基于复杂网络的网络大数据聚类应用研究

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

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基于云计算的灾害大数据管理方法研究与实现

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

2022-01-10
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基于大数据机器学习的客服系统的研究

2022-01-10
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C-V2X车联网的最新发展解析

V2X（vehicle-to-everything），并非一般意义上的汽车联网，而是通过车上的GPS定位，RFID识别，传感器、摄像头和图像处理等电子组件，按照约定的通信协议和数据交互标准，进行无线车讯和交换的大系统网络。以此来实现车辆与一切可能影响车辆的实体实现信息交互，目的是减少事故发生，减缓交通拥堵，降低环境污染以及提供其他信息服务。

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智能车联网系统未来展望

针对车联网在交通强国与新基建背景下的发展趋势，从智能终端、网联通信、边缘服务、云端管控等多个角度指出了智能车联网系统的发展方向，并探讨了智能车联网系统的发展在海量数据处理、通信与计算协同、边缘服务安全、大规模测试验证方面所面临的问题及相应的发展对策。

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车联网先导性应用进展研究

车联网产业正处于从测试验证向先导性、规模化应用发展的重要过程，我国政府高度重视车联网产业的发展。基于此，重点介绍了支持我国车联网产业发展的顶层规划和车联网先导性应用进展，以及推动车联网先导性应用的重点工作。

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美国网联自动驾驶现状分析和启示

网联（CV，Connected Vehicle）+自动驾驶（AV，Autonomous Vehicle）=网联自动驾驶（CAV）是美国自动驾驶发展的重点方向之一。本文从政策、典型试验场、典型公司三方面分析美国网联自动驾驶现状，并提出对中国网联自动驾驶产业发展的启示：①中国应该加强网联自动驾驶领域的综合性立法；②中国自动驾驶试验场建设应该考虑“因地制宜，突出特色”，“多层级化，同步建设”，“多种场景，典型应用”；③中国投入自动驾驶的科技公司和传统车企是时候进行深入合作。

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人车路网云五维协同发展5G车联网

5G车联网不仅是实现车路协同，更是实现“人-车-路-网-云”五维高度协同。人方面，以MaaS（Mobility as a Service，出行即服务）为核心，为消费者提供一站式的出行服务，让消费者成为自由的人；车方面，未来的车不仅是数据发送和接收方，还是计算节点，更是数据分享节点，聪明的车将越来越聪明；路方面，将兼具各类通讯方式（LTE、5G、LTE-V2X、5G NR-V2X等）、具备集成路侧交通信息采集发布、具备本地边缘计算能力等，通过一体化路侧智能设施打造智慧的路；网方面，5G网络两大核心能力，移动边缘计算和网络切片将构建灵活的网；云方面，将构建一体化开放数据公共服务平台和云控平台，同时通过云边协同形成强大的云。

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