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2020年数据中心IDC行业深度研究报告

本篇通过分析探讨数据中心投建的影响因素:主要为各省市的相关政策导向、各地域的网络质量及效率、下游客户的行业云化程度，以获得数据中心选址布局的考虑要素，及未来可开拓的地理区域及下游行业。

  • 2021-06-25
  • 阅读167
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  • 27页
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一种众源车载GPS轨迹大数据自适应滤选方法

基于同步高低精度 GPS 轨迹数据的空间特征和 GPS 误差分布原理,提出了一种众源 GPS 车载 轨迹大数据自适应分割-滤选模型。该模型首先通过角度、距离约束将完整的车载 GPS 轨迹数据进行 分割,以轨迹分割段作为基本滤选单元；然后通过对比轨迹分割段内 GPS 轨迹向量与其参考基线间的 相似度,按照相似度与 GPS 定位精度之间的量化关系指导滤选。试验结果表明,该方法可以实现车载 轨迹大数据按信息提取精度需求的滤选。

  • 2021-06-25
  • 阅读138
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  • 9页
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大数据中的百年社会学——基于百万书籍的文化影响力研究

本 文基于 谷 歌 图 书 的 最 新语 料 库 （ 8 1 1 万 种 书 籍 ， 8 6 1 3 亿词 汇 ） ， 通过设 计 、 检 索 社会 学 的 学科 关键词 以 获得 历 年 词 频 数 据 ， 对 1 9 世 纪 中 期 以 来社 会 学 的 发展 进 行 追踪 ， 并 藉 此展 示 、 分析 和诠 释 了 社 会学 的 学 科轨 迹 、 名 家 大 师 、 理论流 派 、 领 域热 点 、 分 析 方 法 ， 以 及 中 国 社会 学 在 文 化 影 响 力 维 度 上 的 百年 变 迁 ， 同 时 对 建 立 “ 社会 组 学 ” 进行 了 展 望 。 本研 究 为 利 用 大 数 据 进行 人文 社科研 究 提供 了 初 步 经 验 。

  • 2021-06-25
  • 阅读148
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多数据中心环境中科学大数据应用执行优化机制的研究和实现

近年来，随着云计算和大数据等新兴技术的兴起，高能物理学、天体物理学、生物信息学等以数据为中心的科学领域开展的大型科学实验计算规模愈加庞大，产生和积累的科学数据量显著增长，对科学数据的分析挖掘更为复杂深入，是典型的科学大数据应用。科学大数据应用通常可建模成科学工作流，其执行所需的计算和存储资源规模庞大，需多个科研机构协作，聚合各自数据中心资源支撑科学大数据应用的海量数据存储和大规模科学工作流计算，实现多数据中心环境下科学工作流的分布执行。

  • 2021-06-25
  • 阅读142
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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
  • 阅读252
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基于多Agent协同反馈进化机制的智能制造调度方法研究

智能制造是将虚拟网络和实体生产相结合的创新制造模式。智能制造中的调度，是线上虚拟平台根据过程反馈数据对线下实体制造进行实时的调配与管理。深入研究智能制造中的调度问题，才能指导企业更好地适应在全球化市场竞争条件下生产组织方式的频繁调整和产品需求的动态变化。目前，国内外学者把研究重点主要放在企业内部的调度即车间调度上，而对企业之间的调度缺乏应用性地探讨研究。因此，本文提出了基于多 Agent 协同反馈进化机制的智能制造调度方法，用以应对企业间协同时复杂多变的情形。

  • 2021-06-25
  • 阅读155
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智能制造环境下设备资源服务优化配置研究

随着新一代信息技术与制造业的深度融合应用，制造业重新成为全球竞争的焦点，我国制造业加快提质升级日益紧迫。制造型企业在应对日趋激烈的竞争中，迫切需要向信息化、智能化等发展方式转变。智能制造是将先进制造技术与新一代信息和通信技术有效融合，面向用户个性化需求的新型生产方式，日益成为制造业发展的核心内容，为企业向信息化、智能化转型提供可行的技术路径。设备资源作为制造技术的重要物理载体，是企业实施智能制造过程中的重要组成部分。如何对设备资源进行高效地优化和调度，以提高设备资源提供的制造服务充分共享和跨域协作的能力，实现设备资源服务的优化配置，已成为当前研究的热点。本文在借鉴国内外相关研究成果的基础上，针对企业设备资源服务的优化配置需求，结合智能制造的服务理念，研究智能制造环境下设备资源服务优化配置问题

  • 2021-06-25
  • 阅读155
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面向智能制造服务的雾资源调度技术研究

智能制造开启雾计算分析时代，雾计算拉近物联网的终端设备数据与云中心之间的存储、传输和计算。随着智能制造、雾计算和物联网技术的发展，出现了越来越多的智能制造服务，包括工业大数据分析、智能维护和管理、弹性工厂和智能应用等。本论文分析了智能制造服务的特点和需求，提出了面向智能制造服务的雾计算架构。通过对智能制造服务应用进行分类和通信交互流程的设计，架构能合理提供智能制造的相关服务。此外引入雾群、雾单元节点、雾管理节点等网元实体，并提出一种雾资源管理的分群算法，有利于雾层资源的有效合作。基于提出的雾计算架构，本论文针对智能制造中的设备计算能力、时延需求、通信保障能力等特征，建立了约束任务下的雾计算资源调度模型，以时延和通信负载为优化目标，提出了两种雾资源调度算法，即 Pri-Min 算法和 ADGRS 算法（Adaptive Doublefitness Genetic Resource Scheduling）。

  • 2021-06-25
  • 阅读131
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