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一种基于POI大数据的城市核心区识别方法_康翔

城市核心区在城市功能的发挥中扮演着重要的角色,多核心式城市结构已成为一种重要的城市空间模式,但目前对于城市核心区识别研究却较为缺乏,快速而准确地提取城市核心区对于管理者进行精细的管理与规划有重要意义。研究提出一种基于兴趣点大数据(Point of Interest,POI)的城市核心区识别方法,结果发现应用该方法成功识别了案例城市的核心区,提供了其空间范围,对于城市核心区结构也有很好的探测效果。另外,通过相关检验证明了识别结果的合理性与可靠性。与传统研究不同的是,该方法可以提取城市核心区范围,并且方法简洁。研究结果表明:这种基于POI大数据的城市核心区识别方法能准确定位城市核心区位置,为日后城市规划与城市精细管理提供有价值的空间位置参考信息。

  • 2021-06-23
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大数据支持大规模个性化教学的发生逻辑_吴南中

新一代信息技术推动社会快速进入"后工业化"时代,释放了全面发展的人才素养需求,亟待个性化教学的支持。然而,"工业化"时代的标准化课堂形态受"工业时代"的"效率主义""标准导向""外部力量"等多重约束裹足不前,体现为个性化教学视角下的目标差异化与评价标准化现实,学习内容定制化与单一标准下学习资源现实,教学过程的个性化支持与同步整齐的教学现实,学习方式的自主化与教师主导的教学法,学习环境泛在化与以教室为中心的教学环境等多维度冲突。随着大数据等新一代信息技术进入教与学过程,在教学场景重建、教学组织重构、教学理念重塑、学习方式多样等转变下,课堂教学孕育着"大规模"和"个性化"并存的新课堂形态:教学过程更加精准而富有个性意义,学习活动更具有学习者个体针对性,大规模个性化教学制度环境和支撑环境逐步完善。基于此,大数据正在支持课堂从标准化教学转向大规模个性化教学,其作用关系是:通过大数据更加理性的认识教学的本质和功能,帮助教师深刻认识学习者在学习过程中的心理世界,支持教师开展灵活的教学决策以适应学习者个性化需求,基于大数据开展评价反馈以支持学习者潜能发挥等。

  • 2021-06-23
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大数据时代我国金融数据的服务创新

大数据金融已成为社会热点问题,对传统金融行业产生了强烈冲击。为了 实现金融大数据的二次增值、优化内部管理、客户服务和支持产品创新,本文以价值 链理论为指导。通过分析金融大数据特征和延伸传统数据价值链。构建了基于金融大 数据价值链网络的数据价值链模型,建立了包括服务对象、服务内容、服务模式、管 理模式和服务质量的服务体系来支持金融大数据超市的高质量运营。最后,本文研究 建立了金融大数据超市的架构。

  • 2021-06-23
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大数据集成中确定数据准确属性值的WR方法

数据集成是提供高质量数据以进行决策的基础.集成的一个关键环节是根据实体在数据库中 的不同元组确定其准确属性值.最新的R—topK方法在数据上实施人工设计的规则确定属性值问的准 确程度,得到了相对准确的属性值.然而这种方法在处理多个可能的准确值或设计的规则存在冲突等情 况下需要较多人工交互.为此提出基于权重规则的wR(weighted—rule)方法确定大数据集成中数据的 准确属性值.该方法为属性值间准确程度的判断规则扩充了权重,在准确值发生冲突时避免了R—topK方法中人工交互干预.基于追逐过程设计了约束条件推理算法,并证明它能够在0(n2)内推导出每对属 性值间的带权重的准确程度,形成推导准确属性值的约束条件.面对约束条件中可能的冲突,提出了目 标求解算法,在0(行)时间内从所有属性值组合中搜索最可能的准确属性值.在真实和合成数据集中进 行了充分的实验,验证了WR方法的效果和效率.WR方法较R—topK方法在性能上提高了3~15倍, 在效果上提升7%~80%.

  • 2021-06-23
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以创新为第一动力 以智能制造为主攻方向 扎实推进制造强国战略

以创新为第一动力 以智能制造为主攻方向 扎实推进制造强国战略

  • 2021-06-22
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作物育种相关数据及大数据技术育种利用

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  • 2021-06-22
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大数据驱动下的公共服务供需匹配研究——基于精准管理视角

大数据驱动下的公共服务供需匹配研究——基于精准管理视角

  • 2021-06-22
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智慧教育新发展_从翻转课堂到智慧课堂及智慧学习空间

智慧环境下,智慧教育如何进一步更快更好的发展?

  • 2021-06-22
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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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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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