大数据视域下智慧课程云服务系统研究与实践探索_邓明阳

面向新经济和新产业的新工科建设,专业是基本主体,课程是核心环节,建设具有高阶性、创新性和挑战度的金课是本科教育之根基。为培养学业精深、实践创新能力强和个性化发展的复合型人才,构建精准分层教学理念指导下的线上智慧课程。以移动互联网、大数据、云计算等计算机技术为基础,开发智能化课程在线云服务系统,实现精准分层的混合式智慧教学和学生的个性化自主学习。以车辆工程专业为例,进行智慧课程实践,在应用初期取得较好教学效果,为线上智慧课程的开发提供新思路和实践参考。

2021-06-21
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基于动态增容的政务大数据资源调度优化系统设计_陈吉宁

当前政务大数据资源调度系统存在存储不足问题,为解决这一问题,相关人员设计了一种基于动态增容的政务大数据资源调度优化系统。实验结果表明,设计系统磁盘读写性能高、传输速率快,可保证调度资源负载的均衡稳定性。

2021-06-21
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大数据背景下智慧医养护一体化5I模式研究_吴方

从虚拟价值视角出发,着眼于智慧医养护大数据增值,搭建了智慧医养护大数据平台,并基于该平台构建了智慧医养护一体化5I模式。5I模式是一种以智能设备（Intelligent devices）为依托、以信息（Information）为载体、以整合（Integrate）为处理手段、以个性化（Individualized）与即时化（Immediate）为服务目标的智慧医养护一体化养老模式,利用大数据技术使服务需求主体（老年群体）、服务供给主体（社区、医院、护理院）、服务责任主体（政府、老人子女）都能及时获取完整的智慧医养护数据,并基于数据分析与数据挖掘,提供给老年群体快速精准的智慧医养护一体化服务,并建立完善的全周期监管服务体系。此外,从内外部详尽分析了5I模式的保障机制,以期实现智慧医养护一体化服务产业化,从而解决我国的养老诉求。

2021-06-21
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基于_5G_大数据_技术的钢铁企业智慧工厂建设_

＜正＞一、成果提出的背景（一）是增强企业市场竞争力、应对外部环境变化的需要近几年来,由于我国钢铁产能超常规发展,钢铁行业发展受到的市场压力和国家宏观调控压力越来越大,发展空间和利润空间日益压缩,钢铁企业面临严重的生存危机。湘钢属于内陆钢企,资源储备不足、地理条件不便,在激烈的市场竞争环境下,面对客户越来越多的个性化需求,及周边钢厂激烈的竞争环境,经营优势愈来愈不明显,湘钢急需推进智慧工厂建设来促进管理变革和效率提升,进一步提升企业竞争力。（二）是夯实基础,实现企业高质量可持续发展的需要《华菱湘钢2016～2021 "3+3"战略规划》,

2021-06-21
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大数据和云计算技术在燃煤电厂节能减排中的应用设计_张志勇

以我国火电行业节能减排技术发展需求为牵引,以燃煤电厂烟气数据采集、数据存储、数据安全、数据分析为着力点,将大数据、云计算、物联网等现代化技术应用于燃煤电厂节能减排过程中,搭建了节能减排监控平台。该平台具有实时监测、设备故障分析、环保对标、技术监督、电价核算等功能,可实现火电厂大气污染物的实时监管和设备状态的智能监测,为电厂智慧化运行管理提供技术支撑,为电网绿色节能调度提供数据信息。

2021-06-21
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基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测_谢奇爱

为提升数据挖掘技术与网络恶意行为识别准确率,研究基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测方法。模糊化处理网络中存在的大数据,构建模糊数据库,分类聚集模糊数据库中的模糊数据,离散化处理模糊数据的连续属性,确定模糊数据频繁关联规则,通过基于模糊关联规则的数据挖掘方法获得整理后的网络数据；以此为基础,分析用户恶意访问流量特征,加权处理用户访问流量特征与用户信息熵特征,建立多特征融合的网络恶意行为识别模型,完成网络恶意行为识别检测。经实验验证,该方法识别检测网络恶意行为时准确率较高,在93%以上,漏检测率较低,低于8%,在数据挖掘时具有较低的时间消耗与空间消耗,支持度较高。

2021-06-21
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基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究_邓扬鑫

随着LTE移动网络的发展，基站和用户数量爆炸性增加使得当前网络环境越发复杂，导致LTE网络中的弱覆盖问题越来越多。针对复杂场景的弱覆盖问题，进行了基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究。首先，通过数据挖掘技术对现网数据集进行相关性分析与数据清洗，用于将杂乱的数据转换成有用数据集；然后针对数据集采用加权KNN算法建立信号预测模型；最后，以信号预测模型为基础，采用粒子群算法建立网络覆盖优化模型得到满足要求的最少基站数目与最优基站部署。通过现网数据的实验结果表明，该模型可将采样区域的弱覆盖栅格全部优化并且减少基站数目。

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混合大数据算法分析营销大数据客户用电行为_王俊

针对现有技术分析客户用电行为速度慢、效率低下的问题,提出了新型的大数据算法。该方案采用混合大数据算法实现营销大数据客户用电行为的多种分析,在Apriori算法模型的技术上融入改进型K-means均值聚类算法,通过采用极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）原理,实现营销大数据客户用电行为的快速分类,提高了分类能力。通过数据关联挖掘,准确地发现用户用电行为与影响因素之间潜在关系,提高了用电分析的能力。试验表明,该研究方案准确率高达93%。

2021-06-21
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随着全球气候变化挑战日益严峻，减少温室气体排放、积极应对气候变化已成为国际共识。2018年12月，在《联合国气候变化框架公约》第24次缔约方大会(COP24)上，全球时尚产业主要参与者共同签署了《时尚业气候行动宪章》 (Fashion Industry Charter for Climate Action, FICCA)，承诺采取一致行动，力求到2030年实现价值链温室气体排放量减少50%，显著降低时尚行业对气候的整体影响。据世界资源研究所援引国际能源署数据，2019年全球纺织和皮革行业碳排放量约2.99亿吨，占全球总排放的0.6%，其中能源消耗贡献了该行业83%的温室气体排放。