「柏科java」柏科暨
本篇文章给大家谈谈柏科java，以及柏科暨对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
国内大数据公司有哪些？
国内大数据主力阵营：
1.阿里巴巴
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
2.华为华为云服务
整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统
3.百度
百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。
4.浪潮
浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。
5.腾讯
腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域；另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。值得一提的是，在初创公司当中探码科技是一匹黑马，擅长美国互联网前沿技术，崇尚硅谷创业模式，自主研发有核心技术，曾开发并维护美国拥有上千万用户级的网站，并在网络数据采集，大数据解析方面具有突出的能力，也将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。
国内大数据主力阵营
1.阿里巴巴
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
2.华为华为云服务
整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统
3.百度
百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。
4.浪潮
浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。
5.腾讯
腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
6. 探码科技 探码科技自主研发的DYSON只能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。一直做的国外项目美国最大的律师平台、医生平台和酒店、机票预订平台的数据采集、分析、处理。将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。
7.中兴通讯中兴通讯推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”，可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题，提升运营商ICT融合服务能力。
8.神州融神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据，通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术，为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。
9.中科曙光
中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解，并在多数据模块上并行执行，全面提高了复杂查询条件下的效率。
10.华胜天成
胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”，颇具创新，近期又与IBM达成战略合作关系，涵盖Linux on Power市场、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询与应用管理服务。
11.神州数码“神州数码”启动了“智慧城市”战略布局，先后推出了市民融合服务平台、自助终端服务平台等产品，并在佛山、武汉等“智慧城市”建设中实践运用。
12.用友用友在商业分析、大数据处理等领域进行研发，先后推出了用友BQ、用友AE等产品。
13.东软东软大数据战略以医疗行业为突破口，凭借在社保、医疗行业积累的资源，搭建了东软熙康这一智慧医疗平台。
14.金蝶金蝶KBI与金蝶ERP无缝集成，实现BI数据采集——集成——分析决策支持的一体化应用。
15.宝德宝德大数据云备份，是一个专为大数据而设的云备份方案，支持实体机及虚拟机备份，而且具有无限扩充的可能，并且完全自动。
16.启明星辰大数据时代的IP治理和审计，启明星辰提供了终端审计、终端数据防泄露、日志审计，通过综合审计平台来帮助用户解决IP治理需求等解决方案。
17.拓尔思
通过收购天行网安，可以拓展在公安行业的应用，目前正着力开拓行业应用市场，挖掘各个产业链中的大数据价值。
18.荣之联
零售、证券、生物、政府等都是荣之联大数据业务的主要目标行业，已为零售业提供了大数据分析的解决方案，解决了库存问题。
19.中科金财
作为国内领先的高端IT综合服务商，主要服务于金融业的大数据。
20.美亚柏科
专注于公安市场，其业务包括电子数据取证、电子数据鉴定、网络舆情分析、数字维权、公证云、搜索云以及取证云服务。
大数据前景怎么样？
随着互联网时代的到来，人们愈发认识到现代科技与计算机技术的重要性，无论是互联网头部企业对IT技术的研发应用还是普通企业的发展需要都可以看出IT行业正处于如日中天的发展态势下，行业竞争同样十分激烈随着人工智能、物联网的发展、大数据人才急剧增加，所以大数据行业的就业前景一片光明。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：
①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
南京北大青鸟学生课堂实录
中国有哪些公司在做大数据
大数据近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势,也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产,进行智能化决策,已成为企业脱颖而出的关键。因此,越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义自己的核心竞争力。本文整理了在中国境内活跃的大数据领域最具影响力的企业，它们有的是计算机或者互联网领域的巨头，有的则是刚刚创办不久的初创企业。但它们有一个共同点，那就是它们都看到了大数据带来的大机会，并毫不犹豫地挺进了这个领域。
首先来盘点一下那些提供大数据工具的老牌厂商，看看他们是如何利用自身优势地位冲击大数据领域，并将新产品及新方案推广到新一轮技术浪潮当中？
大数据是比云计算还要新兴的一个术语，大数据开发致店一把柒叁二零一泗贰五零，但是不难发现，在业内，大数据被科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机，包括开运联合，IBM、微软、谷歌、亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金这一市场；另外，很多初创企业也开始加入到大数据的淘金队伍中，如Cloudera、Clustrix等。但纵观国内大数据服务提供商市场，大数据这一概念，对国内企业来说或许还稍显陌生，在最具影响力的前30家企业中，国内企业几乎还是一片空白，相对来说，国内大数据起步较晚，但依旧有些企业不遗余力的投入大数据这片蓝海，并且发展态势良好。
下面就来盘点下大数据领域国内的主力阵营吧！
阿里巴巴 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
开运联合 开运联合云服务整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台。
百度 百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。
浪潮 浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。
腾讯 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
中兴通讯 中兴通讯推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”，可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题，提升运营商ICT融合服务能力。
神州融 神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据，通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术，为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。
中科曙光 中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解，并在多数据模块上并行执行，全面提高了复杂查询条件下的效率。
华胜天成 胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”，颇具创新，近期又与IBM达成战略合作关系，涵盖Linux on Power市场、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询与应用管理服务。
神州数码 “神州数码”启动了“智慧城市”战略布局，先后推出了市民融合服务平台、自助终端服务平台等产品，并在佛山、武汉等“智慧城市”建设中实践运用。
用友 用友在商业分析、大数据处理等领域进行研发，先后推出了用友BQ、用友AE等产品。
东软 东软大数据战略以医疗行业为突破口，凭借在社保、医疗行业积累的资源，搭建了东软熙康这一智慧医疗平台。
金蝶 金蝶KBI与金蝶ERP无缝集成，实现BI数据采集——集成——分析决策支持的一体化应用。
宝德 宝德大数据云备份，是一个专为大数据而设的云备份方案，支持实体机及虚拟机备份，而且具有无限扩充的可能，并且完全自动。
启明星辰 大数据时代的IP治理和审计，启明星辰提供了终端审计、终端数据防泄露、日志审计，通过综合审计平台来帮助用户解决IP治理需求等解决方案。
拓尔思 通过收购天行网安，可以拓展在公安行业的应用，目前正着力开拓行业应用市场，挖掘各个产业链中的大数据价值。
荣之联 零售、证券、生物、政府等都是荣之联大数据业务的主要目标行业，已为零售业提供了大数据分析的解决方案，解决了库存问题。
中科金财 作为国内领先的高端IT综合服务商，主要服务于金融业的大数据。
美亚柏科 专注于公安市场，其业务包括电子数据取证、电子数据鉴定、网络舆情分析、数字维权、公证云、搜索云以及取证云服务。
赛思信安 国内存储技术与服务供应商赛思信安推出了自主研发的大数据管理系统，适用范围包括互联网、公众服务、商业智能、金融、医疗卫生、能源等多个行业。
华宇软件 作为大数据、食品安全、法务软件等相关热门行业软件，同时也是公安领域大数据的上市公司。
天玑科技 天玑科技的数据中心运维管理服务，为大数据的分析能力提供了强大的后台支撑和保障。
东方国信 东方国信主营业务为企业商业智能软件及系统解决方案，收购北科亿力和科瑞明，有效拓展了工业和金融大数据领域。
华三 华三全融合虚拟化网络技术能够极大简化网络结构，减轻网络管理和维护量，为企业数据中心大规模建设提供最强有力的技术支持。
海康威视 海康威视基于英特尔Hadoop发行版，并融合可以灵活按需调配IT资源对应用和服务进行支持的开放架构云计算技术，打造出了视频智能云计算方案。
高德 高德与阿里将在地图搜索、产品商业化、数据共享、云计算等领域展开合作，特别是在数据共享方面，高德和阿里巴巴将共建一个大数据服务体系，
四维图新 作为提供导航地图、地理信息系统软件建设的内容提供商，现在已尝试使用大数据为政府部门提供决策。
海捷科技 专注于商业智能领域（BI）、数据仓库领域、数据库领域的专业咨询、项目实施、软件开发、系统集成等方面，为金融、电信、快速消费品等行业提供相应方案。
北京信合运通 信合运通专注于为运营商和行业客户提供基于大数据的深度分析和挖掘技术、渠道支撑服务及行业解决方案。
海云数据 专注于从事数据可视化，可为客户提供数据可视化的创意设计、制作和软硬件集成系统服务。
九次方金融数据 在国内唯一以企业大数据分析的角度对有投资价值和并购价值的企业进行价值判断，持续跟踪企业动态变化的金融大数据公司。
永洪科技 永洪BI通过完全自主知识产权的数据集市产品(Z-Data Mart)支持大数据，Z-Data Mart汇聚了数十项自有专利，涵盖了分布式存储和计算、分布式传输和实时通信等关键领域。
集奥聚合 作为大数据服务提供商，其DataQuate解决方案主要用于解决运营商大数据的接入、挖掘及应用，为运营商大数据的价值转化提供端到端服务。
华院数云 以数据挖掘为核心、以商业智能和精准营销为主线、以SAAS云平台为主要服务模式，目前专注于电商领域，为客户提供行业领先的数据分析和精准营销平台服务。
杭州诚道科技 致力于为浙江、全国公安交通管理行业提供一流的信息化服务、产品和方案解决能力，其借助英特尔Hadoop分发版，已解决了大数据的采集和处理问题。
勒卡斯 勒卡斯是致力于为客户提供全方位直复营销解决方案和服务的大数据公司，主要有潜客沟通、会员管理、CRM软件定制及客户市场调研四大业务。
国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如开运联合，百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域；另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。值得一提的是，在金融风控领域，第三方风控平台神州融将征信大数据、IT风控系统与自动决策这些基础设施服务一站式打通，已为上百家消费金融、电商金融、P2P、小贷、等微金融机构提供便捷的大数据风控服务。
随着数据爆炸式的增长，我们正被各种数据包围着。正确利用大数据将给人们带来极大的便利，但与此同时也给传统的数据分析带来了技术的挑战，虽然我们已经进入大数据时代，但是“大数据”技术还仍处于起步阶段，进一步地开发以完善大数据分析技术仍旧是大数据领域的热点。
在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗？答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
中国陆相第四系周口店阶综合研究报告
张宗祜1 闵隆瑞2 朱关祥3 张 静1
（1.中国地质科学院水文地质环境地质研究所，河北石家庄 050061；2.中国地质科学院地质研究所，北京 100037； 3.中国地质科学院，北京 100037）
1 周口店阶阶名及其名称由来
1963年全国地层委员会裴文中、周明镇、郑家坚编写的《中国的新生界》 中，将更新世中期含中国猿人、石器和梅氏犀、中国鬣狗、肿骨鹿等哺乳动物的周口店洞穴堆积名之为 “周口店阶”。 1999年12月第二届全国地层委员会第四系工作组在十三陵断代工作会议期间再次提出建立周口店阶。 2002年被正式列入中国区域年代地层表中。
2 周口店阶层型和副层型剖面位置
周口店阶命名地点是北京西南59 km处的房山县周口店，地理坐标：北纬39°42′东经116°。层型剖面位于周口店龙骨山奥陶纪石灰岩洞穴，其编号为周口店第一地点，即中国猿人化石产地，乘坐公交车即可到达（图1）。
图1 北京房山周口店阶层型剖面交通位置图
为了能更广泛地进行区域性对比，2006～2007年间，张宗祜、闵隆瑞等在距北京200多千米的河北阳原泥河湾盆地郝家台台儿沟泥河湾阶之上建立了一个河湖相周口店阶副层型剖面。宣大高速公路和秦大铁路可到达化稍营镇（图2）。
图2 河北阳原化稍营郝家台台儿沟副层型剖面交通位置图
3 周口店阶的层型剖面描述
3.1 北京房山周口店第1地点层型剖面。
第1地点的洞穴东西长140余米，南北最宽处约20 m，向西渐渐变窄。堆积层基本上是由冻裂物理风化形成的角砾层与非角砾层相间互层组成，洞内剖面厚度有一定的差异，但自上而下统一分为13层，总厚35.00 m。
中国主要断代地层建阶研究报告（2006～2009）
3.2 河北阳原化稍营郝家台台儿沟周口店阶副层型剖面。
剖面描述见图3。
图3 河北阳原化稍营郝家台台儿沟周口店阶副层型剖面柱状图
4 周口店阶的底界界线定义
4.1 岩性特征
（1）北京房山周口店第一地点层型剖面底部第13层的岩性是：红色粉砂质粘土角砾层，角砾风化较强，厚2.0 m。
（2）河北阳原化稍营郝家台台儿沟周口店阶副层型剖面底部的岩性是：浅红色粘土层夹1层浅黄绿色砂质粘土层，厚1.6 m。
从（1）、（2）岩性可见，周口店期开始是处于氧化较强的环境，故岩性均呈红色。
4.2 磁性地层和同位素年龄
（1）北京房山周口店第一地点层型剖面属古地磁布容正向极性时，第13层底约距今0.78 Ma（B/M界线）；第12层年龄：（0.641±0.032）Ma（ESR）。
（2）河北阳原化稍营郝家台台儿沟副层型剖面底是在古地磁极性柱B/M界线之下1.6 m处，约0.80 Ma。
从（1）、（2）磁性地层分析，周口店阶底部年龄为0.78Ma（B/M）左右。
4.3 古生物标志
（1）北京房山周口店第一地点层型剖面孢粉分析结果表明，第13层（即剖面底）为孢粉贫乏带，仅个别样品见少量Artemisia（蒿）和Selaginella sinensis（中华卷柏）。
（2）河北阳原化稍营郝家台台儿沟副层型剖面周口店阶底部孢粉分析结果表明，孢粉含量少，以Artemisia（蒿）、Gramineae（禾本科）为主。介形类分析结果表明，主要分子有：Limnocythere dubiosa（疑湖花介）、Limnocythere sancti-patricii（单瘤湖花介）、Ilyocypris gibba（隆起土星介）、Limnocytherebinoda（双瘤湖花介）、Leucocythere plethora（丰满白花介）等，而其中以Limnocythere dubiosa 占绝对优势，可作为古生物标志。
5 周口店阶的单位层型内年代地层和生物地层特征描述
5.1 北京房山周口店第一地点周口店阶年代地层和主要古生物特征
5.1.1 同位素年龄及磁性地层
1）氧同位素测定结果：非角砾层可与太平洋V28-238氧同位素奇数段对比，代表间冰期；角砾层则可与偶数段对比，代表冰期。
2）铀系测年结果
第2层年龄值为： Ma
第3层年龄值为 Ma和 Ma
第7层年龄值为：0.37～0.40 Ma
第8～9层年龄值为： Ma
第10层年龄值为：（0.462±0.054）Ma
3）热释光测年结果
第4层年龄值为：（0.292±0.026）Ma和（0.312±0.028）Ma
第10层年龄值为：0.417～0.592Ma
4）裂变径迹测年结果
第4层年龄值为：（0.306±0.056）Ma
第10层年龄值为：（0.46±0.045）Ma
5）ESR测年结果
第4层年龄值为：（0.306±0.056）Ma
第10层年龄值为：（0.462±0.045）Ma
6）氨基酸外消旋法测年结果
第8、9层年龄值为：0.390Ma
7）古地磁测定
整个剖面属布容（Brunhes）正向极性时，第13层底约距今0.73Ma
5.1.2 哺乳动物化石
以北京猿人、肿骨鹿为代表，主要组成分子是：
北京猿人 Homo erectus pekingensis（1929～1933年发掘时称中国猿人 Sinanbhropus pekinensis Black）
肿骨鹿 Megaloceros pachyosteus Young
中国鬣狗 Hyaena sinensis Zdansky
杨氏虎 Felis youngi Pei
三门马 Eqnus sanmeniensis Teilhard et Pivetean
剑齿虎 Megantareon inexpectatus Teilhard
披毛犀 Coelodonta antiquitatis Blumenbach
居氏大河狸 Trogontherium cf.cuvieri Fischer
梅氏犀 Rhinoceros merki J?ger
巨骆驼 Paracamelus gigas Schlosser
洞熊 Ursus speaeus Blumenbach
德氏水牛 Bubalus teihardi Young
纳玛象 Palaeoloxodon cf.namadicus Falconer et Cautley
猎豹 Cynailurus sp.
豪猪 Hystrix subcristata Swinhoe
北京麝 Moschus moschiferus ver.Pekinensis Young
裴氏转角羚羊 Spirocerus peii Yoang
硕猕猴 Macacus robustus Young
竹鼠 Rhizomys sp.
鼹鼠 Scaptochirus primitivus Zdansky
狼 Canis lupus L.
狐 Vulpes cf.corsac L.
豹 Felis pardus L.
5.1.3 孢粉组合带特征
第13层：孢粉贫乏，仅个别样品见少量蒿（Artemisia ）及中华卷柏（Selaginella sinensis）。
第12～10层：温带落叶阔叶林-草原的胡桃楸（Juglans m andshurica）-榆（Ulmus）-栎（Quecus）-蒿（Artemisia）组合。
第8、9层：中华卷柏（Selaginella sinensis）-薄叶卷柏（Selaginella delicatula）-桦（Betula）-榆（Ulmus）组合。
第7层：蔷薇科（Rosaceae）-葎草（Humulus）-禾本科（Gramineae）组合。
第6层：中华卷柏（Selaginella sinensis）-翠云草（Selaginella unicinata）-钱苔（Riccia）组合。
第5层：未采样。
第4～1层：藜科（Chenopodiaceae）-蒿（Aremisia）-蓼（Polygonum）-中华卷柏（Selaginel-la sinensis）-松（Pinus）组合。
5.2 河北阳原化稍营郝家台台儿沟周口店阶年代地层和主要古生物特征
5.2.1 周口店阶底界之上1.6 m处为古地磁B/M界线，故其底界接近B/M界线，约0.80 Ma
周口店阶顶界在图3中，143层（118.0±25.7）ka年龄采样点下1 m处，约120 ka，接近更新统上部128 ka的界线。
5.2.2 介形类组合特征
周口店阶介形类化石较丰富，为 Limnocythere（湖花介）-Ilyocypris（土星介）-Eucypris（真星介）组合，主要分子有：Limnocythere dubiosa，Limnocythere sancti-patricii，Ilyocypris cornea，Ilyocyprisdunschanensis，Eucypris inflata 等化石。沉积环境为湖相，气候较暖干，水体较咸。
5.2.3 孢粉组合段特征
以图3中138层底（深19.45m）为界，划分为2个组合段。
下组合段：孢粉含量少，孢粉浓度为0.9～22.3粒/克，木本植物花粉以Pinus（松属）为主，还有Picea（云杉属），Abies（冷杉属）； 草本植物花粉以Artemisia（蒿属），Chenopodiaceae（藜科）为主，不能确切反映本段植被面貌。
上组合段：孢粉浓度为3.2～24.8粒/克，木本植物花粉占0～66.7％，有Pinus（松属），Picea（云杉属），Cupressaceae（柏科）； 草本植物花粉占33.3％～100％，以Artemisia（蒿属），Gramineae（禾本科）为主，偶见蕨类植物孢子Polypodiaceae（水龙骨科），此孢粉组合特征反映出由针叶阔叶树种组成的疏林草原植被面貌，气候较温干。
6 对比关系
6.1 北京房山周口店阶在周口店地区对比性较好
第1地点10～13层，可与周口店第9、13地点对比。
第1地点第4～9层可与周口店8、6、5和2地点对比。
第1地点第1 ～3层可与周口店15、4、21、23、24和20地点对比。
第1地点北东的太平山北坡西地点堆积层之（4）与（5）层也可与本阶对比。
6.2 河北阳原化稍营郝家台周口店阶在泥河湾盆地东部对比性较好
经古地磁测定，阳原县郝家台小渡口剖面、小长梁剖面、官亭村西鹿角梁剖面、洞沟剖面和蔚县东窑子头剖面与红崖剖面等，均测到B/M界线，即周口店阶底部界线。其界线在壶流河东一般埋深22～34 m，壶流河西则埋深10余米。可见，周口店阶在阳原盆地东部，包括壶流河下游两侧普遍存在。在官厅村附近，周口店阶顶面之上我们发现10多枚古人类牙齿及古人类头盖骨碎片，其年龄约11万年。在红崖村周口店阶中与郝家台台儿沟一样含有介形类Limnocythere dubiosa（疑湖花介）-L.sanctipatricii（单瘤湖花介）-L.binoda（双瘤湖花介）组合。
6.3 与国内其他地区对比
（1）中国北方渭河流域陈家窝组相当于周口店期早期堆积；大荔组相当于周口店期晚期堆积。
（2）中国南方四川盐井沟洞穴堆积、桂北笔架山洞穴堆积和雷州半岛北海组等均与周口店期同期。
主要参考文献
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黄培华，1991.北京猿人洞堆积层的ESR年代、堆积旋回与深海气候旋回的对比研究.刊于“中国海陆第四纪对比研究”.北京：科学出版社
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贾兰坡.1964.中国猿人及其他文化.北京：中华书局
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刘东生，刘敏厚，吴子荣，陈承惠.1964.关于中国第四纪地层划分问题.刊于“第四纪地质问题”.北京：科学出版社，P.49～50
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大数据未来的前景怎么样？
发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升
我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。
市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长
中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。
赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。
市场格局
——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场
目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。
根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。
——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域
从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。
发展趋势与前景
——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向
——发展前景预测
据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。
—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
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