基于大数据的公交专用道周边用地属性和效益表现分析

为更好推动公共交通优先发展，打造上海“后公交都市”时代，提升公交专用道运营效率，以上海市已建公交专用道为研究对象，基于手机数据、POI 数据、公交 IC 卡数据、公交 GPS 数据、网约车 GPS 数据、公交企业运营数据，对公交专用道两侧 500？m 范围内的居住、就业、购物休闲和医疗服务共 4 项用地属性进行了分析。在此基础上，以 4 项用地属性作为聚类因素，将全市公交专用道进行聚类，分析各类公交专用道的效益表现及其与用地属性的相关性。该项研究填补了利用大数据进行公交专用道周边用地属性分析的空白，将加深行业管理部门、公交企业等对公交专用道的认识，有助于精细化管理公交专用道和优化线路服务

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基于大数据的高职生职业能力提升路径研究

职业能力是胜任某一具体职业而必须具备的能力之和，通常包括核心能力、岗位能力和可持续发展能力。依托智慧校园建立的大数据平台记录了学生的学习、认证考试、阅读、实习实践、德育活动等相关信息，为评估学生职业能力现状和预测发展趋势提供了数据支持。本研究从职业能力的表征入手，设计了以学生职业能力为核心的大数据体系结构的基本框架，从网络资源课程平台、学习管理系统、实习实践管理系统、德育管理系统、职业能力评价与导航系统五个方面提出了运用大数据平台提升高职生职业能力的基本路径。

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国内外医疗大数据资源共享比较研究

国内外医疗大数据资源共享比较研究，寻找异同点加以利用

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大数据环境下高校信息化教学模式研究

大数据环境下高校信息化教学模式研究.

2021-06-21
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思想政治教育大数据研究范式的内涵、特征及应用限度

进入大数据时代,海量数据和智能算法将共同驱动思想政治教育研究范式转型。大数据给思想政治教育带来了思维方式、研究内容和研究路径的更新,确保了思想政治教育大数据研究范式的合理性。思想政治教育大数据研究范式是一种基本理念、行为规范和实践方法,其基本特征包括更加青睐全样本、更加注重相关关系、更加突出预测功能、更加注重“自下而上”的知识发现。当然,基于大数据的思想政治教育研究范式也有其应用限度,需要警惕“数据主义”陷阱、“技术主义” 陷阱和“数据伦理”陷阱。

2021-06-21
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基于改进K-means算法的电力大数据系统研究

针对电力大数据收集和存储中数据量大、数据收集不精准的问题，提出了基于改进 K-means 算法的电力大数据系统的设计。对传统 K-means 算法进行分析，提出改进之后的 K-means 算法。根据改进后算法设计电力大数据系统，对系统的架构进行分析，包括数据存储、设备层、数据接入等模块。对设计的电力大数据系统进行实验，实验结果表明，文中设计的电力大数据系统能够满足实际需求，提高系统的存储和处理效率。

2021-06-21
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大数据与金融应用的几点思考

近年来，随着金融业务的不断发展，金融机构拥有海量数据，而且数据量的积累呈爆发式增长，促使许多金融机构开始推进大数据战略。随着大数据技术应用的日趋深入，以及数据处理和分析能力不断提升，金融机构将会迎来全新的发展机遇，同时，这也为大数据应用的金融监管带来挑战。本文就此提出若干监管建议，包括进一步完善大数据的相关法律法规、建立统一或可兼容的金融业大数据应用平台、构建金融业大数据应用的安全保护机制等。

2021-06-21
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粗糙集下网络大数据混合属性特征检测仿真

由于网络混合属性集的冗余数据量多，影响数据检测的查全率，为此提出结合粗糙集理论的网络大数据混合属性特征检测方法。首先构建一个四元组，利用四元组的任意邻域信息测算其长度函数，以判断信息特征的相似性，结合粗糙集理论求解相似信息特征的邻域熵，以检测并分类重复数据属性。为优化数据分类效率，引人支持向量机分类思想，将大数据混合属性的分类问题变换为线性可分问题，实现网络大数据混合属性特征检测与分类。实验结果表明，所提方法能够有效根据数据特征筛选出无关数据信息，使用经过训练后的分类装置对约简后的特征集进行分类，与基于特征和分类器参数组合优化的网络属性特征检测方法比较，证明了所提方法的有效性，为网络大数据混合特征检测技术提供一种新的有效解决方式。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

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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。