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基于大数据的煤质预先管理体系在枣矿集团的构建与实施_刘贵霞

枣矿集团为了改善传统煤质管理存在的滞后性问题,通过深入研究,对煤质数据进行预先管理,分层级、按流程完善管理体系,同时运用大数据构建了煤质管理系统,以建立数据库、增设预警装置等方式进行质量信息对比和分析,不断地修正煤质预测的数据模型,最终实现预测的准确性。

  • 2021-06-21
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基于大数据技术的大类招生背景下校院两级督导信息化平台开发研究_李健

针对当前高校信息化平台建设存在的问题,尤其是目前尚无校院两级的督导信息化平台,在B/S、C/S网络模式交叉混用的基础上,基于大数据搭建了教学督导信息Hadoop平台和环境,设计了一个集教务、教学、监督、数据统计于一体的新平台。在大类招生的背景下,采用MapReduce计算框架对海量督导数据进行处理,应用数据挖掘算法进行平台数据的分析及对教学的指导作用,完成不同角度、不同层次的教学过程与学习过程数据采集,从根本上提高督导工作效率,解决教学过程中的种种问题,有利于高校在人才机制体制改革的今日,源源不断的培养创新型人才。

  • 2021-06-21
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面向地理信息企业的时空大数据服务平台设计与实现_郑红晓

针对地理信息企业内部拥有的地理信息资源呈爆炸式增长态势,以及公有云在地理信息企业推广中面临的安全性与可靠性问题,本文设计了一个采用混合云模式搭建基于Hadoop技术的时空大数据服务平台的方案,并依据方案建设了集数据存储、管理、共享和分发利用的图、属一体化空间数据管理平台,为企业不同场景提供服务。

  • 2021-06-21
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大数据网络分布式独立内存分配算法研究_李浩光

传统的大数据内存分配算法因数据承载方式混乱等原因而存在运行速度慢、分配不均匀的问题,为此,研究一种新的大数据网络分布式独立内存分配算法。通过多层限制玻尓兹曼机堆叠形成数据库管理系统,并构建大数据网络分布式内存框架;然后利用无监督贪婪模式逐层训练方法构建并行框架,采用分布式存储的方法实现数据承载。同时,对较小内存Task做分化处理,小内存Task实际申请到的内存为本文算法直接给予其申请内存的一半或空闲内存的最小数值,大内存Task则是在源码所利用的公平分配算法内对所有的Task能够适用内存的最小保障,以此避免不必要的溢出操作。实验发现:该算法的内存分配情况更合理、运行速度快,内存分配效果明显优于传统系统。

  • 2021-06-21
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装备大数据安全保护研究_姜波

本文通过梳理大数据技术发展及数据资源建设现状,可视化呈现了数据资源建设使用中出现的数据泄露现状及趋势,剖析了数据泄露的根本原因。在分析军队装备大数据建设及规划情况的基础上,建立了装备大数据安全问题分析方法,即在数据采集阶段、数据传输阶段、数据存储阶段和数据使用阶段,分别构建装备大数据不同维度安全要素,包括安全威胁、安全主体和安全保障,并应用于分析装备大数据安全问题。此外,本研究还深入分析了装备大数据建设应用过程中四个阶段存在的安全风险,构建了装备大数据全周期、立体化、协同化的安全防护体系,研究了装备大数据安全保护技术框架,包括以大数据访问控制技术、安全检索技术和安全计算技术为支撑的大数据安全技术和以匿名隐私保护技术和差分隐私保护技术为支撑的大数据保护技术。希翼研究结果能够为装备大数据全寿命周期内的安全防护提供一定借鉴。

  • 2021-06-21
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基于智能制造和大数据挖掘的农机数字化设计研究_任燕 (1)

介绍了智能制造和大数据挖掘的概念和关键技术,结合农机制造行业过程的特性,设计了农机数字化设计整体框架及基于大数据挖掘的农机零部件选型模块,实现了一套基于智能制造和大数据挖掘的农机数字化平台,可以实现农机零部件的协调和智能优化设计。实际应用表明:采用数据化设计平台可以提高设计人员之间的协同能力,大大缩短了农机开发周期。

  • 2021-06-21
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基于卷积神经网络的健康大数据智能分析方法研究_白贺伊

针对充分挖掘医疗健康大数据中有效信息不深入,智能化分析平台功能开发受限等问题,文中基于卷积神经网络,提出了一种适用于对医疗健康大数据进行智能化分析的方法。该方法通过分布式表示法对医疗文本数据进行数字化处理,得到相应特征的词向量表示,利用卷积神经网络不断训练与学习,得到不同数据集对应各个疾病的分析模型,再利用该模型完成对患者数据的智能分析与风险评估。实验结果表明,文中方法能够完成对多种疾病的风险评估,尤其对一般疾病数据集风险评估的准确率均可达到90%以上,验证了该方法的有效性、可靠性与通用性。

  • 2021-06-21
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基于大数据和知识图谱技术的政府采购文件智能化编制_汤骏

政府采购文件的编制质量关系到整个政府活动的质效,长期以来依靠人工编制采购文件的做法存在诸多缺陷,文章提出了一种基于大数据和知识图谱技术的方法,通过人机结合的方式,实现政府采购文本的智能化编制,为探索政府采购文件编制的标准化、科学化和规范化提供了有益的思路。采购文件的标准化有利于提高采购效率,减少人为差错,降低投诉、

  • 2021-06-21
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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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