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互聯網應用例子范文1

一、多媒體教學的提出

在多媒體技術未形成之前，傳統教學在各類教學中占了主導地位。傳統教學是教師講解和學生聽講與練習的教學。它的主要活動是教師依教學進度，把課本內容依序講解給全班學生聽；學生則經由上課專心聽講或練習，以及課后的溫習來熟練課本與教師所講授的知識內容。隨著多媒體技術的不斷發展和成熟及帶來的便利，多媒體技術被廣泛應用于各行各業。多媒體教學是指在教學過程中，根據教學目標和教學對象的特點，通過教學設計，合理選擇和運用現代教學媒體，并與傳統教學手段有機組合，共同參與教學全過程，以多種媒體信息作用于學生，形成合理的教學過程結構，達到最優化的教學效果。其本質可以概括為利用各種媒體的以最佳組合形式展示給學習者學習內容。在這個過程中，媒體素材的質量直接影響著教學的效率。

二、多媒體素材的取得

（一）傳統方法

在傳統方式下多媒體素材制作只能通過手工方式，工具也只能是簡單的如相機攝影機，制作困難，多媒體素材資源稀少；多媒體資源的共享程度不高，從而造成利用率的低下，資源的再利用程度低。教師想要取得滿意的教學效果，要么自己花費大量時間和精力自己制作，要么找熟人打聽所需素材。這在很大程度上挫傷了教師利用多媒體的積極性。

（二）從互聯網上獲取

隨著電腦技術的發展，制作多媒體資源效率得到了很大的提高。現在我們可以利用多媒體計算機通過各種專用的軟件綜合處理和控制符號、語言、文字、聲音、圖形、圖像、影像等多種媒體信息。有了方便的工具，制作者不需要為制作的過程花過多的精力，只要充分發揮想象將自己的想法轉化為現實便可以產生很好的多媒體素材。

三、互聯網多媒體素材的利用

（一）互聯網多媒體資源的獲取方式

互聯網為用戶提供了很多資源共享手段，用戶利用這些手段可以很方便地獲取互聯網上的共享資源。最常見的幾種共享形式也是取得資源最方便的，有：web頁形式；ftp服務形式；PoP點對點通信。

1.Web頁和ftp形式的多媒體素材，可以通過互聯網上的綜合搜索網站上的搜索工具查找所需要的信息，以下是一些包含豐富資源搜索網站：Google（省略）：全球最強大的搜索引擎；

百度搜索引擎（省略）：最強大中文搜索引擎；亞虎（英文：省略；中文：cn.省略）；新浪（省略）；網易（省略）；搜狐（省略）；

以搜狐網來說明，我們可以點擊其列出的分類“社會――歷史”欄，打開后有許多的歷史網站，分別瀏覽，可找到自己所需的材料；也可直接查找，你想找“康熙”的有關資料，可在搜索欄中輸入“康熙”，在類型中選“網頁”，點搜索后，可出現有關這個人物的許多網站或網頁，后種方法較為直接，簡單方便。

2.PoP點對點交流，點對點的各種應用軟件使得任何一位用戶都能夠與其他使用相同軟件的所有用戶共享交流音樂、視頻、圖片、圖書、軟件、資料等各種文件，并能實現點對點的聊天通迅，非常方便多媒體資源的共享。常用的工具有icq、msn、oicq（qq）、Workslink、PP點點通等。

教師總能在互聯網上找到符合或接近自身教學要求的多媒體素材，下載這些有用的素材后利用一些工具軟件對不太滿意的素材進行加工修改，之后便是各種素材在自己課件上的應用了。

（二）運用實踐舉例

本學期我制作《開辟新航路》課件的大部分多媒體素材都是從互聯網中獲取的，在該課件制作過程中互聯網為我提供了豐富的多媒體資源，我也體會到利用互聯網上多媒體資源的便利性。

1.歷史圖片。新航路的相關圖片資料可以在省略/zgjdstp.htm頁，fshistory.省略/lstp_0.htm頁上獲得，下載的圖片可以用圖片處理工具Photoshop進行必須的處理。

2.封面及封底圖片：課件封面及封底的圖片也是在互聯網上下載，下載后用Photoshop在圖片上添加歡迎詞及感謝詞，其中應用到Photoshop的文字模塊及投影效果。

3.地圖資料：我在兄弟學校網站上找到了新航路開辟路線圖，正是該課件所需要的，無需進行加工。

4.《大國崛起》影像：我從szw.snnu.省略/Fallow/Index_Vi.htm頁上下載了《大國崛起》的視頻資料，因為課堂時間有限，不能把該資料的所有視頻放映給學生，我就用視頻處理工具EOVideo截取了其中58”-1’27”的片斷作為該課件的視頻。

5.背景音樂：我選擇互聯網上一段較為平緩的midi音樂作為課件中課前歡迎頁的背景音樂，可以達到輕松氣氛的效果。

6.利用局域網展開師生互動環節，教師可及時了解學生的學習狀態，以便在課堂上調整，進一步優化教學。

該課件制作完在使用中達到了良好的教學效果，大部分功勞應歸功于互聯網。

四、互聯網多媒體資源利用的原則

互聯網上的多媒體資源的確在很大程度上能滿足教師的需要，在利用互聯網多媒體資源時應該堅持以下幾點原則。

（一）針對性原則

獲取的多媒體應該為我所需，教師要根據教學目的分析制作的教學課件需要什么性質什么內容的多媒體素材，有時還要分析具體的教學對象針對不同知識水平的接受者選擇相應的素材，這樣才能達到提高教學效率的目的。

（二）選擇性原則

互聯網上的多媒體素材非常豐富，就教學內容而言在很多網站上都有相關資源，這時我們應該選擇質量相對較高的素材加以利用。要做到這一點并不容易，這需要教師搜索大量的網站對各種資源進行比較才能得到高質量的素材。在實踐中，我認為平時可以注意收集一些專業性網站，就歷史教學來說可以注意歷史專業研究類網站、歷史網上博物館、歷史事件專題類網站、歷史教學網站，在需要資料時就可以很有針對性地瀏覽這些網站；另外，在教學中并不是使用多媒體越多教學效率就越高，多媒體教學并非多媒體素材的無序堆砌，在選擇高質量的素材，堅持寧缺毋濫、條理清晰地組織多媒體素材才能取得好的教學效果。

（三）借鑒性原則

互聯網上包含了大量高質量的多媒體素材，教師在下載利用時還應加強對其借鑒，經常思考他人是如何制作出來的，汲取其中的想象和智慧不斷提高自身的制作意識。這樣不斷積累后自己也可以制作出高質量的素材，也可以對原作品進行一些改進提高質量，更適合于教師本身的需要。

（四）動態觀測原則

互聯網應用例子范文2

1研究對象

選擇我校2012級護理學專業4年制本科學生為實驗對象。

2方法

我院現已購置了高智能數字網絡ICU（綜合）護理技能訓練系統（型號：YJ/H1200），采用問卷調法，分組對照法進行研究，選擇我校2012級護理學專業4年制本科學生為實驗對象，采用隨機的方法將2012級護理學本科生分為4個小班共136人按班級隨機分為實驗組和對照組，在實習前的6～8周，實驗組采用高智能數字網絡ICU（綜合）護理技能訓練系統進行教學，對照組則仍采用傳統的護理實驗教學方法進行護理技能的訓練，兩組學生的年齡、性別、基礎文化、所學護理學專業課程及成績、授課教師等方面比較，差異均無統計學意義，具有可比性。將2組學生的理論學習成績、護理操作技能考核成績及醫院帶教老師對學生實踐能力的評價進行對照研究。用自制的問卷調查表，調查學生對兩種教學方法的滿意度。

3結果

3.1 2組學生的理論學習成績比較差異無統計學意義，但實驗組有比對照組成績高的趨勢、護理操作技能考核成績差異有統計學意義，見表1。

3.2帶教老師對學生實踐能力的評價：實驗組優良率63人（92.63%），對照組優良率55人（80.88%），X2=4.098，P=0.043。

3.3學生對兩種教學方法的滿意度：實驗組滿意度64人（94.12%），對照組滿意度53人（77.94%），X2=7.403，P=0.007。

4討論

4.1高智能數字網絡ICU（綜合）護理技能訓練系統意義。

模擬實驗室是現在全球醫學教育改革的重要內容，建立綜合模擬實驗室，發揮護生的創造性思維，強調以護生教學活動為主題的教育理念已成為教學主流[2]。高智能數字網絡ICU（綜合）護理技能訓練系統，將護理技能操作實驗與模擬臨床實驗有機結合，其重要性在于它能填補護理教學過程中課堂教學與臨床教學之間的差距，有效解決理論知識與臨床動手能力脫節的矛盾，是護生在進入臨床實習和護理患者之前，在模擬病房能反復練習，有所準備。運用它他能說話、會呼吸、有心跳、有脈搏，不是真人勝似真人，超越真人，自主表現生命體征，對所給予的治療措施自主而非人為做出反應的特性，讓護生能夠更直觀的了解實驗過程中病人的血壓、呼吸、心率、中心靜脈壓、氧飽和度、體溫等參數的變化；高智能數字網絡ICU（綜合）護理技能訓練系統的藥理系統及藥物代謝系統，可模擬不同藥物的多種給藥途徑，選定藥物劑量和給藥方式，系統會自動產生相應藥理學效果，也可聯合給藥和模擬補液等等，來判斷護生各種護理操作措施是否得當，因護生各種操作都得到模擬患者的反應，一方面增強真實感，另一方面可以考察護生的溝通能力。

4.2高智能數字網絡ICU（綜合）提高護生綜合能力

由于高智能數字網絡ICU（綜合）護理技能訓練系統的高仿真性，可重復性，有利于培養護生各種綜合能力，是護生從理論課堂到臨床實踐的橋梁，將有助于護生更快的適應臨床，減少護生實習初期的焦慮等心理[3]。幫助護生記憶復習，大大提高了護生主動學習的積極性，促進護生不斷上進，發揮她們的想象力和創造力，引導護生嘗試多種不同的實驗方案，從而使護生思考更合護理救治措施。高智能數字網絡ICU（綜合）護理技能訓練系統綜合運用所學知識解決現實問題，有別于填鴨式教學，要求綜合多種知識和多種實驗原理來制定實驗方案[2]。

互聯網應用例子范文3

――本報記者俞悅

近日，飛象網CEO項立剛在接受筆者采訪時表示，他成立了一家公司，在做一款新產品。他透露出這是一款基于移動互聯網的創新性路口產品，有別于PC互聯網路口產品。

在PC互聯網上，瀏覽器、即時通信等路口產品已被幾乎原封不動地搬到移動互聯網上。而項立剛的動作暗示著，不要只照搬PC互聯網的路口形態，換個思路，你會發現“移動路口”更寬更廣。

9月初，傳出消息，中國移動即將一款跨平臺、跨網絡的即時通信產品――飛聊。前不久，中國聯通推出了跨平臺、跨網絡的即時通信產品“沃友”；奇虎360副總裁胡浩在8月的互聯網大會上表示，公司將正式推出無線即時通信產品“口信”；小米科技的“米聊”以及騰訊的“微信”也鬧得火熱。

這些企業爭先恐后地進軍移動即時通信領域，并將該類產品視作非常重要的戰略性產品，究其原因，移動即時通信產品和PC互聯網上的即時通信工具一樣，是很重要的路口。但在手機上，這種產品的形態發生了變化。

在PC互聯網上，即時通信的形態主要類似于QQ，但在手機上，米聊、沃友、微信等整合了很多手機自身的特征。例如，手機能更好地支持語音輸入，米聊、沃友、微信等都很強調語音對講功能。這種形態的變化，導致騰訊雖然推出了移動版QQ，但還是不得不推出微信――騰訊無法確定哪種即時通信的形態會被用戶接受，而形成流量的路口。

另一個例子是App。與PC相比，手機界面小，操作相對不方便。因此，在移動終端上，客戶端模式是很重要的一種形態――用戶一般不愿意通過瀏覽器登錄網頁去使用服務，而是希望直接用客戶端。

因而，對移動互聯網來說，客戶端是一個新形式的路口。清科創投副總裁葉濱向《中國計算機報》記者表示，看好客戶端的路口價值：“我們投資了一些手機游戲等應用類公司。其中一些公司的產品已經有上千萬的裝機量，用戶只要點擊客戶端就可以直接玩游戲或使用服務，這是離用戶最近的路口?！?/p>

互聯網應用例子范文4

這是一個需要微革命的時代，所有的“大”都是從“小”開始，所有的大變革都是因為微小創新所導致的，微創新絕不是微改變，完全可以做到大改變。微創新也絕不是山寨，而是站在巨人肩膀上又一次的向上攀登。這本《微革命：微小的創新顛覆世界》是微創新的產物，作者金錯刀是著名科技商業觀察家，他提出“微創新”理論后就一直致力于在企業界的應用，在這本書出版的3年多時間里成為眾多大佬眾多企業的行動指南。書中解讀了千奇百怪、發生在人們身邊的微小創新案例，讓人在恍然大悟之后也會對創新躍躍欲試。

微創新的核心其實是應用創新，是相對于技術創新來講的。什么叫微創新呢？金錯刀認為，首先它是基于用戶體驗的需求和滿足的創新。其次，它能基于用戶一個微小的創新然后不斷地快速迭代，激發成千上萬實際的微創新，來把這個應用做到極致。第三個就是聚焦，微創新是聚焦于用戶的，核心還是應用創新。對用戶來講他需要的就是一種應用，APP就是一種應用，將來移動互聯網無論是開發，還是長期戰役，總之微創新是產品創新的一堂必修課。

那么微創新對移動開發有什么啟示意義呢？金錯刀認為，第一個重要的啟示意義就是要讓創新回到用戶需求的原點，深入理解用戶，不僅要滿足他們當下的需求，而且要滿足他們未來的需求。喬布斯說過：“我們的使命是制造用戶將來想要的產品?！?金錯刀舉了個例子，騰訊的微信已經做得非常不錯了，但網易推出的MOMO同樣殺出了一個新天地，他們拼的實際上就是用戶體驗。MOMO會更強調交友的概念，強調用戶資料以及用戶位置的詳細度，資料越詳細交友也會越方便。

第二點，快速迭代也是非常重要?；ヂ摼W與移動互聯網有很多共通點，即微創新，他們微創新的理念是一致的。在第一點的基礎上，不僅要理解用戶，做好用戶體驗，而且還要有很強的快速迭代能力。金錯刀舉了一個例子：Google瀏覽器Chrome，它的快速迭代已經提升了上萬次。在移動互聯網上，好的產品一定要持續更新、快速迭代，而不能將做好的產品在互聯網上放一年，那樣肯定不行。

第三點，就是90后的崛起。金錯刀認為，目前這還算是微創新的一個懸念。不少人都談到，移動互聯網想真正取得大的發展，特別是在中國，要有好的創新，這些創新其實更需要這種90后的崛起。90后天生對互聯網以及移動互聯網的使用特別敏感，造就了他們很強的創新能力，因為90后本身就是用戶，因此更能理解用戶，如果由他們來做用戶體驗以及產品的快速迭代，會非常有效果。金錯刀表示，90后確實是一個不可低估的能量。

互聯網應用例子范文5

隨著信息技術的不斷發展，近年來我國互聯網金融迅速發展，對整個金融生態產生了全方位的影響?；ヂ摼W金融一般是指以大數據、云計算、社交網絡和搜索引擎為代表的互聯網信息技術與金融行業深度融合所形成的金融新業態、新模式，具有融資、支付和交易中介等金融功能。

互聯網金融模式上的創新主要集中在五個方面：支付方式、銷售渠道、投融資方式、信息化金融和金融組織架構。支付方式的創新主要體現在第三方支付技術的興起，典型例子有支付寶和財富通等。銷售渠道方面的創新代表是互聯網金融門戶，具體是指利用互聯網對金融產品進行銷售或者為金融產品銷售提供第三方服務的平臺，典型的例子包括91金融超市、余額寶、百度理財平臺等。資金供需方式的創新主要在P2P、眾籌和大數據金融三個方面。P2P是一種新興人對人的直接小額借貸模式，典型的有拍拍貸和人人貸等，眾籌是指通過互聯網籌款項目并募集資金的方式，典型的例子有點名時間和追夢網等；大數據金融是指金融機構利用互聯網上的海量數據，通過分析和挖掘客戶的交易和消費信息建模客戶的消費習慣，進行營銷、小額信貸和風控方面的服務，具體例子有阿里小貸和京東供應鏈貸款等。信息化金融是指傳統金融企業利用信息技術對于其業務流程的改造，使得企業電子化、信息化和互聯網化，典型的例子是各大行的網上銀行。金融組織架構上的創新就是一些有資質的互聯網企業通過申請相關牌照或者收購中小金融機構而進軍金融行業的模式創新，典型的有網商銀行和蘇寧在線等。

本文集中探討大數據、云計算和數據挖掘這三種技術對于整個金融生態系統的改造，以及創造出的新金融服務業態。

二、互聯網金融核心支撐技術

金融領域涉及銀行、證券、保險及其他相關內容，包括銀行信貸、信用評分、市場分析、投資組合、保險定價、智能定損、金融欺詐等。傳統的基于統計模型的分析方法只能處理少量的數據，而且對于分析的數據集也有一些較強的假設，比如要求數據滿足一定的概率分布，或者要求關系為線性。隨著銀行、證券和保險等金融業務信息化程度的不斷增加，數據量不斷擴大，數據類型不斷增多，傳統的分析方法已經不能使用。在互聯網金融場景下，以云計算、數據挖掘和大數據技術為代表的互聯網技術由于不苛求嚴格數據假設，為銀行、證券、保險及其其他相關業務創新，以及刻畫金融市場規律的趨勢帶來了新的工具和分析手段。

1、云計算技術

隨著云計算的不斷發展，它的商業價值被迅速認可，同時人們對互聯網的依賴也越來越強，就是在這樣的背景下互聯網金融得到了快速發展。互聯網金融依托于支付、云計算、社交網絡以及互聯網引擎搜索等一系列互聯網工具，形成資金融通、支付和信息中介等新興業務形式?；ヂ摼W金融引起一種全新的融資模式，使得各種中介機構和銀行、券商、交易所的作用減弱，大部分的資金融通可直接在網上實現。云計算的主要概念是“一切皆服務”，是服務的集合，其技術框架有IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平臺即服務）、SaaS（軟件即服務）三種形式。云計算技術在金融中的一般架構如圖1所示。

云計算技術對于金融行業來說，更多的是對金融機構IT基礎架構上以及對于金融機構提供金融服務方式上面的革新。云計算技術由于“資源共享”的特性可以降低金融企業的運營硬件成本。另外，云計算的“動態響應”特性，保證了業務的靈活性。云計算技術可以幫助金融企業實現業務創新（如圖2所示）。云計算具有靈活、開放和易于整合等特點，特別適合金融企業實現上下游產業整合以及與縱向戰略合作，為金融企業鞏固市場地位和開拓新市場提供方式和手段。例如，銀行的傳統借貸模式可以經過云計算技術的改造，加入更多的外部數據比如電子商務平臺信用評價系統、中小企業財務系統和工商稅務系統，從而降低銀行向中小企業貸款的風險，降低平臺向中小企業提供貸款的成本。

2、數據挖掘技術

數據挖掘一般是指從大量的數據中提取人們感興趣的、事先不知道的、隱含在數據中的有用的信息和知識的過程，并且把這些知識用概念、規則、規律和模式等方式展示給用戶，從而解決信息時代的“數據過量，知識不足”的矛盾。金融數據挖掘的一般過程如圖3所示。

在金融市場中，數據挖掘技術的用處極廣。在銀行業務方面，數據挖掘技術可以從用戶的銀行賬戶信息中進行挖掘，對用戶進行信用評級，進行貸款審批；可以對銀行不同的客戶進行細分，提供差異化的服務；也可以對信貸風險進行評估，降低壞賬率，提高銀行利潤。

在證券業務方面，數據挖掘技術可以對復雜的數據建模，利用股票的歷史數據通過技術分析預測股票未來價格走勢；利用歷史收益―風險進行建模，考慮預期的不確定性，針對不同客戶的情況構建最優的投資組合，控制風險，提高收益；利用挖掘技術構建自動交易系統，用以避免在做投資決策時候受到投資者情緒的干擾，從而造成更大的損失。

在保險領域，數據挖掘算法也有廣泛的應用前景。利用數據挖掘算法，可以分析并界定保險欺詐或者企業破產的行為特征，針對于異常情況進行實時的預警和監測，這個對于保險業的發展具有至關重要的作用。

數據挖掘的算法主要包括參數統計方法、非參數統計方法、神經網絡和支持向量機。其在金融機構中的適用情況如表1所示。

參數統計和非參數統計屬于傳統的統計學方法，兩者的差別在于對于樣本總體的分部是否已知。參數統計是假定總體分布類型已知，對一些未知參數比如比較均值、方差等參數進行推斷。但是金融數據并不能很好地滿足這個假設，所以算法適用性較差。非參數統計對總體假定較少，結果穩定性較好，有更廣泛的適用性。

人工神經網絡，也簡稱神經網絡，是20世紀80年代以來人工智能領域興起的研究熱點。它是一種模仿生物的神經元和神經結構行為進行信息處理的數據模型，使得機器可以像人腦一樣的學習和判斷。神經網絡是一種自學習模型，并不需要對于數據樣本做出假定，適用性廣，可以用于分類、聚類和預測等，目前已經廣泛應用于金融市場建模中。

支持向量機是一種于上世紀90年代中期發展起來的基于統計學的機器學習算法。通俗來說，它是一個二類分類模型，利用特征空間上的間隔最大的線性分類器。它的優勢主要在解決非線性、小樣本以及高維模式識別上。它優于神經網絡是在于它可以避免神經網絡中可能得到局部最小化解的問題。另外，它有著嚴謹的理論基礎和數學證明，不像神經網絡的有效性主要基于參數的調優，而這個過程很大程度上取決于經驗。當然，支持向量機也有局限性，它無法處理大規模樣本，也不能直接處理多分類問題。

3、大數據技術

大數據具有數據量大、種類繁多、價值密度低和處理速度快等特點。金融業是大數據的重要產生者，其數據來源廣泛，包括各種股票、期貨、衍生品、債券等在內的金融報價、交易數據，各類公司的業績報告以及研究報告，官方對于宏觀經濟數據的調查統計，金融媒體的新聞報道，這些渠道每天產生海量的TB或者PB級別的數據。

傳統分析方法以及數據挖掘技術在如此大量的數據面前束手無策，大數據分析處理技術的出現填補了這一空白。最早得到廣泛應用的為Hadoop，它是一個實現了MapReduce分布式處理算法的、離線的、基于磁盤的大數據批處理平臺。隨著技術的發展，陸續出現了基于內存的大數據處理模型Spark和基于流式計算的計算模型Storm。Spark改進了Hadoop基于磁盤的數據處理模式，將大數據的處理速度提高了數十倍，提供了近實時的處理延遲。Storm是針對實時的流式處理場景，它把數據建模一個不斷流動的“流”，是一種實時的處理模型。這三個系統目前是主流的大數據處理平臺，在不同的應用場景下相互補充，形成了一套完整的大數據技術體系。金融大數據分析的一般架構如圖4所示。大數據的出現促進了包括高頻交易、市場情緒分析、智能營銷、信貸風險分析、實時風險管理和個人征信等的金融創新，適用情況如表2所示。

高頻交易是指交易者利用軟件或者硬件的優勢，通過短時間內進行大量的交易進行獲利的一種方式?，F在主流方式是通過分析金融大數據，建立一些市場變動的模型，識別出特定市場的模式，然后根據模式進行交易的過程。

市場情緒分析是指從社交媒體中的數據中提取市場情緒，并開發基于情緒的交易算法。在出現積極的市場情緒的時候進行買入操作，而在出現意外情況或者其他消極市場情緒的時候拋出訂單。

智能營銷是指通過綜合用戶各方面的信息，包括歷史數據、瀏覽數據、交易數據、社交數據、行為數據等識別客戶的行為模式，分析用戶需求和興趣，并根據結果進行特定的產品推薦、客戶體驗優化或者客戶挽留等精準營銷。

基于大數據的信貸風險分析是一種多維度分析中小微企業信貸風險的分析方法。通常做法是收集公司大量日常交易、運營活動、財務狀態等數據用以分析一個企業真實的運轉情況，從而準確評估信貸風險。

實時風險管理是指通過大數據技術，金融機構通過各種維度、不同的數據渠道來實時監控用戶的風險變化，比如監控用戶財務變化、意外事件、市場氛圍、運營情況來獲得全面、立體、實時的風險評監測。

基于大數據的個人信用評估機構利用更多的數據維度，包括一個人的消費數據、教育數據、社交數據、職業數據等，對用戶進行信用評估，提高評估的準確性，提高機構利潤。

三、互聯網金融的展望和建議

互聯網企業將掀起金融機構的“鯰魚效應”。所謂鯰魚效應指的是引入外部競爭者，往往會激發組織內部的活力。對于傳統金融行業來說，沒有足夠創新和提高服務的動力。這個時候互聯網公司就像進入的鯰魚，為沒有活力的池塘注入新鮮的動力。這個時候，傳統金融機構會奮起反抗，通過提高自己的業務水平和創新能力與野心勃勃的闖入者進行競爭?？梢钥吹?，未來的互聯金融行業的競爭會更加激烈，也會給消費者帶來更多的實惠。為了互聯網金融的良性發展，筆者提出以下建議。

1、金融監管部門需要鼓勵互聯網金融創新，同時建立有效的互聯網金融監管體系

創新意味著活力和發展，政府需要鼓勵和引導互聯網金融朝著健康、合理的方向有序的發展：一是加大對互聯網金融新產品的研究，加大技術研發投入，培養金融和互聯網技術復合型人才，以適應新市場下的監管需求。二是加強對互聯網金融等新興金融產品的監管，需要明確牽頭部門，建立統一安全標準、數據標準、傳輸標準，對互聯網金融產品實現備案登記制度，合理控制互聯網金融風險，特別是P2P等風險比較大的新興模式。三是加強金融消費者權益保護，監管部門需要建立針對互聯網金融新業態下的消費者權益保護規定，明確互聯網金融業務服務中的消息披露、風險承擔以及消費者信息保護（特別是隱私保護）的具體規定。四是監管部門應盡快建立全國統一的征信機制和平臺，政府可以牽頭整合傳統金融機構（比如銀行）的用戶信用信息、政府本身的工商信用數據庫和納稅數據和主流互聯網金融平臺上的信用信息，建立一個覆蓋多方面的全國性征信系統，消除信息不對稱性，保護消費者。

2、互聯網企業應該加強金融法律法規學習和宣傳，加強法律意識

互聯網的生存之道在于“創新”與“顛覆”，這在其與很多傳統行業結合中得到充分體現。但是金融行業與其他普通行業有所不同，金融市場的穩定有序直接關系到社會穩定和經濟發展，所以必然需要受到更多的限制。互聯網企業自身需要意識到這一點，改變以往“自由”的習慣，在金融創新產品金融研發、宣傳的過程中，遵守相關法律法規，避免出現一些打擦邊球、走灰色地帶等有潛在危險的行為。

互聯網應用例子范文6

工信部數據顯示“十二五”期間，國內云計算產業年均增長率超過30%，2015年已達約1500億元，到2018年總規模有望達到8000億元。在下一個互聯網十年里，云計算是大戰的制勝的關鍵。

“云”里都有什么？

在很多地方，相信你除了看見“大數據”之外還?？吹健霸朴嬎恪?，它們經常同時出現，兩個詞聽起來好像差不多，但事實上這二者的概念是不同的。簡單來說，云計算是一種模型，它可以讓計算、存儲、網絡、數據、算法、應用等軟硬件資源像電一樣，插頭一插就可以使用。大數據則是指海量的數據高效的處理過程。云計算作為計算資源的底層，起著支撐著上層的大數據處理的作用。這下明白二者的區別了吧。

不過，光有云計算是不夠，這一概念停留的是技術層面，而企業對外服務的話還需要“云服務”，云服務的概念比較簡單，就是在有了云計算作為技術支我院螅企業用以對外提供的IT服務。有了云服務，云計算的功能就可以盡情發揮了。

大數據產業的大力發展，就是因為云計算的成熟。大家都知道數據應用的關鍵是云計算對數據利用成本的降低，簡言之，就是云計算可以讓數據的產生和數據的使用變得可能，過去數據大量產生以后用不起，因為沒有廉價的計算能力，現在云計算進一步發展以后，大數據應用才能得以普及和發展。

“云”的功能很強大

說云服務，不得不提亞馬遜。當人們對它的印象還停留在“賣書的電商網站”的時候，亞馬遜在2015年首次將自家的云服務（AWS）業績公布，然后他們的股價就驟然飆升了14%，短短19個月內，亞馬遜的市值增加了2200億美元，相當于4個百度。如此驚人的經濟效益，足以見云服務的價值所在，亞馬遜已成為世界排名第一的云服務提供公司。

云服務之所以能夠產生如此大的經濟利益，還有一大原因是因為它服務的企業范圍非常廣，可以是新型的互聯網企業，也可以是存在多年的傳統企業，可以是大到成千上萬人的大公司，也可以是只有兩三人的初創團隊。