复旦大学：《数据库新技术》PPT教学课件_时空数据管理技术应用——移动对象

6.1 一个颠覆常识的认知实例 6.2 人类认知学习的生理学原理 6.3 认知过程的基本规律：“认”出特征，“知”道归属 6.4 大数据认知的计算机实现：以人脸识别为例 6.5 教育大数据与教育大数据技术的应用定位分析 6.6 本章小结

数据集成 数据仓库 数据挖掘

随着云计算、大数据、移动互联网、物联网等以数据为中心的技术和应用迅速发展，行业与公众数据不断汇集。对数据的管理与利用是当前最热的研究课题之一。 数据库是信息系统的核心和基础 现代信息系统渗透到人类社会的各个领域并逐步网络化、智能化，如何进行有效的数据组织、存储和访问，是本课程探讨的核心问题。数据库基本概念、数据库新技术、相关学术资源

PDM技术最早出现在80年代初期,目的是为了解决大量工程图纸、技术文档 以及CAD文件的计算机化管理问题,然后逐渐扩展到产品开发过程中的三个主要 领域:设计图纸和电子文档的管理,材料明细表(BOM)及与工程文档的集成管 理,工程变更管理。由于早期软件功能比较单一,各自解决问题的侧重点也不完全 相同,所以有不同叫法,如文档管理( document management)、工程数据管理 engineering data management)等

• 数据加密的有关概念 • 传统的数据加密方法 • 对称加密算法的基本思想和应用 • 公开密钥加密算法的基本思想和应用 • 数据加密技术的应用：数字签名、报文摘要、SSL和SET协议、PGP加密系统

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲

数据库技术重点关注如何进行有效的数据组织、存储和访问，也与数据采集、传输、分析、可视化相关。 分布式数据库的特征 分布式数据库的分类 分布式数据库设计 分布式数据库事务管理

研究背景 传统查询优化器的问题 论文的解决方案 对查询优化器的改进 随机sampling 置信度阈值 分析 总结

3.1电子商务系统的安全要求 3.2数据加密技术 3.3认证技术 3.4电子商务的安全交易标准