一、数字数据传输的特点和意义 二、数字数据传输的基本原理 三、数字数据的时分复用(TDM) 四、数字数据网(DDN) 五、数字数据传输系统 六、数字数据网同步

计算机是用来处理数据的,而且它是 用来处理大批量的数据。这些数据决不是 杂乱无章的,而是有着某种内在联系的 只有分清数据的内在联系,合理地组织数 据,才能对其进行有效管理。如何合理组 织数据,高效率地处理数据,正是本门课 需要解决的问题

大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

• 5.1 NoSQL简介 • 5.2 NoSQL兴起的原因 • 5.3 NoSQL与关系数据库的比较 • 5.4 NoSQL的四大类型 • 5.5 NoSQL的三大基石 • 5.6 从NoSQL到NewSQL数据库 • 5.7 文档数据库MongoDB

• 11.1 NoSQL简介 • 11.2 NoSQL兴起的原因 • 11.3 NoSQL与关系数据库的比较 • 11.4 NoSQL的四大类型 • 11.5 NoSQL的三大基石 • 11.6 从NoSQL到NewSQL数据库 • 11.7 文档数据库MongoDB

• 10.1 可视化概述 • 10.2 可视化工具 • 10.3 可视化典型案例

• 6.1 概述 • 6.2 HBase访问接口 • 6.3 HBase数据模型 • 6.4 HBase的实现原理 • 6.5 HBase运行机制 • 6.6 HBase编程实践

多媒体数据与信息服务 多媒体数据采集 便携式数码设备流行 媒体压缩、存储、通信技术发展 多媒体数据量快速增长 大多数多媒体数据带有用户标签或评论信息 多媒体信息服务 使用多样化的检索终端 提供管理、检索、个性化推荐等服务

• 12.1 可视化概述 • 12.2 可视化工具 • 12.3 可视化典型案例 • 12.4 可视化工具实践

为了脱机研究 Internet上的大量信息和数据, 我们需要了解相关的文件下载技术和脱机浏 览技术,包括计算机数据压缩的基础知识