传统的 脱碳流程？

一、传统的 脱碳流程？

传统脱碳流程是物理吸收法，最早采用加压水脱除二氧化碳，经过减压将水再生。此法设备简单，但脱除二氧化碳净化度差，出口二氧化碳一般在2%(体积)以下，动力消耗也高。

近20年来开发有甲醇洗涤法、碳酸丙烯酯法、聚乙二醇二甲醚法等，与加压水脱碳法相比，它们具有净化度高、能耗低、回收二氧化碳纯度高等优点，而且还可选择性地脱除硫化氢，是工业上广泛采用的脱碳方法。

二、简述大数据研究的意义？

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流也越来越密切，生活也越来越便捷，然而大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云曾经说过，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，这显示出大数据对于阿里巴巴集团来说是举足轻重的。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在于“大”，而在于“有用”。数据的价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据，发掘其潜在价值，才是赢得核心竞争力的关键。

研究大数据，最重要的意义是预测。因为数据从根本上讲，是对过去和现在的归纳和总结，其本身不具备趋势和方向性的特征，但是我们可以应用大数据去了解事物发展的客观规律、了解人类行为，并且能够帮助我们改变过去的思维方式，建立新的数据思维模型，从而对未来进行预测和推测。比如，商业公司对消费者日常的购买行为和使用商品习惯进行汇总和分析，了解到消费者的需求，从而改进已有商品并适时推出新的商品，消费者的购买欲将会提高。知名互联网公司谷歌对其用户每天频繁搜索的词汇进行数据挖掘，从而进行相关的广告推广和商业研究。

大数据的处理技术迫在眉睫，近年来各国政府和全球学术界都掀起了一场大数据技术的革命，众人纷纷积极研究大数据的相关技术。很多国家都把大数据技术研究上升到了国家战略高度，提出了一系列的大数据技术研发计划，从而推动政府机构、学术界、相关行业和各类企业对大数据技术进行探索和研究。

可以说大数据是一种宝贵的战略资源，其潜在价值和增长速度正在改变着人类的工作、生活和思维方式。可以想象，在未来，各行各业都会积极拥抱大数据，积极探索数据挖掘和分析的新技术、新方法，从而更好地利用大数据。当然，大数据并不能主宰一切。大数据虽然能够发现“是什么”，却不能说明“为什么”;大数据提供的是一些描述性的信息，而创新还是需要人类自己来实现。

三、传统美学的研究目的？

古典哲学体系中的美学顾名思义，就是研究美，它是一门研究美的本质及其意义的学科。也叫感觉学。这里的美学被认为是一种关乎感性认识的学科，而这里的感性认识是与理性认识相对的。

但在现代哲学体系中，一个客体的美学价值不再被评价为“美”或“丑”，这种二元论被抛弃了，美学也就随之变成了一门研究科学、艺术、哲学中认知感觉的学科。这里美学内涵的变化伴随着认识论的变化，人们不再认为感性认识对立于理性认识，而是产生理性认识的必经过程。

四、传统游戏的研究方向？

《中国传统游戏研究:游戏与教育关系的历史解读》从教育的视野对中国传统游戏作一历史研究。

一方面，对游戏的发展阶段进行了分期论述，考察了游戏的起源及发展过程，并分析教育在游戏发展中的作用，从而勾画出我国传统游戏的发展史；

另一方面，对游戏道德性的消长进行了分析，得出我国传统游戏总体上崇尚道德的特点，指出游戏是生活中的教育。

此外，还论述和分析了我国历代教育家的游戏观，以清晰地把握游戏在传统教育中地位的变迁。

五、传统课堂的研究方法？

教学方法的具体分类1.教法、学法各自独立的二分法分类属于教法的有：讲授、演示、……属于学法的有：听、记、练习、观察……这种分类方法看到了教法与学法的区别，但未能看到二者之间的联系。2.由学法分类导出教法的分类有的人认为大体有五类基本的学习方法，与之相对应的也有五种基本的教学方法：

①模仿的学习方法 →①示范教学方法②抽象概括的学习方法 →②概括教学方法③解决问题的学习方法 →③求解教学方法④逻辑推理的学习方法 →④推理教学方法⑤总结提高的学习方法 →⑤反馈教学方法

六、空间大数据研究的意义？

有利于探索空间发展规律，科学推进研究。

七、教育大数据的研究目标？

您好，教育大数据的研究目标主要包括以下几个方面：

1. 帮助教育决策者了解学生学习情况和教学效果，以优化教学策略，提高教学质量。

2. 探索学生学习行为模式和个性特征，以形成个性化教育模式，提高学生学习效果。

3. 分析学生知识结构和认知模式，以设计适合学生的教学内容和教学方法。

4. 研究教育资源的利用情况和教育投入的效益，以提高教育资源的分配效率。

5. 探索学生社交网络和群体行为，以促进学生之间的交流和合作，提高学生学习和创新能力。

6. 研究教育评估方法和评价标准，以评估学生学习成果和教育质量，为教育政策制定提供依据。

八、大数据审计和传统审计的区别？

大数据审计与传统审计的区别包含：在大数据审计中，被审计单位的财务信息反映不实、不全，的数据，不能就账论账，因此账簿只能参考、大数据中导入资料有限，原始凭证中原始票据必须通过传统的手工查账进行审查，通过细节分析问题、审计内容、范围的扩大，要求审计人员实地查看，调查、走访等，这限制了大数据审计的范围。

与传统审计相比较，大数据审计所使用的数据更多源异构，所使用的技术方法更复杂高级，对数据的洞察更敏锐。审计的目的是从正常中发现异常，数据类型的复杂化与数据量的急剧增加了审计工作的难度。在这样的背景下，传统审计工作必然需要寻求新的方法来优化传统审计工作。

大数据审计与传统审计的区别

随着信息技术的发展，审计任务的加重，大数据审计在审计工作中日益重要，受重视程度日益增强：其数据分析快捷、审查账簿速度快、数据不易出错、结果更加公正等优点在一定程度上弥补了传统审计的缺陷，但我们不能因此而否定传统审计，究其原因有以下几方面：

一、在大数据审计中，被审计单位的财务信息反映不实、不全，对于加工处理过的数据，不能就账论账，因此账簿只能看大概、只能参考。

二、大数据中导入资料有限，原始凭证中原始票据必须通过传统的手工查账进行审查，通过细节分析问题。

三、大数据审计专业人员缺少，业务能力不高，在编写ASL审计脚本语言、SQL语句及大数据技术方面面临很大的困难，很大程度影响了大数据审计所要求的效果。

四、审计内容、范围的扩大，要求审计人员实地查看、调查、走访等，这限制了大数据审计的范围。

针对此现状，审计人员在审计工作中，除了加强大数据审计技术的学习，还要坚持传统审计与大数据审计相结合，发挥两者之优点，既能全面的、仔细的发现问题，又能提高审计效率。真正做到取传统审计之优，补大数据审计之缺，最终完满的完成审计项目。

九、传统大数据的三种架构？

数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。

　　传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。

基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。

　　尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。

　　目前市场上的存储架构如下：

(1)基于嵌入式架构的存储系统

　　节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面，超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。

(2)基于X86架构的存储系统

　　平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。

　　此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升，具备快捷便利的可扩展性，技术成熟。对于IPSAN而言，虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗，但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点，仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。

　　面对视频监控系统大文件、随机读写的特点，平台SAN架构系统不同存储单元之间的数据共享冗余方面还有待提高;从高性能服务器转发视频数据到存储空间的策略，从系统架构而言也增加了隐患故障点、ISCSI带宽瓶颈导致无法充分利用硬件数据并发性能、接入前端数据较少。上述问题催生了平台NVR架构解决方案。

　　该方案在系统架构上省去了存储服务器，消除了上文提到的性能瓶颈和单点故障隐患。大幅度提高存储系统的写入和检索速度;同时也彻底消除了传统文件系统由于供电和网络的不稳定带来的文件系统损坏等问题。

　　平台NVR中存储的数据可同时供多个客户端随时查询，点播，当用户需要查看多个已保存的视频监控数据时，可通过授权的视频监控客户端直接查询并点播相应位置的视频监控数据进行历史图像的查看。由于数据管理服务器具有监控系统所有监控点的录像文件的索引，因此通过平台CMS授权，视频监控客户端可以查询并点播整个监控系统上所有监控点的数据，这个过程对用户而言也是透明的。

(3)基于云技术的存储方案

　　当前，安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化，存储和管理的视频数据量已有海量之势，云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务，在未来安防监控行业有着可观的应用前景。

　　与传统存储设备不同，云存储不仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心，通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。

　　一般分为存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。存储层是云存储系统的基础，由存储设备(满足FC协议、iSCSI协议、NAS协议等)构成。基础管理层是云存储系统的核心，其担负着存储设备间协同工作，数据加密，分发以及容灾备份等工作。应用接口层是系统中根据用户需求来开发的部分，根据不同的业务类型，可以开发出不同的应用服务接口。访问层指授权用户通过应用接口来登录、享受云服务。其主要优势在于：硬件冗余、节能环保、系统升级不会影响存储服务、海量并行扩容、强大的负载均衡功能、统一管理、统一向外提供服务，管理效率高，云存储系统从系统架构、文件结构、高速缓存等方面入手，针对监控应用进行了优化设计。数据传输可采用流方式，底层采用突破传统文件系统限制的流媒体数据结构，大幅提高了系统性能。

　　高清监控存储是一种大码流多并发写为主的存储应用，对性能、并发性和稳定性等方面有很高的要求。该存储解决方案采用独特的大缓存顺序化算法，把多路随机并发访问变为顺序访问，解决了硬盘磁头因频繁寻道而导致的性能迅速下降和硬盘寿命缩短的问题。

针对系统中会产生PB级海量监控数据，存储设备的数量达数十台上百台，因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具，具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警，图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中，检索性能尤为重要。传统文件系统中，文件检索采用的是“目录-》子目录-》文件-》定位”的检索步骤，在海量数据的高清视频监控，目录和文件数量十分可观，这种检索模式的效率就会大打折扣。采用序号文件定位可以有效解决该问题。

　　云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后，热备机可以立即接替服务，当故障恢复时，服务和数据回迁;若故障机数据需要调用，可以将故障机的磁盘插入到冷备机中，实现所有数据的立即可用。

　　对于高清监控系统，随着监控前端的增加和存储时间的延长，扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。

　　云存储系统除上述优点之外，在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。承建大型系统、构建云存储的商业模式也亟待创新。受限于宽带网络、web2.0技术、应用存储技术、文件系统、P2P、数据压缩、CDN技术、虚拟化技术等的发展，未来云存储还有很长的路要走。

十、中国传统节日的传统美食研究？

从中国传统节日美食表里，我们可以发现中国的传统节日美食有很多，如除夕就要吃饺子，春节要吃鱼肉，元宵节要吃汤圆，端午节要吃粽子，中秋节要吃月饼，腊八节要喝腊八粥等，这些传统节日食物倾注了中华人民的智慧结晶，代表人们的美好祝愿。