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大数据背景下数据新闻的研究——理念、生产方式与应用

2013年被认为是大数据元年。随着数据的飞速增长以及数据开放力度的加大,大数据对各个领域的影响也正逐渐凸显,在不知不觉中改变着我们的生活、工作甚至是思维,具体在新闻业,则表现为数据新闻的兴起。数据新闻是当下全球新闻业应对大数据时代发展变革中产生的新兴领域,对传统新闻是一种全新的颠覆,为日渐衰落的新闻业带来了活力。

  • 2021-06-23
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大数据治理与民主集中制:大数据在现代治理体系中的作用

近年来,信息通讯技术的不断发展深刻地改变着人们的生活方式和观念模式,互联网的发展不仅对我国现有的社会管理体制形成了巨大的挑战,同时也为完善社会治理提供了新的机遇。如何在现有国家体制背景下,应用新的治理手段和治理模式,不断推进“国家治理体系和治理能力的现代化”目标,落实党中央关于全面深化改革的部署,成为亟需讨论的问题。

  • 2021-06-23
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天拓四方-数字化工厂的探索与实践

天拓四方-数字化工厂的探索与实践

  • 2021-06-23
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大数据应用促进大数据产业落地

首先对大数据做简要诠释;其次重点阐述大数据在国内外各个领域的应用现状,以此来对大数据产业的 发展、社会定位以及价值实现途径进行探索;最后分析我国大数据产业发展当中存在的主要问题并给出相关 建议。

  • 2021-06-23
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一种基于K-mediods改进BIRCH的大数据聚类方法——以证券客户大数据为例

伴随着信息科技、互联网、云计算、物联网、社交网络、智能终端等技术的高速发展,海量数据已围绕在人们身边,这就是“大数据”时代。人们不只是数据的生产者,同时也是数据的受惠者;人们不是只能被动地接受数据和科技,人们能改变科技在生活中所扮演的角色,同时也能改变享受数据带来的恩惠方式。金融行业天生拥有大量的数据,“金融大数据”起源于金融的信息化。大量传统金融行业的数据是为了业务而存在,其本身不具备资产属性。在“大数据”时代,多元化、多样化的数据已发生本质性改变,数据不仅仅是业务信息化的产物,数据也是资产。金融企业可以通过海量数据建立全面的风险管理机制,可以通过海量数据实现精细化管理,也可以通过海量数据改善客户服务质量,提升企业竞争力。

  • 2021-06-23
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大数据平台架构及建设思路PPT课件

“大数据”是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。目前,大数据的一般范围是从几个TB到数个PB。

  • 2021-06-23
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数据显断层与数据隐断层的研究与应用

建立能够和谐平衡各个信息系统之间数据断层的机制是实现管理决策变革最关键的 3 大基 础之一,也是智能决策支持系统研究领域的重点内容之一.随着互联网+时代的到来,各式各样的 数据资源不断积累,数据断层现象在多个领域表现得愈加明显.通过对数据断层理论体系的进一步 研究与实践,着重分析微观层面的数据断层现象,一方面用显断层概念描述各系统之间以及系统内 部存在的较为明显的断层现象,另一方面用隐断层概念描述各系统之间以及系统内部存在的非明 显的断层现象,并在数据显断层中引入缝隙的概念来描述主题无关数据对象,采用数据聚合的技术 手段来降低缝隙数据的断层属性,同时在隐断层中引入“有效密度”来形象地描绘数据分布情况,通 过数据熔合来减少无效数据占用的空间.最后以上海“动感 101”音乐电台的移动客户端应用日志 数据为例,分析了电台数据中所存在的数据显断层和数据隐断层现象.

  • 2021-06-23
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大数据产业调研及分析报告

Hadoop起源于雅虎公司,是当前主流的大数据存储和处理平台,实现了分布式的计算框架MapReduce和文件存储系统HDFS。Spark诞生于加州伯克利大学AMP实验室,是新一代大数据分布式处理框架,以高效的内存计算著称,逐渐成为大数据处理环节的主流平台。

  • 2021-06-23
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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