物联网中基于历史上下文的决策模型

着物联网技术及普适计算技术的深入普及，能够提供智能决策、智能预测的应用服务越来越受到人们的追捧，而这种决策服务也必将成为未来的趋势．基于此提出一种物联网中基于历史上下文的决策模型．该模型集成上下文感知计算、数据融合技术、传感器技术和多代理机制于一体．提出该模型的四层架构：数据感知层、数据处理层、决策层和应用层，并通过家庭健康监护这个场景来说明模型的实现步骤．该决策模型具有较好的可扩展性和应用前景，能够适用于将来的物联网决策支持应用，为物联网中智能决策、预测等服务提供一个统一的框架．

2021-06-26
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大数据环境下的危机信息整合模型研究_李欣

大数据环境下,突发事件的危机数据来源复杂多样,通过使用词语相似度计算和Folksonomy自由标记语言,把多模态的危机信息转化成基于内容特征项集合的单一情报信息源,建立危机信息采集萃取的整合组织模型。整合模型包括3个部分:危机信息内容特征项集的提取、RDF资源的统一描述存储和文本内容特征域的聚类划分。通过整合聚类危机信息源,从而实现不同危机信息源载体的规范化整合与组织,为危机的应急管理提供统一化的情报信息数据源。积极发挥情报效用,为突发事件的应急管理提供案例分析和情报预警。

2021-06-28
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大数据时代的乡村治理审视与现代化转型_张春华

实现国家治理体系与治理能力现代化,作为整体治理环节中的乡村治理现代化不可或缺。而大数据技术的发展将会给乡村治理带来根本性的影响,国务院已经出台了相关大数据指导意见和行动纲要,这标志着我国从顶层设计上在不断适应大数据时代的要求进行战略部署。大数据技术成为乡村治理创新的重要驱动力,大数据技术不仅带来了乡村治理的范式转变,也给乡村治理在治理思维、治理方式、治理风险和治理策略等方面形成了挑战。在此背景下,要实现乡村治理的善治目标和现代化转型就要求树立数据思维,打造合作治理,推动乡村治理主体多元化；开展数据分析,创新治理实践,实现乡村治理决策科学化；规范数据隐私,完善治理机制,推动乡村治理走向理性化；应对数据冲击,转变治理结构,实现乡村治理体系现代化。

2021-06-28
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获取教育大数据_基于xAPI规范对学习经历数据的获取与共享

教育大数据为教育信息化的发展带来了新的机遇，而对教育大数据应用的实现首先依赖于对来源广泛的教育数据的获取。在这些有待获取的海量的教育数据中，学习经历数据作为一种承载着学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与之交互的学习环境等教育信息的数据，蕴含着丰富的学习分析价值。随着相关学习技术的迅速发展，学习经历的跟踪在技术层面已经得以实现，但学习经历的复杂性、多样性和数据劣构性等特点阻碍了对其广泛的应用。由美国“高级分布式学习”组织发布的Experience API（xAPI）规范为破解这一难题提供了可行途径。xAPI规范利用“活动流”来描述学习经历，通过Statement来记录学习经历，并通过语义定义将其转化为良构且易于扩展的数据，为大数据背景下学习经历数据的获取提供了指导性的框架，同时通过实现了接口规范的学习记录仓储（LRS）来共享学习经历数据，由此实现对教育大数据尤其是学习经历数据的获取和共享。

2021-06-25
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物联网环境下面向能耗优化的无人机飞行规划

联网作为国内外新兴的热门技术，正在深刻地影响着人们的生产生活，它在带来诸多好处的同时也给信息存储领域带来挑战．物联网信息存储中心需要根据其数据特性结合分布式实时数据库信息存储管理的优点，设计与之相适应的数据存储方案，而数据分配策略作为数据存储方案的关键技术是研究的重点．根据物联网传感器信息的海量性、时空相关性、访问失衡性和连续变化性，需要一种基于时域的数据分配模型与之相适应，以此设计出基于自适应时域负载反馈的动态数据分配策略（adaptive time domain data allocation，ATDA）．策略根据数据特征，将静态数据分配问题归约成简单线性规划问题，同时采用自适应时域对负载信息进行反馈，最后设置动态负载门限函数实现数据的动态分配．实验表明，该策略与同类Random、Bubba算法相比，在系统短时域负载均衡（LBST）、系统数据迁移量（DM）方面具有更好的性能．

2021-06-28
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2020年中国智能网联市场发展趋势报告

智能网联汽车，是指车联网与智能车的有机联合，是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车与车、车与路、车与后台等智能信息交换共享，实现安全、舒服、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车

2021-06-28
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实时大数据处理技术在状态监测领域中的应用_周国亮

随着智能电网建设和研究的不断推进,对输变电设备状态监测的广度和深度不断加强,状态监测过程中收集的数据量呈指数级增长。然而,电力系统要求对生产、管理、运营能够实时监控,对在线监测系统的实时性要求很高。现有的大数据处理技术（如Map Reduce等适合离线大数据分析）应用于在线状态监测系统时,其性能很难保证。根据状态监测数据特点,利用Storm实时处理监测数据流,设计了数据流处理拓扑结构和消息树；利用Spark内存集群计算技术,提高状态评价和数据分析算法的性能,设计了k-means的聚类算法,实现数据的聚类划分。最后提出了结合大数据处理、实时流数据处理和内存批处理技术的状态监测数据实时分析框架。

2021-06-28
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面向互联网金融行业的大数据资源服务平台_蒋昌俊

在大数据时代,数据已经渗透至各个行业,并且呈现出数量大、动态性、类型复杂等显著特征,尤其是互联网金融等为代表的典型行业.本文简要阐述了大数据的研究现状与重大意义,探讨了大型数据资源服务平台架构及其3个主要组成部分:数据资源识别和获取、数据资源存储和分析、服务支撑平台,并介绍了项目组在面向可信网络金融交易的大型数据分析研究与应用方面所开展的工作.具体来讲,围绕软件行为认证等关键技术,研究并开发了以行为认证为核心的可信网络金融交易系统,支持在线交易过程中产生的用户行为数据与软件行为数据的实时监控和动态展示.

2021-06-28
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