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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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轨迹大数据_数据、应用与技术现状

移动互联技术的飞速发展催生了大量的移动对象轨迹数据。这些数据刻画了个体和群体的时空动态性, 蕴含着人类、车辆、动物的行为信息,对交通导航、城市规划、车辆监控等应用具有重要的价值。为了实现有效 的轨迹数据价值提取,近年来学术界和工业界针对轨迹管理问题开展了大量研究工作,包括轨迹数据预处理,以 解决数据冗余高、精度差、不一致等问题;轨迹数据库技术,以支持有效的数据组织和高效的查询处理;轨迹数 据仓库,支持大规模轨迹的统计、理解和分析;最后是知识提取,从数据中挖掘有价值的模式与规律。因此,综 述轨迹大数据分析,从企业数据、企业应用、前沿技术这3个角度揭示该领域的现状。

  • 2021-06-23
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大数据环境下支持概率数据范围查询索引的研究

随着数据规模的不断增长,大数据管理具有重要意义.在众多数学模型中,因为概率模型可以将海量数据 抽象成少量概率数据,所以它非常适合管理大数据.因此,研究大数据环境下的概率数据管理具有重要意义.作为 一种经典查询,基于概率数据的范围查询已被深入研究.然而,当前研究成果不适合在大数据环境下使用.其根本 原因是这些索引的更新代价较大.该文提出了索引 HGD-Tree 解决这一问题.首先,该文提出了一系列算法降低新 增数据的处理代价.它可以保证树结构平衡的前提下快速地执行插入、删除、更新等操作.其次,该文提出了一种基 于划分的方法构建概率对象的概要信息.它可以根据概率密度函数的特点自适应地执行划分.此外,由于作者提出 的概要是基于比特向量,上述策略可以保证索引以较低空间代价管理概率数据.最后,该文提出了一种基于位运算 的方法访问 HGD-Tree.它可以用少量的位运算执行过滤操作.大量的实验验证了算法的有效性.

  • 2021-06-24
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人才数据建设的跃升路径分析——从_数据为王_到_需求为王

数据是基础, 需求是导向, 数据建设必须对接需求, 才能发挥数据的基础支撑作用。 从“数据为王” 到“需求为 王” 体现了人类对数据建设的规律性认识, 是数据建设的跃升阶段。 在人才建设领域, 企业只有挖掘到优秀人才, 才能创造最 大效益; 人才只有找到合适岗位, 才能发挥最大潜能; 人才数据只有与用人需求精准对接, 才能岗位适配, 人尽其才。 “需求 为王” 回应了人才建设和人才数据建设的呼声, 为直接抓住用人需求, 缩短人才和用人单位之间的距离提供了方便, 揭示了人 才信息数据建设的目标, 代表着人才数据信息技术集成应用的重要方向, 也是促进人才优化配置和提升用人效益的有效途径。

  • 2021-06-24
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基于大数据的电力设备运行数据分析系统的设计与实现

随着我国电网智能化建设的不断推进,电力设备的监测已经逐渐由人工监 测向智能软件系统的实时监测转变。由于电力设备监测数据因近年来对电力需 求的增长而急剧增加,迫切需要利用大数据技术平台来分析优化所有的现有数 据,从而真正获取有用的信息。本文基于这种思路,设计了基于大数据的电力 设备运行数据分析系统,实现了大数据与传统的电力平台的结合,一定程度上 解决了电力数据分析目前存在的问题。

  • 2021-06-24
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基于数据分配策略的数据泄漏检测研究

使用数据分配策略(DAS)能有效检测数据泄露。 鉴于此,分别介绍基于第 1 代和第 2 代 DAS 的检测方 法。 利用过失模型在解决数据泄漏检测问题上的优势,研究基于过失代理模型的数据分配算法,对其中的明确数 据请求分配算法、随机假对象分配算法和优化 Agent 选择算法进行优化,并对代理模型进行实验仿真,结果表明, 优化算法在添加伪数据后能明显提高对过失代理的检测率。 此外,还给出针对过失模型的研究方向。

  • 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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工业时序基础大模型技术发展综述

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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