油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

对称密码分析：DES 非对称密码分析：RSA

对称加密算法：DES、IDEA； 非对称加密算法：RSA；

《数据挖掘技术基础》课程教学大纲（Fundamentals of Data Mining）

1 DES算法 2 IDEA算法

生物信息数据分析技能培训：计算机基础技能培训（linux基础知识）

第一章数据通信技术基础 第二章计算机通信网及其交换方式 第三章网络体系结构 第四章通信协议 第五章局域网

◼ 2.1数据通信的理论基础 ◼ 2.2传输介质 ◼ 2.3数字调制与多路复用 ◼ 2.3电话系统 ◼ 2.4交换技术

一、 方程求根及其程序 二、 线性方程组求解 三、数值积分 四、常微分方程数值解法

◼ 2.1数据通信的理论基础 ◼ 2.2传输介质 ◼ 2.3数字调制与多路复用 ◼ 2.3电话系统 ◼ 2.4交换技术