随着信息技术和互联网的迅速发展，智慧档案馆应利用网络技术和社交媒体增强智慧档案馆服务的个性化和互动性，为用户打造一个信息交互环境。一方面，鉴于物联网具有多面感知、---传递和智能处理的特征，智慧档案馆借助物联网技术建立智能化档案信息服务平台，对档案实体信息和档案内容信息进行智能化识别、定位、---监控和管理，同时利用多媒体技术为用户提供图文并茂、生动逼真且多面详实的一体化、交互式档案信息。另一方面，就用户体验角度来看，用户可以---通过智慧档案馆的档案信息服务系统检索、咨询、获取相关档案。
（1）采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自---（web、app或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库mysql和oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，redis和mongodb这样的nosql数据库也常用于数据的采集。
（2）导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些---数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自twitter的storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
（3）统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，单轨制电子档案整理，或者分布式计算集群来对存储于其内的---数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到emc的greenplum、oracle的exadata，以及基于mysql的列式存储infobright等，单轨制电子档案整理，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，单轨制电子档案整理价格，其对系统资源，---是i/o会有---的占用。
（4）挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（predict）的效果，从而实现一些高层级数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的kmeans、用于统计学习的svm和用于分类的---bayes，主要使用的工具有hadoop的mahout等。
也就是通---来读档案，机器再把人的声音转化成文字。只要读音准确，机器基本能“听声出字”，准确率也---，它的速度是电脑手工输入的一倍以上。前不久，我在科大讯飞目睹了一场“嘴”和“手”的比赛：国内一些数字化公司的录入快手之间---行比赛，结果“人嘴”胜了“人手”，声音转化文字的速度---快于计算机手工录入文字的速度。
人脸识别技术
主要是根据人的---特征，把照片、录像中的人物识别出是谁来。
智慧档案馆（室）建设，关键在于建立档案全文数据；建立档案全文数据，单轨制电子档案整理费用，关键又在于把档案里电脑不能检索的文字、声音、图像，转化成可检索的数据。当有了以上这些途径的识别转化技术以后，档案数据化就不再是不可能的了，而是变成完全可能了。这些技术的应用和发展，也是我在今天提出建设智慧档案馆（室）的又一个主要原因。
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