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高考时间
全国统考于6月7日开始举行，具体科目考试时间安排为:6月7日9:00至11:30语文；15:00至17:00数学。6月8日9:00至11:30文科综合/理科综合;15:00至17:00外语,有外语听力测试内容的应安排在外语笔试考试开始前进行。
各省(区、市)考试科目名称与全国统考科目名称相同的必须与全国统考时间安排一致。具体考试科目时间安排报教育部考试中心备案后。
全国统考科目中的外语分英语、俄语、日语、法语、德语、西班牙语等6个语种，由考生任选其中一个语种参加考试。
.customers1{border-collapse:collapse; width:100%;}.customers1 tr td {background-color:#fff; color:#666; border:1px solid #dbdbdb; padding:8px 0px; text-align:center;}时间6月7日6月8日上午语文(09:00:00-11:30:00)文科综合/理科综合(09:00:00-11:30:00)下午数学(15:00:00-17:00:00)外语(15:00:00-17:00:00)答题规范
选择题：必须用2B铅笔按填涂示例将答题卡上对应的选项涂满、涂黑；修改答题时，应使用橡皮轻擦干净并不留痕迹，注意不要擦破答题卡。
非选择题：必须用0.5毫米黑色墨水签字笔在各题规定的答题区域内答题，切不可答题错位、答题题号顺序颠倒、超出本题答题区域（超出答题卡黑色边框线）作答，否则答案无效。如修改答案，就用笔将废弃内容划去，然后在划去内容上方或下方写出新的答案；或使用橡皮擦掉废弃内容后，再书写新的内容。
作图：须用2B铅笔绘、写清楚，线条及符号等须加黑、加粗。
选考题：先用2B铅笔将所选考试题的题号涂黑，然后用0.5毫米黑色墨水签字笔在该题规定的答题区域内对应作答，切不可选涂题号与所答内容不一致，或不填涂、多填涂题号。
特别提醒：考生不要将答题卡折叠、弄破；严禁在答题卡的条形码和图像定位点（黑方块）周围做任何涂写和标记，禁止涂划条形码；不得在答题卡上任意涂画或作标记。
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高考时间
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随着互联网科学技术的不断发展，在社会各领域的应用越来越普遍，各种类型的数据数量不断增加，在这种背景下，大数据时代应运而生。这也是信息技术水平进一步提高重要标志，有效的促进了各个企业的快速发展，在大数据背景下，企业文书档案的信息化管理水平不断提升，通过应用大数据信息技术，有效提高了企业档案信息管理的效率，保证了信息资源的可靠性，为企业的的发展提供了科学依据。本文主要针对大数据背景中，企业文书档案的信息化管理及利用情况进研究分析。
关键词：
大数据背景；企业文书档案；信息化管理；利用
1前言
大数据的快速发展是互联网科技进步的重要表现，也是社会发展的实际需要。一般，对于常规软件来说，无法在一定时间内快速完成众多类型数据的管理和收集，而大数据通过特殊的处理模式，能够在短时间内，对海量数据进行收集、处理和有效管理，提高了信息数据处理的效率。也就是说大数据不仅能够掌握庞大的数据信息，而且能够对有意义的数据进行专业化处理。大数据的这种优势对于企业档案信息的管理具有重要作用。企业文书档案信息管理，是企业发展过程中重要组成部分，这些珍贵信息的记录能够反映企业的经营状态，为企业领导者的重大发展决策提供可靠的依据，因此，企业文书档案信息管理在企业管理工作中非常重要。然而，由于企业文书档案的信息具有一定的复杂性，在管理过程中具有一定的难度。通过应用大数据技术，有效的提高了企业文书档案的信息管理的效率，对企业的健康发展具有重要意义。
2大数据背景下企业文书档案的信息化管理主要内容
2.1企业文书档案的数字化管理
在传统的企业文书档案管理过程中，主要是以纸质材料为主要信息载体，对档案文字信息进行记录，整理，存档。由于企业档案文书信息类型繁多，内容复杂，档案录入人员和相关管理人员的工作量非常大，在整理、收集、记录信息过程中，出现错误的概率也较高，工作的重复性也较高，企业文书档案管理工作效率非常低。大数据背景下的企业文书档案的信息管理，有效的避免了上述弊端，在档案管理工作中，主要采用计算机作为信息的载体，把纸质的档案信息进行数字化处理，以电子档案的形式进行存储。不但提高了工作效率。而且是档案信息保存的更加完整、准确，便于管理与查阅。
2.2企业文书档案的的网络化管理
随着网络技术的不断发展，在企业文书档案的信息化管理中，计算机进行联网处理，形成档案的网络化管理方式，在数字化管理的基础上，对不同地区，不同类型的海量数据信息进行网络化分析，能够实现档案信息的快速查询，形成数据信息资源的共享。[1]通过网络化管理，能够快速对档案信息进行网络查阅、分类、储存、复制等等，进一步提高了企业文书档案的管理效率。
2.3企业文书档案的安全化管理
随着企业文书档案的信息化管理不断进步，网络化管理已经成为重要管理方式，但是在大数据背景下，带来的一个重要问题就是档案的安全问题，因此，要加强企业文书档案的安全化管理。首先，要加强安全保护管理工作，避免工作人员操作上的错误，及时维护相关设备与网络，保证其运行的安全性。避免由于计算机病毒或者非法黑客的恶意损害，造成的信息数据丢失或者受损，营造安全的网络管理环境。其次，做好保密工作，对于重要文书档案，要进行保密程序设置，采取保密管理措施，在文书档案管理上要根据文书档案的重要程度，形成公开、半公开以及保密的分类安全管理模式。
3大数据背景中企业文书档案的信息化利用分析
3.1提供大量有价值的企业文书档案
在大数据背景下，通过对企业文书档案进行信息化管理，主要是对有价值的我问帮你数档案进行收集、整理、录入、储存，最终形成完整的档案信息资源，为相关用户服务。通过应用大数据信息技术，对档案数据进行快速处理，并且保证了数据信息的质量与完整性。[2]保证了在一定时间内，对不同类型、不同价值的文书档案进行有效处理，信息量增加，信息质量提高，信息价值增大，建设成为一个完整的、高质量的档案信息数据库，为企业和相关用户提供可靠的信息资源。
3.2加工处理企业文书档案
在大数据背景下，对企业文书档案进行合理的加工处理，主要是指文书档案的检索，提高文书档案的准确定性，保证文书档案的完整性。首先，要选择科学合理的信息数据检索方式，对企业文书档案的类型、内容、级别等情况进行确定。其次，要分类归档，企业文书档案涉及到内容非常繁多，类别也是多种多样，在归档过程中，要根据不同类型进行分类归档，如：会以、活动、业务等等。归档后，形成完整的企业文书档案数据库，用户能够根据不同的检索关键词迅速查找到想要查阅的资料。最后，就是完成数据的网络链接。通过局域网，互联网，专用网等各种网络形式，对企业文书档案进行网络链接，形成资源共享平台。
3.3提供便捷的信息服务
企业文书档案最终是要服务于客户的，因此，在大数据背景下，通过利用企业文书档案的信息化，提高信息服务的质量与水平，为用户提供不同需要，不同类型的有价值的档案资源，体现出大数据背景下信息服务的特色。[3]通过采用电子邮件、网络短信、视频等多种信息传输方式，方便用户对档案信息的查询与利用。通过应用网络技术，建立信息资源共享平台，实现文书档案的开放式服务，利用企业文书档案资源，有针对性的为用户提供企业、产品、服务等方面的信息，有针对性的满足企业与用户的真实需要，提高了信息服务的质量与效率。
4结论
综上所述，大数据背景中企业文书档案的信息化管理及利用，是社会发展的必然趋势，更是客观需要。通过采用大数据，对企业文书档案进行科学管理，有效的提高了档案管理的效率，提高了信息资源的完整性、可靠性与参考价值。同时，增加了数据的类型与数量，极大的满足了用户的不同需求，提高了信息服务的质量。
作者：董志敏 单位：河北省水利水电勘测设计研究院
参考文献：
[1]库俊平.大数据环境中企业文书档案的信息化管理及利用[J].创新科技,2013(9):50～51.
一、成立安全检查领导小组
各单位分管安全的负责人
二、检查时间安排
2010年8月5日至8月15日，分四个阶段进行：
第一阶段：动员部署阶段（8月5日）
召开各单位安全负责人会议，传达区长办公会精神和局长办公会要求，对安全大检查进行具体部署。
第二阶段：自查自纠阶段（8月6日至8月8日）
各单位根据安全大检查的工作要求，对本单位安全工作进行一次全面自查，充分摸清本单位安全现状，尤其是对重点工作、重点部位的安全制度建立情况、安全责任落实情况等方面要给予重点关注，要建立安全管理台账。
第三阶段：集中检查阶段（8月9日至8月11日）
分三个检查小组，分别由局班子成员带队，相关科室负责人任组长，各单位安全工作负责人为检查组成员，按照检查内容，对各中小学（幼儿园）、青山素质教育基地、局属各企业单位进行全面安全大检查，对检查出的安全隐患问题，下发《安全隐患整改通知书》，限期进行整改。
第四阶段：落实整改阶段（8月12日至8月15日）
各单位根据下发的《安全隐患整改通知书》上要求整改的内容，由专人负责进行整改，能立即整改的要立即整改，暂时还不能整改到位的，要制定出整改计划和整改措施，特别要明确整改完成的时间，确保整改工作落实到位。
三、检查内容
1、学校安全管理制度建立、执行情况；
2、各种安全应急预案制定情况，地震、消防应急疏散演练情况；
3、安全防范设施的安装、使用、管理情况；
4、假期值班、领导带班情况；
5、防汛措施准备、落实情况；
6、学校开展法制、安全教育情况；
7、校内基建维修施工场地安全情况；
8、门面房清理整顿情况；
9、校园周边安全隐患排查治理情况；
10、门卫制度执行情况，警务室建设情况；
11、学校消防工作情况。
四、工作要求
（一）认清形势，提高认识。各单位要从贯彻落实科学发展观、构建和谐社会、促进教育健康发展、保证“省教育现代化达标区”创建任务顺利完成的高度，充分认识加强安全工作的重要性和必要性，将做好安全工作作为维护本单位稳定、保障师生生命安全和学校财产安全的重要举措，是完成各项目标任务的前提和保障。
【导语】
2019年山西高考文科数学试卷
2019年山西高考文科数学答案
成绩查询
2019年高考成绩查询一般从6月下旬开始陆续公布，各地成绩查询时间不同，考生可登陆当地教育考试院网站查询高考成绩。也可进入
【导语】人生处处是考场，今日各为高考忙。斗智斗勇齐亮相，得失成败走一场。考场潇洒不虚枉，多年以后话沧桑！2018年宁夏高考全部科目考试终于结束了，
2018年宁夏高考数学文试卷采用全国Ⅱ卷，全国卷Ⅱ适用地区包括：陇、青、蒙、黑、吉、辽、宁、新、陕、渝、琼。广大考生可点击下面文字链接查看。
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关键词：大数据；云计算；虚拟化
1认识大数据
相信大家都还记得2013年5月10日淘宝十周年晚会上，阿里巴巴集团董事局主席马云在其卸任集团CEO职位的演讲中说到：“大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。”
什么是大数据？
早在1980年，当时著名的未来学家阿尔文·托夫勒便在其著作《第三次浪潮》中热情洋溢地将大数据赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过直到时光抵达2009年，“大数据”才开始成为互联网信息技术行业的流行词汇。
环顾四周，我们都已经切身感受到了当今的信息量正在以前所未有的速度膨胀。当我们的普通民众在上世纪90年代刚刚接触个人计算机的时候，1MB的磁盘，1GB的硬盘已经是不错的配置。然而现在呢？GB、TB都已经无法满足我们丈量数据大小的需要，PB、EB、ZB已经义无反顾地承担起了丈量数据的大任。
随着互联网自媒体的普及，每天都有数以亿计的人在发微博、写微信、更新个人主页、使用社交网站、发表个人评论……全球互联网上每天会有220万TB的新数据产生，90%的数据都是在过去的24个月内创造出来的，如今，这个比例还在不断上升。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，他们对大数据的表述是：大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。他们对大数据的特性进行了归纳，提出了4V特点，即Volume(数据量大)、Velocity(要求实时性强)、Variety(数据的种类多样)、Value(数据是有价值的)。
而《互联网周刊》则认为“大数据”的概念远不止大量的数据和处理大量数据的技术，或者所谓的“4V特点”之类的简单概念。大数据是涵盖了人们在大规模数据的基础上所能做到的事务，而这些事务在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们能够以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得具有巨大价值的产品和服务，或者深刻的洞见，进而最终形成变革世界的力量。
2大数据应用的现状分析
最早提出世界已经迎来“大数据”时代的机构则是全球知名的咨询公司——麦肯锡。麦肯锡在其研究报告中指出：数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大家都或多或少地意识到应该能从这些海量的数据中获取些什么，然而究竟我们能获取到什么呢？
一个被广为传播的典型案例是：在2012年初美国的一家Target超市，一位愤怒的父亲突然闯进来对店铺经理咆哮道：“你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券，她才17岁啊！”经理下意识地认为是店里出了问题，也许是误发了优惠券，于是立即向这位父亲道歉。然而经理却没有意识到，其实这是公司正在运行的一套大数据系统得出的分析结论。
Target会从其会员的购买记录中去了解该顾客的性格、类别等一些列业务活动。上面的例子正是Target为适龄女性创建的一套怀孕期变化分析模型，如果相关客户第一次购买了婴儿用品，系统将会在接下去的几年中根据婴儿的生长周期向顾客推荐相关的产品，从而培养和提高客户的忠诚度。
果然，一个月后，该名愤怒的父亲打电话给商铺道歉，因为Target发来的婴儿用品优惠券不是误会，他的女儿确实怀孕了。
利用数据挖掘用户的行为习惯和喜好，在凌乱纷繁的数据背后发掘出更符合用户兴趣和习惯的信息、产品和服务，并对这些目标化的信息、产品和服务进行针对性地调整和优化，这便是大数据能带给商家最诱人的价值之一。
随着社交网络在人们生产生活中地位的快速提升，大量UGC(User Generated Content用户自生成的内容)进入互联网，上述价值的实现也变得越来越明显。
事实上，全球IT业巨头都已经意识到数据的重要意义和“大数据”时代的到来。包括IBM、EMC、惠普、微软在内的全球知名跨国公司都陆续通过收购与“大数据”相关的厂商来实现技术整合。
目前典型的大数据应用领域有：
商业智能。例如：用户行为分析，即结合用户资料、产品、服务、计费、财务等信息进行综合分析，得出细致、精确的结果，实现对用户个性化的策略控制，这在营销网络的流量经营分析中占有越来越举足轻重的地位。个性化推荐，即在各类增值业务中，根据用户喜好推荐各类业务或应用，这已成为运营商和门户提供商服务用户的一个最有效方式之一，比如应用商店的软件推荐、IPTV视频节目的点播推荐、购物或旅游网站的猜你喜欢等。
公共服务。一方面，公共机构可以利用大数据技术把积累的海量历史数据进行挖掘利用，从而提供更为广泛和深度的公共服务，如实时路况和交通引导；另一方面，公共机构也可以通过对某些领域的大数据实时分析，提高危机的预判能力，如疾病预防、环境保护等，为实现更好、更科学的危机响应提供技术基础。
政府决策。通过对数据的挖掘，从而有效提高政府决策的科学性和时效性。例如：日本大地震发生后仅仅9分钟，美国国家海洋和大气管理局(NOAA)就了详细的海啸预警。并且随即NOAA通过对海洋传感器获得的实时数据进行了计算机模拟，制定出详细的应急方案，并将制作的海啸影响模型实时在了YouTube等网站上。
3大数据解决方案的现状分析
以往谈及大的数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化的数据。如今把“大数据”作为一个专有名词提及，通常指的是解决问题的一种方法，即通过收集和整理生产生活中方方面面的数据，然后对其进行整理、挖掘、分析、处理，进而从中获得有用的价值信息。这种衍化出的新的商业模式即为通常意义上的大数据解决方案。
虽然通常意义上的大数据解决方案描述了一种通常的行为，但要实现这种通常的行为，往往会遇到诸多技术和硬件上的问题。一个显而易见的问题就是：大数据包络万象，而且像音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据正以突飞猛进的速度增长，加上移动互联网的普及所带来的如位置、生活信息等富含价值的数据，现有的，或者传统的对数据的处理手段和硬件配置已越来越跟不上数据发展的步伐。
于是革命爆发了！
哈佛大学社会学教授加里·金就说道：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
数据需要存储，存储需要设备，存储设备的容量和可扩展性以及读取的速度成为了一大问题(容量问题)；大数据不是一日而成的，往往都需要一定周期的积累，在数据的积累过程中，以前的数据和现在的数据在存储上应该是能保持一致的，无论设备升级与否，而且这些数据要长期有效，这是一个持久的问题(积累问题)；与持久相对应的，互联网是变化的、经济活动是变化的、整个世界都是变化的，针对某些实时问题，如交易、金融等，用已经过去的数据显然是不合适的，这也是一大问题(延迟问题)；大数据包络万象，有些是可以随意获得、和消除的，有些，如金融数据、医疗信息、政府情报等，则是需要按不同级别进行保护和加密的，特别是在需要交叉数据参考的应用中，不同部分的数据有着不同的安全需要，这又是一大问题(安全问题)；为了满足上述问题，我们显然可以通过不断加大投入，购买更多的存储设备、雇佣跟多的工作人员、建设更多的数据中心和分析中心，但这一切都是由成本的，特别是对于以盈利为目的的商业机构而言，成本和收益永远都是最优先考虑的问题之一(成本问题)；当然还有很多其他的问题，这里就不一一罗列了。
驱动商业机构解决上述问题的动力肯定是商业利益。以全球知名的IT制造与服务和咨询提供商IBM为例，其全球CEO调研显示，唯有在数据获取、将数据转换为洞察力、再将洞察力转化为行动力等方面表现优秀的企业，才能有持续的绩效表现。绩效突出者从海量数据中挖掘出有价信息的能力是绩效不佳者的2倍。
IBM认为由于当今企业、市场、社会、政府之间的联系变得越来越紧密，传统的数据分析正日益呈现出“大数据”时代的新特点，即容量要求更高、速度要求更快、数据类型多样和数据来源复杂4个方面。结合多家领先市场咨询机构的调研数据显示：
2010-2015年，“大数据”市场年均符合增长率为39.4%，将是整个信息与通信技术市场增速的7倍；管理及维护数据的成本将是购买存储设备所需成本的4倍；全球数据量的年均复合增长速度为59%；未来需要分析的信息源中，混合类型数据所占比重将高达85%；数据分析直接受到服务器性能制约的数据量将占到总体的87%；仅2012年一年，服务器在整体“大数据”市场投资中就将占去14%的比重。
这就意味着传统计算的低效正在为企业发展带来阻碍，企业感到当前的IT系统变得更加复杂且难以管理。数据显示：企业用于运营和维护IT系统的费用已经超过整体预算的70%，并且这一比例仍在持续增长；企业有三分之二的IT项目及解决方案部署超出了原定计划；IT架构的复杂度将以当前速度每两年就增加一倍。
于是出乎绝大多数人意料的事情发生了：IT部门，这个曾经作为企业现代化和创新化能力标志的部门，正越来越成为企业新创新的阻力而非动力。
怎么办？
很多人立即想到了另外一个热词：“云计算”。
IBM全球高级副总裁Rod Adkins认为，当前全球IT领域有了令人振奋的发展趋势和挑战，现在每天有大量数据和信息生成，这为大数据分析提供了机会；数据中心的挑战也为IT提供了新机会，比如云计算，能降低数据中心成本。
EMC资深产品经理李君鹏认为，大数据本身就是一个问题集，云技术是目前解决大数据问题集最重要有效的手段。云计算提供了基础架构平台，大数据应用在这个平台上运行。目前公认处理大数据集最有效手段的分布式处理，也是云计算思想的一种具体体现。Teradata技术总监Stephen Brobst则表示，公有云架构对数据仓库没有影响，因为企业的CIO不会无缘无故把财务数据或者客户数据放到云上，那样很危险。然而，是私有云架构确实有影响：第一，通过私有云，可以巩固数据集市，减少利用率不足的问题；第二，可以通过灵敏的方式将数据集成，实现业务价值。
于是有人就此理解为：大数据的最佳解决方案是采用云计算和分布式处理，利用互联网将运算能力、存储能力都做分布式的处理，认为这样做就可以最大程度上地降低成本、增加扩展性和灵活性。
然而事实真的如此吗？
让我们来分析一下最近IBM公司在国内针对百万人口的城市级信息中心制定的解决方案：
面对数量庞大且增长迅速的各类交通信息：120万辆机动车电子卡、4万辆机动车的实时GPS定位、200万笔公交IC卡数据、518个高清卡口的113亿张图片等，该市信息中心的领导意识到，当前多个项目能源消耗大、占地要求非常高、并且原有的网络设备难以满足新增的需求，网络设备经常更换，并且这些相互独立的数据库、服务器和存储，以及不同的访问权限和没有统一的管理界面，让本就压力巨大的数据中心的效率大打折扣，同时也极大浪费了宝贵的人力、能源和其他各种资源。
IBM给出的解决方案是：
首先，在基础平台上摒弃了分布式的服务器架构，而是采用大型服务器在基础架构上对处理能力、I/O吞吐和主存储进行了整合，这样做的最大亮点是，将原有成百计的分布式服务器整合到了个位数，极大地节省了空间和能源，做到绿色环保；因为不用考虑各分布式服务器之间的互通互联和各服务器之间的状态及负载均衡与调配，节省了相当数量的管理人员；另外大型服务器自身端到端的管理功能和适用于异构工作负载且基于策略的框架，有效帮助信息中心实现中心控制，实现极高的性能。
其次，在整合的基础平台之上，采用“云计算”框架虚拟化设计，实现了智能交通和政务网站的整合。这一方案让用户在使用上可以享受与分布式架构相同甚至更加优越的性能。由基础平台通过虚拟化形成的任意数量的虚机，在统一云管理软件URM的配置下，能够提供统一的管理视图和管理机制，简化在多套异构业务系统环境下系统的运营和维护工作。
而在本方案中的存储部分则采用了运行稳定、性能领先、技术成熟的SAN网络架构，具有很好的稳定性，能为前端各应用提供可靠的数据存储平台，并且整个SAN网络中的部件都配置了双冗余组件，保证任一部件的损坏不会影响整个系统的运行，而关键数据库的数据都通过合理的备份策略，定期备份在了物理磁带上，保证关键数据的绝对安全。
总结下来，整合的基础平台，“云计算”框架的虚拟化设计，和定制化的高速存储，打造出了最稳定、最可靠、最安全、最绿色的运行环境，让政府的大数据应用完美落地。
可见，大数据的解决方案不同于纯粹云计算的解决方案，虽然云计算带来了看上去更便宜的处理能力和存储能力，但对于往往都有相当数量级规模的大数据应用而言，在基础架构上巧妙地整合和部分的集中，反而能更好地解决安全性、可靠性、稳定性和绿色环保的需要。
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