信息技术基础第1版项目七新一代信息技术及应用.pptxVIP

信息技术基础第1版项目七新一代信息技术及应用汇报人：AA2024-01-20

目录CONTENTS新一代信息技术概述云计算技术与应用大数据技术与应用物联网技术与应用人工智能技术与应用新一代信息技术的融合与创新

01新一代信息技术概述

第五阶段计算机技术与现代通信技术的普及应用，将人类社会推进到了数字化信息时代。第四阶段电话、广播、电视的使用，使人类进入利用电磁波传播信息的时代。第三阶段印刷术的发明，书籍、报刊成为重要的信息储存和传播的媒体。第一阶段语言的使用，是信息技术最初的形态，人们通过口头语言传递信息。第二阶段文字的创造，使人类的信息存储和传递超越了时间和地域的局限。信息技术的发展历程

数字化、网络化、智能化、融合化、高速化。特点云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等技术的快速发展和应用。趋势新一代信息技术的特点与趋势

改变了人们的生活方式、工作方式、学习方式；推动了社会经济的快速发展；提高了政府的管理效率和服务水平；促进了文化的传播和交流。信息安全问题日益突出；技术更新速度快，人才短缺问题严重；数字鸿沟问题依然存在；法律法规和伦理道德问题需要不断完善。新一代信息技术的影响与挑战挑战影响

02云计算技术与应用

云计算的基本原理通过虚拟化技术将计算资源抽象为可动态扩展的虚拟资源池，用户通过网络按需获取计算服务。云计算的架构包括基础设施层（IaaS）、平台层（PaaS）和软件层（SaaS）三层架构，每层都提供不同的服务抽象和资源管理能力。云计算的关键技术包括虚拟化技术、分布式计算技术、自动化管理技术、网络安全技术等。云计算的基本原理与架构

云计算的服务模式与部署方式包括亚马逊AWS、微软Azure、谷歌GCP等全球知名服务提供商，以及阿里云、腾讯云、华为云等国内主流服务提供商。云计算的服务提供商包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三种服务模式，分别提供不同抽象层次的服务。云计算的服务模式包括公有云、私有云、混合云和社区云四种部署方式，每种方式都有不同的适用场景和优缺点。云计算的部署方式

企业级应用云计算为企业提供了灵活可扩展的IT基础设施，支持企业快速响应市场变化和业务创新。例如，利用云计算构建企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等系统。物联网应用云计算为物联网提供了数据存储、处理和分析的平台，支持物联网应用的快速发展。例如，利用云计算构建智能家居、智能交通等物联网应用系统。移动应用云计算为移动应用提供了后端支持和服务，使得移动应用能够充分利用云端资源实现功能扩展和性能提升。例如，利用云计算实现移动应用的消息推送、数据存储等功能。大数据处理与分析云计算提供了强大的计算和存储能力，支持海量数据的处理和分析。例如，利用云计算进行数据挖掘、机器学习等大数据分析应用。云计算的典型应用与案例分析

03大数据技术与应用

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有数据体量巨大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低等特点。其中，数据体量巨大指从TB级别跃升到PB级别；数据类型繁多包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等；处理速度快体现在秒级定律；价值密度低则是指大数据的价值更多地体现在零散数据之间的关联上。根据数据来源不同，大数据可分为三类，即结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。结构化数据指关系模型数据，以数据库形式存在；非结构化数据包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML等；半结构化数据则是介于两者之间，如日志文件等。大数据的概念大数据的特点大数据的分类大数据的概念、特点与分类

大数据处理技术包括分布式存储技术、分布式计算技术、数据挖掘技术等。其中，分布式存储技术用于解决大数据存储问题，如Hadoop的HDFS等；分布式计算技术用于解决大数据处理问题，如MapReduce等；数据挖掘技术则用于从大数据中挖掘出有价值的信息和知识。大数据处理技术大数据处理方法包括统计分析方法、机器学习方法、深度学习方法等。统计分析方法基于统计学理论对数据进行描述和推断；机器学习方法通过训练模型对数据进行预测和分类；深度学习方法则通过神经网络模型对数据进行特征提取和分类等。大数据处理方法大数据处理技术与方法

大数据的典型应用大数据的典型应用包括智能推荐、风险控制、舆情分析等。智能推荐通过分析用户历史行为和兴趣偏好，为用户推荐相关产品或服务；风险控制则通过分析用户信用记录和行为数据，评估用户风险等级并采取相应措施；舆情分析则通过对社交媒体等网络信息进行挖掘和分析，了解公众对某一事件或话题的态度和情感倾向。要点一要点二大数据案例分析以智能推荐为例，某电商平