生物医疗大数据隐私安全保障机制研究

在大数据产业发展的背景下，医疗卫生领域也开始探索生物医疗大数据的新用途、新价值。随着生物医疗大数据在临床治疗与科学研究中的应用，相应的数据安全隐患也随之出现，其隐私安全保障问题开始引起人们的重视。为了降低隐私泄露的风险，加强人们对生物医疗数据的保护意识，需要从数据的生命周期角度出发，在采集、存储、访问、应用、共享、销毁这些阶段，对生物医疗大数据的操作、管理行为进行规范，并初步搭建了一个大数据云平台来实现电子数据的安全保障。

2021-06-21
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生物医学大数据共享中的_信任_与_配享信任_

当代大数据驱动的生物医学研究．需要在采集、汇聚并共享利用研究参与者（患者）的大量敏感数据的基础上进行。这些数据可以来自不同机构、地区，甚至不同国家。信任缺失问题阻碍着数据共享和利用。在规范层面，维持或重建信任必须做到配享信任，尽管配享信任不一定蕴含着获得信任。传统人际间信任蕴含一定程度的不透明，但配享信任蕴含透明、可审计等要素，实现配享信任首先要求承认不信任的合理性，进而通过实现透明、可审计等不要求传统信任的方式，辩证地重建信任。区块链技术以其“去信任”特征而能够帮助建立极高程度的配享信任，从而重建信任。

2021-06-21
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基于大数据技术的石油数字化平台设计

大数据技术成为驱动石油化工服务类企业数字化转型的有效手段，基于大数据技术的石油数字化工作平台建设是石油化工服务类企业的大数据应用实践，该技术整合了企业营销、生产、经营等多个板块的多种业务，串联了企业数据采集、存储、治理、挖掘、分析及应用的整个数据生命周期；从石油化工服务类企业数字化发展现状及遇到的问题出发，结合大数据技术的发展及优势，提出了基于大数据技术的石油化工服务类企业石油数字化工作平台建设方案，通过对大数据故障信息进行提取，应用DBN大数据学习算法模型实现石油全寿命周期管理的数据计算和处理；通过实验，文章研究的方法数据处理准确度大于90％。

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基于大数据的上海张江高科园区交通拥堵治理方法研究

大数据技术近年来发展迅速，上海城市交通的缓堵治理，在通过大数据的分析手段和实际应用后，在城市区域交通效率的提升，重要节点的拥堵治理方面取得了一定的成果。文章聚焦张江高科园区区域，利用大数据的手段，融合居民出行、交通流量、设施供应、违章信息等多元数据，针对园区日常拥堵点的分布、拥堵成因进行全新视角分析，探究张江高科园区交通拥堵特征，寻求交通缓堵治理的办法，为上海在全市其它重要区域的交通治理提供指导建议。

2021-06-21
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基于网格技术的分布式大数据混合云存储方法

为提升分布式大数据的存储能力，实现大数据的定向迁移与应用，提出基于网格技术的分布式大数据混合云存储方法。采用网格技术设计Hadoop型云框架、大数据调度模块、信息互感平台，完成分布式存储结构搭建。在此基础上，通过划分大数据存储关系，定义混合云存储的具体格式，实现分布式大数据混合云存储方法设计。实验结果表明，与传统分级信息存储方法相比，新方法的大数据定向迁移速率达到4．5x107T／h，存储容量的上限也明显提升，能够充分满足分布式大数据存储需求。

2021-06-21
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多源通信研发机构入侵监测大数据挖掘方法

研发机构作为运营商研发与推广相关项目的重要责任单位，其产生的科研数据是组织资产一部分，为避免被竞争者窃取，及时掌握人侵信息，研究多源通信研发机构入侵监测大数据挖掘方法。根据研发机构特性，从信息资产方面分析入侵风险；将采集到的入侵痕迹信息转换为频域信号，分析频谱特征，完成人侵行为特征提取；结合提取的特征，利用改进的k—Means聚类方法做迭代运算，获取质心坐标，将训练样本与质心以向量形式引入到欧式距离中，计算二者空间关联度。达到降维目的；为减小运算量，确定挖掘约束条件，综合分析入侵监浏大数据位置、方向、长度关联度，利用关联度公式实现大数据聚类。获得最终挖掘结果。仿真结果表明，所提方法在提高挖掘速率的同时，保证大数据挖掘完整性。

2021-06-21
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关于点击率大数据的高阶深度分解机预测仿真

互联网大数据具有典型的高维、高阶，以及非线性特征，现有点击率数据预测方法往往难以有效处理数据特征的复杂耦合、以及稀疏与类别的不均衡问题，为解决上述问题，提出了一种高阶深度分解机预测方法。在高阶分解机设计中，考虑到点击率的二分类特性，采用函数把输人数据映射至输出结果的二值类上，并利用损失函数求偏导对模型变量进行梯度更新。为了优化模型的复杂度及其多阶性能，对映射二次项采取转换，并推广至三阶映射模型。最后，设计了单层与多层构成的深度网络，根据的对称性与偏置训练样本集，利用弥补的无监督学习。并在梯度计算时引入对比散度用以优化网络训练速度。在神经网络层采用机制用以避免网络发生过拟合。仿真结果表明，高阶深度分解机预测方法具有良好的和指标性能，能够有效提高高阶点击率大数据的预测准确度与预测速度。

2021-06-21
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基于粒子群优化算法的腐蚀预测灰色动态模型

针对海底管道腐蚀预测提出一种基于粒子群优化（ＰＳＯ）算法的新型灰色预测模型。在传统灰色ＧＭ（１，１）模型的基础上引入ＰＳＯ算法优化背景权值和等维灰数递补方法对模型进行动态更新，建立了ＲＧＭ（１，１）和ＲＰＧＭ（１，１）模型并应用在海底管道腐蚀预测中。对比三种模型的预测结果后发现，灰色预测理论适用于海底管道腐蚀预测；ＲＧＭ（１，１）模型比传统ＧＭ（１，１）模型的预测效果稍好；ＲＰＧＭ（１，１）模型预的测精度与另外两种模型相比，有大幅提升。ＰＳＯ算法对传统模型的改进效果显著，ＲＰＧＭ（１，１）模型具有较高的工程应用价值。

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