dama_damage

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       大家好，很高兴有机会和大家一起探讨dama的问题。我将用专业的态度回答每个问题，同时分享一些具体案例和实践经验，希望这能对大家有所启发。

1.dama是什么的缩写

2.DAMA第一章数据管理

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dama是什么的缩写

       dama是什么的缩写：Demand Assigned Multiple Access

       This paper explains briefly what is FDMA-TDMA system, analyzes some of the crucial technical features of the system such as acquisition and synchronization, car-rier hopping, uplink power control,

       Demand Assigned Multiple Access(DAMA), controller etc. and procedure of their operations.

       介绍了什么是多载波窄带时分多址卫星通信系统，分析了初始捕获及同步、跳载波、上行功率控制、按需分配、控制器等该系统的一些关键技术特点，阐述了它们的工作过程。

DAMA第一章数据管理

       宇宙是由各种物质组成的，有些我们看得见，有些我们看不见。宇宙中弥散着这样一种尚未被人类所认识的粒子，它是弱相互作用的，能穿过人体几亿次而几乎不留下任何痕迹，这种粒子就是冷暗物质粒子。由意大利和中国科学家组成的科研小组经过8年的攻关，最近公布了他们在位于阿尔卑斯山脉下一个岩层厚度达1000米的山洞里所做的实验结果：用100公斤放射性很低的碘化钠晶体阵列，经过600天的实验后，寻找到了这种粒子可能存在的初步证据，甚至还估计出这种粒子的质量大约是质子的50倍。

        “一旦经过科学的重复证实这种弱作用粒子确实存在，将极大地支持超对称粒子模型和爆炸宇宙论。不管最终结果如何，这种新粒子对于粒子物理、天体物理及宇宙学的发展具有重大的科学意义，也会使人们对客观规律的认识大大向前推进一步。”在意中宇宙暗物质探测（DAMA）合作组中方首席科学家、中国科学院高能物理研究所研究员戴长江道出了这项实验的意义。美国南卡罗来纳大学物理学家弗兰克·阿维尼奥内则断言，如果这一发现属实，无疑是具有诺贝尔奖水平的。目前，美国、法国、日本、西班牙等国的科学家们也都在夜以继日地研究宇宙冷暗物质。

        从原子物理到原子核物理，再到今天的粒子物理，物理学的日臻完善已经能够很好地解释诸多复杂的自然现象和物理规律。现在公认的宇宙学模型认为，宇宙大爆炸后经历了超高能、高能、低能过程，对应的物理规律也符合大统一、弱电统一和量子色动力学，宇宙大爆炸及其演化所产生的粒子则遵循这些规律。

        然而，在宇宙中还可能存在着一些弱作用冷暗物质粒子，它们的形成及运动规律是现有粒子物理标准模型所不能解释的，于是科学家们又提出了超对称粒子物理模型。现代天文观测和爆炸宇宙论的研究表明，宇宙中的物质绝大多数是暗物质，而暗物质中大多数是由非重子冷暗物质粒子组成的，目前科学界普遍认为，这种冷暗物质粒子在宇宙中的含量超过20％。

        据戴长江研究员介绍，现代的天文观测已获得宇宙中存在暗物质的初步证据，如宇宙螺旋星系中，星云旋转速度几乎不随星云盘径向的距离而改变，以及在星系空间气体辐射的X射线观测中发现的气体平均速度大于其逃逸速度等，但要确认暗物质的存在及特性，尚需进一步的观测数据及可靠证据。自1985年以来，宇宙中暗物质的研究已成为天体物理、粒子物理和宇宙学的交叉热点，其中对冷暗物质粒子———超对称粒子的观测研究是当今非加速器物理实验最热门的课题之一。

        由于这种冷暗物质粒子具有弱作用的特性，因此要在实验室里记录和捕捉它极其困难。戴长江研究员介绍说，目前，科学界一般用两种方法来探测它。一是间接法，采用规模大、接收度高的地下大型中微子探测器或空间磁谱仪，通过探测正反超对称粒子湮灭所产生的次级粒子来确认，但此法由于中间过程多，待定参数也多，较难获得准确的观测结果；二是直接法，即直接探测超过对称粒子经过实验晶体阵列时留下的极其微弱的作用信号，此法由于超对称粒子与其它物质发生作用的概率很低，因此需要研制相当规模的高灵敏度的探测系统和开发相对应的实验技术与方法。

        据了解，目前意中DAMA组已将用于记录超对称粒子弱作用的碘化钠晶体阵列由100公斤扩大到250公斤，仍由两国科学家合作，继续日夜不停地观测。我国已成立了由来自中国科学院高能物理研究所、清华大学、中国原子能研究院等9家单位的近30名专家组成的科研队伍，准备进一步观测研究

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        数据管理的核心驱动因素

        数据管理的核心驱动力在于组织通过数据资产管理获得商业价值。关键在于拥有高质量、可靠性的数据做支撑。

        数据管理的目标

        数据安全/数据质量/元数据

        理解和支撑业务人员的数据需求。

        确保数据资产的完整。

        确保高质量的数据和信息。

        确保数据隐私和机密性。

        防止未经授权的访问和操作。

        有效发挥价值。

        数据

        数据被强调为关于世界的事实。

        一些约定，经常被记录为一个特定的数据，称为“元数据”。

        需要构建数据架构、数据建模管理、元数据、数据质量管理，帮助人们理解和使用数据。

        数据和信息

        信息=数据+元数据

        金字塔：数据-信息-知识-智能

        数据资产

        资产是可以被拥有和控制，逾期带来经济价值的资源。

        数据管理原则

        数据管理需求源自于业务。

        数据管理需要跨领域业务支撑。

        数据管理需要基于全生命周期管理。

        数据治理简介

        数据治理的定义：在管理数据资产中行驶的权利和管控，包括：计划、监督和实施。

        数据治理的职能：指导其他领域的活动。

        数据治理的目的：确保依据数据管理制度和最佳时间的管理数据。

        数据治理的驱动力：从数据中获取价值。

        数据治理的侧重点：如何决策，是关于人、数据、流程的行为方式。

        数据变革管理工作：向组织传达数据治理好的好处和必要条件。

        业务驱动因素

        法律合规性驱动，eg金融&医疗行业。

        业务需求驱动。

        战略目标驱动，主要集中在减少风险（eg数据安全/隐私）和改进流程（合规性、质量提升、元数据管理、效率管理）。

        问题驱动。

        对标驱动。

        目标和原则

        可持续性。

        嵌入式：融入软件开发方法、数据分析应用、主数据管理和风险管理。

        可度量。

        领导力和决策。

        业务驱动。

        共同责任。

        多层面：企业层和各地基层，通常发生在中间层。

        基于框架：必须建立一个运营框架来定义各自职责和工作内容。

        原则导向

        以数据为中心的组织

        数据作为资产管理起来。

        鼓励数据管理的最佳实践。

        企业的数据战略必须跟业务战略一致。

        应该不断的优化改进数据管理流程。

        数据治理组织

        立法职能（定义策略、标准和企业框架）、司法职能（问题管理和升级）和执行职能（保护和服务、管理责任）。

        治理模型可能是集中组织，也可能是分布式和联邦式。

        数据资产估值

        衡量价值的五种方式

        1、替换成本。2、市场估值。3、发现商机（BI识别的机会，通过交易或销售获得价值收入）。4、数据销售。5、风险成本（缺少必须数据、存在不应留存数据、数据不正确等）

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       简介：《DAMA—DMBOK指南》一书是基于职能框架白皮书编写的，采用了协作开发的模式并建立了独立的开发网站，很多人做出了重要的或辅助的贡献。此书历经多次校对审查，超过40个审稿人参与了审阅活动。

       好了，今天关于“dama”的话题就到这里了。希望大家能够通过我的讲解对“dama”有更全面、深入的了解，并且能够在今后的生活中更好地运用所学知识。