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大数据技术与高新技术企业数据治理创新--以太原高新区为例

新技术企业数据治理水平总体偏低 ;影响高新技术企业实现数据治理的因素包括认知不全面 、认知 渠道不畅通 、数据平台缺乏 、数据功能不明显 、组织创新滞后等 。 为了提高高新技术企业数据治理水平 ,需 要做好以下 6 个方面的工作 :制定国家大数据发展战略 ,引领高新技术企业走向数据化治理 ;建立和完善宣 传机制 ,提高高新技术企业对大数据技术的认知程度 ;加快平台建设 ,为高新技术企业实现数据治理提供 现实支撑 ;加快组织创新 ,为高新技术企业实现数据治理提供组织保障 ;充分发挥高新技术企业的示范引 领作用 ;加快数据安全和人才队伍建设 ,为高新技术企业实现数据治理提供保障

  • 2021-06-24
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遥感大数据的基础设施_集成、管理与按需服务

随着遥感技术的不断进步 ,遥感数据的数据量越来越大 ,种类越来越多 ,分布越来越分散 ,遥感 应用的复杂程度和个性化程度也不断提高 ,遥感正在走向大数据时代 .而目前遥感数据基础设施在容 量 、可扩展性 、易用性和性能等方面都难以满足遥感应用的需求 ,成为了遥感科学与工程从获取到最终 产品这个流程中的瓶颈 .为此 ,首先从遥感数据的本质出发 ,讨论了遥感数据基础设施应当具备的分布 、 异构 、时空连续和按需数据处理等特性 ,并依据遥感数据基础设施的基本服务单元 、分布性 、时空连续性和按需处理支持能力将遥感数据基础设施分成 6 类 .其次 ,针对这 6 类遥感数据基础设施展现出的特 性 ,设计了实现这些基础设施可以采用的体系结构 ,并指出了其中实现的技术难点和解决思路 .最后 ,就 遥感数据基础设施设计和实现过程中涉及到的数据收集与整合 、数据组织与管理 、数据服务接口 、按需 数据处理等方面的技术方案进行了深入的讨论 .在这些技术的支持下 ,遥感数据基础设施能够做到分布 化 、智能化和平台化 ,支持遥感科学的合作研究和工程上的协同应用 .

  • 2021-06-24
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基于大数据的管道系统数据分析模型及应用

以往管道企业数据分析侧重于因果关系,而在大数据时代,管道系统一系列的信息集成、管理 程序、检测记录以及日常运维记录等都将通过物联网、云计算等数据网络串联起来,其数据分析方向 逐渐由因果关系向非因果(关联性)关系转变。通过对大数据分析模型进行研究,得出大数据分析 将是管道企业未来发展的重要趋势之一,建立了适合于未来发展的管道系统大数据管理架构模型, 提出了基于大数据的管道数据算法模型,进一步完善了内检测数据管理模型,并在管道泄漏和预警、 管道地质灾害、管道腐蚀管理、管道内检测数据分析等方面实践应用,获得了能耗控制、灾害管理、风 险控制等综合性、全局性的分析结论,对于管道大数据领域在管道行业的发展和应用具有重要意义。

  • 2021-06-24
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大数据思维下电视数据新闻报道探索和效果--以2014年央视《两会大数据》为例

2014年是中国电视数据新闻的元年,央视与大数据公司合作推出了一系列电视 数据新闻,《两会大数据》就是其中之一。本文将以数据新闻的研究现状着手,从信息呈现、 新闻叙事、消息来源和虚拟技术四个角度分析《两会大数据》的传播特点。此外,本文也将 对lo位年轻人进行深度访谈,借此了解该群体对于此类电视数据新闻的接受程度。

  • 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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面向知识发现的数据连续性保障机制研究

文章构建面向知识发现的数据连续性保障机制,保障知识发现过程中数据的可用、可信与可控,为数据 连续性研究的深入开展提供理论支撑。以数据连续性的内涵为研究起点,面向知识发现的数据连续性保障机制 的横向维度包含数据准备、数据分析、结果展示,纵向维度包含关联数据层级、数据空间层级、数据溯源层级,并对 各层级功能模块进行详细设计。从主题相关性和主体相关性融合角度完善数据连续性的管理与保障,并将数据 溯源技术贯穿于知识发现全流程。

  • 2021-06-24
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基于NoSQL数据库的农田物联网云存储系统设计与实现

为了解决农田物联网大量图像、视频和传感器等结构化和非结构化数据实时处理与写入问题,该文基于分布式 存储与 NoSQL(Not Only SQL)技术,结合农田物联网数据特征,利用 HDFS(Hadoop Distributed File System)和 HBase(Hadoop Database)存储非结构化和结构化数据,基于 Redis 缓存服务,设计了三层物联网数据云存储框架,实现了 海量农田物联网数据存储中的业务处理、事务处理、图片打包与索引、负载均衡等关键技术。面对复杂业务下的事务数 据一致性,该文采用基于 HLock 的乐观锁机制,实现了 HBase 对强事务性的支持,经过与传统 MySQL 集群事务对比测 试,当数据量级在 500 万时,数据读取效率提升达 35.75%。为了提高农田物联网中大量的小图片和小文件处理效率,基 于图片打包合并策略,利用 SequenceFile 技术实现物联图片的快速索引读写技术,与原生 HDFS 存储效率相比,读写效 率提升 30%以上。该研究可以为海量农业物联网数据的存储和管理提供技术参考和理论支撑。

  • 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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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

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