一、IOPP国际防油污公约产生背景？

IOPP国际防油污公约产生于1954年，是国际海事组织制定的有关防止和限制船舶排放油类和其他有害物质污染海洋方面的安全规定的国际公约。该公约的主要目的是保护海洋环境，防止和限制船舶排放油类和其他有害物质污染海洋。

二、国际化教育思潮产生背景原因？

国际化教育思潮产生的背景，原因是。全球大背景。以及全球化的进程，不断加剧。

三、篮球协会创立的背景？

中国篮球协会成立于1956年6月，简称“中国篮协”（CBA）。

篮球协会以宣传与普及篮球运动，组织广大群众的青少年积极参加篮球运动，以增强体质和提高运动技术水平。

按照国家体育行政机关和国际组织有关规定，协助举办国际性竞赛，向有关部门提出国际活动及有关事项的建议；协助组织全国性的各类各级篮球竞赛和训练工作；拟定本项目运动竞赛制度、竞赛规则和竞赛纪律，报请体育行政主管部门批准后施行；协助组织培训教练员、裁判员，提出对等级运动员、教练员、裁判员以及运动员制度资格的审查和处理意见；根据国家体委和全国体总、国家奥委会委托，选拔和推荐国家队教练员、运动员、协助组织国家队集训和参加国际篮球比赛；负责教练员出国任教的选拔和运动员个人到境外训练比赛的归口管理工作；协助组织篮球运动的科学研究工作。

四、快递的产生背景？

快递产生的背景是因为互联网购物兴起。

五、黄金产生的背景？

就是英法战争时期的结果。货币对换产生的黄金世界通用。

六、齿轮产生的背景？

早在1694年，工业革命开始前，迫切需要传动技术的改造于创新。

在此背景下，法国学者PhilippeDeLaHire，首先提出渐开线可作为齿形曲线。

1733年，法国人CamusM.提出轮齿接触点的公法线必须通过中心连线上的节点。

他考虑了两齿面的啮合状态，明确建立了关于接触点轨迹的概念。

1765年，瑞士的Euler提出渐开线齿形解析研究的数学基础，阐明了相啮合的一对齿轮，其齿形曲线的曲率半径和曲率中心位置的关系。

后来，Savary进一步完成这一方法，成为现在的Euler-Savery方程。

对渐开线齿形应用作出贡献的是RobertWillis，他提出中心距变化时，渐开线齿轮具有角速比不变的优点。

1873年，德国工程师H。ppe提出，对不同齿数的齿轮，在压力角改变时的渐开线齿形，从而奠定了现代变位齿轮的思想基础。

直至19世纪末，展成切齿法的原理及利用此原理切齿的专用机床与刀具的相继出现，使齿轮加工具有较完善的手段后，渐开线齿形才显示出巨大的优越性。

七、红砖产生的背景？

那一定是国土资源部门批准，环保部门获准，这就是背景了。

八、吴带当风产生的背景？

吴道子（约686-760)是盛唐最杰出的画家，在宗教画上成就突出。在用笔技法上，他创造了一种波折起伏、错落有致的“莼菜条”式的描法，加强了描摹对象的份量感和立体感，他突出了人体曲线和自然的结合，这种画风在后来的西方也有一定的影响。所画人物、衣袖、飘带，具有迎风起舞的动势，故有“吴带当风”之称。后人亦以之称美其高超画技与飘逸的风格。

九、东林寺的产生背景？

东林寺位于长江南岸，庐山西北麓，南面正对庐山香炉、天地诸峰，北倚分水岭及上方塔，西北有香谷，东南有乌龙潭，地势雄杰，交通便捷，《徐霞客游记》曰：“寺南面庐山，北倚东林山，山不甚高，为庐山之外廓。中有大溪，自南而西。驿道界其间，为九江之建昌（今永修县）孔道。寺前临溪，入门为虎溪桥。

十、数据产生的背景？

大数据产生的背景：

1、随着物联网、社交网络、云计算等技术不断融入我们的生活以及现有的计算能力、存储空间、网络带宽的高速发展，人类积累的数据在互联网、通信、金融、商业、医疗等诸多领域不断地增长和累积。

2、互联网搜索引擎支持的数十亿次web搜索每天处理数万TB字节数据。全世界通信网的主干网上一天就有万TB字节数据在传输。现代医疗行业如医院、药店等也都每天产生庞大的数据量如医疗记录、病人资料、医疗图像等。数据的量级不断升级、应用的不断深入和大数据不可忽视的价值让我们不得不探索如何才能让我们更好的受益于这些数据。

3、大数据是一次对国家宏观调控、商业战略决策、服务业务和管理方式以及每个人的生活都具有重大影响的一次数据技术革命。大数据的应用与推广将给市场带来千万亿美元收益的机遇，称为数据带来的又一次工业革命。

4、随着高速发展的信息技术，不断扩张的数据库容量，互联网作为信息传播和再生的平台，“信息泛滥”、“数据爆炸”等现象不绝于耳，海量的数据信息使得人们难以做出快速的抉择。

5、信息冗余、信息真假、信息安全、信息处理、信息统一等问题也随着大数据给人们带来价值的同时也造成了一系列的问题。人们不仅希望能够从大数据中提取出有价值的信息，更希望发现能够有效支持生产生活中需要决策的更深层次的规律。

6、在现实情况的背景下，人们意识到需要有效地解决海量数据的利用问题具有研究价值和经济利益。面向大数据的数据挖掘的特有两个最重要的任务。一是实时性，如此海量的数据规模需要实时分析并迅速反馈结果。二是准确性，需要我们从海量的数据中精准提取出隐含在其中的用户需要的有价值信息，再将挖掘所得到的信息转化成有组织的知识以模型等方式表示出来，从而将分析模型应用到现实生活中提高生产效率、优化营销方案等。