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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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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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新时代大数据背景下依托新媒体技术教学的几点思考

在新时代大数据背景和国家深化职业教育改革的新形势下,职业院校教师的传统教 学面临诸多新的问题,对教学环境、教学方法、生源基础、培养目标、社会责任、知识安全都提 出新的考验。面对不断改革发展的新形势,面对日新月异的新媒体技术,必须紧跟时代步伐, 积极适应新变化,调整教学思路,改进教学方法,强化社会责任和担当。文中结合“图像处理” 课程的教学实践从生源配置、知识获取、培养目标、企业对接以及知识安全等几方面阐述了一 些个人的思考。

  • 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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5G场景下智慧杆塔的供配电方案

智慧杆塔体现共享、共建、共融理念,5G建设过程中,站址难寻,与智慧杆塔结合是最优解决方案。但5G基站用电的功率、可靠性等对比其他功能模块不同,智慧杆塔供电是按各个功能模块处理.还是系统统一解决,需要从系统角度,综合CAPEX、OPEX、可落地实现等多个维度评估,并在此过程中,结合现在通信电源产业发展情况,推论出5G在智慧杆塔场景下的供配电最佳方案,应以直流集中供电为主,交流分散供电为辅,使智能路灯与智慧城市模块分路供电j

  • 2021-06-22
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荷兰数据认可印章科学数据仓储认证及启示

科学数据的安全性和可信赖性对于面向用户的公共存储至关重要。我国国家层面的科学数据政策体系还不 完备,科学数据仓储建设还较薄弱,在数据仓储评估认证方面还存在空白,迫切需要了解国际的前沿动态。本文选取 荷兰的数据认可印章(DSA)为调查对象,详细阐述DSA的组织架构、标准架构、评估认证流程,介绍DSA与国际科联 世界数据系统(ICSU-WDS)联合提出的可信数字仓储的核心认证机制。结合DSA数据认证机构的经验,提出对我国科 学数据仓储认证和相关标准制定的思考与启示。

  • 2021-06-24
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基于大数据的电力环保数据平台建设

针对火电环保领域海量的环保数据无法高度利用问题,本文采用大数据、人工智能和机器学习等信息技术, 构建国家能源集团的基于大数据的火电厂智慧环保平台,结合龙源环保公司脱硫、脱硝系统方面的专业技术和优化 运行模型,将海量的脱硫脱硝等环保数据全部纳入管理,对电厂开展了深层挖掘数据使用价值的研究。建设覆盖公 司全管理领域和业务领域的智慧环保大数据平台,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、优化运行、深度 分析于一体的大数据中心。实现火电厂环保岛系统的智能控制和智慧管控,提升公司脱硫脱硝系统专业化服务能 力和智慧化服务水平。本文以北京国电龙源环保工程有限公司为例,进行了环保数据平台建设,实现设备的全生命 周期管理.帮助运维负责人员实现对企业环保资产的有效管理。

  • 2021-06-23
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数据科学与大数据技术专业建设研究与实践_石兵

在调研国内外数据科学与大数据技术专业建设情况的基础上,提出培养具有行业特色和可持续竞争力的大数据卓越人才的建设目标,阐述如何构建贯通式能力培养的课程体系,构建校企融合协同育人体系,构建多层次一体化的实验环境,培养师资队伍以及构建教学质量持续改进体系,从而形成多层次、多类型、健全的卓越人才培养体系。

  • 2021-06-21
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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