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大数据来袭,你应该懂点ETL

大数据来袭,你应该懂点ETL 信息是现代企业的重要资源,是企业运用科学管理、决策分析的基础。目前,大多数企业花费大量的资金和时间来构建联机事务处理OLTP的业务系统和办公自动化系统,用来记录事务处理的各种相关数据。

  • 2021-04-21
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大数据环境下,舆情研究方法如何迭代?

大数据环境下,舆情研究方法如何迭代?相比于传统数据类型,大数据的分析难度不言而喻。 如何用好这些数据,高效提取有价值的信息,是在数据丰富的今天需要探讨的话题。

  • 2021-04-21
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大数据征信被念“紧箍咒”

大数据征信被念“紧箍咒” 回顾过去六年,以大数据征信之名,行征信业务之实,已经暴露出了许多乱象。个人征信的独立性在于两方面,一是业务独立性,芝麻信用和腾讯征信背后挂靠的母公司,都有高规模、活跃的理财、贷款业务,在数据和业务上难以保持独立。二是股权的独立性。 八家征信机构的股权都高度集中,非独立性征信业务容易造成严重的利益冲突,是一个既做裁判又做运动员的问题。

  • 2021-04-21
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基于改进遗传算法的拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离模型研究_陈颢

针对典型遗传算法处理拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离问题时存在的若干问题,提出了一种基于改进遗传算法的拓扑动态变化配电网故障区段定位及隔离模型。引入专用适应度函数,采集训练数据预测误差并映射为个体适应度值,建立最优适应度值与最优个体的逻辑对应关系,采用BP神经网络捕获最优个体并对网络初始权值和阈值进行赋值,借助定位及隔离函数输出目标结果。对模型进行效能仿真验证与工程应用分析,可以较好实现拓扑动态变化配电网故障区段精确定位与自动隔离,具有故障信息感知全面、拓扑动态变化适应性强、自主决策性高等优势。

  • 2021-04-21
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新安江模型参数自动优化率定的SCE_UA算法应用研究_张超

为了探索概念性流域水文模型参数自动优化率定和预报精度问题,本文基于三水源新安江模型,以沿渡河流域为研究对象,在给定理想径流资料定义的基础上,应用SCE-UA算法分别就理想径流资料和实际径流资料的情况下,资料长度选择对新安江模型参数优选的影响进行研究.结果发现,理想资料情况下,资料长度对模型参数优选没有影响,同时发现SCE-UA算法参量p的取值依赖于待优化问题的维数;实际资料情况下,参数优化结果随资料长度增加有向最优值靠拢趋势,说明输入、输出观测误差和模型结构误差是导致算法不能搜索到参数真值和寻优过程不稳定的重要原因.

  • 2021-04-21
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物联网技术如何改善售后体验

物联网技术已经走出实验阶段,并成为商业战略的核心。现在的问题不再是技术是否以及何时能够带来价值,而是它们将在何处产生最大影响。 对于许多产品来说,售后体验是客户满意度的最大驱动力。40%的消费者表示,售后体验是品牌体验中最难忘的方面,80%的消费者表示,积极的售后体验非常重要。

  • 2021-04-20
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视频质量增强模型加速算法_杨文哲

提出了一种应用于视频质量增强算法的动态结构性剪裁算法Maskcut,它可以有效提高基于深度学习的视频质量增强算法的运行速度。Maskcut是一种通用的剪裁思路,支持绝大多数的基于卷积神经网络(CNN)深度学习网络模型的剪裁加速。基于原模型中已经训练好的参数数据,Maskcut使用一种针对剪裁加速的二次训练策略来进一步微调参数,从而在保证模型有效性损失不大的同时,缩短模型运行时间。以一种先进的视频质量增强算法——多帧质量增强2.0(MFQE 2.0)为目标,Maskcut剪裁后可以快速达到峰值信噪比(PSNR)指标损失低于1%、时间缩短10%以上的加速指标。

  • 2021-04-20
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基于回归算法的证件物品识别器参数辨识模型_尚宝麒

证件物品管理识别器参数辨识存在局部最优现象,噪声干扰下辨识精度下降,提出基于回归算法的证件物品管理识别器参数辨识模型。将证件物品管理识别参数输出误差平方和,代入粒子群算法适应度函数,通过粒子群优化算法实时更新粒子个体最优值以及全局最优值,初步辨识证件物品管理识别器参数,并将所获取结果作为支持向量回归算法迭代初始值,利用支持向量回归算法,最终辨识证件物品管理识别器参数。模型测试结果表明,采用该模型可有效辨识证件物品管理识别器参数,参数辨识精度高达99%以上,且噪声干扰情况下仍具有较高的辨识精度。

  • 2021-04-20
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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