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基于群体智能优化算法的物资配送数学模型研究 (1)

为提供物资配送性能,采用群体智能算法用于物资配送数学模型优化,以降低物资配送成本。首先提出物资配送问题模型,选择物资配送中心所有商品配送至各配送点的成本总和作为优化目标函数,然后采用灰狼算法进行优化,将配送中心与配送点坐标映射至狼群分布坐标,采用配送成本总和的倒数作为适应度函数,选择3个最优个体作为高级狼,剩余为普通狼,普通狼不断的位置更新跟随高级狼,最后获得适应度最高的跟随路径即为物资配送路径。实验证明:通过灰狼优化的物资配送路径,相比于常用的物资配送路径规划算法,能够获得更低的配送成本。

  • 2021-06-21
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基于社交媒体大数据的大学生情感分析研究——以天津某大学为例

对大学生特定时间的社交媒体评论文本进行情感倾向分析,不仅可以帮助教师更好地了解该 群体的情感特点,还可以为有关部门针对该群体的决策提供科学参考。文章采用SVM、KNN、DT和NB 四种机器学习算法分别构建情感分类模型,同时采用查准率P、召回率R和F值作为评估指标对情感分类 模型进行对比,最终选择SVM模型对157名大学生2(t19年1月至2()20年2月期间的13048条微博文本 数据进行了情感分析。研究结果表明,负向情感出现的时间段集中在2019年11月和2020年1至2月。在 这两个时间段内,研究群体更关注“军训”“期末”“疫情”等事件,由此,学校管理者可针对这些话题或事件 进行有针对性的干预,从而在一定程度上缓解学生的负向情绪,保障大学生的心理健康。、

  • 2021-06-21
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大数据赋能商业模式创新的价值分析与案例研究

本文首先对大数据驱动下的商业模式概念与发展 现状进行了分析,其次阐述了商业模式创新的内容与过程, 最后结合实际案例对阿里小贷与传统银行贷款的申请条件与 流程进行对比,并从技术、人才、法律等方面提出了商业模 式的优化措施,旨在通过研究,推动大数据作用的充分发 挥,进而使商业模式与经验方式得到进一步优化。

  • 2021-06-21
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大数据时代的人力资源管理:挑战与创新

大数据时代的人力资源管理:挑战与创新。

  • 2021-06-21
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基于深度学习的智能电网大数据去隐私化及数据加密方法

针对传统智能电网大数据去隐私化及数据加密方法存在的去隐私化程度低,数据加密安全 性差等问题,提出基于深度学习的智能电网大数据去隐私化及数据加密方法。根据数据提取准 则,完整获取所需初始研究数据;依据深度学习参数对数据密文进行解密,获取去隐私化程度数 据,并训练解密密钥,完成智能电网大数据去隐私化处理;根据数据类聚中心,构建数据加密模型, 挖掘数据特征,并对其进行清洗,选取样本规约数据,查找其特征目标参数,完成智能电网大数据 的加密。实验结果表明,采用所提方法对智能电网中的大数据去隐私化能力较强,且数据加密安 全性最高可达 98%,具有一定实际意义。

  • 2021-06-21
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海关大数据知识图谱构建技术及应用

业务改革的不断深化对海关管理提出了新的要求。本文结合信息爆炸时代海关管理面临的挑战及业界知 识图谱的应用情况,全面分析了在海关管理中引入知识图谱的必要性,提出了海关大数据知识图谱的构建技术流程及应用 场景,旨在为智慧海关建设提供参考。

  • 2021-06-21
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涉及健康医疗大数据研究的伦理审查问题思考

近年来,随着云计算、物联网、大数据等新兴技术的快速发展,健康医疗大数据得到了蓬勃发展。 作为新兴事物的健康医疗大数据,我国现行法规尚无法涵盖涉及健康医疗大数据研究提出的伦理审查和管 理要求,伦理实际审查工作缺乏可操作化的审查标准和程序。 通过对国内外相关法律法规、文献等资料进 行研究,对涉及健康医疗大数据研究的伦理审查问题进行分析,认为国内现有法律法规规范不足、伦理治理 原则尚存争议、传统审查模式遭遇困境为目前涉及健康医疗大数据研究的主要伦理审查难点,最后,从伦理 治理的角度出发,提出了目前涉及健康医疗大数据研究的伦理审查要点除需满足传统伦理审查的基本要求 外,还应重点关注研究风险受益比、知情同意程序、隐私保护措施等内容来进一步规范涉及健康医疗大数据 研究过程中的数据利用。

  • 2021-06-21
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国家文化大数据体系建设研究

以 “四端一网两翼” 为 目标,利用 5G、区块链、大数据、 云计算、物联网等新技术,遵循统 一标准,实现国家文博资产的数据 化生产。以认证和监管技术赋能安 全可信的网络,打造国家文化大数 据产业生态闭环,完成国家文化大 数据体系的建设。文化大数据利用 可视化呈现、互动化传播、沉浸化 体验技术,服务于国家文化自信提 升、文创产品研发能力强化,促进 中华文化的传承、输出与弘扬。

  • 2021-06-21
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