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大数据环境下的危机信息整合模型研究_李欣

大数据环境下,突发事件的危机数据来源复杂多样,通过使用词语相似度计算和Folksonomy自由标记语言,把多模态的危机信息转化成基于内容特征项集合的单一情报信息源,建立危机信息采集萃取的整合组织模型。整合模型包括3个部分:危机信息内容特征项集的提取、RDF资源的统一描述存储和文本内容特征域的聚类划分。通过整合聚类危机信息源,从而实现不同危机信息源载体的规范化整合与组织,为危机的应急管理提供统一化的情报信息数据源。积极发挥情报效用,为突发事件的应急管理提供案例分析和情报预警。

  • 2021-06-28
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大数据时代的乡村治理审视与现代化转型_张春华

实现国家治理体系与治理能力现代化,作为整体治理环节中的乡村治理现代化不可或缺。而大数据技术的发展将会给乡村治理带来根本性的影响,国务院已经出台了相关大数据指导意见和行动纲要,这标志着我国从顶层设计上在不断适应大数据时代的要求进行战略部署。大数据技术成为乡村治理创新的重要驱动力,大数据技术不仅带来了乡村治理的范式转变,也给乡村治理在治理思维、治理方式、治理风险和治理策略等方面形成了挑战。在此背景下,要实现乡村治理的善治目标和现代化转型就要求树立数据思维,打造合作治理,推动乡村治理主体多元化;开展数据分析,创新治理实践,实现乡村治理决策科学化;规范数据隐私,完善治理机制,推动乡村治理走向理性化;应对数据冲击,转变治理结构,实现乡村治理体系现代化。

  • 2021-06-28
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获取教育大数据_基于xAPI规范对学习经历数据的获取与共享

教育大数据为教育信息化的发展带来了新的机遇,而对教育大数据应用的实现首先依赖于对来源广泛的教育数据的获取。在这些有待获取的海量的教育数据中,学习经历数据作为一种承载着学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与之交互的学习环境等教育信息的数据,蕴含着丰富的学习分析价值。随着相关学习技术的迅速发展,学习经历的跟踪在技术层面已经得以实现,但学习经历的复杂性、多样性和数据劣构性等特点阻碍了对其广泛的应用。由美国“高级分布式学习”组织发布的Experience API(xAPI)规范为破解这一难题提供了可行途径。xAPI规范利用“活动流”来描述学习经历,通过Statement来记录学习经历,并通过语义定义将其转化为良构且易于扩展的数据,为大数据背景下学习经历数据的获取提供了指导性的框架,同时通过实现了接口规范的学习记录仓储(LRS)来共享学习经历数据,由此实现对教育大数据尤其是学习经历数据的获取和共享。

  • 2021-06-25
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微型模块化数据中心技术要求vsmartrow标书模板

微型模块化数据中心(以下简称微模块)各系统的设计须满足GB50174-2008《电子信息系统机房设计规范》要求中的强制性条件。

  • 2021-06-28
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物联网环境下面向能耗优化的无人机飞行规划

联网作为国内外新兴的热门技术,正在深刻地影响着人们的生产生活,它在带来诸多好处的 同时也给信息存储领域带来挑战.物联网信息存储中心需要根据其数据特性结合分布式实时数据库信 息存储管理的优点,设计与之相适应的数据存储方案,而数据分配策略作为数据存储方案的关键技术是 研究的重点.根据物联网传感器信息的海量性、时空相关性、访问失衡性和连续变化性,需要一种基于时 域的数据分配模型与之相适应,以此设计出基于自适应时域负载反馈的动态数据分配策略(adaptive time domain data allocation,ATDA).策略根据数据特征,将静态数据分配问题归约成简单线性规划问 题,同时采用自适应时域对负载信息进行反馈,最后设置动态负载门限函数实现数据的动态分配.实验 表明,该策略与同类Random、Bubba算法相比,在系统短时域负载均衡(LBST)、系统数据迁移量(DM) 方面具有更好的性能.

  • 2021-06-28
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双活数据中心与灾备解决方案概览

站点级双活(可支持应用级双活),整合距离相对较近的两个数据中心中的计算、存储和网络资源,实现高度灵活的负载分配,结合数据中心内部的高可用机制,为业务连续性提供最高级别保障。

  • 2021-06-28
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我国智慧公路发展概述

智慧公路,是借助移动通信和互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术,实现公路运输系统的协同管控与创新服务,促进路网科学管理、高效运行和优质服务的新理念和新模式。以实现更加安全、快速、绿色的人员出行和货物运输为根本目标。

  • 2021-06-28
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2020年中国智能网联市场发展趋势报告

智能网联汽车,是指车联网与智能车的有机联合,是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与人、车与车、车与路、车与后台等智能信息交换共享,实现安全、舒服、节能、高效行驶,并最终可替代人来操作的新一代汽车

  • 2021-06-28
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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