钢管内填40号混凝土，钢管半径R=1000MM，厚度T=120MM，为A3号钢

吊杆每隔5M设1根，拉索材料为270低级松弛钢绞线。

下面我们讲述具体的建立过程：

步骤一：选择菜单栏的项目>创建工程项目，建立新工程，如下图所示：

桥梁博士算例

步骤二：按F4键进入原始数据输入窗口，在数据菜单中选择“输入单元特征信息”，见下图

步骤三：先建立系杆单元，点击快速编译器的“直线”按钮，在编译框内，在编辑内容的四个复选框都钩上，编辑单元号：1-50，左节点号：1-50，右节点号：2-51；分段长度：50*1，如下图所示：

桥梁博士算例

步骤四：输入截面特征，点击截面特征按钮，选择图形输入，找到矩形截面，然后输入B=2000，H=1000，确定，如下图：

步骤五：控制断面定义。在控制点距起点距离输入框内填0，按添加按钮，然后在控制点距起点距离输入框内填50，再按添加按钮，见下图：

桥梁博士算例

步骤六：做完以上步骤后，按确定按钮，这样，我们第一步的系杆就建好了，如下图：

下面我们建立拱肋单元：

步骤一：点击快速编译器的“拱肋”按钮，进入拱肋单元编译框，在编辑单元号一栏需要输入：51-100,左节点号：1 52-100，右节点号：52-100 51，x向分段长度：50*1；控制点x1=0，y1=0，控制点x2=25，y2=12，控制点x3=50，y3=0，同样，编辑内容的4个复选框都勾上。如下图所示：

桥梁博士算例

步骤二：点击控制截面输入截面形状，截面材料选择A3钢，输入钢管截面，点击图形输入，找到那个形状，输入数据R=1000，T=120，确定，如下图：

桥梁博士算例

然后输入内部的混凝土，在截面特征的对话框中，点击“附加截面”，截面材料选择40号混凝土，然后选择图形输入，选择圆形截面，输入R=880，确定，如下图：

步骤三：按确定后出现如下图形：

桥梁博士算例

现在我们来改变拱肋单元的性质，在上图的右上角有个“goto”按钮，在左上角显示着当前单元编号，我们在goto栏里输入51（51单元到100单元都是拱肋单元），然后按“goto”按钮，现在应该在左上角显示的当前单元号为51，然后在顶缘坐标里截面高度中点出坐标的复选框打上勾，在单元性质里选择组合构件，并把是否桥面单元复选框的勾去掉，这样，我们完成了第一个拱肋单元性质的修改，如下图：

下面我们来修改其他拱肋单元的性质；在快速编译器中点击“单元”按钮，把复选框“修改坐标性质”、“修改单元类型”、“修改桥面单元定义”这3个打上勾，在编辑单元里填入：52-100，在其他信息模板单元号里填51，然后确定，见下图：

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这样，我们就完成了拱肋的建立。下面来讲述吊杆的建立过程：

步骤一，点击快速编译器的“平行”按钮，进入吊杆单元编译，在平行编译框内，编辑节点号复选框勾上，编辑单元号：101-109；左节点号：6-50/5；右节点号：56-100/5，然后确定。如下图：

桥梁博士算例

步骤二：在快速编译器中点击“单元”按钮，选择“截取坐标”复选框，编辑单元号填入：101-109，按确定，如下图：

然后用上面讲的办法转到101单元，修改它的单元性质，单元性质改为拉索，如下图：

桥梁博士算例

然后再修改其他吊杆单元的性质，修改方法同上面拱肋单元的修改。点击快速编译器的“单元”按钮，在“修改单元性质”的复选框打上钩，编辑单元号填：102-109，其他信息模板单元号填：101，确定，如下图：

这样吊杆就大功告成了，来让我们来看一下三维效果图：

桥梁博士算例

三，用快速编译器编辑3跨连续梁

我们现在拟定建立如下图所示的模型：

模型参数：3跨连续梁，边跨30m，中跨40m，都呈抛物线变化，模型共分100个单元，每单元为1m，截面形状如上图，为铅直腹板单箱双室，边跨梁高2500mm，跨中梁高1400mm。

下面介绍具体建立过程：

步骤一：建立新工程，在输入单元特性信息对话筐中，点击快速编译器的直线编译器，如下图所示：

桥梁博士算例

步骤二：如上图在编辑内容的复选框内把4个复选按钮都勾上，编辑单元号：1-100，左节点号：1-100，右节点号：2-101，分段长度：100*1，起点x=0 y=0，终点x=1，y=0，如下图：

桥梁博士算例

步骤三：添加控制截面。

A、在控制点距起点距离这一栏，依次添加0、15、30、50、70、85、90，如下图所示：

桥梁博士算例

B、选定控制截面0米处，点击截面特征，输入截面类型和尺寸，如下图：（注意：在输完截面类型和尺寸后回到主菜单后一定要点击一下“修改”这个按钮）

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C、依次选定控制截面15、30、50、70、85、100米处，点击截面特征，输入截面类型和尺寸，方法如上一步。

步骤四：修改截面的拟合类型。

0米处：直线内插

15米处：向后抛物线

30米处：向前抛物线

50米处：向后抛物线

70米处：向前抛物线

85米处：向后抛物线

100米处：向前抛物线

（注意，每次修改了拟合类型后都要按“修改”这个按钮）

修改完以后如下图所示：再按确定就可以输出单元了

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输出后，我们现在来看看三维效果图：

桥梁博士算例

四，斜拉桥建模实例

我们拟定建立以下模型，见下图：

参数说明：桥面长度L1=100M，分100个桥面单元，每单元长度1M，桥塔长度L2=50M，分50个竖直单元，每单元长度1M，拉索单元共48个单元，左右对称，拉索桥面锚固端间隔为2 M，桥塔锚固端间隔为1M。

下面介绍具体建立模型的步骤：

步骤一，建立桥面单元。用快速编译器编辑1-100个桥面单元（具体过程略），参见下图：

桥梁博士算例

（注：在实际操作中桥面的截面形状可以自己拟定）

步骤二：建立桥塔单元。用快速编译器编辑101-150个桥塔单元（具体过程略），参见下图：

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（注：在实际操作中桥面的截面形状可以自己拟定，在分段方向的单选框内，一定要选择“竖直”，起点x=49，y=-20，终点x=49，y=30是定义桥塔的位置，这里我把它设在桥面中部，桥面下20米处，因为我做的桥塔截面为2m×2m的空心矩形，所以此处起点和终点x填49，请读者自己理解）

步骤三：拉索的建立。

A、先编辑桥塔左边部分24跟拉索单元。

点击快速编译器的“拉索”按钮，在拉索对话框内的编辑内容复选框选择编辑节点号勾上，编辑单元号：151-174，左节点号：1-48/2；右节点号：152-129；（注意：左节点1-48/2代表拉索在桥面的锚固点间距为2M），如下图：

桥梁博士算例

在快速编译器中选择“单元”按钮，在“单元”对话框内的复选框内把“截取坐标”勾上，编辑单元号：151-174，然后确定。如下图：

桥梁博士算例

B、建立桥面右半部分的24跟拉索。

在快速编译器中选择“对称”按钮，在“对称”对话框中的编辑内容4个复选框都勾上。

模板单元组：151-174；生成单元组：198-175；左节点号：55-101/2；右节点号：129-152；对称轴x=50，然后确定。见下图：

这样，我们就建好了拉索单元的模型。现在让我们来看一看整个模型的三维效果图：

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