大数据中的丝绸文化情感探析

: 针对丝绸文化演变的数字化观测问题,文章探析大数据中的丝绸文化情感特征与构成,透视新时期丝绸文化的内涵升级。利用主题网络爬虫技术采集得到丝绸文化情感的大数据,对情感词词频的统计展示了丝绸文化正、负情感在“一带一路”倡议影响下的总体走向；对历年丝绸文化情感来源的构成分析,发现了物质性来源的下降趋势、社会性和精神性来源的上升趋势,揭示了“一带一路” 影响下丝绸文化主导形态的转变和升级。研究结果表明,对于新时期丝绸文化发展状态的评估、文化政策制定具有重要参考价值。

2021-06-21
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基于层次化体系的武器系统大数据管理研究

武器系统在试验、训练和作战过程中需要装订大量数据，同时会产生大量的数据，这些数据的紧密铰链支撑着武器系统的运转，也是现代网络化作战的重要基础。对武器系统数据特点进行了研究，提出了一种冷、温、热层次化体系的大数据管理方法，根据数据结构特点、检索频率、更新频率等指标将数据分成3个层级，分别使用不同的存储技术和平台进行数据管理。同时描述了3层数据之间的联动转化关系，使其内在成为有机统一整体。最后，对三层数据体系的应用效果进行了说明，列举了在装备系统上部分应用成果。

2021-06-21
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四种全球大洋水汽数据产品的比较分析

文章比较了卫星专用传感器微波成像仪/探测仪（SSM/I&SSMIS）、遥感系统数据集（RSS V7R01）、欧洲中期天气预报中心第 5 代再分析数据（ERA5）和现代回顾分析的研究与应用第 2 版数据（MERRA-2） 4 种观测和再分析资料在刻画全球大洋水汽气候态中的异同点, 初步探究了不同尺度的大气柱水汽总量（TCWV）的变化特征和长期趋势。研究结果表明, 4 种数据 TCWV 的空间分布、季节和年际变化较为一致。从 1988 至 2018 年, TCWV 总体呈增加趋势, 其中热带海洋的年际变化显著, 增加趋势较强, 且和厄尔尼诺？南方涛动（ENSO）高度相关。利用再分析数据做短时间（如 1991—1997 年）的 TCWV 趋势分析时要慎重使用 ERA5 和 MERRA-2 的数据。在研究热带区域长期水汽变化趋势时, 需谨慎使用MERRA-2 的数据。

2021-06-21
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基于大数据的上海张江高科园区交通拥堵治理方法研究

大数据技术近年来发展迅速，上海城市交通的缓堵治理，在通过大数据的分析手段和实际应用后，在城市区域交通效率的提升，重要节点的拥堵治理方面取得了一定的成果。文章聚焦张江高科园区区域，利用大数据的手段，融合居民出行、交通流量、设施供应、违章信息等多元数据，针对园区日常拥堵点的分布、拥堵成因进行全新视角分析，探究张江高科园区交通拥堵特征，寻求交通缓堵治理的办法，为上海在全市其它重要区域的交通治理提供指导建议。

2021-06-21
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基于网格技术的分布式大数据混合云存储方法

为提升分布式大数据的存储能力，实现大数据的定向迁移与应用，提出基于网格技术的分布式大数据混合云存储方法。采用网格技术设计Hadoop型云框架、大数据调度模块、信息互感平台，完成分布式存储结构搭建。在此基础上，通过划分大数据存储关系，定义混合云存储的具体格式，实现分布式大数据混合云存储方法设计。实验结果表明，与传统分级信息存储方法相比，新方法的大数据定向迁移速率达到4．5x107T／h，存储容量的上限也明显提升，能够充分满足分布式大数据存储需求。

2021-06-21
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一种适应大数据处理要求的深层学习模型

提出基于参数更新与结构更新的深层学习模型。将向量空间表示扩展到张量空间表示，解决数据结构表示的局限性，能很好地表示非结构化、半结构化等高维数据。改进后的模型具备保留原有训练参数、数据等信息能力，不需要再次训练原数据集，并且能根据新进数据进行参数调整或结构调整更新，从而实现对新进数据的学习。实验结果表明，该模型具有很好的拓展适应性与保持性，能适应大数据背景下数据变化快、类型复杂等要求，具有很好的拓展实用性。

2021-06-21
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多源通信研发机构入侵监测大数据挖掘方法

研发机构作为运营商研发与推广相关项目的重要责任单位，其产生的科研数据是组织资产一部分，为避免被竞争者窃取，及时掌握人侵信息，研究多源通信研发机构入侵监测大数据挖掘方法。根据研发机构特性，从信息资产方面分析入侵风险；将采集到的入侵痕迹信息转换为频域信号，分析频谱特征，完成人侵行为特征提取；结合提取的特征，利用改进的k—Means聚类方法做迭代运算，获取质心坐标，将训练样本与质心以向量形式引入到欧式距离中，计算二者空间关联度。达到降维目的；为减小运算量，确定挖掘约束条件，综合分析入侵监浏大数据位置、方向、长度关联度，利用关联度公式实现大数据聚类。获得最终挖掘结果。仿真结果表明，所提方法在提高挖掘速率的同时，保证大数据挖掘完整性。

2021-06-21
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关于点击率大数据的高阶深度分解机预测仿真

互联网大数据具有典型的高维、高阶，以及非线性特征，现有点击率数据预测方法往往难以有效处理数据特征的复杂耦合、以及稀疏与类别的不均衡问题，为解决上述问题，提出了一种高阶深度分解机预测方法。在高阶分解机设计中，考虑到点击率的二分类特性，采用函数把输人数据映射至输出结果的二值类上，并利用损失函数求偏导对模型变量进行梯度更新。为了优化模型的复杂度及其多阶性能，对映射二次项采取转换，并推广至三阶映射模型。最后，设计了单层与多层构成的深度网络，根据的对称性与偏置训练样本集，利用弥补的无监督学习。并在梯度计算时引入对比散度用以优化网络训练速度。在神经网络层采用机制用以避免网络发生过拟合。仿真结果表明，高阶深度分解机预测方法具有良好的和指标性能，能够有效提高高阶点击率大数据的预测准确度与预测速度。

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