【正文】 duce 編程模型都是云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，也都是大數(shù)據(jù)的技術(shù)基礎(chǔ)。從結(jié)果看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算帶來不同的變化。在業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)處理手工操作階段，審計(jì)實(shí)施的是賬表導(dǎo)向的審計(jì)技術(shù)和方法。但是，審計(jì)人員實(shí)施持續(xù)審計(jì)時(shí)，往往受目前業(yè)務(wù)條件和信息化手段的限制，取得的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無法數(shù)據(jù)化，或者無法取得相關(guān)的明細(xì)數(shù)據(jù)，致使對問題的判斷也難以進(jìn)一步具體和深入。利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的總體審計(jì)模式是要分析與審計(jì)對象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，使得審計(jì)人員可以建立總體審計(jì)的思維模式，可以使現(xiàn)代審計(jì)獲得革命性的變化。其次，審計(jì)人員通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，可以將同一問題歸入不同的類別進(jìn)行分析和處理，從不同的角度、不同的層面整合提煉以滿足不同層次的需求。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)沒有改變事物間的因果關(guān)系，但在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)中對相關(guān)關(guān)系的開發(fā)和利用，使得數(shù)據(jù)分析對因果邏輯關(guān)系的依賴降低了，甚至更多地傾向于應(yīng)用基于相關(guān)關(guān)系的數(shù)據(jù)分析，以相關(guān)關(guān)系分析為基礎(chǔ)的驗(yàn)證是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的一項(xiàng)重要特征。圍繞大數(shù)據(jù)，一批新興的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)將不斷涌現(xiàn)。三、大數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值只有通過數(shù)據(jù)挖掘才能從低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在價(jià)值，而大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)離不開云計(jì)算技術(shù)。這些GPU平臺(tái)由于采用并行架構(gòu)，使用并行編程方法，使得計(jì)算能力呈幾何級(jí)數(shù)增長。 提出了一種新的近似算法使基于核的數(shù)據(jù)挖掘算法可以有效的處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。Christian Kaiser 還介紹了一種擴(kuò)展版的區(qū)域到點(diǎn)建模方法，來適應(yīng)來自空間區(qū)域的大量數(shù)據(jù)。BaoLiang Lu 提出了一種并行的支持向量機(jī)，稱為最小最大模塊化網(wǎng)絡(luò)(M3)，它是基“分而治之”的思想解決大規(guī)模問題的有效的學(xué)習(xí)算法。第二，文章將GLADE 與兩種不同類型的系統(tǒng)進(jìn)行比較：一個(gè)用UDA 進(jìn)行改良的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。參考文獻(xiàn)、云計(jì)算技術(shù)對審計(jì)的影響研究 : 深刻改變未來———關(guān)于未來審計(jì)的概念與框架的一些思考Big data and cloud puting Big Data(Big Data)in recent years, more and more occasions, the concept is mentioned more and more people, And often, and cloud puting together, what is the relationship between cloud puting and big data bee a hot Special report contains the following four aspects: value of big data。網(wǎng)絡(luò)營銷與傳統(tǒng)營銷本質(zhì)上大有不同，不管是管理方式、經(jīng)營策略還是市場控制，網(wǎng)絡(luò)營銷都是對傳統(tǒng)營銷的一種突破和創(chuàng)新，同時(shí)這也給運(yùn)營商帶來了挑戰(zhàn)和發(fā)展機(jī)遇，要求運(yùn)營商抓住市場的發(fā)展，調(diào)整自己的網(wǎng)絡(luò)營銷模式。利用互聯(lián)網(wǎng)傳播速度快這一特點(diǎn)，電力企業(yè)通過網(wǎng)絡(luò)直銷能夠最大效率地提升的供應(yīng)商數(shù)量，這對企業(yè)的獲益有著決定性的作用。此外，網(wǎng)上溝通渠道方便用戶更詳細(xì)地了解電力企業(yè)，客服詳細(xì)、耐心對用戶的疑問進(jìn)行解答，有效提升企業(yè)的形象，贏得市場。網(wǎng)絡(luò)營銷對應(yīng)的消費(fèi)者主要是中青年市場，老年人的市場仍然傾向于傳統(tǒng)營銷，這是網(wǎng)絡(luò)營銷無法達(dá)到的。物資領(lǐng)用單手工填寫，信息質(zhì)量差，易于修改，不易保存；物資需求量大，相應(yīng)的醫(yī)護(hù)及倉庫管理人員工作強(qiáng)度大，容易出現(xiàn)差錯(cuò)；由于倉庫管理與各個(gè)領(lǐng)用單位管理分別隸屬不同部門，在數(shù)據(jù)核對和管理上，數(shù)據(jù)信息不能共享，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)難度大，工作重復(fù)率高；出現(xiàn)誤差時(shí)，容易出現(xiàn)推諉扯皮現(xiàn)象。這可以實(shí)時(shí)對醫(yī)院物資使用及庫存情況進(jìn)行了解，方便管理人員及時(shí)根據(jù)庫存，下達(dá)采購計(jì)劃，對醫(yī)院成本控制和領(lǐng)導(dǎo)決策提供有效的數(shù)據(jù)支撐自從運(yùn)用了云計(jì)算的物資管理系統(tǒng)后，在物資管理方面得到了大家的一致認(rèn)同，醫(yī)院的成本控制和管理水平上了新的臺(tái)階。本文主要通過醫(yī)院物資管理的現(xiàn)狀、基于云端技術(shù)平臺(tái)的物資信息管理的改進(jìn)措施、系統(tǒng)使用物資管理、使用效果四個(gè)方便對基于云計(jì)算的醫(yī)院物資管理系統(tǒng)進(jìn)行了分析和闡述，重點(diǎn)突出了此種系統(tǒng)巨大優(yōu)越性，具有很強(qiáng)的便利性和可操作性，能提高效率，減少醫(yī)務(wù)人員的工作量，減少誤差，提供工作質(zhì)量和效率，是將來醫(yī)院物資管理系統(tǒng)的必備選擇。這套云計(jì)算的物資信息管理系統(tǒng)針對存在的不足，在前期研發(fā)階段，不斷調(diào)研，對相關(guān)程序和模塊進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)和規(guī)劃，通過大數(shù)據(jù)交換，能夠有效融合相關(guān)信息，實(shí)現(xiàn)信息共享，對涉及的信息能有效及時(shí)處理。一、醫(yī)院物資管理的現(xiàn)狀全部由需要科室手工填寫物資領(lǐng)用單，由護(hù)士手持科室領(lǐng)導(dǎo)簽字的領(lǐng)用單到庫房，庫房管理人員接單后逐項(xiàng)核對無誤，按照領(lǐng)用單上的內(nèi)容配貨，由專人送至科室，科室護(hù)士再核對數(shù)量，簽字備案。此外，網(wǎng)絡(luò)營銷結(jié)合傳統(tǒng)營銷才能發(fā)揮最大的功效，贏得市場，促進(jìn)企業(yè)的健康快速發(fā)展。（3）樹立良好的企業(yè)形象。網(wǎng)絡(luò)營銷能夠結(jié)合客戶信息與企業(yè)資源統(tǒng)一管理電力資源，電力網(wǎng)絡(luò)營銷允許客戶通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)了解用電情況，網(wǎng)絡(luò)可自動(dòng)對客戶的消費(fèi)情況進(jìn)行結(jié)算，并且通知用戶及時(shí)繳納電費(fèi)，用戶也可以通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)向企業(yè)反映電力情況以及提供維修建議等。從網(wǎng)絡(luò)營銷著手，分析了智能電網(wǎng)下電力網(wǎng)絡(luò)營銷模式的優(yōu)勢和劣勢以及傳統(tǒng)營銷與網(wǎng)絡(luò)營銷的相互關(guān)聯(lián)，希望能夠進(jìn)一步促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)營銷模式滿足時(shí)代的需求。總之，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)處理的核心支撐技術(shù)，是大數(shù)據(jù)挖掘的主流方式。文章從兩個(gè)方面來論證了系統(tǒng)的有效性。 的并行推理方法得到的LDA 模型一貫地具有與串行推理方法相同的預(yù)測能力；但在一個(gè)有30 個(gè)多核處理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。在合成和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，所提出的算法可以獲得顯著的時(shí)間和空間節(jié)省。 在MapReduce 框架下，討論如何設(shè)計(jì)高M(jìn)apReduce 算法，對當(dāng)前一些基于MapReduce 的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行歸納總結(jié)，以便進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析。試圖將這些進(jìn)步結(jié)合起來，并且提煉。一旦出現(xiàn)爭議，數(shù)據(jù)審計(jì)師有權(quán)審查與分析結(jié)果相關(guān)的運(yùn)算法則、統(tǒng)計(jì)方法以及數(shù)據(jù)采集、挖掘和處理過程。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)成為日常生活中的一部分，審計(jì)人員應(yīng)開始從一個(gè)比以前更大、更全面的角度來理解被審計(jì)單位，將“樣本= 總體”植入審計(jì)人員的思維中。審計(jì)人員在搜集審計(jì)證據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)的思維路徑都是基于因果關(guān)系來搜集審計(jì)證據(jù)，而大數(shù)據(jù)分析將會(huì)更多地運(yùn)用相關(guān)關(guān)系分析來搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)在審計(jì)中廣泛應(yīng)用，審計(jì)人員的審計(jì)成果除了審計(jì)報(bào)告外，還有在審計(jì)過程中采集、挖掘、分析和處理的大量的資料和數(shù)據(jù)，可以提供給被審計(jì)單位用于改進(jìn)經(jīng)營管理，促進(jìn)審計(jì)成果的綜合應(yīng)用，提高審計(jì)成果的綜合應(yīng)用效果。而大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對審計(jì)人員而言，不僅僅是一種可供采用的技術(shù)手段，這些技術(shù)和方法將給審計(jì)人員提供實(shí)施總體審計(jì)模式的可行性。這種事后和有限的審計(jì)對被審計(jì)單位復(fù)雜的生產(chǎn)經(jīng)營和管理系統(tǒng)來說很難及時(shí)做出正確的評(píng)價(jià)，而且對于評(píng)價(jià)日益頻繁和復(fù)雜的經(jīng)營管理活動(dòng)的真實(shí)性和合法性則顯得過于遲緩。二、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對審計(jì)的影響分析審計(jì)技術(shù)和方法的發(fā)展是隨著科學(xué)和管理技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展的。而云計(jì)算主要通過互聯(lián)網(wǎng)廣泛獲取、擴(kuò)展和管理計(jì)算及存儲(chǔ)資源和能力，其側(cè)重點(diǎn)是IT 資源、處理能力和各種應(yīng)用，以幫助企業(yè)節(jié)省IT部署成本。如果沒有云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理能力，則大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)再豐富，也終究難以用于實(shí)踐中去。其次，云計(jì)算是一條接入路徑，通過廣泛接入網(wǎng)絡(luò)以獲取計(jì)算能力，通過標(biāo)準(zhǔn)機(jī)制進(jìn)行訪問。(二)云計(jì)算的涵義與特征“云計(jì)算”概念產(chǎn)生于谷歌和IBM 等大型互聯(lián)網(wǎng)公司處理海量數(shù)據(jù)的實(shí)踐。擁有了大數(shù)據(jù)，不再需要對一個(gè)事物的現(xiàn)象深究，只要掌握事物的大致發(fā)展趨勢即可，更重要的是追求數(shù)據(jù)的及時(shí)性和使用效率。但是，抽樣技術(shù)是在數(shù)據(jù)缺乏和取得數(shù)據(jù)受限制的條件下不得不采用的一種方法，這其實(shí)是一種人為的限制。第二，處理速度快(Velocity)，這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。金(2012)說: “這是一場革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程，無論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程。通過本報(bào)告闡述我們對大數(shù)據(jù)的理解，以及對大數(shù)據(jù)的價(jià)值的認(rèn)識(shí)，探討大數(shù)據(jù)處理與挖掘技術(shù)，大數(shù)據(jù)主要著眼于“數(shù)據(jù)”，提供數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析的技術(shù)和方法。同時(shí)，云計(jì)算開發(fā)新產(chǎn)品拓展新市場的成本非常低。首先，對中小企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者來說，云計(jì)算意味著巨大的商業(yè)機(jī)遇，他們可以借助云計(jì)算在更高的層面上和大企業(yè)競爭。Amazon的EC2和Google的Google App Engine都是典型的云計(jì)算服務(wù)，它們使用Internet來連接外部用戶，把大量的軟件和IT基礎(chǔ)設(shè)施作為一種服務(wù)對外提供。所有這些潛在的危險(xiǎn)，是商業(yè)機(jī)構(gòu)和政府機(jī)構(gòu)選擇云計(jì)算服務(wù)、特別是國外機(jī)構(gòu)提供的云計(jì)算服務(wù)時(shí)，不得不考慮的一個(gè)重要的前提。(7)極其廉價(jià)由于“云”的特殊容錯(cuò)措施可以采用極其廉價(jià)的節(jié)點(diǎn)來構(gòu)成云，“云”的自動(dòng)化集中式管理使大量企業(yè)無需負(fù)擔(dān)日益高昂的數(shù)據(jù)中心管理成本，“云”的通用性使資源的利用率較之傳統(tǒng)系統(tǒng)大幅提升，因此用戶可以充分享受“云”的低成本優(yōu)勢，經(jīng)常只要花費(fèi)幾百美元、幾天時(shí)間就能完成以前需要數(shù)萬美元、數(shù)月時(shí)間才能完成的任務(wù)。(2)虛擬化云計(jì)算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應(yīng)用服務(wù)?！霸啤敝械馁Y源在使用者看來是可以無限擴(kuò)展的，并且可以隨時(shí)獲取，按需使用，隨時(shí)擴(kuò)展，按使用付費(fèi)。該計(jì)劃要與合作伙伴創(chuàng)建6個(gè)數(shù)據(jù)中心作為研究試驗(yàn)平臺(tái)，每個(gè)數(shù)據(jù)中心配置1400個(gè)至4000個(gè)處理器。施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大會(huì)（SES San Jose 2006）首次提出“云計(jì)算”（Cloud Computing）的概念。第一篇：淺析基于云計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)營銷系統(tǒng)構(gòu)建論文引言伴隨信息技術(shù)的發(fā)展和行業(yè)的滲透，谷歌、亞馬遜、阿里等IT行業(yè)巨頭紛紛推出自己的“云”方案，用戶只要擁有一臺(tái)移動(dòng)便攜式的設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，任何時(shí)間和地點(diǎn)都可以隨時(shí)享用“云服務(wù)”.伴隨著電子商務(wù)的迅猛發(fā)展和社會(huì)保障體系的逐步完善，面對用戶的信息結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，信息量也越來越龐大，這樣用戶會(huì)對海量的信息獲取不知所措，使數(shù)據(jù)庫連接終端的用戶能隨時(shí)掌握數(shù)據(jù)并及時(shí)地更新，構(gòu)建一個(gè)賣方與買方之間協(xié)同合作，同時(shí)掌握產(chǎn)品的相關(guān)信息、加快電子商務(wù)流通體系的快速流轉(zhuǎn)， 云計(jì)算理論概述隨著信息時(shí)代分布式處理(Distributed Computing)、并行處理(Parallel Computing)和網(wǎng)格計(jì)算(Grid Computing)的發(fā)展和逐步完善，實(shí)現(xiàn)共享，將計(jì)算資源進(jìn)行統(tǒng)一管理與合理調(diào)度，為用戶提供一個(gè)計(jì)算資源池，將大量分布式計(jì)算機(jī)上或者遠(yuǎn)程服務(wù)器上企業(yè)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行集中運(yùn)行和維護(hù)，形成云數(shù)據(jù)中心，這樣保證用戶按需訪問云中心的數(shù)據(jù)、對分布在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的信息基礎(chǔ)設(shè)施(主要有硬件、軟件和提供的服務(wù)平臺(tái))