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大数据时代电信运营商数据管控研究

大数据对电信运营商现有的数据管控体系提出了新的挑战,企业级数据管控是解决当前数据“错、重、缺、慢、 乱”问题的有效手段,结合现网数据管控的实际情况,对运营商数据管控体系进行探讨。

  • 2021-06-24
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基于大数据思维的大数据技术原理与应用教学改革

针对大数据技术原理与应用课程教学中传统的教学模式难以达到系统化地训练和有意识地培 养学生大数据思维能力的问题,提出教学改革总体思路,从大数据思维形成和发展的规律组织教学内 容、采用项目驱动式为主的教学方法和强化实践教学 3 个方面介绍教学改革,具体阐述教学改革的内 容、教学方法实践。

  • 2021-06-24
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基于大数据融合解决学术期刊面临的大数据困境

大数据的4V特征和3R属性是学术期刊有效利用大数据的最大障碍。依靠大数据融合技术, 在不同层面进行数据融合,有望解决学术期刊面临的数据来源众多、存在数据壁垒和缺乏统一的数据标准 等困境。发展大数据融合技术、倡导数据开放共享、加强大数据应用人才的培养和编辑培训是推进学术期 刊走出大数据困境的可行策略。

  • 2021-06-24
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国产卫星数据与SPOT数据在矿山调查中的应用

别利用国产卫星ZYl—02C、GF-1遥感数据与法国SPOT-5数据为信息源,以宁夏南部某非金属矿产露天开发集中区 为监测区,开展了矿山开发状况及矿山环境遥感调查及动态监测.通过不同非金属矿山以及采场、中转场地、固体废弃物、 矿山建筑等不同矿山地物类型等,在不同期次、不同数据源影像上的特征显示,进行了遥感数据性能应用效果对比.通过 对比显示,表明ZYl—02C、GF一1星数据与SPOT-5数据完全可满足非金属矿山开发状况及引发的矿山地质环境问题的 遥感调查与监测工作的需求,相比而言,国产卫星数据更具较好的应用前景.

  • 2021-06-24
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虚拟数据中心的数据映射与数据路由策略研究

中心基础数据积累通常使用三种手段;。技术;数据联邦技术;中问件技术。但三种技术侧重各有不同,不能同时满足数据集成的持久性与可用性。结合技术优势提出数据虚拟整合,为解决数据虚拟异构数据模型间的数据转换问题,通过对数据虚 拟的分析,提出了一种基于元数据驱动的数据虚拟系统体系结构。构建了用于描述和存储映射策略的支撑元模型,并建立了相应数据路由 策略。提出了对等主键思想,降低了处理阻抗

  • 2021-06-24
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数据新闻中的开放数据应用

随着大数据技术在媒体行业的推进,数据新闻通过挖掘开放数据获取新闻线索,对新 闻事件作出准确深入的诠释。开放数据具有公开性、可得性、完整性、即时性的特点,主要由政府 机构、高校等科研机构以及非政府组织提供。在大数据环境下,数据可视化解读、挖掘数据之间的 关系、以众包为生产方式以及申请信息公开开展舆论监督是利用开放数据的有效路径。由于可供 利用的开放数据有限,国内的数据新闻在表现形态和传播方式上存在一定问题,应在数据收集、 挖掘、传播和再利用等环节进行优化。

  • 2021-06-24
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海量冗余数据干扰下的网络数据捕获和分析系统研究

传统的网络信号捕获方法通过滑动相关法分析本地样本信号与接收网络信号的关联性,实现信号捕获,但当 网络中存在海量冗余数据干扰时,占空较小,容易在无信号时间区间形成大量的噪声,导致网络信号误捕获的问题。因此, 提出基于 Winpcap网络和 kd?treed模型的数据捕获方法,设计网络数据捕获和分析系统,捕获系统包括用于捕获和过滤数据 的内核模块、用于数据变换和协议分析的用户分析模块并分析系统实现数据捕获的功能模块。通过 Winpcap 底层网络分析 体系结构,实现网络数据包的捕获,采用 kd?treed模型过滤海量数据干扰,提高数据捕获的精度。实验结果表明,所设计系统 稳定性高,数据捕获精度高。

  • 2021-06-24
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基于网络大数据的公共服务平台助力智慧城市建设项目_李振新

数字城市建设是城市可持续发展的需要,是城市政治与经济发展的需要,是贴合群众生活息息相关的重要建设方针,它提供了全新的城市规划、建设和管理的调控手段,辅助有关政策法规的执行,能够制止猖獗的违规建筑,并避免制约工程招标和房地产建设中的大量弊端。运营商的数据作为城市建设基础数据的主要数据源它不仅涵盖了人们之间互相通信的信息,还涵盖了人们日常生活中网络信息获取的信息,例如活动轨迹及通信社交轨迹为依托从衣、食、住、行、游、购、娱等,它是人们随身携带的移动信息源,最为贴近反应人们日常生活习惯及行为习惯的信息数据。基于这样一个与人息息相关的信息基础数据,如何能够将通信网络大数据与数字城市融合助力智慧城市建设带来了新的课题和思考。

  • 2021-06-24
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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