风能的最早利用？
一、风能的最早利用？
风能的利用主要是以风能作动力和风力发电两种形式，其中又以风力发电为主，
以风能作动力，就是利用风来直接带动各种机械装置，如带动水泵提水等这种风力发动机的优点是：投资少、工效高、经济耐用。目前，世界上约有一白多万台风力提水机在运转。澳大利亚的许多牧场，都设有这种风力提水机。在很多风力资源丰富的国家，科学家们还利用风力发动机铡草、磨面和加工饲料等。
利用风力发电，以丹麦应用最早，而且使用较普遍。丹麦岁只有500多万人口，却是世界风能发电大国和发电风轮生产大国，世界10大风轮生产厂家有5家在丹麦，世界60%以上的风轮制造厂都在使用丹麦的技术，是名副其实的“风车大国”。
截止到2006年底，世界风力发电总量居前3位的分别是德国、西班牙和美国，三国的风力发电总量占全球风力发电总量的60%。
二、人类最早利用的垃圾？
（1）古代的废物利用
人类废物的处理和利用着有悠久的历史。我国人民早在春秋战国时期就兴建厕所用来积肥。印度等亚洲国家，自古以来就有利用粪便和垃圾堆肥的习俗。
早在公元前3000～公元前1000年，古希腊米诺斯文明时期，就有人应用埋坑覆土的办法处理垃圾。18世纪，苏格兰大城市爱丁堡有将废物收集分类出售再利用的记载。
进入20世纪后，随着生产力的发展，人口进一步向城市集中。美国现在80％的人口在城市。
在我国，人口城市化的速度也在急剧加快，乡镇企业的兴起使非农业人口正在迅速增加。由于人们消费水平的迅速提高，“三废”排放量日益加大，公害事件日趋增多，垃圾问题已成为严重的环境问题。
20世纪60年代中期以后，环境保护开始受到社会公众和世界各国特别是发达国家政府的重视，污染防治和废物利用技术迅速发展，大体形成一系列处理方法，成为环境科学和环境工程学的重要内容和基础。
（2）现代的废物利用
20世纪70年代以来，美国、英国、德国、日本、法国和意大利等发达国家，由于废物放置场地紧张，处理费用高昂，石油危机的冲击使资源问题更加突出。
日本科技界首先提出了“资源循环”概念，受到国际社会的注意，废物资源化问题日益引起人们的重视。许多国家相继制定了有关法规，在立法上也可以看出由过去的消极处置转为积极利用的发展趋势。
例如，美国1965年制订了《废物处理法》，1970年修订成《资源回收法》，1976年又修订为《资源保护再生法》，明确规定各种废物特别是固体废物不准任意弃置，必须作为资源利用起来。
为了实现废物资源化，许多国家采取了一系列鼓励利用废物的政策和措施，如建立专业化的废物交换和回收机构，从事废物的直接有效应用。美国环境保护局80年代初就在全国布置了200个废物交换点，设立了3000个回收中心。
欧洲一些国家自20世纪70年代开始至80年代大力发展跨国的废物交换体系。
德国化学工业协会最早着手与邻国奥地利、卢森堡、荷兰、比利时、丹麦等合作，签订了废物交换协议。西欧共同体商工委员会于1978年建立废物交换市场。
北欧的瑞典、丹麦、芬兰和挪威建立了北欧废物交换所，促进了废物资源化的发展。
除了这些管理措施外，各国科技界还提出了许多废物利用的工艺，无论废气、废液还是废渣，均可在合适条件下转化为资源。
例如：城市垃圾中含有的大量有机物，经过分选和加工，可作为煤的辅助燃料，也可经高温分解制取燃料油；某些废液与废料混合，经微生物降解可制取沼气和优质肥料；废烟尘中可回收像锗这样的高价金属材料；废渣用于生产建筑材料已很普遍了。
1972年中国在联合国人类环境会议上提出的“综合利用，化害为利”的环境保护工作方针，于1973年8月5日至20日，在北京举行的中国第一次环境保护会议上得到确认，并写入1979年颁布的《中华人民共和国环境保护法（试行）》，沿用至今，已成为我国的基本国策。
实际上自新中国成立以来，我国从民间到各级政府都很重视废旧物资的综合利用。
到1995年底，全国县级以上经营再生资源的公司（或称废品公司）有2800个，遍布城乡的回收网点有11.2万个，各种再生资源综合加工利用厂有1500多家，从业人员约73万。
1950～1995年共回收各种废旧物资1775亿元，回收总量为3.5亿吨，包括冶金、化工、轻工、手工业等各行业的再生原材料，如废钢铁1.65亿吨，旧有色金属487万吨，各类陈旧化工原料1920万吨，废纸6300万吨，还有大量的可直接利用的旧物和身为无价之宝的历史文物。综合利用的效益是相当可观的，仅1981～1995年，由回收的废渣、废液中提炼出的有色金属达8.65万吨，产值100亿元；而从含金、银、铂族金属的废弃元件中就提炼出黄金4800千克、白银711吨、铂族金属1990千克。
（3）当前的废物利用
废物昨用事业的确取得了巨大成就，然而人类不会满足已有的成果。关于环境保护的思考多侧重于在废物业已产生之后怎么对它们处理，这是一种尾端治理思路。1989年5月联合国环境署理事会提出“清洁生产”新概念。
在1990年10月的坎特伯雷（英国）会议上明确了这一概念的内容：清洁生产是对工艺和产品的预防性环境战略，旨在减少生产对人体和环境的风险；对于和生产工艺，清洁生产着眼于节久原材料和能源，消除有毒原材料，并在一切排放物和废物离开工艺前，削减其数量和毒性；对于产品，清洁生产的战略重点是在产品的整个寿命周期，即从原材料收集开始到产品的最终处置，要尽量减小负面影响。
发展清洁生产的战略思想，对废物的利用或资源化是一个重大进步，它拓宽了环境保护的视野，促进了变尾端治理为生产全过程各环节的全言位管理。
不过这是对新的工艺设计而言，而对地球上已积累的废物，其利用和资源仍很艰巨，即使这样，也仍然要用清洁生产的思想作指导，以免产生二次污染和新的环境问题。
几乎在清洁生产概念提出的同时，1990年美国国会通过了《污染预防案》，明确提出了预防污染这一概念。
它虽然不具有法律效力，但却是一个行动指南，详细说明了污染预防体系和不同层次。它包括废弃物的清除、处理、回收、减少污染源和杜绝污染源。
最后这项“杜绝污染源”代表了污染预防新概念的最终目标。这个法案标志着保护环境新时期的开始，是继60年代以来化学污染治理的经验教训的产物，是人们孕育出的一个“新化学婴儿”。
90年代以来，这个“婴儿”受到各方的关注并被赋予了不少好听的名字，如环境良性化学、绿色化学等。最后，美国环保局采用了绿色化学这一名称。
1995年3月16日，美国总统克林顿宣布制订“绿色化学挑战计划”，以推动各界合作进行化学污染预防和工业生态学研究，鼓励支持重大的创造性的科学技术突破，从根本上减少用至杜绝化学污染源，这也把废物利用的观念提高到了一个全新的高度。
绿色化学是设计可研究没有或只有尽可能小的环境负作用的，在技术上、经济上可用的化学品和化学过程。为了实现这一目标，美国国家科学基金会和环保局建立了专项基金，资助重要的有实用化前景的绿色化学研究课题。
同年，美国还设产了“总统绿色化学挑战奖”，这是化学化工领域内唯一的总统奖，以表彰在绿色化学研究和开发中有杰出现献的单位和个人。
1996年和1997年均有5个项目（优新合成路线、优新反应条件、更安全化合物的设计、小型企业、学术研究）获奖。
绿色化学不但有重大的社会、环境效益，而且是化学发展的一个新方向。
它的根本目的是从节约资源和防止污染的观点重新审视和改革现有的整个化学和化工。
因此，它是当代化学的一项重要战略任务。
无疑也是废物利用和资源化研究的一个全新课题。
三、利用太阳最早的国家？
世界上对太阳能的最早利用记录出现在我国周代，我国古代称取火的工具为缝，周代人发明并使用了“阳燧”，也称“夫燧”，是用铜制成的凹而镜，用以聚集日光，点燃艾娃施灸。
《周礼·疏》中说：“以其日者太阳之精，取火于日，故名阳燧，取火于木，为木燧者也。”《本草纲目》：”阳燧，火镜也。以铜铸成，其面凹，摩热向日，以艾承之，则得火。”所以“阳燧”的意思
四、最早实现再利用的是？
人类历史上最早实现再利用的是一次性包装废物垃圾。德国是最早实行循环经济立法的西方发达国家,也是实施最成功的国家之一。
1972年,原西德政府制定了《废弃物处理法》拉开循环经济立法的序幕。1991年6月,德国颁布实施《废物分类包装条例》,该条例旨在减少包装废弃物的产生,对于不可避免的一次性包装废弃物,规定必须再利用或循环。
五、最早的大数据概念
最早的大数据概念
随着科技的不断发展和互联网的普及，大数据一词成为了如今互联网时代的热门话题。然而，大数据并不是一个新概念，它的起源可以追溯到几十年前。
最早的大数据概念起源于20世纪60年代，当时计算机技术刚刚起步，并且计算机的存储能力和处理能力都非常有限。人们意识到，随着计算机技术的发展，数据量的增长将会迅速超出计算机的处理范围，因此需要找到一种方法来处理大规模的数据。
最早的大数据概念主要集中在数据管理和数据处理方面。当时的研究人员开始探索如何存储和处理海量的数据，以利用它们所蕴含的信息。他们开发了一些基础性的数据存储和处理技术，如关系数据库和数据仓库。这些技术为后来的大数据研究奠定了基础。
然而，在那个时期，尽管人们对大数据有所认识，但由于计算机技术的限制和数据的有限性，大数据的潜力并没有完全被实现。
直到近年来，随着计算机技术的快速发展和互联网的兴起，大数据的概念才真正引起了广泛的关注。大数据不再仅仅是关于数据管理和处理，而是涉及到数据的收集、存储、分析和应用等方方面面。
如今，大数据已经成为了各行各业的核心竞争力。企业、政府机构、学术研究机构等纷纷将大数据应用到他们的业务中，以获取更深入的洞察和更好的决策支持。由于大数据的应用范围非常广泛，它对各个行业都产生了积极的影响。
大数据的定义和特征
虽然大数据的概念已经变得非常普及，但对于它的定义仍然存在一定的争议。大数据的定义通常涉及到三个方面的特征：
- 数据量大：大数据通常指的是数据量非常庞大，远远超出了传统数据管理和处理的能力范围。这些数据可能来自于各种来源，如传感器、社交媒体、移动设备等。
- 数据速度快：大数据不仅仅是关于数据的规模，还包括数据的产生和传输的速度。在互联网时代，数据的产生速度非常快，大数据要求我们能够及时地获取和处理数据。
- 数据多样性：大数据并不仅仅是关于结构化数据，还包括非结构化和半结构化数据。这些数据可能包含文本、音频、视频等多种形式，对于数据分析和挖掘提出了更高的挑战。
大数据的特征使得传统的数据管理和处理方法无法适应，需要寻找新的方法和技术来处理大规模、高速度和多样性的数据。
大数据的应用
大数据的应用范围非常广泛，几乎涵盖了各个行业和领域。以下是一些典型的大数据应用领域：
- 商业智能和决策支持：大数据可以帮助企业挖掘潜在的商业机会，提供更好的决策支持。通过对大规模数据的分析，企业可以预测市场趋势、了解客户需求，并做出相应的战略调整。
- 社交媒体分析：社交媒体平台每天产生大量的数据，通过对这些数据的分析，可以了解用户的兴趣、情感和行为，帮助企业更好地与用户互动。
- 医疗和生物信息学：大数据在医疗和生物信息学领域有着广泛的应用。通过对患者的大规模数据进行分析，可以提高医疗服务的质量和效率，并帮助研究人员发现新的医疗突破。
- 城市管理和智能交通：大数据可以帮助城市管理者更好地了解城市内部的运行情况，从而提供更好的城市管理和交通规划。例如，利用大数据分析交通流量可以优化交通信号灯的控制，从而改善交通拥堵情况。
这只是大数据应用的冰山一角，随着技术的不断发展和创新，大数据的应用领域将会更加广泛。
大数据的挑战和未来发展
尽管大数据有着广泛的应用前景，但它也面临着一些挑战和问题。
首先，大数据的隐私和安全性是一个重要的问题。随着大量的个人数据被收集和分析，如何保护数据的隐私和安全性是一个亟待解决的问题。
其次，大数据的分析和挖掘需要大量的计算资源和专业知识。由于数据量巨大，传统的数据处理方法和工具无法满足大数据分析的需求，需要进行技术和人才的创新。
此外，大数据的伦理和道德问题也引起了人们的关注。如何在利用大数据的同时遵守道德和法律规范，是一个需要细致思考的问题。
尽管面临挑战，大数据的未来发展前景依然广阔。随着技术的不断发展和创新，我们将能够更好地应对大数据的挑战，并将大数据应用到更多的领域和行业中。
总之，最早的大数据概念可以追溯到几十年前，但直到近年来才真正引起了广泛的关注。大数据的定义和特征使其与传统数据管理和处理方法有所区别，需要寻找新的方法和技术来处理。大数据的应用范围广泛，几乎涵盖了各个行业和领域。虽然大数据面临着一些挑战，但其未来发展前景广阔。
六、大数据的最早提出
大数据的最早提出可以追溯到上个世纪90年代初，当时美国信息技术公司塔夫茨和峰会的首席执行官约翰·麦肯锡提出了这个概念。大数据的兴起并非一夜之间，它是经过多年的发展和实践逐渐形成并得到广泛应用的。
大数据的定义和特点
在当今数字化时代，大数据的概念已经深入人心，但对于大数据的定义仍有不同的解释。简而言之，大数据是指数据量巨大、传统数据管理工具无法处理的数据集合，这些数据集合呈现出高速增长、多样性和复杂性等特点。
大数据的影响和应用
大数据已经深刻改变了我们的生活方式和商业模式，其在各个领域的应用也日益广泛。从金融、医疗、零售到制造业，大数据的应用正在为各行各业带来新的机遇和挑战。
- 金融领域：大数据技术在金融行业的应用日益普及，从风险管理、个性化推荐到市场预测，大数据为金融机构提供了更精准的决策支持。
- 医疗领域：大数据在医疗健康领域的应用也备受关注，通过分析海量医疗数据，医疗机构可以提供个性化的诊疗方案，加快疾病诊断和治疗过程。
- 零售业：大数据技术为零售商提供了更智能化的营销和供应链管理方案，通过数据分析，零售商可以更好地了解消费者需求，提升客户体验。
- 制造业：在制造业中，大数据的应用可优化生产流程、预测设备故障和提高生产效率，帮助企业降低成本、提高生产质量。
大数据的挑战和未来发展
随着大数据应用的不断扩大，也引发了一系列挑战和问题。数据安全与隐私、数据质量与一致性、人才短缺等问题亟待解决。未来，大数据技术仍将不断发展，人工智能、云计算等领域的发展也将推动大数据技术的进步。
七、大数据 概念最早
大数据概念最早的起源
今天，大数据已经成为当今信息时代的一个关键词，无处不在。然而，大数据概念的最早起源可以追溯到多年前。大数据一词最早由美国学者在2001年提出，当时作为信息技术和计算机科学领域的一个新概念。在那之后，随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据逐渐成为各行各业必不可少的资源和工具。
大数据在商业应用中的价值
无论是传统行业还是新兴企业，大数据都扮演着至关重要的角色。通过分析海量数据，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求和竞争对手的动态。大数据技术的运用，不仅可以提高企业的运营效率和决策水平，还可以为企业带来更多商机和创新可能。
大数据的发展趋势和挑战
随着社会科技的不断进步和人工智能技术的飞速发展，大数据的应用领域将越来越广泛。然而，大数据的发展也面临着诸多挑战，如数据隐私保护、数据安全性和算法偏差等问题。因此，未来如何在充分利用大数据的同时保障数据安全和隐私，是一个亟待解决的问题。
大数据应用于医疗领域的案例
近年来，大数据在医疗领域的应用备受关注。通过分析大规模的医疗数据，医疗机构可以更好地了解疾病的发展规律，优化诊疗方案并提高医疗服务的水平。例如，利用大数据分析技术，可以实现个性化医疗，提供更精准的诊疗方案，从而有效提高治疗的成功率。
结语
大数据作为信息化时代的产物，已经渗透到我们生活和工作的方方面面。随着技术的不断进步和应用场景的不断丰富，大数据必将在未来发挥越来越重要的作用。面对日益增长的数据量和变化多端的应用需求，我们需要不断创新、提升数据分析能力，并探索更多应用场景，以更好地应对未来的挑战。
八、大数据时代下如何利用小数据创造大价值？
“所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真正能帮助用户做决策的客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业最终需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。
“小数据”是价值所在
“如今数据呈爆发式增长，已进入数据‘狂潮’时代，过去3年的数据量超过此前400年的数据总量。但是，高容量的数据要能够具体应用在各个行业才能算是有价值。”国双科技首席执行官祁国晟认为，大数据具有高容量、多元化、持续性和高价值4个显著特征。目前，各行各业的数据量正在迅速增长，使用传统的数据库工具已经无法处理这些数据。在硬件发展有限的条件下，通过软件技术的提升来处理不断增长的数据量，对数据利用率的提升以及各行业的发展起着重要的推动作用
九、大数据概念最早
大数据概念最早在2010年被提出，它是指由传统数据库软件工具无法处理的大规模、高速度、多样化的数据集合。随着互联网、移动设备和物联网的快速发展，我们正处于一个数据爆炸的时代。大数据正通过其强大的分析和挖掘能力，为企业和组织带来前所未有的机遇和挑战。
随着技术的进步，我们能够收集和存储前所未有的海量数据。但仅仅拥有数据是不够的，关键在于如何从中提取有价值的信息来指导决策和改进业务流程。这就是大数据分析的重要性所在。
大数据分析的重要性
大数据分析通过对大量的结构化和非结构化数据进行深入挖掘和分析，可以揭示出隐藏在数据中的有价值的信息和模式。
首先，大数据分析可以帮助企业进行市场分析，了解用户的行为和喜好。例如，通过分析用户的购买记录和浏览行为，企业可以更好地了解自己的目标客户群体，并根据用户的需求调整产品和服务。
其次，大数据分析可以提升企业的运营效率。例如，通过分析供应链数据和生产线数据，企业可以发现瓶颈和低效环节，并采取相应的改进措施。另外，大数据分析还可以帮助企业进行预测和规划，从而更好地应对市场变化。
此外，大数据分析在金融领域也扮演着重要的角色。通过对大量的金融市场数据进行分析，可以实现风险控制、投资决策和交易策略的优化。
大数据分析的挑战
尽管大数据分析带来了巨大的机遇，但也面临着一些挑战。
首先，大数据的处理和分析需要庞大的计算资源。传统的数据库工具和算法无法满足大数据分析的需求，因此需要使用分布式计算和云计算等技术来处理和分析海量数据。
其次，大数据的质量不容忽视。由于数据的来源多样化和数据量的巨大，数据中可能存在错误、噪声和不一致性等问题。因此，在进行大数据分析之前，需要对数据进行清洗、整合和预处理，以确保分析的结果准确可靠。
最后，大数据的隐私和安全问题也是一个重要考量。大数据中可能包含大量的个人敏感信息，如何保护用户的隐私和数据的安全是一个亟待解决的问题。
大数据分析的未来
随着技术的不断进步，大数据分析的应用领域将会越来越广泛。
首先，随着物联网的快速发展，大量的传感器数据将被收集和分析，为智能城市、智能交通等领域提供支持。
其次，人工智能和机器学习技术将与大数据分析相结合，实现自动化的决策和预测。例如，通过对大量的医疗数据进行分析，可以为医生提供更准确的诊断和治疗建议。
此外，大数据分析还将在社交媒体、营销和广告等领域发挥重要作用。通过对用户在社交媒体上的行为和喜好进行分析，企业可以更好地了解用户需求，并进行精准的广告投放。
总之，大数据分析是当今时代的重要工具之一。通过深入挖掘和分析大数据，企业可以获得更深刻的洞见和更好的决策依据。然而，同时也面临着技术、质量和隐私等方面的挑战。随着技术的不断进步，大数据分析的应用前景将会更加广阔。
十、利用数据的英语作文？
We did a survy about what students usually do on weekends.Here are results.60%of students read books or do homework.Some students watch TV,about 5%.Playing computer games is 15% and 20% do sports or play outdoors.
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