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基于大数据的智能电网数据调度与快速分发方法研究

针对云计算集群环境,智能电网的大规模数据处理面临巨大压力,任务调度和大规模数据分发的快速处理是 亟待解决的问题。文章基于云计算和大数据处理技术,提出一种用于电力数据处理任务调度和分发的多队列动态 优先级调度算法和节点选择算法,可以及时可靠地处理和分发关键数据。通过仿真将该算法与经典算法进行比 较,验证算法的准确性和有效性。结果表明,该方法可以有效地分配节点负载,在任务完成时间和完成率上优势明 显。该研究为我国电力大数据信息平台的研究提供参考和借鉴。

  • 2021-06-23
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医疗大数据应用规划

在2013年波士顿的大数据峰会,Express s的首席数据科学家Inderpal Bhandar 提出了Veracity 的概念。Veracity主要是指数据是否有偏差、数据噪声有多大,以及是否有异常值。当业界大量积累各种来源的数据时,数据是否准确变成一个非常重大的问题,否则最后就是“Garbage in,Garbage out”。

  • 2021-06-23
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医学大数据驱动下的科研模式探索

信息化的核心是数据,只有全民都关注数据,才能理解信息化的实质;数据是一种新的生产要素和燃料,相关技术是带有全局性和战略性。

  • 2021-06-23
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SDChain六域链(物联网)

2015年1月,美国等蓄意阻挠,利用JTC1一些管理规则漏洞,意图更换主编辑;2015年5月,经过重新投票选举沈杰代表中国重新担任主编辑。2015年9月,美国又提出分拆标准,2016年1月,JTC1重新投票,没有通过分拆提案;2017年2月,通过CD投票;2017年7月,进入DIS投票。

  • 2021-06-23
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改进的kNN分类算法在工业物联网中的应用

在工业物联网中,k近邻分类(kNN)被广泛应用于缺陷产品识别和异常检测。但kNN自身 存在计算复杂度高、不适用于分布式环境等缺点。因此,文中提出了一种安全有效的分布式kNN分 类算法,以防止信息泄漏和控制流泄漏,同时支持分布式服务器上的大规模数据分类。首先设计了一 个安全有效的向量同态加密方案。在该方案的基础上,提出了DkNN,有效地实现了数据流的机密 性、kNN查询和类标记,同时实现了对加密数据的同态操作。实验结果表明,提出的DkNN算法能够 满足实际需要

  • 2021-06-23
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基于大数据车辆模拟运行及日志收集仿真研究

:中国汽车保有量呈井喷式上涨,需要面对越来越多的车辆违法行为,如超速行驶、遮挡牌照、套牌、占道等等。 针 对这些问题,传统的车辆稽查方式显得力不从心,存在数据单一、实时性差、离线分析为主等缺点。 为减轻交管部门的车 辆稽查压力,构建了以大数据实时分析技术为基础的车辆模拟运行及日志收集仿真模拟系统。 该仿真模拟系统采用 Flume、Hadoop 框架和 Redis 集群,参照城市街道布局设计,不仅对海量车辆的超高并发度运行和城市交通进行了模拟,还 对车辆日志信息进行了实时收集。 以此为依据,构建的车辆模拟运行场景,可以有效地提高车辆稽查效率。 该系统为数 据量较大的行业提供了一种解决问题的思路,用同样的方法可以为城市旅游、城市产业分布等进行场景模拟,进而调整旅 游服务、产业调整等方案。

  • 2021-06-23
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互联网时代大数据在煤炭安全生产的发展路径与对策研究

:在“互联网 +”时代,煤炭企业的安全生产需要与大数据技术融合起来,使得煤炭企业的管理运作与现代信 息技术形成聚合效应,共同提升创新力和生产力。文中首先根据机制设计理论,研究“互联网 +”时代大数据在煤 炭安全生产的发展路径。从煤炭企业、煤炭产业链(煤炭上游企业与下游企业)、政府等多种相关参与者的角度出 发,探索适合当前社会经济发展所需的煤炭企业安全生产的供给侧方案。其次,通过典型案例的调研与跟踪,分析 煤炭企业、煤炭产业链与政府在大数据安全生产方面的经验与教训,验证发展路径在实践中的可行性。最后,从煤 炭企业、煤炭产业链、政府的角度出发,进行大数据技术在煤炭企业安全生产的对策研究。研究结果表明:在“互联 网 +”时代,大数据与煤炭安全生产的融合是煤炭企业未来的发展重点和关键所在,有助于构建企业的综合技术 路线。

  • 2021-06-23
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大数据环境下的统计元数据建设

大数据环境下,元数据是科学管理数据资源和统计信息化的重要基础。以统计元数据建设为出发 点,分析国外统计元数据和元数据标准建设情况,然后剖析国内元数据和元数据标准建立流程、现状、存在问 题,最后结合互联网大数据的发展趋势,探索统计元数据和元数据标准建设的改革方向。研究表明,中国元 数据在建立流程、标准规范、数据共享等方面存在较大提升空间。在大数据环境下,应加强元数据顶层设计、 提高元数据科学性,从而有利于消除数据孤岛、实现数据的交换和共享,进而实现数据的无限组合和智能化 分析目标。

  • 2021-06-23
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