目前国内对于BIM相关智能设备的应用，大部分还是由国外设备公司如天宝、法如、莱卡等老牌精密仪器集团提供，他们基于传统产品创新研发和生产了一系列高度集成化、可与BIM模型集成的智能设备。但是最大的问题在于设备 *** 作流程不一定符合国内工程习惯，产出的数据成果无法被国内建筑业直接认可，这也造成该类设备一定的推广阻力。
1 、可穿戴式视觉仿真设备
扩展现实（XR）是总称术语，适用于所有计算机生成的环境，可以合并物理和虚拟世界，也可以为用户创建完全身临其境的体验。扩展现实类技术在建筑领域的应用是一种融合跨界的综合技术，主要分为三类：
（1）虚拟现实（Virtual Reality，简称VR） 是一种可以创建和体验虚拟BIM空间的计算机仿真系统。利用BIM模型在计算机中生成模拟环境，通过多源信息融合、交互式的三维动态实景和实体行为的系统仿真，使用户沉浸到该环境中进行BIM的交互体验。
该类VR代表设备有HTC Vive、Oculus
Rift、Playstation VR，整套系统一般包括全视角包裹头盔装置、运行主机、交互手柄以及空间定位装置，其开发生态环境在扩展显示类设备中最为成熟，与建筑领域相关的应用较为丰富。
针对交互需求的进一步挖掘，各类高效和专业技术公司也研发了诸如万向跑步机、蛋椅驾驶舱等联动体感设备，但相较于高昂的价格，其体验效果并不显著，多用于新技术的阶段性成果展示。
另一种虚拟全景技术又称三维全景虚拟现实（也称实景虚拟），是基于全景球形图像将目标BIM场景进行沉浸式展示的技术。全景（Panorma）是把环360°导出的多组照片拼接成一个全景图像，通过计算机技术实现全方位互动式观看的建筑真实场景还原展示方式。该项技术的使用仅需要一个可两片装凸透镜的盒子和普通智能手机，通过APP中的VR横向分屏功能，即可体验沉浸式全景漫游的体验。该类设备轻便简易，交互功能虽然简单，但可用于轻量化浏览建筑效果或工艺做法，成本低廉。
（2）增强现实（Augmented Reality，简称AR） 是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度，并加上响应BIM模型的技术。该技术的目标是在屏幕上把虚拟BIM模型套在现实世界并进行互动。代表的专业设备如Google Glass，目前大部分智能移动电子设备均有相关功能，其设备体验效果的核心除了BIM模型本身和响应动作之外，硬件效果主要在于设备计算芯片的算力和光学方案的显示效果，即设备配置越高，软件交互制作越精良，体验感越佳。
（3）混合现实（Mixed Reality，简称MR） 是通过智能可穿戴设备技术，将现实世界与BIM模型相叠加，从而建立出一个新的环境，以及符合一般视觉上所认知的虚拟影像，在这之中，现实世界中的实物能够与虚拟世界中的物件共同存在并即时的产生互动，因此设备中会有一套SLAM系统对周边环境进行实时扫描，并需要CPU在设备里创建一个三角网虚拟世界与BIM模型进行互动，因此MR技术是目前扩展显示类设备中技术含量最高的一种，其硬件和配套软件成本也相对较高。
混合现实技术的代表设备是微软公司的HOLOLENS系列，目前已发布第二代产品。另外，天宝公司联合Hololens开发的XR10将安全帽与设备结合到一起，更适合工地环境，并且通过三个非平行平面来让模型与现实空间进行结合，使等比模型与现实空间的叠合误差大大缩小，在某些程度上具备了取代施工现场放线工序的潜力，不过该类设备的通病都是在强光的室外环境视觉效果较差，视角范围也不是沉浸式全覆盖，需要适应和调整。
目前混合现实技术的生态与建筑业深度结合的设备和系统还未成熟，投入进行开发的市场环境单一，能够满足国内建筑业使用需求的软件较少。
2 、数字化施工设备
数字化施工类设备是将目前行业内常用的工程装备进行数字化升级或改良后，能够接收BIM作为 *** 作依据进行实体施工、测量的设备仪器。目前行业使用较多的为智能全站仪、无人飞行器、三维激光扫描仪、数字化土方施工机械等几大类设备。这类设备的特征都是能够接收BIM模型及数据，机器直接读取数据后在设备中自动建立三维空间坐标系，通过自动化的机械手段进行作业。在异形三维空间的快速放线、现场施工实体数据采集、大体量土方挖掘方面对施工效率有很大的提升。
（1）智能全站仪在业内更多被称为放线机器人 ，目前国内市场占有率最高的是美国天宝公司生产的RTS系列全站仪，该全站仪主要由通过红色激光指示测量放样点位的全站仪主机，用于控制、选择测量或放样点的 *** 作手册以及配套的三脚架和棱镜套装组成。
智能全站仪能够基于BIM模型进行放线，因此可以承载比平面图更多的建筑信息，在异形结构、MEP系统中有着非常明显的优势，能够节省大量的现场放线人员工作，其放线精度也能提高到毫米级。
但由于 *** 作习惯、方法与传统的放线形式有较大区别，实际 *** 作仪器的测量工程师在前期需要重新学习，除了需要学习通过触控平板电脑进行仪器的 *** 作和数据的分类储存之外，对于BIM模型的处理，也与传统根据二维图纸的形式有很大不同，因此需要项目团队成员进行基于三维模型施工的培训和经验积累，才能达到更好的效率。
（2）无人飞行器， 是目前建筑业勘察、施工阶段的常用设备。普通房建项目一般配备小型多旋翼飞行器搭载一个高清摄像头的设备，手机APP或者自带的遥控装置，用于高空实景拍摄。一般代表设备有大疆精灵、御等系列产品，但在高精度航拍勘测领域，则需要采买或定制专业无人机，价格则按照具体需求差别较大。
（3）物联网类设备。 随着智慧工地系统的兴起，智慧工地大脑的自动分析功能在行业越来越被重视，基于真实数据进行自动分析的应用可以为管理人员节省大量的重复劳动工作，但如何获得大量真实有效的工程数据，则需要物联网技术的支持，因此物联网设备是现在智慧工地实现的基础。
一般物联网数据都是由不同的传感器网络来采集和传递，传感器技术在工业领域已经非常成熟。在建筑业中，物联网传感器单点数据量较小，一般2G网络也可以达到实时传输效果。因此，物联网数据是否好用，取决于传感器的质量和平台数据算法的设计，在复杂多变的环境下，许多需要暴露在外的传感器十分容易受到现场其他因素影响，导致异常的数据结构，需要定期进行人工检查。
（4）混凝土3D打印 ，3D打印作为一种近年崛起的增材建造技术，已在模具制造、工业设计等领域取得较多成果。基于挤压层积式3D打印混凝土技术，在无需模板支撑的情况下，将水泥砂浆的挤出条状物逐层堆积，逐步打印构件，是建筑领域的全新尝试。可以实现异形化施工，使建筑物摆脱单调的几何形状限制，极大地推动建筑领域机械化、智能化、个性化以及安全化的进程。目前国内已有多个建筑业龙头企业尝试过3D打印一些低层建筑，正在广泛探索这种建造方法在基础设施、住宅和公建领域结构中的可行性。现有的问题主要集中于3D打印混凝土构件的特殊力学性能导致其与现有的工程规范难以匹配，以及材料和施工成本的效益价值问题。
（5）工艺机器人 ，从施工技术出发所研制的施工工艺机器人，例如砌砖机器人、搬运机器人、焊接机器人和装饰板施工机器人等都是国际工程行业讨论的话题，这些机器人能够在某些占据大量重复劳动且复杂程度不高的工艺上起到非常大的作用。国内代表的机器人企业则是碧桂园旗下的博智林科技公司，相关数据显示，碧桂园集团现有在研建筑机器人50余款，覆盖主要建筑工艺工序。其中，近40款投放工地测试应用，10余款进入产品化阶段。国外一些实验室正在研究通过增加传感器和算法，让机器人能够识别 *** 作复杂构件的形状，并且能够跟其他工种的机器人进行合作，在复杂的施工现场也能自我学习和修正，有极大的应用潜力。
简单的说，数字孪生是物联网设备的数字化。数字孪生通过使用传感器收集有关物理项目的实时数据，充当物理世界和数字世界之间的桥梁。然后，这些数据用于创建项目的数字副本，从而允许对其进行理解、分析、 *** 作和优化。
多年来用于描述数字孪生技术的其他术语包括虚拟原型、混合孪生技术、虚拟孪生和数字资产管理。即物理对象的虚拟映射，在问题发生之前先发现问题，监控在虚拟模型中物理对象的变化，诊断基于人工智能的多维数据复杂处理与异常分析，并预测潜在风险，合理有效地规划或对相关设备进行维护。Hightopo 作为数字孪生技术的排头兵，致力于通过新一代科技手段，提升城市科学化、精细化、智慧化的治理及运行。
拥有三维仿真技术，自主研发了基于 HTML5 的 2D、3D 图形渲染引擎，为 Web 可视化提供了丰富的展示形式和效果。
在工业领域，通过数字孪生技术的使用，将大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革。一 一应对虚拟资产的实际资产，使资产管理三维可视化运营维度更加直观。全域感知、运行监测，并整合历史积累数据进行运算，还要做到快速及时地输出信息。
通过数字孪生技术，不仅能够对工厂设备进行监测，实现故障预判和及时维修，还可以实现远程 *** 控，远程维修，极大降低运营成本，提高安全性。
值得关注的是，在国家新基建政策推动下，5G、物联网、工业互联网、卫星互联网等通讯网络基础设施以及人工智能、云计算、区块链等新技术基础设施正在高速发展与完善，这样的发展会极大促进中小企业集体性加快信息化的步伐和自动化水平的提升，并给中小企业带来虚实结合的平台基础，特别工业互联网的发展给中小企业应用数字孪生技术带来了更多的可能性。相信用不了多久，中小企业也一样可以用数字孪生技术来为企业赋能，降本增效！
且由于数字孪生具有将虚拟空间和物理实体紧密融合的特点，所以在 5G 技术下，数字孪生将更容易落地。
首先安装MCGS调试助手。双击“MCGS调试助手_V15”文件，按顺序安装其次安装后打开MCGS调试助手。保证触摸屏与PC在同一局域网内（设置为200200200110），进入MCGS调试助手登录界面，选择“本地调试”，输入触摸屏在局域网内的IP地址（200200200190），点击“连接”。可以看大可连接设备列表；连接成功后，可对连接的触摸屏进行VNC浏览。物联网就是物物相连，组成一个信息网络，Internet Of Things，它的实现主要靠三部分，第一：电子标签，是信息ID，物体唯一编号的载体；第二：读写设备，是读取电子标签ID的设备，能够识别（非接触式识别）每个物体的唯一编号；第三：系统平台，将标签ID号、物体的数据进行处理、融合，实现可视化的信息。物联网的概念很大，有传感技术，也有识别技术，传感主要靠介质传递信息，射频识别主要是RFID。目前将云计算也列为物联网技术。常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte可以利用物联网技术实现定制化宣传效果，应用人工智能技术提高互动性和个性化，运用虚拟现实技术建立沉浸式学习体验。
1、利用物联网技术实现定制化宣传效果：在进行宣传活动时，可以利用物联网技术，通过智能设备合理调配宣传资源，让每一位参加者都能得到充分的关注和呵护。
2、应用人工智能技术提高互动性和个性化：人工智能技术可以针对每一个参加者建立不同的机器人帮助他们解答问题、提供有针对性的辅导，同时也可以根据参加者的反馈情况及时调整培训内容和方式，让培训变得更加贴心、自主化和个性化。
3、运用虚拟现实技术建立沉浸式学习体验：虚拟现实技术可以模拟真实的工作场景，利用VR/AR等技术让受训者参与其中，亲身感受工作流程和 *** 作方法，并在虚拟环境中进行培训和评估，让培训更加直观、真实和生动。
在宣传和培训过程中，利用大数据和数据分析技术监控，评估宣传效果可以更好地了解参加者的需求和反应。并基于收集到的大数据进行实时、个性化的调整，以提高宣传效果和参加者的体验。
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