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数据治理与安全典藏版合集

我们把数据治理的内容划分为几大部分：组织、标准规范、技术、衡量指标。整 体数据治理的实现路径是以标准化的规范和组织保障为前提，通过做技术体系整 体保证数据治理策略的实现。同时会做数据治理的衡量体系，随时观测和监控数 据治理的效果，保障数据治理长期向好发展。

  • 2022-09-29
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卫星通信中相控阵天线的应用及展望

随着高通量卫星、低轨卫星星座的蓬勃发展，受益于规模经济的相控阵天线因其特有的优势，在卫星通信中得到了越来越广泛的应用。针对当前卫星通信系统对相控阵天线性能、形式的具体需求，详细介绍了国内外相控阵天线在中低轨道、同步轨道卫星以及用户终端的应用情况，结合超宽带宽角扫描、高速传输处理、软件无线电通用平台、自适应数字波束形成和低成本集成等关键技术，对卫星通信中相控阵天线的发展趋势进行了展望。

  • 2022-05-07
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【Selected】Acm竞赛常用算法与数据结构.ppt

ACM（Association for Computing Machinery）成立于计算机诞生次年，是目前计算机学界中历史最悠久、最具权威性的组织，是推进信息技术专业人员和学生提高技巧的主要力量。ACM通过提供前沿技术信息和从理论到实践的转化，为其全球7.5万名成员服务，并已经成为信息科技领域的一个基本信息来源。

  • 2021-07-01
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基于XGBoost算法的用户评分预测模型及应用_杨贵军

【目的】基于用户网络评论构建有效的评分预测模型,挖掘用户消费行为特征。【方法】基于LDA模型,量化用户评论为主题特征向量作为解释变量,将用户评分作为被解释变量,采用XGBoost算法,并加入样本扰动和属性扰动生成多个模型进行集成,构建用户评分预测模型。【结果】针对某汽车门户网站的用户评论评分预测结果表明,该模型较好地揭示了用户对汽车商品的偏好。较逻辑回归、随机森林算法,其预测准确度分别高出13.73%、0.64%,且具有较高的计算效率。【局限】未融合其他方面的数据对用户行为特征进行更全面的刻画。【结论】将用户评论量化为主题特征向量,基于XGBoost算法能够准确、高效地预测用户评分。

  • 2021-05-07
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基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究_许斌

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展，而移动设备因自身计算能力相对不足，执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题，提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC（Mobile Edge Computing）服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法（Improved Fireworks Algorithm based on Convex Optimization， CVX-FWA）来对模型进行求解，对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明，提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值，实现计算卸载资源的整体优化配置。

  • 2021-04-20
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Hibernate教程-极客

Hibernate 是一个高性能的对象/关系型持久化存储和查询的服务，其遵循开源的 GNU Lesser General Public License （LGPL） 而且可以免费下载。Hibernate 不仅关注于从 Java 类到数据库表的映射（也有 Java 数据类 型到 SQL 数据类型的映射），另外也提供了数据查询和检索服务。 这个教程将指导你如何以简单的方式使用 Hibernate 来开发基于数据库的 Web 应用程序。 适用人群 这个教程是为需要理解 Hibernate 框架和 API 的 Java 编程人员设计的。读完这份教程后你将发现自己在使用 H ibernate 上从一个中等程度迈向更高的层次。 学习前提 我们假设你已经很好的理解了 Java 编程语言。若对关系型数据库，JDBC，和 SQL 有些基本的了解会更好。

  • 2021-04-20
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德勤新基建战略规划及投资新机

由于全球复杂局势及新冠疫情对国内经济造成的不利影响，中央在2020年频繁强调要加快新型基础设施的建设。“新基建”——与钢筋水泥为主的“老基建”不同，将以信息科技做为经济建设的“原材料”。中短期来看，提速发展的新基建将成为“扩内需、稳投资、保增长”的重要动力，是刺激国内经济迅速复苏的重要举措。从长远看，新基建旨在全面打造现代化的经济基础设施体系，以2050年建成世界科技创新强国为战略目标，实现经济可持续的高效发展。

  • 2021-03-17
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基于深度学习的三维模型检索算法综述_刘安安

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域并取得了显著的进展,如何利用深度学习高效管理呈爆炸式增长的三维模型一直是一个研究热点。本文介绍了发展至今主流的基于深度学习的三维模型检索算法,并根据实验得出的算法性能评估分析了其优缺点。根据检索任务的不同,可将主要的三维模型检索算法分为两类:（1）基于模型的三维模型检索方法,即检索对象与被检索对象都是三维模型,按照对三维模型的表示方式不同,可进一步分为基于体素、基于点云和基于视图的方法；（2）基于二维图像的跨域三维模型检索方法,即检索对象是二维图像,被检索对象是三维模型,包括基于二维真实图像和基于二维草图的三维模型检索方法。最后,对基于深度学习的三维模型检索算法目前存在的问题进行分析和讨论,并展望未来发展的新方向。

  • 2021-04-20
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