实用大数据的论文题目有哪些大全最新8篇
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大数据的论文题目有哪些【第一篇】
内容摘要：自维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶提出大数据的理念以来，大数据受到了越来越多的关注。大数据在一定层面上可以理解为n个大语料库的结合体。本文从跨专业的视角分析大数据与语言学研究的结合，分析其结合的可能性，为语言学的进一步发展提供新的研究视角。
关键词：大数据;语料库;语言学。
在语料库研究已经广泛应用的今天，大数据为语言学家们开辟了新的视野，提供了新的研究方向。
一.大数据的提出及其最初应用。
大数据，顾名思义就是大量的数据。自从维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶提出这一概念以来，大数据就受到越来越多的关注。首先将这一概念付诸应用的是bi，工业，云计算，物联网，互联网+等领域。在信息化发达的今天，大数据的提出无疑为相关领域的研究提供了新的视野，也在不断推动其发展。
二.语言学的传统研究方法。
纵观语言学的研究方法及理论，大多数是以二三十年前提出的转换生成语法，系统功能语法等为基础进行的。虽然研究成果颇丰，但也面临一些问题，首当其冲的就是研究后劲不足。我们都知道，语言学研究理论虽然经典，并且为语言学的研究提供了坚实的基础，在其研究历程中取得了丰硕的成果。然而语言学的经典基础理论大多是二十年前提出的，经过二十多年的研究挖掘，已经逐渐缺乏研究后劲，其理论的研究视阈已被挖掘殆尽，再想用此理论进行语言学方面的深入研究已很难再有新突破，语言学研究急需开辟新的视野，挖掘新的方向。
大数据这一概念的提出，源于信息时代的发展，互联网的普及。网络驱动着人们生活的每一个角落，现实生活中我们每天都在与网络打交道。网络可以快速处理大量数据，从而为我们的生活提供便利。大数据这一新的研究趋势便应运而生了，大数据自诞生之初便与互联网，网络筛选，网络推荐结下了不解之缘，为网络时代的生活办公提供了巨大的便利。鉴于大数据这一新的研究视角为互联网时代带来了巨大便利，我们可以考虑将这一研究方法应用到语言学的研究中，为语言学的研究提供新的视野，开辟新的角度。大数据与语言学研究的结合有如下可能：首先，日趋成熟的语料库研究为大数据时代的到来打下坚实基础。近些年来，运用语料库的方法进行语言学研究已经成为一种新趋势，语言学研究者们开始把目光投向语料库研究，注重用数据说话，将语料库这种研究方法运用到语言学研究的方方面面，并取得了一系列成果。不用于以往的研究方法，语料库注重用数据说话，通过提取的数据的客观发展趋势来描述语言学问题。目前这一方法已经成功的运用到了语言学研究的很多领域，为语言学研究拓展了新的视野。既语料库的研究方法之后，近几年又出现了大数据这一新的研究方法。大数据这一研究方法虽然自诞生之初到现在，其应用领域还集中在云计算，物联网，互联网+等领域，但究其本质而言，大数据与语料库存在很多相似之处，都是运用数据说话，通过数据的发展趋势来解决问题。从一定角度上看，大数据其实就是n个大型语料库的集合。语料库的研究方法已经成功的运用到了语言学研究领域，由此，我们可以推断与语料库一脉相承的大数据的研究方法也可以与语言学很好的结合，并为解决语言学的问题提供新的研究视角。
其次，运用传统的语言学理论研究语言学的方法遇到了越来越多的瓶颈。纵观近些年来语言学的研究，大多数运用的`仍是二十多年前的转换生成语法和系统功能语法作为基础研究理论和方法。经典的语言学理论确实为语言学研究指引了正确的方向，也取得了丰硕的研究成果，解决了语言学研究中的一个个难题。但是，值得关注的是，传统的语言学研究方法和理论的研究切入点已经逐渐被挖掘殆尽，若仍坚持传统研究方法，会使后续研究缺乏研究后劲与动力。同时，传统的语言学研究往往只运用语言学的理论解决语言学的问题，这样给学科的深入发展带来了不小的屏障，阻碍了语言学研究的深入发展，制约了一系列深层次问题的研究和解决，语言学研究亟待寻找新的方法理论，特别是运用跨学科的方法来解决其发展的瓶颈制约。最后，跨学科的研究方法已成为一种必然的趋势。查阅国内外的相关文献，我们不难发现，语言学的研究已经逐渐跳出传统的研究理论与方法，开始寻求新的突破点。继引入语料库这一运用数据来阐述语言学研究问题的方法，并取得了一系列研究成果之后，跨学科的研究方法便开始逐渐被发掘出来，并深入到语言学研究的方方面面，为更好的解决语言学的深层次问题打开了新的研究视野。大数据作为一种以语料库为基础的新生的跨学科研究方法，必然会与语言学研究结下不解之缘，并为语言学研究的深入发展带来新的视觉和发展的源源动力。总之，大数据与语言学的结合必然会成为语言学发展的新趋势，并为语言学研究提供源源不竭的动力。
大数据的论文题目有哪些【第二篇】
随着研究生数量大幅增长，研究生教育质量信息数据也越来越庞大。如何处理这些海量的研究生质量信息也成为教育管理者难以解决的问题。传统的研究生教育质量评价体系只能宏观地描述研究生的教育情况，这种描述不能将研究生教育质量数据的动态特性呈现出来。华东师范大学校长俞立中教授在接受采访时说：“信息化不是一个技术，也不是一个技术的推广，而是一种管理理念。”这句话启示我们信息时代下，可以将信息技术与教育管理理念相结合，提出更好的学生教育质量评价体系。大数据技术就是这些信息技术其中之一。大数据即一般软件工具难以捕捉、管理和分析的海量数据，通过对海量数据的交换、整合、分析，发现新的知识、创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。在大数据时代下，应用于商业领域的大数据技术给了我们启发，如果将大数据技术应用于研究生教育质量评价体系，可动态地跟踪研究生教育的相关信息，对信息进行分析综合，预测学生在培养过程中不同方面的发展趋势。
研究生教育数据主要包含教学运行数据、社交活动记录数据、基础条件数据、毕业生质量数据等。这些数据与传统数据相比具有动态、实时、量大的特点，对于如何处理海量数据查询效率的问题已经迫在眉睫。随着研究生人数的大幅度增加，管理这些教育数据的过程也越来越复杂，学生的发展趋势也变得难以预测。为了解决这些问题，我们可以通过利用数据挖掘技术挖掘出研究生教育的相关信息，及时、全面、更加细粒化地关注学生教育质量，并对未来可能发生的情况做出预警。
随着计算机技术的飞速发展，利用数据挖掘技术，可以将学生的教育信息更加及时地反映出来，并利用数据的动态变化可以预测出数据的未来发展趋势。大数据时代的到来，让所有社会科学领域能够借由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体，让跟踪每一个人的数据成为了可能，从而让研究“人性”成为了可能。而对于教育研究者来说，我们将比任何时候都更接近发现真正的学生[5]。这将使教育研究领域从宏观整体走向微观个体，实现“个性化”教育。
例如，我们可以通过采集学生进出门禁系统的数据进行研究生行为模式挖掘，判断学生是否在校内、是否按时进出教学楼、食堂消费消息提示是否经常吃早餐、及时判断学生的学习状态等；另外，通过采集研究生学业数据的分析，可以进行学术成绩的预警和判断，根据不同课程的成绩及阶段性的成果，预测学生在研究期间能获得的学术成果，有针对性地进行科研计划的调整；在研究生就业阶段的数据分析也可以对学生的就业情况进行跟踪和分析，通过在研究生阶段的学习数据及学生就业情况数据，挖掘出研究阶段的成绩与就业发展情况之间的联系，有利于预测在校学生的就业发展情况，便于给出更为适合的就业指导。
传统的研究生测评体系只能宏观地整体地诠释研究生教育情况，用于教育政策决策。然而想获得微观、个体的研究生教育情况则需要将大数据技术应用到研究生教育质量评价体系中。在大数据时代下，研究生教育质量体系应当增添其他方面内容。
研究生的教育信息数据是动态的，利用大数据技术可以将这种动态表现出来。如跟踪学生的学业情况，将学生每一时刻的学习及科研成果和该学生的行为模式结合起来，描述出该学生学业方面的动态过程和最后毕业时可能产生的结果。将这二者的联系用于与现在校学生作对比，预测现在校学生未来学业情况。
具体地说，比如现在有一个学生平时不总去实验室、图书馆，考试成绩不理想，他现阶段的学业情况刚好跟一个完不成科研任务而影响毕业的学生的学业情况很相似，那么就可以预测出这个学生也很有可能不能毕业。这样就可以及时地提醒该学生要抓紧学习，以免影响毕业。利用大数据技术跟踪学生的学业情况可以及时有效地在未发生错误的情况下对学生进行提醒或警告。
学生毕业之后，跟踪学生职业的发展数据，不仅仅跟踪学生到哪里就业，还要跟踪学生毕业后十年或是二十年的职业发展数据。这些职业发展数据要包括学生职场生涯中的每一次升职、每一次提薪和每一次跳槽。同样，数据中还应包括学生在职场中遇到的失败，比如降职或是被解雇。将描述出的学生职业发展的动态信息与学生从入学以来整个研究生期间的教育信息联系起来，分析这两者的关系，以此为依据找到在校学生中和就业相挂钩的学生，可以提前有意识地培养这些学生，提高就业质量。对于其他学生可以起到预警的作用，使学生提前了解到自己现阶段的学习和工作方式对今后的就业可能会产生不利的影响，并给予及时的纠正或完善，提高就业率。
数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程，这些模型和关系可以被企业用来分析风险、进行预测[6]。数据挖掘是一门交叉性学科。数据挖掘过程经过数据收集、数据处理、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示一系列的过程。该过程不是一次完成的，其中的一些步骤或整个过程都是经过数次数次或反复进行的。采用的算法非常多，比较常见的有：关联规则方式、决策树方法方式、神经网络方法方式、粗糙集方式、遗传算法、模糊论方法、可视化技术等。
1.关联规则算法在研究生教育质量测评体系中。
的应用。关联规则算法可以运用在研究生的学业数据挖掘中。关联规则算法可以分析出不及格课程之间存在的紧密的相关性。具体表现为某几科课程成绩同时不及格的情况下，其他一些课程成绩不及格的机率很大。关联规则算法还可以分析出一些较为基础的课程对其他课程的学习影响很大，学习好这几门课程对于学习好其余课程有很大的帮助。这种分析课程之间的相关性的算法对于降低学生的挂科机率，提高学生的课程成绩有很大帮助。
2.决策树分类算法在研究生教育质量测评体系。
中的应用。利用决策树分类理论构建研究生教育质量测评决策树，实现教育质量测评定性分析。从决策树中可以看出，在具有某种优势的群体中，具有另一种优势的人占很大比例。这样可以推断出具有前一种优势的人一般都具有后一种优势。利用决策树分类算法可以分析出不同性质的就业方向的研究生一般具有的优势，以及读博深造的研究生一般具有的优势。这样可以根据分析结果提前对现在校研究生的就业和读博的适合度进行大体上的判断。决策树分类算法为学生规划毕业后的发展方向提供有力的辅助决策作用。
3.采用k-means算法的聚类挖掘在研究生教育质。
量测评体系中的应用。采用k-means算法的聚类挖掘能分析出某一群体的特征行为。应用在研究生教育质量测评体系中，可以分析出现学业警告或是就业困难的学生群体的行为特征，以及科研方面有较大成果或是就业质量较好的学生群体的行为特征。利用这些行为特征能够预测现在校学生的未来发展趋势，对于可能会出现学业警告或是就业困难的学生可以起到预警作用，而对于未来发展可能比较好的学生，学校可以提前有意识地培养。
本文探讨了大数据技术在研究生教育质量评价体系中的应用，以此实现对研究生教育信息的动态化、细粒化描述。研究生教育数据每年在成倍地增长，信息的复杂性也在逐年提升，应用大数据技术在这些繁杂的数据信息中提取有价值的信息并对数据信息分析综合得到衍生信息是研究生教育质量评价体系很有前景的一个发展方向。应用大数据技术可以实现对每个学生的教育质量的微观、个体化跟踪和未来发展的预测，对于可能出现问题的学生起到了及时的警告作用。大数据技术为研究生的学业培养及就业指导提供了有力的依据，已成为研究生教育质量评价体系中不可或缺的一部分。
大数据的论文题目有哪些【第三篇】
站点对于移动通信网络优化而言无疑具有非常重要的意义，移动站点的对少直接决定了运营商投资规模的多少，而站点位置的选择则对移动网络质量的好坏也有很重要的影响。在移动通信网络优化的过程当中应用数据挖掘技术，可以对站点选择的合理化水平起到提升的作用。其具体的方法是在初始可行解的基础之上，进行具体的特定方位的搜索，在一个过程中让相关的目标函数值变化最多的进行移动。这样一来，不仅能够较为合理、科学的对移动站点进行选择，而且还可以大幅度的降低移动运营商在这方面的资金费用。与此同时，用于设备维修的资金也会相应的减少。这样一来，无疑也会获得更多的利润。
科学研究掉话现象。
对于移动通信网络当中存在的掉话现象的具体的分析，主要是建立在对数据挖掘技术的基础之上的，同时在研究的过程中还要注意对相关数据和资料的研究。在此基础上，还要针对具体研究的类别情况，才能在最快的`时间之内查出在移动通讯当中出现掉话现象的缘由。因此，在优化移动通信网络的过程当中有效的应用数据挖掘技术，不但能够实现实践序列方法的有效的利用，而且还能够保证对话务出现的特点以及原因进行有效而快速的分析，从而实现全面系统的分析和研究移动网络中电话现象出现的原因的目的。
利用数据挖掘技术还可以提升干扰分析的准确程度。
数据挖掘技术在优化移动通信网络的过程当中一个非常重要的方面便是对移动通信网络的干扰数据进行分析。例如在对上行干扰进行分析时，其计算的公式为上行干扰功率=干扰ue上行发射功率+干扰ue到目标基站的路径损耗+目标基站对干扰ue的上行智能天线增益。而在对下行干扰进行分析时其计算的公式为下行干扰功率=干扰基站对干扰ue的下行发射功率+干扰基站到干扰ue的路径损耗+干扰基站对目标ue的下行智能天线增益。因此，利用数据挖掘技术对移动通信网络进行干扰分析，不仅能够以较快的速度找到干扰的物体和干扰的位置，而且还能够较为及时的对这些问题进行处理，从而保证移动通信网络的正常平稳运行。
数据挖掘技术在移动通信优化中话务预测的具体应用。
在进行网络规划的过程当中，需要对移动通信过程当中的话务情况进行预测，并根据具体的预测情况进行相关硬件设施的投资建设。当话务预测过高时可能会导致硬件设施采购过多，而造成资源的浪费。当话务预测过低时，又会造成大量话务的溢出，进而导致收入情况的损失。而利用数据挖掘当中时间序列预测的方法可以较好的解决这一问题。该方法主要指的是，通过对过去相关的历史数据的研究，来对未来的需求进行有效的预测。具体而言就是在对未来预测的过程中，分析并发现事物的变化特征以及发展规律，从而为话务预测提供有效的参考。
4结语。
随着4g网络发展的不断深入，人们对移动通信技术也提出了更高的要求。在这种情况下，在移动通讯网络优化的过程中有效的利用数据挖掘技术，不仅能够更好的提升网络的质量，而且对于降低移动运营商的投资成本，提升其利润，提高市场竞争力都具有非常重要的意义和价值。
参考文献：
[1]胡勇.数据挖掘技术在移动通信网络优化中的应用[j].网络通信，，24(1)。
[2]闻峰，左贵安.浅谈数据挖掘在移动网络优化中的应用[j].信息技术，2013，31(7)。
大数据的论文题目有哪些【第四篇】
1．1大数据的概念释义。
对于大数据，维基百科给出了这样的定义：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。由于对大数据的研究处于初步阶段，人们目前尚没有得到一个公认的定义，对于大数据的定义有许多，但它们都有一个共同特征，即根据大数据的特征来进行阐释与归纳。
1．2大数据的基本特征。
大数据特征可以为4个v，即volume（规模巨大）、variety（模态多样）、velocity（生成飞速）、value（价值无限但密度也低）。首先大数据以计量单位p，甚至e或z来计数。据idc的一份研究报告显示，自2012年以来10年里全球大数据将增加50倍。其次，大数据种类繁多，包含着结构化、半结构化及非结构化数据，而且近年半结构化和非结构化数据大幅度增长，占据了整个数据量的绝大部分。再次，人、机、物的高度融合使得数据爆炸式增长，日常生活是大数据飙升的主要来源。例如截止2014年淘宝网会员数量已超过5亿，在线商品数达到10亿件，淘宝网和天猫的交易总额超过1．5万亿。最后，数据复杂相关而又频繁交互，从海量的数据中剥离出有用的信息就好比深海里淘金，稀疏而又珍贵，价值的密度很低也是大数据的一个重要特征。
2大数据的社会价值挖掘。
2．1大数据为政府管理和科学决策提供数据信息支撑。
在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景与要求下，大数据在政府管理中扮演着重要的角色，对于实现数据治国具有重要的现实意义。河北省目前正面临着京津冀协同发展的重要战略机遇，2016年11月在河北大学管理学院召开的“2016年京津冀信息资源管理高峰论坛”就是一次在大数据背景下，将大数据、信息资源建设运用于政府治理的研究论坛，是大数据与政府管理结合的大讨论、大结合。这可以充分证明大数据对于政府治理和信息建设的重要性和现实意义。对它的研究可以有效提升科学决策水平，能够有效地整合来自政治、经济、文化、法律，生态等各个领域的信息资源，为国家治理提供重要决策依据。
2．2大数据与新媒体的融合推动社会智能化。
大数据与微信、微博等新兴媒体的多元世界高度融合，可以突破时空的限制，促进政府与民众之间良性互动，形成公众参与政府管理的新格局，增强国家治理能力。另外，大数据在云计算的配合下，加快了智能医疗、智能教育、智能交通、智能物流发展的步伐，加速了我国的城镇化、工业化、信息化、生态化建设进程，有效提高了社会服务效能，促进社会的智能化和信息化。
2．3大数据应用广泛性推动信息社会化。
大数据在越来越多的行业中发挥着越来越大的作用，其应用广泛性已经彰显在方方面面，影响着人们生活和社会发展的各领域，逐步让信息走向社会化。从经济领域来看大数据的应用可以为经济发展提供较为准确的预测功能。在2008年的金融危机中，阿里平台通过海量交易记录预测出经济指数的下滑，提醒广大的中小制造商提前做好准备，预防经济危机。大数据分析也成为了市场营销的重要手段，不再需要抽取部分数据，而是基于海量几近完整的数据做出高度准确的预测，进行精准营销。正如亚马逊的最终期望那样：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书”。在体育竞技中运动健儿甚至可以运用数据取得成功，利用数据建模定量分析不同队员特点，合理调整，科学组队。2016年里约奥运会中，中国女排再次夺得世界冠军，这成功离不开总教练郎平的正确指导，也离不开袁灵犀的数据分析。赛中每个回合他都利用代码将有价值的细节录入系统，实时提供技术分析数据，帮助郎平做到知己知彼，及时调整队员布局。
3大数据时代带来的挑战。
大数据在造福人类社会的同时，也给人们带来安诸多方面的挑战。从理论研究视阈来看，大数据时代的到来对于社会进步尤其是科技发展产生巨大的支撑与推动作用，但从实际应用研究的角度来说其根本挑战在于其安全保密性、不确定性和预测涌现性对社会行为产生的威胁和隐患，这也影响着大数据的发展趋势研究进展和应用前景。大数据的`研究需要一套全新的理论和方法来进行方向性的指导，需要一个完备的新的理论体系来指导该学科的发展和研究。
3．1大数据的安全性存在信息泄露隐患。
“棱镜门”事件更加剧了人们对大数据安全的恐慌。即使经过匿名处理，个人隐私仍会有泄露的风险。租赁商netflix曾为提高电影推荐系统的准确度，公布了约50万用户的信息，这些信息与其它数据源结合时，部分用户竟被识别出来。大数据带来的新的安全问题也终将由大数据来解决，而今天对于大数据安全与隐私保护的相关研究处于初级阶段，技术手段与法律法规相结合才是解决问题的根本之道。
3．2大数据的预测涌现性引起隐私恐慌。
大数据在没有全局控制和预先定义的情况下，通过对来自大量自发个体的语义进行互相融合和连接而形成语义，整个过程随着数据的变化而持续演进，从而形成大数据的涌现语义，也可以称之为预测涌现。大数据这种预测涌现性对人们行为进行预测也构成了所面临的威胁。一个较为典型的案例即是北美target数据营销事件，销售商通过分析历史记录，捕捉用户怀孕的事实，并向其推荐婴幼儿优惠券，引起了《大数据功力：比父亲更了解女儿冲进大卖场》的深刻反思。
3．3大数据的不确定性影响社会稳定。
原始数据的不准确以及数据采集处理粒度、应用需求与数据集成与展示等因素使得数据在不用维度、不同尺度上都有不同程度的不确定性。也就是说，这些本身带有不确定性的数据并非可以说明事实，因为可能数据本身就是虚假的。存在需要核实、考证与分析，不确定性的数据一旦进入公众社圈就会引发一系列社会问题，危害社会稳定。诸如在点评网站中的虚假评论有目的地诱导民众接受并传播某种思想或服务的例子不胜枚举。
4关于大数据未来发展的展望与对策设计。
4．1完善大数据的顶层设计，建立良性大数据生态系统。
国家应在宏观层面上做出全面系统的长期规划和短期目标。国家应在大数据人才培养，平台构建以及行业应用方面提供人财物多方面深层次的资源支持，同时给予积极的政策引导，鼓励创新，同社会各界建立起良性的大数据生态系统。2015年8月国务院出台了《促进大数据发展行动纲要》，契合当下，放眼未来，内容全面涉及范围广，而要保证其贯彻落实，更要及时跟进，制定配套制度予以配合，做到及时反馈、及时纠正；同时在新的国际背景下也应注重信息基础设施建设，提升信息作战能力，加强国家信息安全，赢得新科技竞争中的战略制高点。
4．2加强政企合作，搭建准确高效的大数据合作平台。
大数据企业应积极主动加强与政府之间的战略合作。大数据的数据源以企业为主，政府利用企业数据可以完善补充统计数据，提高统计信息质量，为社会治理谋求最大利益；企业则可以根据更为准确的大数据把握市场信息，占据市场份额，赢得发展机遇，政企合作是当代在大数据背景下一个必然选择。2013年国家统计局与阿里、百度等11家企业一同启动国家统计局大数据合作平台便是政企合作的一个缩影。
4．3深化大数据基础理论研究，提升数据收集与分析能力。
注重大数据基础理论研究，提高数据收集与分析能力，是解决大数据信息安全的关键途径。数据是分析的基础，只有全面而真实的数据才会产生价值，片面的数据分析出的结果往往有较大的偏差；深度发展大数据分析能力，包括：大数据认证技术、威胁发现技术、水印技术、网络匿名保护技术等等，这些技术在部分领域已有所应用，但同时存在反应速度慢、缺乏安全性、用户负担重等某些方面的不足，只有克服相关技术的不足，才能更好的解决大数据信息安全问题。
5结语。
大数据既是时代快速发展的产物，也是推动时代飞速发展的强大驱动力。它给社会发展带来了机遇，也带来了前所未有的挑战。迎接这项挑战不只是政府，企业或其他组织的责任，而是时代赋予我们整个社会每位公民的责任。大数据没有那么神秘，真正拥有力量的也不是数据本身，而是拥有数据掌握技术的我们。今后应不断加强大数据理论研究，完善学科发展方向和体系，为大数据学科建设与发展提供理论支撑和技术支持，持续切实加强政企合作，搭建大数据合作平台，建立良性大数据生态系统，使大数据真正推动科技繁荣、社会发展、人类进步。
参考文献。
［3］bigdata．ercimnews［z］．2012，（89）．。
［10］邬贺铨．大数据时代的机遇与挑战［j］．求是，2013，（2）．。
［12］冯伟．大数据时代面临的信息安全机遇和挑战［j］．中国科技投资，2012．。
大数据的论文题目有哪些【第五篇】
综合基础知识讲授，增强教学内容的交互性。药物大数据的概念的提出以及相关研究的开展，给现代药物化学教学内容改革提出了新的机遇和挑战。将创新意识、药物大数据的概念融入基础知识教学中，以加深学生对基础知识的理解。每一类型药物的讲授，应以重点药物、经典药物为例，同时将该药物在最新的数据库中进行搜索，进而引出目前该药物的研究前沿。作者在讲授药物结构、命名、合成方法、理化性质、代谢形式等基础知识的同时，着重引导学生思考研究者在药物研发过程中的设计思路、考虑问题的出发点和归属，将该类型药物的发现、发展和衍生化，药物的作用靶点信息，现阶段临床用药、类似药物的研究进展、最新理论和技术等信息进行有机整合，从而将药物设计方法整合入知识点的介绍中。比如在讲解循环系统药物受体阻滞剂的时候，介绍从药物结构数据库pdb数据库中下载和展示受体的三维结构的方法；在讲授抗癫痫药物苯妥英钠时，介绍药物数据库drugbank中查找相关药物性质的方法，介绍磷苯妥英作为水溶性磷酸酯前药的一个成功实例进行讲授。这样使得前药、药物信息等内容有机、生动的展现出来，也将药物综合知识、药物大数据概念和内容落实到了具体的药物教学中。挖掘药物研发信息，使得教学内容具体生动。从药物大数据中出发，挖掘以药物发明史、药学新前沿、药物化学家创造的社会价值、药物化学研究的趣事等相关信息，激发药化学习兴趣。比如在青霉素的教学过程中，通过穿插亚历山大弗莱明青霉素的发现过程，教育学生严谨的科研态度和细致的科研观察的重要性；在讲授抗肿瘤药物时，也介绍最新的抗癌药物临床研究，介绍密西根大学王少萌教授基于结构设计策略成功获得强效的、口服的mdm2小分子抑制剂，进而实现成果转让约亿美金的成功案例；在糖尿病药物教学中，列举了最新批准的药物，最近一年的糖尿病畅销药物排行，各药物相关的靶点信息，创造的社会价值，带给学生药学新近动态信息。通过生动的药物发明故事，最新的药学动态数据，让药物化学教学课堂更为生动化、具体化、人性化，从而充分激发学生的兴趣、更加深入掌握药物化学知识。结合科学前沿讲解案例，赋予教学内容创新理念。从大数据中寻找药物研发的历程，将药物的科学研究过程以及最新的进展融于教学中，不断保持教学内容的先进性。在药物化学课程安排中，作者采用了案例教学的方法，安装主要疾病靶标类型，选取药物研发的成功实例，分析药物研发过程，进行案例教学，不仅包括目前临床使用的经典药物，近年来研发的热门药物、靶点，也涉及老药新用、多靶点药物、系统生物学等方面的内容，进行一课一例的专题讲解。以反应停（沙利度胺）药物的讲解为例，一是讲解孕妇使用反应停后抑制了孕吐反应的同时也产生了海豹胎儿的药物历史上的灾难的经典案例，使学生认识到了手性在药物研发中的重要性；二是突出强调沙利度胺在又被投放到市场，作为多发性骨髓瘤、麻风结节性红斑等病症的治疗，以及fda还批准了沙利度胺的类似物上市用于多发性骨髓瘤的治疗，是学生了解药物是可以改造、可以优化，甚至可以重新定义适应证、重新回到市场的。三是介绍关于沙利度胺的.最新研究成果，包括nauture上发表了确证沙利度胺的作用靶点为crbn的研究论著，让学生进一步了解该药物研究最新进展。类似的案例教学是将科学实践来验证课本中的理论，在教学中融入药物化学领域的新信息、新思想和新技术，培养学生的创新意识和创新能力。
2教学方法和手段的改革。
充分使用各种药物大数据资源，将药物化学研究的相关数据库应用到药物化学的教学中，其中包括scifind-er、chembl、drugbank等。scifinder数据库可以透过网络直接查看《化学文摘》自19以来的所有期刊文献和专利摘要，以及八千多万的化学物质记录和cas注册号。chembl数据库是欧洲生物信息研究所（ebi）开发的免费在线数据库，从大量文献中收集各种靶点及化合物的生物活性数据，为研究者提供了一个非常便利的查询靶点或化合物的生物活性数据的平台。drugbank数据库中包含了现在上市的或者正在做临床研究的药物的药代、药效、靶点等相关信息。通过该数据库，学生可以快速了解药物的合成方法、适应证、作用靶点等信息，同时学生也可以通过查阅相关数据库了解类似结构骨架的化合物在药物研发中的研究发展历史和最新的研究前沿。在具体的教学实践中，作者安排了1次讨论糖尿病药物的课程，将学生分成两组，分别在数据库中查找葡萄糖苷酶抑制剂和dppiv抑制剂的临床应用情况、化合物的合成方法、目前的研究前沿。以项目讨论的方式，分别介绍了这2类药物的情况，充分调动学生的学习积极性，取得了良好的效果。充分利用各种教学科研软件，将现代化教学方法手段应用到药物化学教学中。从开始，笔者所在的教研室编制标准化幻灯片（ppt）课件，并根据每年的科学前沿，更新ppt的内容。此外，作者也在尝试使用其他软件来表现药物化学教学中设计的药物、蛋白结构，包括chem3d、pymol等软件。其中，chemoffice中的chem3d是一款三维立体分子结构的演示软件。chemdraw可以从二维的角度观察药物逐步的优化过程，展示药物合成的方法，而chem3d能够更加直观地从立体上来考察和展示药物功能团变化给立体构型上带来的改变。pymol是一款显示和分析分子三维结构的软件，应用pymol软件可以图形化地表达分子动态过程，不仅可以用球棍、飘带等多种方式显示分子三维结构，也可以对蛋白质三维结构进行编辑、修改、显示，更为重要的是还能够清晰的展示显示药物与受体的结合原理，并能够以三维图形的方式展示分子相互作用的动态过程，使得原本抽象的教学内容直观而又形象地呈现出来。在课程的各个章节的ppt课件中均使用pymol软件制作蛋白、小分子的三维结构图。通过各种软件的辅助，负责的药物结构、特殊的构效关系，许多语言难以描述的内容，变得形象生动，降低学习难度，突破教学难点，使学生对药物结构有更直观形象立体的了解，加深学生对知识点的理解和掌握。随着大数据产生，云计算的概念和运用越来越广泛，将云计算的教学平台用于现代化的教学中，能够有效的整合利用计算资源，降低了基础资源建设中巨大的软、硬件成本。同时，云计算教学平台能够加速药物设计相关知识更新速度，追踪科学前沿，实现个性化教学的实际需求，将理论知识和科研实践有机地结合起来，能极大地提高学习效率。作者所在的教研室，搭建了药物化学云计算网络课程，学生在登陆云计算服务器后，不仅能够通过网络复习上课课件，也能够通过网络进行课后练习并进行在线作业提交、提问。教师能够通过云计算网络回答学生问题、了解学生学习情况。除了云计算平台之外，云服务辅助教学平台对于信息化教学尤为重要。云服务辅助教学的理念使得课后辅导工具变得多样化，通过时下流行的交流工具如qq、微信，不但可以保证教师和学生之间的畅通交流，也可以促使学生间的交流。教师可以通过截图、群发辅助学习资料等方式，共享学习材料和经验，提高学生学习效率。同时，教师也可以通过学员的qq、微信发言提问情况全方位的掌握学生的学习状况。此外，作者也将药物设计相关的最新文献通过群共享的方式分享给学生，同时也加上自己的对文章的创新点的点评意见，培养学生的追踪科学前沿的习惯和科研创新的能力。
3合理的课程体系。
药物化学是连接化学和药学的桥梁，主要涉及设计、发现、开发创新药物。随着大数据时代的到来，药物化学承担了从基因组学、蛋白组学出发发现创新药物的特殊任务，已经越来越多地融合了系统生物学、化学生物学、生物信息学、结构生物学等内容。除了必需的基础课以外，还需提供合理的课程体系才能达到药物化学教育目的。因此，在药物大数据的时代背景下培养创新型药学人才，除了药物化学课程外，还需要以相关课程群为依托，从宏观角度对教学内容进行调整，使得基础知识得到巩固、知识面也得到拓展。以药物化学为主干课程，以药物化学实验、药物设计学、高等有机化学等为专业辅助课程，主题性更强的课程（如临床用药案例、生物信息学、g蛋白偶联受体药物化学等）可作为为选修课程。目前，作者所在教研室也在这方面进行了探索，一方面进行药物化学实验课程改革创新，另外一方面开设g蛋白偶联受体药物化学本科生暑假课程、生物信息学选修课程、临床用药案例作第二课堂，取得了较好的成效。总之，药物大数据背景下的药物化学教育改革，要从药物大数据的综合性出发，改革单纯的教学方式，拓展教学思路和教学内容，以培养创新意识创新能力为导向，训练学生的学习思维方式为动力，确实提高学生自主学习的能力和挖掘有效药物数据能力。在巩固基础知识的教学的同时，与时俱进，培养出能适应国家和社会需要的创新型药学人才，为建设创新型国家服务。
大数据的论文题目有哪些【第六篇】
随着互联网的发展，企业已经将计算机网络招聘作为主要的招聘手段，但是由此得到的大量数据并没有受到足够重视，其价值大打折扣，反而带来了简历筛选效率低下及岗位匹配度低的问题。本文重点研究大数据在简历收集阶段的应用，为企业招聘系统的优化改进提供参考。
当今，互联网发展已经进入大数据时代，各行各业都在就如何更好地利用数据、分析数据进行积极的探索。目前，大数据的研究和应用主要集中于市场营销和消费者行为领域，而在人力资源管理领域则尚未得到广泛应用。
招聘环节处于人力资源管理的发端，对企业来说有着相当重要的影响。随着网络的快速发展，传统的招聘方式已经发生改变，网络招聘成为主流。然而，在实践的过程中我们发现，由于求职简历数量的巨大，使用传统的网络招聘反而会造成简历筛选效率的低下，岗位匹配度低，招聘有效性很差。
本文着眼于网络招聘流程的简历收集阶段，意图将大数据技术应用其中，为网络招聘简历收集阶段的优化改进提出合理化建议。
图1大数据处理基本流程
网络招聘是指利用it网络技术完成人员招聘工作的过程。具体而言，网络招聘是企业通过网络平台发布职位需求与招聘信息的过程;是求职者借助网络平台应聘求职的过程;是第三方网络品牌招聘求职信息的过程。
在网络招聘流程中，招聘人员要经过简历收集、简历筛选和候选人考量三个阶段开展招聘工作。目前大多数企业的网络招聘均处在初级层面，仅仅利用网络发布招聘信息，人力资源部门对收到的简历与岗位描述进行初步比对筛选后，采用面试应聘等传统方式进行最终决定。
网络招聘具有覆盖范围广泛、招聘成本低、服务方式便捷、招聘流程清晰等优势。但同时我们也要正视传统网络招聘所存在的一些缺陷，如下：
(1)只关注招聘人员的需求，招聘有效性差
传统的网络招聘中通常都是招聘部门与用人部门协定，根据用人岗位要求发布招聘信息，然后有需求的求职者向网站投递简历，等找到工作之后就不再关注网站了。目前多数网络招聘只是单方面关注招聘人员需求，没有注重用户体验，导致网站用户黏度很低。
(2)招聘对象受限，只能招到主动求职者
按传统网络招聘流程，由企业根据需要发布招聘信息，看到信息的求职者投递简历，如此而来，企业招聘的对象都是那些主动寻找工作机会的人员。有关数据显示，目前社会中存在大批人对自己的工作较满意，但面对好的机会也会选择更换工作，其中有很多人具备较高素质和能力，然而企业想要招聘这类“被动求职者”的渠道却很有限。
(3)大量简历加大了筛选工作量
随着网络招聘的流行，更多求职者采用网络的方式来求职。这意味着若继续运用传统网络招聘方式，企业面临的简历数量将无比庞大，后续的简历筛选工作量很大，获得的简历与所需岗位的匹配度也不高。
(一)简历社交网络招聘，提高数据源的有效性
企业利用传统方式只能得到被动求职者的简历，缺乏与求职者的互动，极大地降低了两方匹配的有效性。
社交网络是人们基于相同的兴趣爱好形成的网络在线社群。如果将网络招聘与社交相结合，搭建社交网络招聘平台，将一群志同道合的人聚集在一起，可以增加用户黏度，减少无效应聘数量。
(二)设定条件搜索目标对象，线上与线下结合，突破招聘局限
针对招聘对象受限问题，招聘企业可在简历搜集阶段通过在招聘平台设定包括年龄、性别、工作经历、好友关系等在内的搜索条件，将符合条件的人筛选出来招聘的考量值，搜索出来的人除了主动求职者外还有被动求职者。除了线上招聘途径之外，企业还可以利用内部员工推荐这一线下渠道，实现线上线下的有效结合，减少招聘部门人员的工作量。
(三)采用差别方式来获取数据
为了减少筛选数据的工作量，企业可以有差别的发布招聘信息，根据不同岗位人员要求的特点，选择不同的方式来获取数据。
对于基层一般性的职位，可以采用撒网式的方式，直接发布信息，借助社交媒体保障信息传递的速度和有效。而对于中层以上的职位，可采用储备式的方式。将所需的目标人才纳入自己的人才库中，增加与目标人才的互动和联系，形成情感联结，当相关岗位出现空缺时可以直接与目标人才沟通。
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大数据的论文题目有哪些【第七篇】
档案是对个人和单位各种情况的及时记载，档案的管理效果直接影响到企事业单位的生存和发展。因此，根据具体情况，了解知识管理的重要作用，分析档案管理中存在的问题，采取合理的措施，在档案管理中引进知识管理，规范档案管理，提高档案管理质量和管理效果是值得深思的问题。
一、基本概念。
知识管理是一个新兴的概念，既包括了对知识本身的管理，同时也包括了所有和知识相关的其他资源的管理。是现代的一种新型管理模式，它是指通过有效途径，构建知识及知识体系，并把知识运用于管理的复杂过程。在知识管理中人占主导地位，人是创造者和实施者。知识是知识管理的主体，通过人们对知识的组织加工和有效管理，能够把一些无形的如个人工作技巧、思考方法等通过人类的智慧转化成可以有效运用的知识资源，使知识管理的范围得到拓展，通过资源共享，促进知识的'交流，提高服务质量。
和传统的档案管理相比，运用知识管理，改变了以往注重档案管理的严密性和局限性，知识管理通过对知识的整合，形成一个完善的知识资源体系，通过资源共享，使原来不变的，闲置的知识能够转变成价值。进而使档案管理范围得到拓展。知识管理可以通过现代化的信息手段，为用户提供更多、更深入的服务，促进知识转化为价值，从而提高经济效益和核心竞争力。因此，在档案管理中引入知识管理，可以促进档案信息的利用，提高档案管理所产生的价值。
三、档案管理存在的问题。
由于知识水平和自身修养等原因，一些档案管理人员基本素质较低，在当今的信息化普及的时代，仍有些年龄偏大的档案管理人员电脑的操作能力和对一些系统软件的理解运用能力较差，无法适应档案信息化管理的需求。有些单位技术设备陈旧，电脑的内存不足，系统无法升级，对一些软件不予以识别，致使工作效率低，工作人员的工作负担加重。一些档案管理人员对自己的工作重视不够，忽视了自己的职责，缺乏对档案的保护意识，给工作带来不必要的麻烦。在档案管理过程中，各种信息缺乏统一的管理和调用，信息之间相互联系性较差，不利于查阅和有效运用。
（一）提高认识，转变观念。
无论领导还是档案工作者都要提高认识，转变观念，正确理解知识管理的真正意义，重视知识管理在档案管理中的作用。加大宣传力度，定期组织理论学习，了解档案管理的有关知识，明确档案管理的价值，人人做新型档案管理的支持者和知情者，强化档案的信息化建设，增加相关知识管理方面的内容，比如知识检索、知识创新、知识整合等，让知识管理更好地为档案管理服务。
（二）加强队伍建设。
加强档案管理的队伍建设，提高档案管理人员的素质。定期组织业务学习，学习档案管理和知识管理的理论知识以及实践经验，了解当前形势和档案管理现状，从而使档案管理人员的业务水平和自身素养不断提高，在可能的情况下，加大资金投入，加强人才培训，多为档案管理人员提供外出学习和参观机会，学习其他单位先进的管理方法，开阔视野，不断丰富自己的知识和经验，并把所见所闻经过加工，取长补短，运用到自己档案管理的工作实际中，提高档案知识管理水平。提高部分档案管理人员的计算机运用能力，实行一帮一，让一些年轻的工作人员多为他们指导，为他们解决一些技术问题，提升他们的业务能力。聘请优秀的档案管理人员或知名人士来做讲座，为档案管理队伍注入新鲜的血液，促进整个队伍建设。
（三）完善管理模式。
建立健全各种管理制度，根据本单位的特点，制定符合单位实际的知识管理制度和具体实施办法，在具体运行过程中不断总结经验，发现问题及时进行修正，分析知识管理的运用效果，给出更有效的策略。建立健全知识管理投入机制、系统建设管理、知识交流机制、知识发布制度等内容，完善资源共享制度等。建立知识管理的奖励激励制度，对知识运用的资金投入、支付相关的知识管理、知识培训制度等进行合理的编制。
（四）充分运用知识管理。
把知识管理有效运用于档案管理中，档案管理人员可以通过网络技术，加大对知识的收集力度，对提供个人经验、管理策略等无形知识的成员适当地给予鼓励和激励，创新档案管理模式，利用知识管理整合现有的档案资源，把网络上的其他档案资源丰富到档案管理体系中，进而构建更完善的档案管理知识体系，扩大资源的范围，提高档案资源的准确性、真实性和完整性，促进档案知识的资源共享，使档案信息发挥应有的作用。
五、结束语。
把知识管理运用于档案管理，是顺应时代发展的需求，也是提高档案管理效果的必然选择。在实际工作中，明确知识管理的意义，建立健全知识管理制度，提高档案管理工作者自身的素质，勤于思考，努力进取，转变档案管理方式，运用知识管理有效解决档案管理中存在的各种问题。通过知识管理方式，使档案管理有质的飞跃。为使档案管理能更好地为社会和大众服务而不懈努力。
参考文献。
[1]张淯.知识管理背景下民营企业档案管理信息化建设研究[d].南昌大学,.
[2]霍燕.基于知识管理的企业档案价值研究[d].天津师范大学,2016.
大数据的论文题目有哪些【第八篇】
协作通信技术利用网络中闲置的天线资源作为信源的中继(relay)协助转发信息，通过不同天线传输相同的数据达到空间分集的目的，以提高通信系统的可靠性，是继mimo(多输入多输出)多天线技术之后无线通信领域内又一前沿研究课题。
协作通信技术对通信节点的天线数目没有要求，而是通过搜集网络中的闲置天线，形成分布式虚拟天线阵列(virtualmimo)协作传输数据，因此具有实际应用价值。
研究表明，在网络能量归一化的情况下，协作通信系统的性能明显优于直接传输的系统性能。
协作通信技术将成为未来移动通信和无线局域网的关键技术之一，也因为如此，它被等标准作为下一代无线通信系统的主要技术之一。
近年来，为了提高数据的传输速率、容量、qo，蜂窝小区的覆盖半径不断减小。
越来越多的微微小区导致基站数量迅猛增加，整个通信系统的部署成本、维护成本也大大增加。
一个行之有效的办法就是将协作通信技术应用到移动通信系统中。
comp的相关问题探讨。
对于上行comp而言，用户终端(ms)所发送出去的上行信号可以有多个基站进行接收，而且用户终端无需明确的了解所发送出去的信号在基站处的实际接收与处理过程，只需要知道与上行信号有着密切联系的下行信令是怎么给提供出去的。
(一)comp的类型。
对于频率复用因子等于1的多小区系统中，小区间干扰很难以消除，所以对于这类小区系统，小区吞吐量以及边缘用户吞吐量想要实现进一步的提高就非常困难。
comp技术对小区间干扰的有效消除主要是通过基站之间必要信息的共享来实现的，这里可以根据基站之间是否共享了用户的数据信息，将该技术分为两大类，即联合传输/处理以及协调调度/波束赋形。
1、联合传输/处理方式。
所谓联合传输/处理方式，就是指协作工作的多个基站共同对用户的数据执行预处理操作，以消除基站之间的干扰。
我们可以将协作工作的基站统称为协作簇，它们之间不仅仅需要共享信道内的所有信息，同时还需要对用户的数据信息实现共享。
也可以说，对于一个或者多个用户而言，是由整个协作簇来服务的。
2、协作调度/波束赋形方式。
所谓协作调度/波束赋形方式，就是指整个协作簇通过协作实现对系统资源的可靠有效分配，通过这些操作来尽量减少小区边缘用户对于资源时/频上的相互冲突。
这种方式与上一种方式的.区别就在于，它不需要协作簇内共享用户的数据信息，只需要共享信道信息。
也可以说，对于一个用户中断而言，只有一个基站为其服务。
(二)comp协作簇的选择方式。
comp协作簇的选择一共有三种不同的方式，即静态协作、动态协作以及半动态协作。
静态协作。
所谓静态协作，是指在固有准则的基础之上，选择固定的几个基站进行协作。
通常情况下，都是选择干扰较大的基站，这样做最明显的好处就是可以快速有效的消除外来强干扰。
静态协作方式实现起来较为简单，但该方式最大的缺点就在于对处于不同位置的用户终端，不一定可以实现干扰的有效消除。
这是因为处于同一基站中的所有用户终端，多对应的协作簇是一样的，所以相互之间的公平性很难以保证。
此外，该方式下用户终端是不可以移动的，因为一旦用户终端移动，就会造成最强干扰源的移动。
总之，该方式的动态调节能力较差。
动态协作。
是指主服务基站可以按照用户终端所反馈回来的干扰源信号，来有选择性的分配服务于该用户终端的协作簇。
该方式最大的优势在于对于处于同一基站中的不同用户端而言，所对应的的协作簇可以不相同，所以这种设置可以最大程度的消除小区间干扰。
但该方式最大的缺点就是实现起来成本较高，而且较复杂。
半动态协作。
所谓半动态协作，是说用户终端可以动态的选择进入协作的基站。
该方式的实现需要预先确定一个较大的协作集，用户终端选择在协作集中选择基站，而且所选择的基站的数目一定控制在协作集大小范围之内。
这种方式是目前3gpp中讨论较多的一种写作方式，因为它相对于以上两种协作方式而言，实现起来较为简单，且适应性较强。
协作通信方式在移动通信中的应用。
(一)协作通信在一般移动通信中的应用。
在传统的蜂窝通信系统中，为了提高qos，将小区再分裂成微微小区，在微微小区的中央部署基站，基站通过有线或者微波与核心相连。
在微微小区的通信范围内，基站与多个移动台相连。
通信之前，基站先通过控制信道分配资源并告知移动台，移动台通过其分配资源进行通信。
在蜂窝移动通信中应用协作通信时，在基站的覆盖范围内，基站与移动台是直接相连的，直接通过基站进行通信。
在中继站的覆盖范围内，移动台的通信通过协作与其邻近的基站构成一个典型的多跳链路来完成。
中继站与基站的覆盖范围可以在不同程度上重叠。
这里值得注意的是，在协作通信中，不单单可以是中继站来协助基站与移动台之间的通信，基站间、中继站间、移动台间都可以相互协作来进行通信。
这取决于系统设计是偏重提高技术指标还是偏重控制协作所付出的成本。
将协作通信引入移动通信系统，基站与多个中继站相连、中继站点与多个移动台相连，基站控制整个小区的资源分配，中继站则通过一定的功能函数来控制具体的资源分布。
中继站可以采取放大转发模式(amplifyandforward)，中继站接收来自基站在特定频率、特定时隙的消息，再随后进行一个放大转发。
这样，中继站能够扩大基站的覆盖范围。
中继站也可以采取解码转发模式(decodeandfor-ward)，在这种模式下，中继站先解码基站发送的消息，然后再重新进行一个调制或者纠错编码等，将信息转发出去。
这样，中继站能够提高系统的qos。
中继站也可以采取压缩转发模式(compressandforward)，中继站将接收到的消息，进行压缩量化，将量化的消息进行转发，在这种模式下，协作通信能提高系统的速率。
(二)协作通信在应急移动通信中的应用。
协作通信能够提高网络的健壮性，并且在基站瘫痪的情况下也能进行部分通信。
在应急通信中，当某个小区的基站因故障宕机后，其覆盖范围内的ms就不能进行通信，而如果部署了协作通信系统，当基站因故障宕机时，小区内的用户相互通信可以通过rs，这个时候rs就相当于一个功能进行精简了的基站，当小区内的用户要与小区外的用户进行通信时，可以通过多跳rs进行通信，或者通过多跳的rs与基站进行通信。
但这种通信的容量比较有限，只能通过优先级进行控制，保证优先级高的通信，对于优先级比较低的，只能丢弃。
像地震这样的特殊情况，当基站大面积因故障而坏掉时，可以通过rs来保证与灾区能够进行重要的通信。
采用协作通信的系统，能够保证外界与灾区一定容量、一定质量的通信，能够在抗震救灾的初期获得重要的信息，保证重要信息的畅通。
在一种理想的情况下，可以让普通的移动终端充当rs的角色，这样就形成了一个无线自组织网络(adhoc网络)。
在这种情况下，系统可以不需要特定的rs，通过邻近可用的ms进行多跳的通信。
结语。
综上，协作式多点传输技术是lte-advanced系统的关键技术，通过该技术可以有效的降低小区间干扰，实现小区通信性能的进一步提升。
将协作通信技术写入下一代移动通信标准中，将是一个长期而艰巨的课题，其中还有许多难题需要解决，这也是当今学术界和工业界为数不多的几个研究热点之一。
参考文献。
[1]彭木根，等，-scdma移动通信系统[m].北京：机械工业出版社，.7.
[2]赵绍刚，李岳梦.移动通信网络中的协作通信[j].电信快报，[3]王映民，-lte技术原理与系统设计[m].北京：人民邮电出版社，.6.