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基于大数据时代下网络信息安全的防范措施

现代科技的发展推动着各种技术走进人们的生活,计算机技术已经成为社会上最为成熟的一种技术, 其高速的发展带给了人们巨大的生活便利。因为网络本身有着开放性特征,所以需要做好网络信息资源的 安全管理,网络信息安全已经成为社会热点话题。面对大数据时代,这种问题变得更加突出。所以必须做 好网络信息安全管理工作,其对网络安全、信息安全有很重要的意义。本文将展开对网络信息安全管理、 威胁进行研究分析,给出合理举措,促进铁路行业网络信息安全建设。

  • 2021-06-22
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基于能源大数据中心的数据商业运营模式研究

能源是国家经济发展的命脉,能源大数据是能源生产、消费与大数据理念的深度融合。立足能源 大数据对于数据商业运营的需求,设计面向不同服务对象的数据商业运营模式,主要从产品服务模式、盈 利方式、交易方式、权利归属等方面开展数据运营商业模式研究,挖掘数据资产商业化潜力,考虑实体资产 和虚拟资产的不同性质,明确业务服务对象,探索合适的商业运营模式,实现数据资产利用效率和业务营收 提升

  • 2021-06-22
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大数据时代图书馆服务创新的内容及其策略研究

大数据时代图书馆服务创新的内容及其策略研究

  • 2021-06-22
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基于计算机视觉的智能仓储图像识别系统设计与实现

仓储管理智能化是提升仓储管理精益化水平的重要手段。文章基于人工智能典型技术——计 算机视觉,研究适用于多目标识别与变化检测的高准确度实时智能仓储图像识别系统。利用图像采 集设备,实现机器与人眼的互动,对仓储物料设备进行图像化管理,自动识别流转物料的缺陷问题和 基本信息,提供智能检索、质量检验等功能,有效解决目前单独依赖 RFID 技术对人员能力要求较高、 工作量大,RFID 标签整体成本投入高,不能有效管控出入库物资设备质量的问题。通过将智能仓储 图像识别系统与 RFID 技术相结合,提升出入库仓储物料的质量,提高电网安全运行能力,为仓储管 理降本增效提供技术支撑。

  • 2021-06-22
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基于大数据的电力监控信号统计信息可视化传输系统

为了提高电力监控信号统计信息的传输能力,提出基于大数据的电力监控信号统计信息可视化传输系 统设计方法。在传输信道中进行电力监控信号统计信息的大数据采集,结合反馈调节和信道均衡技术,构建电力监 控信号统计信息传输信道模型,进行电力监控信号统计信息传输过程中的均衡控制,通过负载均衡配置方法,进行 扩频分析和信号滤波处理,提取电力监控信号统计信息的谱特征量,结合信道扩频和可视化调度方法,通过大数据 信息融合和载波调制,完成畸变调制,实现电力监控信号统计信息的可视化传输。仿真结果表明,采用该方法进行 电力监控信号统计信息可视化传输的均衡性较好,抗干扰能力较强,提高了电力监控信号统计信息传输的稳定性。

  • 2021-06-22
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京张大数据走廊发展布局研究

分析当前我国数字经济、新基建以及京张大数据产业的发展情况,总结数据中心发展趋势,梳理了 互联网行业、金融行业、传媒行业、央企总部、政府以及 2022 年北京冬季奥运会场馆分布等对数据存储、 传输、处理和备份的需求,并结合京津冀一体化发展战略,分析了京张大数据产业发展协同需求,对京张 大数据走廊的数据中心和京张大数据专网布局进行了研究。

  • 2021-06-22
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大数据时代档案信息资源共享平台数据存储系统的设计与实现

伴随物联网和互联网技术的发展与应用,数字化档案信息资源呈现爆炸 式增长,传统的关系型数据库在海量档案信息资源数据读写效率中存在着诸多的性 能瓶颈,如何满足不断增长的档案信息资源数据存储需求成为共享平台建设研究的 重点。在对档案信息资源共享平台数据存储需求分析的基础上,对档案信息资源存 储系统进行了模块设计,提出了采用HDFs结合Redis作为共享平台数据存储系统的总 体架构的方法,并对档案信息资源存储的性能进行测试对比。采用HDFs作为共享平 台的存储系统架构支撑,结合Redis缓存技术,能够快速提升档案信息资源的存储处理 性能。为档案信息资源共享平台的数据服务提供可靠的基础保障。

  • 2021-06-22
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公安院校开设大数据本科专业问题探讨——以广西警察学院为例

简要分析数据科学与大数据技术专业在公安院校的专业布局和学科定位,从国家规划需要、公安实战工 作需要、广西经济发展需要和当前的大数据人才需求,论述设置数据科学与大数据技术本科专业的必要性。从师 资条件、前期科研成果、实验室软硬件建设和图书馆现状等条件,论证设置数据科学与大数据技术本科专业的可 行性,并探讨如何结合公安院校学科专业发展规划,办好数据科学与大数据技术本科专业。

  • 2021-06-22
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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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