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大数据分析_链接挖掘

因为数据集多数是稀疏的,因而链接预测比较困难;为链接预测构造统计模型的一个难点在于,链接的先验概率往往很低(模型评价和预测可行程度的定量上都比较低)

  • 2021-06-23
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2016大数据白皮书

一、大数据产业发展概述 (一)大数据再认识 (二)大数据产业界定 (三)大数据关键问题 二、大数据技术发展趋势 (一)社交网络和物联网技术拓展了数据采集技术渠道 (二)分布式存储和计算技术夯实了大数据处理的技术基础 )深度神经网络等新兴技术开辟大数据分析技术的新时代 三、大数据资源开放与共享 (一)数据资源总量评估 (二)政府数据共享 (三)政府数据开放 (四)数据交易流通 四、重点行业大数据应用 (一)大数据应用整体情况 (二)各领域应用进展情况 (三)大数据应用发展趋势 五、大数据政策法规 (一)政府数据开放与信息公开 (二)个人数据保护 (三)跨境数据流动 (四)数据权属问题 六、结论与建议 (一)避免盲目跟风,大数据热潮还需冷思考 (二)推动开放共享,倒逼信息化建设升级 (三)强调供需对接,拉动技术产业跨越发展 (四)完善法律制度,切实保障数据安全 (五)突出地方特色,形成差异化的区域产业布局

  • 2021-06-23
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大数据分析_图文

半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器,智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据。

  • 2021-06-23
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大数据分析调研

大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享,交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。

  • 2021-06-23
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大数据分析中数理统计方法的正确使用

目前,国际学术界有一条不成文的约定:凡是用SPSS和SAS软件进行统计分析所获得的结果,在国际学术交流中不必说明具体算法。由此可见,SPSS和SAS软件已被各领域研究者普遍认可。

  • 2021-06-23
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基于以太坊的改进物联网设备访问控制机制研究

当前物联网设备节点动态性强且计算能力弱,导致物联网中的传统访问控制机制存在策略判决与策略权 限管理效率较低、安全性不足等问题。提出基于以太坊区块链的物联网设备访问控制机制,结合基于角色的访问 控制(RBAC)模型设计智能合约。对以太坊相关特性进行分析,建立结合用户组的改进 RBAC 模型。设计基于以 太坊区块链技术的物联网设备访问控制架构及算法,通过编写图灵完备的智能合约实现物联网设备访问控制,融 合以太坊区块链 MPT 树存储结构与星际文件系统对访问控制策略进行存储管理。在以太坊测试链上的实验结果 表明,该机制具有较高的策略判决性能与安全性。

  • 2021-06-23
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物联网技术在南繁育种中的应用研究

随着南繁作物种类和品种的不断扩充,产生的育种数据急剧增加,且数据相对分散,大部分数据未被有 效组织,因此加强物联网技术在南繁育种中的应用显得尤为重要。本文概述了信息化智能育种管理平台的整体 需求及对应功能,旨在为推动育种数字化、农事操作精确化、管理智能化提供借鉴参考。

  • 2021-06-23
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上海交通大学新藏地方历史文献的数字化建设规划与实践

上海交通大学新藏地方历史文献的数字化建设规划与实践

  • 2021-06-23
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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微模块化数据中心机房建设方案

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