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基于大数据车辆模拟运行及日志收集仿真研究

:中国汽车保有量呈井喷式上涨,需要面对越来越多的车辆违法行为,如超速行驶、遮挡牌照、套牌、占道等等。 针 对这些问题,传统的车辆稽查方式显得力不从心,存在数据单一、实时性差、离线分析为主等缺点。 为减轻交管部门的车 辆稽查压力,构建了以大数据实时分析技术为基础的车辆模拟运行及日志收集仿真模拟系统。 该仿真模拟系统采用 Flume、Hadoop 框架和 Redis 集群,参照城市街道布局设计,不仅对海量车辆的超高并发度运行和城市交通进行了模拟,还 对车辆日志信息进行了实时收集。 以此为依据,构建的车辆模拟运行场景,可以有效地提高车辆稽查效率。 该系统为数 据量较大的行业提供了一种解决问题的思路,用同样的方法可以为城市旅游、城市产业分布等进行场景模拟,进而调整旅 游服务、产业调整等方案。

  • 2021-06-23
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融媒传播背景下智慧资讯编播系统的设计、实现与应用

智慧资讯编播系统以“一人一频”为目标,充分运用AI、大数据、云计算等多项前沿技术,面向包括县级融媒体中心在内的各级广电媒体、车载互联网音频、智能音箱、移动互联网音频、商超等多个垂直类场景的生产系统,作为融媒传播时代广播媒体突围的新抓手,可以为广播媒体的融合发展赋能。

  • 2021-06-23
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实时大数据挖掘系统的设计与实现

针对海量视频人脸数据的场景限制和 1∶N 结果过多的困境,结合其他非视距信息采集手段,设计并实 现一个大规模实时数据碰撞系统,解决了专门机关实际工作中依靠单一手段研判的诸多缺陷。进行分布式大数 据系统的架构设计和组件选取,设计人脸结构化数据和车牌、手机采集信息的实时碰撞比对算法。多地实际运行 的结果表明,该系统实时可靠,效果显著,满足一线专门机关案情及时研判和精准挖掘的需求。

  • 2021-06-23
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一种基于大数据的定位系统

本发明提供一种基于大数据的定位系统,其 涉及旅游定位系统领域,旨在解决现有旅游景点 中采用的电子导游或人工导游会导致线路拥堵 遗漏景点的问题。包括有商家端和游客端,所述 商家端包括有数据显示模块和数据分析模块,所 述游客端包括有定位模块、摄像头、定位收集与 存储模块、数据处理模块、显示模块。

  • 2021-06-23
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一种基于大数据平台的生产数据智能管控系统

本发明提供一种基于大数据平台的生产数 据智能管控系统,包括数据采集终端、数据接入 层、协议转换层、边缘处理层、数据应用层,所述 数据采集终端将各终端采集到的数据传输至数 据接入层,所述数据接入层将数据分类传输至协 议转换层,所述协议转换层将数据传输至边缘处 理层,所述边缘处理层将数据经过数据预处理、 数据缓存、计算后,提供给数据应用层,为其应用 提供支撑。通过本发明,以解决现有技术存在的 监控力度不够、耗费大量人力、无法实时准确把 控整体生产情况的问题。

  • 2021-06-23
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基于区块链技术的物联网风险预警研究_张双双

部分物联网预警方法由于未使用区块链技术,存在预警准确率较低,误警率较高的问题,因此提出了基于区块链技术的物联网风险预警方法。运用相同信道多个节点为网络信息签名,保证网络信息的正确性,运用网络信息区块链式存储结构获得正确的网络信息区块链账本;通过正确的网络信息区块链账本构建评估体系的网络分析结构,再使用网络分析法获得权重矩阵;利用灰色模型确认单因素模糊评价矩阵;将权重矩阵与单因素模糊评价矩阵相乘得到物联网风险预警的模糊综合评价矩阵,按照评估等级确定物联网风险预警等级。经验证,该方法能够准确预警物联网风险等级,存储网络信息和追溯信息的资源花销与时间消费较小,风险预警准确性较高误警率较低。

  • 2021-06-23
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集成电力大数据日志分析模块的信息系统研究

为了保障国家电网的信息系统高效运转,以及实现在电力大数据状态下的日志分析要求,该文提出一种基于 K-最近邻算法的未知攻击识别算法。该算法可以高效地判断信息系统服务是否存在异常,关键文件是否被非法修改以及 异常外联等行为。在该算法的基础上,实现了信息系统运行态势感知和全息智能处置系统。实验表明,该算法很好地支撑 了系统的工作,同时也提高了日志分析的高效性。

  • 2021-06-23
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面向大数据应用的分布式服务平台设计与实现

大数据是现代产业极具价值的重要资产。 如何应对海量数据的处理, 挖掘潜在的数据价值是当前 的研究热点。 针对集中式计算架构和传统的数据处理模型无法适用于大数据分析处理的要求, 设计并实现了 面向大数据应用的分布式服务平台。 采用 Hadoop/Spark 大数据构架, 提供一致的大数据应用服务。 该系统能 较好地克服集中式计算架构的缺陷, 表现出良好的应用效果。

  • 2021-06-23
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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