如何杜绝垃圾食品的论文？
亲爱的朋友们:
食品安全，是我们生命健康之源。讲究饮食卫生，安全消费食品更是我们大家的共同心愿。时值春季，万物复苏，各种病菌迅速繁殖，广泛传播，学生食物中毒引发的食品安全事故时有发生。为认真预防和控制食品安全事故，切实保障广大人民的身体健康和生命安全，特向同学们发出如下倡议:
1、树立食品卫生安全观念，提高食品安全自我防范能力。尽可能少在外就餐，不从小摊小贩购买无卫生许可的餐饮品，防止食物中毒和肠道传染病的发生。不食用流动摊点销售的盒饭，***价低质劣的食品，预防和减少食源性疾病的发生。
2、增强自我保护意识，杜绝一切不卫生食品。不买、不吃无厂名厂址、无生产日期、无保质期的“三无”食品和过期变质食品;不***摘或不食用野果(菜)和来历不明的可疑食物。
3、养成良好的饮食习惯。平时多了解健康食品知识，防止急性肠道传染病传播。不喝生水，少吃生冷、凉拌的食物。生吃的蔬菜、瓜果等食物要去皮或在清水里浸半小时后再食用。
4、养成良好的卫生习惯。从我做起，严防病从口入。注意个人卫生，养成饭前便后洗手的良好习惯，尽量不要用手直接接触食物，预防肠道***病的传播。
5、养成健康的生活习惯。加强体育锻炼，保证充足的休息，不暴饮暴食，养成健康卫生的生活习惯。
朋友们，民以食为天，食以安为先。让我们立即行动起来，从自身做起，从细节做起，关注健康，关爱自己，关注食品安全，增强食品安全意识，养成良好的饮食卫生习惯，杜绝疾病的发生，共同做好食品卫生安全工作，共建安
全和谐的环境!
能通俗的解释一下什么是大数据吗？
“不接触互联网，以后寸步难行！”十年前，在这样的危言耸听下，大家扔掉砖块手机拿起手掌大的智能手机。
好不容易学会了玩微信刷朋友圈，现在中年危机和“大数据”都一起来了。
是不是不接触大数据，也要被时代淘汰？
而现实生活中处处看见大数据，你刷不刷小视频？读不读每日新闻？看不看新剧？
细心的人就会发现，为什么软件这么了解我，知道我喜欢看婆媳******、知道我喜欢学最新广场舞、知道我喜欢哈哈搞笑段子？
手指不管怎么往下滑，都是我喜欢看的，每次像再刷五分钟就去睡觉，一刷就是两个小时。这样熟悉的场景是不是有感同身受？
这就是大数据整合优化。
用专业术语概括大数据就是：使用新的处理模式，对信息进行捕捉、管理和处理的数据***。
简单来说就是：你拿着没有喝完的奶茶，准备扔进垃圾桶。上海清洁工阿姨非常友好地问你，“你是什么垃圾？”，
这时候你就要：
第一，先倒了剩下的奶茶
第二，然后把珍珠倒到“湿垃圾”处
第三，把外包装扔到“干垃圾”处。
以上这个过程就是大数据处理，对海量的数字信息进行分类、整合、优化，来达到客户需求的目的。
大数据在***分配、信息配对非常有用，例如器官移植配对，就职简历投放等等。
像我们这样的普通人，我们享受的是大数据给我们带来的便捷，我们并不需要去过于专研它。
所以不用担心不接触大数据，就要被时代淘汰！就像我们都会用智能手机，要理解智能手机到底是怎么运作，里面的锂子电子排列顺序是什么，这个是完全不必要的。
相信大家对于这次***肺炎疫情期间社区防控力度之严、强度之大深有体会。但在杭州滨江区，在疫情爆发之初，却面临着社区疫情防控人手不足的问题。对此，国家电网杭州分公司研发了全国首个“电力大数据+社区网格化”算法，实现了收集、研判电力数据功能，并对滨江157476户居民、超过1000万条电力数据，进行了收集和分析。为了精准判断细微的用电数据差别，该公司在算法中开发了居民短暂和长期外出、举家返回、隔离人员异动等3个场景6套算法模型。通过3轮150余万条次电力大数据巡航，精准判断出区域内人员日流动量和分布，还可以实时监测居家隔离人员、独居老人等特殊群体347户。这让社区人员得以根据电量波动判断业主状况，提高了登记和服务的效率，从而解决了人手不足的难题。
听完这个例子，不知道你有没有什么感触呢？看似“高大上”的大数据，实际上就是这么的“接地气”。今天呢，我主要是想纠正一些大家对于大数据的误解，对大数据有一个更清晰且正确的认识。
二、大数据是什么？
其中，第三范式和第四范式都是由计算机来进行计算的，二者之间有什么区别呢？
引用维克托·迈尔·舍恩伯格撰写的《大数据时代》中的话来说，就是：大数据时代最大的转变，就是放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。第四范式相对于第三范式来说，更关注“是什么”，而不需要知道“为什么”，就像人类总是会思考事物之间的因果联系，电脑却更擅长相关性分析。这也是为什么有人提出第三范式是“人脑+电脑”，人脑是主角，而第四范式是“电脑+人脑”，电脑是主角。
也许会有同学提出疑问，这是不是与我们科学研究的理念相违背？毕竟，如果通篇只有对数据相关性的分析，而缺乏具体的因果解读，这样的文章一般被认为是数据堆砌，是不可能发表的。
这里我又想给大家举一个例子了，让大家更好的理解第四范式的意义所在。拿我们近年来特别关心的雾霾来说，我们想要研究雾霾的产生机制，从而进行针对性的预防。
按照第三范式的思路，我们需要先在一些具有“代表性”的地方建立气象站，收集与雾霾形成有关的参数，包括大气化学成分、地形、风向、温度、湿度等气象因素。需要注意的是，第三范式下，我们所收集的参数都是我们认为可能会影响到雾霾形成的因素，实际上已经人为地排除了某些不重要的参数。从研究的可行性角度出发无可厚非，但是从准确性上来说，已经是根源性的错误了。如果能够获取更全面的数据，即不加筛选地收集各类参数数据，进行更细致的数据分析，那么就能得出更科学的预测，这就是第四范式的出发点。
相信通过上面的解说，大家对大数据有了一个基本的认识，下面呢我来对大数据做一个简单的定义：大数据（big data），指的是在一定时间范围内不能以常规软件工具处理（存储和计算）的大而复杂的数据集。这些大数据集包括结构化、非结构化和半结构化数据，需要经过进一步的数据处理和分析才能形成有价值的信息。
第一、数据体量巨大
这点相不难理解，我们日常生活中使用的微信、支付宝、微博、抖音等软件每天都会产生数百亿条以上的数据，这仅仅是移动应用一天的数据量，此外其他各行各业也都会产生各式各样的数据，其总量绝对超出了你们的想象。举个具体的例子，据英特尔预测，全球数据总量在2020年将达到44ZB，而中国产生的数据量将为8000EB，8000EB是什么概念？整个地球上所有沙粒总数的10倍！
第二、数据类型繁多
正如我刚才所提到的，大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据指数据的属性相同，可以用统一的结构进行表示；非结构化数据缺少固定的结构，通常整体存储，比如各种图片、***、音频等，非结构化数据越来越成为数据的主要形式，据IDC数据显示，企业中80%的数据都是非结构化数据；而半结构化数据则介于两者之间，比如HTML和XML文档，其内部用成对的标签记录对应的数据，但每个文档内部的标签又不是统一的，没有固定的规律。
第三、价值密度低
大数据的价值很高，但是单条记录却基本无意义，缺乏有效信息，这也对我们收集数据提出了要求，数据分析一定要建立在大量的数据集的基础上。举个例子，张三是某电商平台的忠实用户，我们作为后台，如果单看他的某一条购物记录，无非是知道了他买了什么东西，消费了多少钱，但是我们一旦利用大数据分析系统对张三所有的购物记录进行分析，那么我们就能得出他的一个消费画像，了解其购买偏好，从而对他进行精准的商品推荐。
第四、处理速度快
如今5G时代，数据产生的速度越来越快，这就要求数据后台能够快速处理掉无用信息，因为需要控制存储成本。同时更快速地处理信息，能够获取更多的有效价值，才能够在商业竞争中取得优势。两方面因素都***着数据处理技术的高速发展，目前***取流式数据处理技术可以达到毫秒级甚至微秒级的处理时间，满足实时监控分析用户行为，从而提供个性化服务的需求。
三、结语
最后，引马云的一句话作为结尾：未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代。这里的DT就是data technology, 希望各位对大数据有了一个新的认识，也希望大家能够在这个万物互联的时代，把握时代机遇，掌握信息技能，做一朵勇往直前的“后浪”。
