提取一组数据最大值所在位置
人工砂压碎值标准范围是多少？
人工砂压碎值标准范围是多少？
人工砂的压碎值需要取样(风干后，筛出大于19.0mm小于9.50mm的颗粒，去除针状颗粒。搅拌均匀后，分成三等份(每份3000g);
称重，用压力机测试，将装有样品的模具放在压力机上，启动压力试验机，以1kN/s的速度均匀加载200kN，稳定加载5秒，然后卸载，取出压缩后的圆形模具，倒出样品，用孔径为2.36㎜的筛子筛分粉碎后的细颗粒，称量留在筛子上的样品质量，精度为1g;
数量数据(根据国家标准GB/T14684-2011《建筑用砂》，以最大单颗粒破碎指标值作为其破碎指标值)，人工砂破碎值应为三个实验结果的平均值，精确到1%。
大数据具体是做什么？有哪些应用？
这是一个非常好的问题，也是很多人比较关心的问题，作为一名大数据从业者，我来回答一下。
首先，要想解释清楚大数据具体有什么用途并不容易，一方面大数据本身需要有一个应用场景，另一方面要想应用大数据还需要具有一定的专业知识。随着当前云计算和物联网的不断发展，大数据应用场景正在不断得到完善和发展，相信在产业互联网时代，大数据的应用场景会全面铺开，大量传统行业领域也会逐渐开始具备应用大数据的基础。
大数据的应用涉及到一个完整的产业链，虽然当前大数据的产业链依然需要完善和发展，但是总体结构上已经相对比较完整了，涉及到数据采集、数据分析和数据应用，这每一个环节都有价值增量，每一个环节也都有大量的从业岗位。
数据采集是大数据的源头，数据采集的质量对于大数据本身的价值有非常直接的影响，目前行业领域内有大量的公司都在致力于数据采集，数据采集的价值增量空间是比较大的，但是这主要取决于数据采集的质量。早期的消费互联网时代，数据采集主要是通过Web系统实现的，随着移动互联网和物联网的发展，数据采集也开始向移动端转移，这些移动端采集的数据价值往往也比较高。
数据采集之后，往往并不能直接应用，还需要一个数据分析的过程，数据分析也是数据价值化的重要环节，涉及到的技术含量也相对比较高。目前数据分析常见的方式有两种，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式。数据分析能力对于数据的应用价值有非常直接的影响，所以数据分析未来的空间还是非常大的，对于很多普通职场人来说，掌握数据分析也会提升自身的职场价值。
数据应用环节是大数据价值最为直接的体现，数据应用的目标对象可以是人，也可以是智能体，未来数据应用在智能体的价值空间会非常大。通过数据分析来制定各种运营策略，是当前互联网公司比较常见的运营方式，这个价值增量还是比较明显的。从大的发展趋势来看，大数据本身就代表了市场，这就是大数据一个非常重要的价值。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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