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基于HMM的关键词语音识别技术在智能家居中的应用研究

基于HMM的关键词语音识别技术在智能家居中的应用研究

  • 2021-06-28
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华为IDS2000-M中型模块化数据中心技术建议书模板

计算机机房既要保障机房设备安全可靠地运行,延长计算机系统使用寿命又能为系统管理员创造一个舒适的环境。能够满足系统管理员对温度,湿度,洁净度场羌强度,安全防护,电源配电,和防雷接地的要求,所以一个现代化的机房是一个高度可靠性,舒适实用,节能高效和具有可扩展性的机房。

  • 2021-06-28
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智能家居的市场分析和整体营销方案

基于HMM的关键词语音识别技术在智能家居中的应用研究

  • 2021-06-28
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中国联通大数据公司-金融大数据解决方案0128

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-30
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论大数据证据-

:大数据开启了证据法制建设的时代转型。将形形色色的大数据材料用作证据以证明案情,是当下司法实践无法回避的一道题目。该现象的背后存在着重要的价值论和方法论基础。概要地说,大数据证据以海量电子数据凝练的规律性认识发挥证明作用,其主要以分析结果或报告的形式呈现。对于这一证据如何定位,各国法律界存在着不同的理论争论和实务处理,主要包括鉴定意见说、专家辅助人意见说、证人证言说等。考虑到大数据证据具有专业性和科学性,中国现实的便宜选择是将其纳入鉴定意见的证据法定形式。对于这一证据如何审查判断,我国应当聚焦真实性与关联性规则进行创新。具体来说,针对海量数据本身的真实性问题,要建设以“大”真实性为主的真实性规则; 针对大数据分析结果的真实性问题,要构建判断机器算法是否可信的真实性规则; 针对大数据分析结果所揭示的关联性结论,要构建基于整体数据与具体数据分层的关联性规则,特别是探索超越人类经验判断的关联性规则。

  • 2021-06-25
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_消费者数据化参与的研发创新——企业与消费者协同演化视角的双案例研究

既有消费者参与研发的研究主要聚焦于领先用户等特殊消费者,本文基于两家互联网服装企业的案例研究发现,大数据应用为普通消费者参与企业研发提供了条件和可能。本文据此提出消费者数据化参与研发的概念,从企业与消费者协同演化视角构建了大数据环境下普通消费者数据化参与研发的理论框架,着重探讨:(1)普通消费者如何参与研发;(2)不同设计理念的企业如何实现普通消费者参与的研发创新。研究结果表明,大数据环境下普通消费者通过数据化方式参与研发,企业通过对消费者大数据的利用,使研发决策从依靠人的经验判断转变为依靠人与数据的结合,从而实现研发创新。具体而言,秉持用户导向的企业形成了数据驱动型研发创新,秉持设计师导向的企业形成了数据支持型研发创新。由此,将消费者参与研发的研究从特殊消费者扩展到普通消费者从而形成理论创新,为探讨大数据环境下企业与消费者价值共创提供新的洞见

  • 2021-06-25
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_数据治理技术

随着信息技术的普及,人类产生的数据量正在以指数级的速度增长,如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构(企业或政府部门)的数据作为战略资产来管理,需要从数据收集到处理应用的一套管理机制,以期提高数据质量,实现广泛的数据共享,最终实现数据价值最大化.目前,各行各业对大数据的研究比较火热,但对于大数据治理的研究还处于起步阶段,一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性;其次,对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析,并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计;在此基础上,提出了大数据 HAO 治理模型.该模型以支持人类智能(HI)、人工智能(AI)和组织智能(OI)的三者协同为目标,再以公安的数据治理为例介绍HAO 治理的应用;最后是对数据治理的总结和展望

  • 2021-06-25
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_关于推进大数据审计工作的几点思考

大数据技术的广泛应用给国家经济社会运行与发展带来深刻影响,而国家审计是促进国家治理现代化的重要保障,审计大数据是国家审计实现全覆盖的必由之路。本文立足于我国现阶段国家审计领域推进大数据战略的信息化背景、监督职能和发展目标,从数据特征、技术特征和应用特征深刻阐释大数据审计内涵,并从审计数据中心建设、数据采集、数据处理、数据分析、组织模式和风险管理六个方面提出推进大数据审计工作面临的若干挑战与困难,呼吁各界共同关注研究大数据审计的相关政策制度完善、技术方法创新、组织方式创新、审计标准等应用问题,以期能更好地推动大数据审计的科学健康发展,提升国家审计服力于国家治理现代化的能力

  • 2021-06-25
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