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基于大数据技术的云端城市地质三维可视化框架

为了解决大型城市地质三维模型可视化面临的数据容量巨大 、模型处理时间长 、三维渲染慢 、客 户端对硬件依赖过高等问题 ,本文提出了一种基于 Spark 大数据技术搭建的云端城市地质三维可视化平 台 ,包括数据存储层 、数据调度层 、云端渲染层 、终端可视化层 。 对城市地质使用的地学大数据采用“纵向 分层 、横向分块”策略进行自动划分 ,在三维模型计算及三维可视化过程中 ,采用 Spark Streaming + GPU 的快速并行计算和任务调度 ,可高效地自动完成三维模型的分布式渲染 、集中融合和可视化展示 。 在“地 质云”中使用 5 台高性能云主机构建了城市地质三维可视化平台原型 ,采用雄安新区的地质 、钻孔 、高精度 网格 、倾斜摄影等约 410 GB 的数据进行实验 。 经在线验证 ,无三维引擎的客户端访问云端的城市地质三 维可视化计算平台 ,每秒可渲染并返回 30 帧三维图像 ,人机实时交互流畅 ,形成的这种新型“终端发请求 、 云端三维算”模式将对虚拟化城市地质走向实际应用起到重要的推动作用 。

  • 2021-06-22
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大数据环境下高校图书馆数据素养教育研究

加强大学生数据素养教育是大数据环境下科技创新、教育及应用等的发展需求。在分 析大学生数据素养的内涵及目前国内外高校图书馆开展数据素养教育的现状的基础上,探讨 了高校图书馆针对大学生开展数据素养教育的模式及路径。

  • 2021-06-22
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大数据安全技术研究

文章针对大数据环境下数据安全和系统安全监测、预警和控制处置能力不足等问题,围 绕“如何保护大数据安全”和“提升大数据系统安全防护能力”两个核心问题,研究突破大数 据安全和软件系统安全的核心保护技术及评估技术,挖掘大数据在采集、汇聚、交换、交易、 存储、传输、分析、应用等过程中的安全隐患,提升数据安全能力和系统安全能力,实现大数 据产业的保驾护航

  • 2021-06-22
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基于气象大数据计算与资源共享教学平台设计

气象大数据具有 4V“种类多” ( variety)特性,即海量的数据规模( volume)、快速的数据流转和动态的数据体系 (velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值( value)。 在气象模式教学过程中,气象模式配置复杂,其需要的 气象基础数据具有体量大的特点。 针对传统气象模式教学过程复杂,气象模式配置过程繁琐,气象基础数据集需要重复 下载的问题,提出气象大数据数字资源平台的建设问题。 气象基础数据集与气象模式相结合,对气象基础数据集进行布 局,使系统具有比较高的利用率。 针对多数据中心,多个气象模式可运行,多个学生对气象基础数据共享的情况,提出一 种基于 Apriori 的挖掘算法来分析数据集与气象模式的直接关系,并完成气象大数据数字资源系统设计,既为学生、教师提 供方便的操作,又能提高系统性能。 气象大数据数字资源平台不但提供气象计算,也提供各种气象基础数据集的共享访 问,简化了气象模式教学过程。

  • 2021-06-22
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大数据下金融交易商业秘密的保护_困境与对策

利用大数据技术收集、分析对手的金融交易数据,可为日常经营管理和经营决策提供科学预测。但是大数据技术为金融机构带来便利的同时,也产生了很多问题。

  • 2021-06-22
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大数据背景下国家治理模式变革_——基于大数据对新型冠状病毒肺炎疫情防控的分析研究

大数据的发展促进传统治理模式变革。本文在分析国家治理的内涵,梳理大数据对国家治理模式 影响的基础之上,以新型冠状病毒肺炎疫情防控为例,论述大数据在突发性事件治理中的应用,并指出当 前大数据应用于国家治理时存在的问题并提出相关建议,以期丰富国家治理模式变革的理论与实践。

  • 2021-06-22
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基于“互联网 ”的大学体育课内外健康数据一体化实践研究

以大数据技术和人工智能技术为代表的“互联网+”新型生态为传统教育注入了新的活力,也为教育的发展 带来了新的契机.运用文献资料法、数理分析法等研究方法,以重庆第二师范学院2017级学生为调查对象,实施 基于“互联网+”的智能手环结合体育网络管理平台APP的大学体育课内外健康数据一体化教学实践研究,构建了 集数据收集、数据分析、数据应用为一体的实践模型并探析其实践成效.结果表明,该实践能够实现数据化管理体 育课程、促进学生体质健康的提升、达到实时监控学生自主锻炼状况的目的,实现让学生走出宿舍、走进操场的 目标.

  • 2021-06-22
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食品安全大数据的融合及分类技术综述

食品是人们赖以生存和发展的基本物质基础,食品安全不仅仅关乎广大消费者的切身利益,甚至关系到国家经济 的稳步发展和社会的繁荣昌盛。 食品安全大数据具有数据容量大、来源多样、更新速度快、价值密度低却应用价值大的特 点,通过将多源的食品安全大数据进行融合及分类并行处理可以帮助人们实现更多的价值。 对食品安全大数据融合及分 类技术进行了综述。 首先,总结了食品安全大数据的来源特征以及数据处理关键技术,阐述了食品安全大数据预处理过 程,分析了食品安全大数据融合三种融合层次以及融合关键技术,介绍了食品安全大数据的并行计算模式;然后,归纳了 并行分类算法以及几种常见的分类算法,如朴素贝叶斯、决策树、神经网络等;最后,对食品安全大数据做出总结和展望。

  • 2021-06-22
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