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大数据分析工具常用的数据分析模型_图文

数据分析模型大都建立在软件编程语言和计算机语言的基础之上,涉及到很多专业性很强的知识。没有相关学术背景的人初次接触数据分析会感到十分生涩。而花费时间与精力去学习相关技术基础有显得杯水车薪。

  • 2021-06-21
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智能建筑全寿命周期内物联网应用的研究

本文介绍了物联网特点及物联网优势,并根据建筑生命周期理论对智能建筑全生命周期内物联网技术的应用进行了研究,阐述物联网应用于智能建筑全寿命运营管理的趋势,重点介绍了基于物联网的智能建筑全寿命周期内的应用。

  • 2021-06-21
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数据离散区间特征与数据发现一应用

P-集合(packet-sets)具有动态特性,它是由内p-集合XF(internalpacketsetXF)与外P-集合XF (outerpacketsetXF)构成的集合对(XF,XF)。利用p-集合,给出F-数据离散区间、F-数据离散区间的概念;利用 这些概念,给出信息系统输出数据的数据离散区间特征,给出数据过滤概念;提出数据离散区间定理、数据还原定 理、数据过滤定理、数据过滤剩余与数据辨识定理,给出应用。p-集合是研究信息系统输出数据变化的一个新理 论与新方法。

  • 2021-06-21
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大数据科学打造全新生鲜电商

大数据科学打造全新生鲜电商的挑战:商品保质期短,如果供大于求极易报损,供小于求则极易缺货,每天几十个前置仓几百种商品产生十多万个销量预测需求,人工不可能完成。

  • 2021-06-21
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Web大数据环境下的不一致跨源数据发现

中不同数据源之间的数据不一致是一个普遍存在的问题,严重影响了互联网的可信度和 质量.目前数据不一致的研究主要集中在传统数据库应用中,对于种类多样、结构复杂、快速变化、数量 庞大的跨源Web大数据的一致性研究还很少.针对跨源Web数据的多源异构特性和Web大数据的5V特征,将从站点结构、特征数据和知识规则3个方面建立统一数据抽取算法和Web对象数据模型; 研究不同类型的web数据不一致特征,建立不一致分类模型、一致性约束机制和不一致推理代数运算 系统;从而在跨源Web数据一致性理论体系的基础上,实现通过约束规则检测、统计偏移分析的Web 不一致数据自动发现方法,并结合这两种方法的特点,基于Hadoop MapReduce架构提出了基于层次 概率判定的Web不一致数据的自动发现算法.该框架在Hadoop平台上对多个B2C电子商务大数据进 行实验,并与传统架构和其他方法进行了比较,实验结果证明该方法具有良好的精确性和高效性.

  • 2021-06-21
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面向数据经济的跨境数据流动管理研究

据经济时代,数据的外部性特征决定了数据需要在更多的维度和更广的范围实现开放、流动、融合才能产生更高的价值和效用。从国际范围看,数据全球化趋势明显,各国数据主权管辖全面兴起,全球跨境数据流动管理政策面临重构。对我国而言,跨境数据流动管理需遵循数据经济发展规律,把握全球产业竞争和政策演进的趋势,认清我国产业能力和发展目标,明确我国国家安全和网络安全的“红线”,实现经济发展、国家安全、公民权利等多个价值目标的有机协同,推动我国数据经济的发展和数据主权的实现。

  • 2021-06-21
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数据中心网络中基于ELM的流簇大小推理机制

近年来研究流簇(Coflow)为单位的调度策略成为改进数据中心网络的新热点。然而现有的信息未知 流簇调度器难以快速地推理任务级信息,导致小任务不能被及时调度,以及平均任务完成时间无法最小化。 因此数据中心网络需要更加高效的推理模型提升流簇大小判断的准确性和敏感性。提出了一种基于机器学 习的流簇大小推理模型(MLcoflow),利用极限学习机(ELM)以最小训练误差为求解目标建立推理模型,并且 使用不完全信息建模以提升敏感度。实验证明与其他算法相比,ELM方法的准确性评分平均高出19.8%,敏感度 平均高出10.2%。通过仿真模拟对比了几种调度器,基于MLcoflow的调度器将平均任务完成时间降低了20.1%。 关键词:数据中心;流簇大小;流簇调度;推理模型;极限学习机(ELM)

  • 2021-06-21
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数据管控系统在生态环境大数据中的应用

随着互联网+政务的发展和应用,生态环境领域的业务系统和信息源节点数都呈爆炸式增长。虽然目前的大数据平台能够实现一定程度的数据融合。

  • 2021-06-21
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当人工智能从虚拟算法的数字世界,迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代,人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体,正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。

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纺织可再生能源投资可行性研究报告

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