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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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基于Apache Spark的配电网大数据预处理技术研究

随着配电网采集的数据规模日益增大,如何高效地预处理配电网数据成为目前配电网数据分析面临的 重要问题之一。考虑到配电网大数据的复杂性,提出了基于Apache spark的大规模数据并行预处理的方法。 首先,为了更有效地处理配电网大数据,以spark为计算引擎搭建了大数据并行计算平台;接着,分析了目 前配电网大数据面I临的一些普遍性问题,提出了针对这些问题的数据治理方案;然后,结合spark计算引 擎,介绍了配电网大数据预处理的具体流程;最后通过实验验证了数据预处理对配电网数据预测的精确度提 升,以及分布式计算平台在数据预处理方面的速度优势。

  • 2021-06-22
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人工智能时代面向运维数据的异常检测技术研究与分析

随着信息化时代的到来以及人工智能技术在各个领域的落地及实践,IT运 维也迎来一个智能化运维的新时代。为了确保大型软硬件系统安全、可靠地运行,需要 有专业的运维人员进行系统的部署、运行和维护。运维数据是一系列与大型软硬件系统 运行状态相关的参数。运维数据异常检测技术旨在检测大型系统的健康状态,并把运维 人员从纷繁复杂的告警和噪声中解放出来。但是,标记数据的稀缺以及企业对准确率的 高要求等问题给运维数据异常检测技术的实际应用带来了严峻挑战。文章对运维数据异 常进行了描述,并详细介绍了运维数据异常检测的研究现状;在此基础上提出了一种初 步的解决方案并给出了实验结果。文章阐述了运维数据异常检测的潜在问题和可能的发 展方向,力求为运维数据异常检测技术的发展提供可行的研究思路。

  • 2021-06-22
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数据流计算模型及其在大数据处理中的应用

如今无界、乱序的大规模数据集越来越普遍,并且消费者对这些数据集的处理需求日益复杂,如时间语义、窗 口以及处理时延等。针对在无界、乱序的大规模数据集上演进的数据处理需求,探讨了大数据处理中的数据 流计算模型。一方面,从执行引擎层面分析了大数据处理中的数据流计算模型所体现的数据流图;另一方面, 从统一编程层面分析了大数据处理中的数据流计算模型所体现的数据流编程模型。在此基础上,进一步结合 Spark批处理引擎和Flink流计算引擎等多个执行引擎,对比分析了数据流图和数据流编程模型在2类执行引擎 中的具体实现。

  • 2021-06-22
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大数据时代下金融业的发展方向、趋势及其应对策略

大数据时代下金融业的发展方向、趋势及其应对策略

  • 2021-06-22
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基于体检大数据的糖尿病高危人群管理云服务平台

健康问题是民生之要,糖尿病作为终身性慢性代谢病,对当代人的生命健康造成严重威 胁。针对传统诊治模式落后、糖尿病高危人群管理难等问题,本文结合大数据、云计算以及物联网 等新一代信息技术,提出了一种基于体检大数据的糖尿病高危人群管理云服务平台,研究了包含设 备层、数据采集与传输层、数据处理层、应用层、用户层的五层云服务平台架构与体检数据采集及 处理、体检数据分析、分析结果修正、糖尿病高危人群健康数据跟踪与更新等平台运行流程,分析 了平台开发过程中面临的问题与挑战,并提出了相应的发展意见。

  • 2021-06-22
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人工智能新闻的著作权保护

人工智能新闻已经在实践中得到广泛应用,取得了积极的成效。然而,在著作权的保护上,人工智能新 闻面临着创作主体资格障碍、独创性难以准确判断、权利归属不清等问题。人工智能已深入到作品的创作领域, 应将以自然人为标准转化为以作品受众为标准构建作品与创作主体之间的关系,从而使创作主体与权利主体区 分开来,以应对新技术的发展,解决人工智能创作主体资格问题。人工智能新闻独创性的判断标准在于是否基 于现有的存量要素的基础上新增了增量要素,如果增加,那么增量要素即是其独创性的体现。在现有的法律框 架下,人工智能新闻权利应归属于最终使用者,一方面可以避免人工智能自主生成的作品与利用计算机辅助生 成作品进行区别;另一方面也有着较为切实的实践意义

  • 2021-06-22
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基于电力大数据的企业复工电力指数研究与应用

疫情期间, 企业复工情况不仅关系到地方税收和就业, 还能深刻反映地方的经济和社会运转 状况。 准确掌握地区企业复工情况, 既可帮助地方政府有效推动复工复产, 也可辅助政府制定针对性 防疫措施。 通过收集浙江省内企业近 3 年春节期间电量相关基础数据, 提出了一种基于 GMM(高斯混 合模型)和 Knee Point 算法的企业复工电力指数计算方法。 首先, 利用 GMM 对企业进行聚类分析, 将 其分为春节停工企业和春节不停工企业; 其次, 利用 Knee Point 算法分析企业的用电曲线, 对春节停 工企业是否复工进行判断; 最后, 基于研究得到的企业复工电力指数模型计算浙江省内各地区复工电 力指数, 并将计算结果用于辅助政府进行复工复产决策。

  • 2021-06-22
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