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大数据技术在大型活动管理和交通组织中的应用_崔诚靓

针对大型活动在城市局部空间短时间内集中大量人流的特殊情况,提出将大数据技术应用于大型活动管理和交通组织中。相对于传统交通规划中的四阶段模型,大数据技术可准确预测大型活动的需求,对大型活动的实时状况进行监管,有效应对突发事件。以上海体育场体育运动公园概念设计为例,分析数据源,实现功能,并面向管理部门、服务机构、个人用户设计3个应用场景。最后总结大数据技术在大型活动管理和交通组织中的应用价值。

  • 2021-06-26
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物联网资源负载均衡共享有效调度仿真

对物联网资源负载进行均衡共享，能够有效提高物联网资源利用率。对资源负载的均衡共享，需要根据负载不均衡情 况，采用物联网虚拟机质量函数改进信息素的更新，完成对物联网资源负载的调度。传统方法通过物联网资源任务与资源 匹配度函数来改进启发信息，但忽略了改进资源信息素的更新．导致调度效果不理想。提出基于蚊群算法的物联网资源调 度优化方法。首先考虑物联网虚拟机的各种开销和因素．调整物联网各个虚拟机的状态．依据物联网历史的资源负载数据 和当前负载状况来计算和调整物联网各个资源的调度，实现物联网资源的动态调度。针对物联网虚拟机的负载不均等情况 进行改善，采用物联网虚拟机质量函数改进信息素的更新，实现物联网资源负载均衡共享调度。实验结果表明．所提方法在 任务执行时间方面具有明显优势，有效保持了物联网虚拟机的资源负载均衡共享。

  • 2021-06-26
  • 阅读168
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基于大数据分析的中医治疗糖尿病用药规律研究_夏中尚

目的:探究中医药治疗糖尿病的用药规律,为糖尿病临床选方用药及中医药规范化治疗提供依据与指导。方法:检索1995—2015年发表的1 341篇文献,进行中药类别、单味药频次、中药性味归经、系统聚类分析。结果:治疗糖尿病最常用的药物为补虚药类、清热药类、活血化瘀药类、解表药类、利水渗湿药类、收涩药类、平肝熄风药类、理气药类、化湿药类和祛风湿药类。常用的补虚药类有黄芪、山药、当归等,常用的清热药类有地黄、玄参、黄连等,常用的活血化瘀药类有丹参、川芎、红花等。最常使用药物的性味归经分别是寒、温和平性,甘、苦和辛味,归脾经、肝经、肺经、肾经、心经和胃经。结论:治疗糖尿病常扶正与祛邪并用,以补虚药类为主,配合清热药类、活血化瘀药类等。

  • 2021-06-26
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基于大数据分析的工商业用电客户欠费风险预测研究_王振

正＞电费回收是供电企业保障经营成果的生命线。面对企业经营风险增大的严峻形势,目前欠费风险管控手段基本只能依靠企业历史欠费情况进行风险判断,缺乏对用户用电量趋势及缴费历史的深入挖掘,缺乏利用外部数据对企业经营风险进行评估,从而导致对企业欠费风险判断准确性与及时性的不足。尤其

  • 2021-06-26
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基于大数据的DSS融合架构研究_冯国平

传统决策支持系统（DSS）技术架构多为传统的基于SMP的数据库集群架构或MPP架构,存储和计算能力构建成本高,扩展性受限、并发性不高,大规模离线计算和流式计算场景下存在性能瓶颈。通过分析大数据时代DSS面临的挑战,提出基于大数据的DSS融合架构。这种架构支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据分析处理,全面满足关系运算、大规模离线分布式计算和流计算要求。

  • 2021-06-26
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基于信令和话单大数据的国际服务营销系统研究_叶新斌

为了挖掘国际业务潜在用户,降低营销成本和人工成本,通过实时国际漫游信令、Mc口信令和国际漫游话单的大数据分析,研究开发了国际业务精准服务营销系统,包括国际权限绿色通道服务子系统和国际漫游营销子系统两大部分。为运营商后付费用户提供的全自动化国际权限自动开通和国际漫游产品营销服务的系统。系统具备客户服务创新、营销模式创新、营销工具创新的特点。

  • 2021-06-26
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基于RFID的超市物联网购物引导系统的设计与实现

出了一种基于RFID技术的超市物联网购物引导系统的设计方案．超市物联网智能导购系统 中最关键的问题是产品的识别和产品信息的获取．将电子标签与物联网相结合，利用电子标签作为产品 识别的手段，利用物联网来获取产品的详细信息并自动生成产品信息，从而提出了基于RFID的超市导 购物联网系统的想法，并对其结构和功能进行了分析．此外还重点分析了在该物联网中的RFID系统的 应用以及中间环节的通信技术，以实现在超市物联网系统中的人性化、智能化．

  • 2021-06-26
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基于大数据分析的网络舆情监管预测研究_王国华

对网络舆情的准确监管和预测是实现大数据网络信息统计和调查的关键技术,在保障网络秩序稳定性方面具有重要意义。针对传统方法采用关联特征匹配方法进行舆情预测,当网络舆情数据分布广度较大、干扰较强时,存在监管预测性能差的问题。本文提出基于大数据语义特征分析提取的网络舆情监管预测算法,构建网络舆情的宽平稳时间序列模型,采用二元语义信息表达方法进行网络舆情的语义信息特征序列拟合,对网络舆情进行主题词表构建和匹配,采用大数据分析方法进行网络舆情的语义特征分析和提取,实现预测算法的改进。仿真实验表明,该方法进行网络舆情预测的准确度较高,收敛性较好,实时性较高,提高了对网络舆情的监管能力。

  • 2021-06-26
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