目的：如题所示。

那么先试试拷贝一段网页内容，发布后观察各种格式的显示效果如何。

下面的文字来自中国网新闻，地址是http://news.china.com.cn/2015-10/23/content_36870305.htm

大数据时代来临"得数据者得天下"成全球普遍共识

发布时间： 2015-10-23 09:04:19 | 来源： 中国网 | 作者： 张艳玲 | 责任编辑： 肖冰

10月19日，中国行政体制改革研究会、人民出版社举办的"大数据和国家治理现代化"研讨会。 张艳玲摄

中国网10月23日讯（记者 张艳玲）"我们的衣食住行都与大数据有关，每天的生活都离不开大数据，每个人都被大数据裹挟着。大数据提高了我们的生活品质，为每个人提供创新平台和机会。"10月19日，参加中国行政体制改革研究会、人民出版社举办的"大数据和国家治理现代化"研讨会暨《大数据领导干部读本》新书发布会的专家们如是说。

那么，什么是大数据？用专业术语来讲，大数据是一类数据量大、增长速度快、类别多、价值密度低的数据，也是一项对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联性分析的新一代信息系统架构和技术。

大数据通过数据整合分析和深度挖掘，发现规律，创造价值，进而建立起物理世界到数字世界到网络世界的无缝链接。大数据时代，线上与线下，虚拟与现实、软件与硬件、跨界融合，将重塑我们的认知和实践模式，开启一场新的产业突进与经济转型。

国家行政学院常务副院长马建堂说，大数据其实就是海量的、非结构化的、电子形态存在的数据，通过数据分析，能产生价值，带来商机的数据。

而《大数据时代》的作者维克多•舍恩伯格这样定义大数据，"大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上无法完成。"

大数据是"21世纪的石油和金矿"

工业和信息化部部长苗圩在为《大数据领导干部读本》作序时形容大数据为"21世纪的石油和金矿"，是一个国家提升综合竞争力的又一关键资源。

而马建堂在致辞中也指出，大数据可以大幅提升人类认识和改造世界的能力，正以前所未有的速度颠覆着人类探索世界的方法，焕发出变革经济社会的巨大力量。"得数据者得天下"已成全球普遍共识。

"从资源的角度看，大数据是'未来的石油'；从国家治理的角度看，大数据可以提升治理效率、重构治理模式，将掀起一场国家治理革命；从经济增长角度看，大数据是全球经济低迷环境下的产业亮点；从国家安全角度看，大数据能成为大国之间博弈和较量的利器。"马建堂在《大数据领导干部读本》序言中这样界定大数据的战略意义。

总之，国家竞争焦点因大数据而改变，国家间竞争将从资本、土地、人口、资源转向对大数据的争夺，全球竞争版图将分成数据强国和数据弱国两大新阵营。

苗圩在《大数据领导干部读本》序言中说，数据强国主要表现为拥有数据的规模、活跃程度及解释、处置、运用的能力。数字主权将成为继边防、海防、空防之后另一大国博弈的空间。谁掌握了数据的主动权和主导权，谁就能赢得未来。新一轮的大国竞争，并不只是在硝烟弥漫的战场，更是通过大数据增强对整个世界局势的影响力和主导权。

大数据可促进国家治理变革

专家们普遍认为，大数据的渗透力远超人们想象，它正改变甚至颠覆我们所处的时代，将对经济社会发展、企业经营和政府治理等方方面面产生深远影响。

的确，大数据不仅是一场技术革命，还是一场管理革命。它提升人们认知能力，是促进国家治理变革的基础性力量。在国家治理领域，打造阳光政府、责任政府、智慧政府建设上都离不开大数据，大数据为解决以往的"顽疾"和"痛点"提供强大支撑；大数据还能将精准医疗、个性化教育、社会监管、舆情检测预警等以往无法实现的环节变得简单、可操作。

中国行政体制改革研究会副会长周文彰认同大数据是一场治理革命。他说："大数据将通过全息数据呈现，使政府从'主观主义'、'经验主义'的模糊治理方式，迈向'实事求是'、'数据驱动'的精准治理方式。在大数据条件下，'人在干、云在算、天在看'，数据驱动的'精准治理体系'、'智慧决策体系'、'阳光权力平台'都将逐渐成为现实。"

马建堂在为《大数据领导干部读本》作序时也说，对于决策者而言，大数据能实现整个苍穹尽收眼底，可以解决"坐井观天"、"一叶障目"、"瞎子摸象"和"城门失火，殃及池鱼"问题。另外，大数据是人类认识世界和改造世界能力的升华，它能提升人类"一叶知秋"、"运筹帷幄，决胜千里"的能力。

专家们认为，大数据时代开辟了政府治理现代化的新途径：大数据助力决策科学化，公共服务个性化、精准化；实现信息共享融合，推动治理结构变革，从一元主导到多元合作；大数据催生社会发展和商业模式变革，加速产业融合。

中国具备数据强国潜力 2020年数据规模将位居第一

2015年是中国建设制造强国和网络强国承前启后的关键之年。今后的中国，大数据将充当越来越重要的角色,中国也具备成为数据强国的优势条件。

马建堂说，近年来，党中央、国务院高度重视大数据的创新发展，准确把握大融合、大变革的发展趋势，制定发布了《中国制造2025》和"互联网+"行动计划，出台了《关于促进大数据发展的行动纲要》，为我国大数据的发展指明了方向，可以看作是大数据发展"顶层设计"和"战略部署"，具有划时代的深远影响。

工信部为正在构建大数据产业链，推动公共数据资源开放共享，将大数据打造成经济提质增效的新引擎。

另外，中国是人口大国、制造业大国、互联网大国、物联网大国，这些都是最活跃的数据生产主体，未来几年成为数据大国也是逻辑上的必然结果。中国成为数据强国的潜力极为突出，2010年中国数据占全球比例为10%，2013年占比为13%，2020年占比将达18%。届时，中国的数据规模将超过美国，位居世界第一。专家指出，中国许多应用领域已与主要发达国家处于同一起跑线上，具备了厚积薄发、登高望远的条件，在新一轮国际竞争和大国博弈中具有超越的潜在优势。中国应顺应时代发展趋势，抓住大数据发展带来的契机，拥抱大数据，充分利用大数据提升国家治理能力和国际竞争力。

建设数据强国需从顶层设计上搭建清晰框架

不过，中国在推进大数据战略上还面临一些挑战：比如，数据开放方面还广泛存在"数据孤岛"现象，虽然政府掌握着80%的数据，但现实中"部门墙""行业墙""地区墙"阻碍数据流动和共享。还有大数据的相关法律、法规、标准缺位，导致能开放的数据不开放，需要保护的隐私无法保护，企业由于标准模糊而无法大胆创新。还有"数据主权"容易受侵犯，由于数据空间是国家新的战略维度，尚无完备的安全保障体系，加上手机、电脑、芯片、搜索引擎、服务器等核心数据的"基础设施"大量依赖进口，数据资产极易流失。

马建堂在《大数据领导干部读本》序言中也提出，抓住大数据革命带来的"机会窗口"，建设数据强国，要在顶层设计上搭建清晰的大数据行动框架，盘活数据资产，在数据开放上取得实质性突破。同时把强大的"国家企业"和活跃的"万众创新"结合起来，培育大数据竞争的中间力量和数据生态中的活跃力量。

周文彰认为，我国要从"数据大国"变为"数据强国"，借助大数据革命促进国家治理现代化，还有很多工作要做，有很多问题需要研究。如要建立数据政策体系、数据立法体系、数据标准体系；要重视对"数据主权"问题的研究，加强大数据动态的跟踪研究；要建设高质量的"大数据与国家治理实践案例库"等等。

各种文字：

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然后，是从网页上通过复制链接弄来的图片，还是来自上面的网页：

http://images.china.cn/attachement/jpg/site1000/20151023/7427ea210a2c1793cb3f03.jpg 似乎没有这个功能？只是把链接复制过来了？

插入本地图片：

最后是剪贴板的内容直接粘过来(下面的图片来自截图)：

然后来一段java，当然是Hello World !!!。

public class HelloWorld{

public static void main(String[] Args){

System.out.println("Hello World !!!");

}

}

把代码放到一个1×1的表格里：

上面是我从本word里手打的，下面是从Eclipse里拷贝来的：

public class Helloworld{

public static void main(String[] args) {

//来段注解

System.out.println("hello world !!!");

}

}

因为我的Eclipse编辑器调成了暗背景，所以有些字符看不清楚

好吧，叫注释，不叫注解。

然后是使用某牛人写的word内代码高亮插件：http://www.cnblogs.com/default/archive/2012/06/05/2537225.html

1. public class Helloworld{
2.    public static void main(String[] args) {
3.       //来段注解
4.       System.out.println("hello world !!!");
5.    }
6. }

就测试到这里吧，最后感谢下面的几篇文章：

http://www.cnblogs.com/liuxianan/archive/2013/04/13/3018732.html

http://www.cnblogs.com/zhangleipku/archive/2010/10/17/1853803.html

http://www.cnblogs.com/default/archive/2012/06/05/2537225.html

那么最后发布咯

2015年10月24日 星期六 01:12:22