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可撤销属性加密结合快速密度聚类算法的非结构化大数据安全存储方法

针对非结构化大数据难以实现安全存储和易遭受安全攻击的问题,提出可撤销属性加密结合快速密 度聚类算法的非结构化大数据安全存储方法。利用可撤销属性方法为非结构化大数据提供安全的存储结构,通 过区分安全攻击和传输错误来防止大数据的误传和避免安全攻击;利用霍夫曼压缩技术对数据进行快速压缩,节 省非结构化大数据处理过程中的时间开销;利用错误控制技术为潜在丢失的数据提供备份系统,并利用快速密度 聚类算法有效处理多维大数据文件。实验证明,相比于其他现有非结构化大数据安全存储方法,该方法的执行速 度更快,时间开销更小,信息损失百分比更低,信噪比(SNR)和压缩比更高

  • 2021-06-21
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基于大数据挖掘技术的地震舆情感知研究

对地震舆情信息的深入感知和有效管理,能够保障社会和谐发展。提出一个基于大数据技术和深 度学习的地震舆情感知平台,基于 Hadoop 和 MongoDB 大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和 存储。基于 Word2vec 和 LSTM的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别,为舆情预警提供支持。以台 湾 5.8 级地震舆情数据为例,对该平台进行了验证。实验结果表明,该平台能够有效对海量地震舆情信息 进行监测和分析,对地震舆情情感识别精确率达到 93.76%;在准确率和收敛速度性能上均高于传统 CNN 神经网络,能够为后续谣言的准确识别提供有力的支持。本研究可为相关灾害类舆情研究提供一些思路。

  • 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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基于多源大数据的智慧社区环境评价研究

信息化和智慧化背景下,为满足快速高效挖掘城市社区环境问题的要求,文中基于丰富的 通信设施基础、多源的网络数据来源,利用遥感影像、街景图片、环境空气质量指数(AQI)、POI等 多源大数据,就自然环境、道路环境、小区环境3个维度设计11个指标作为社区环境评价因子,构 建评价体系,并以深圳市为例,对各社区环境进行综合评价。研究结果表明,深圳市社区环境具有 较大差异。大鹏新区的社区环境较好;光明区的社区环境相对较差,但小区环境较好;福田老城区 社区环境一般,但部分社区全维度表现亮眼。采用多源大数据探讨城市社区环境品质,对智慧社区 的规划和建设具有指导意义。

  • 2021-06-21
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基于网络大数据的公共服务平台助力智慧城市建设项目

数字城市建设是城市可持续发展的需要 , 是城市政治与经济发展的需要,是贴合群众生活息息相关的重要建设方针,它提 供了全新的城市规划、建设和管理的调控手段,辅助有关政策法规的执行 , 能够制止猖獗的违规建筑 , 并避免制约工程招标和房地产 建设中的大量弊端。运营商的数据作为城市建设基础数据的主要数据源它不仅涵盖了人们之间互相通信的信息,还涵盖了人们日常生 活中网络信息获取的信息,例如活动轨迹及通信社交轨迹为依托从衣、食、住、行、游、购、娱等,它是人们随身携带的移动信息源, 最为贴近反应人们日常生活习惯及行为习惯的信息数据。基于这样一个与人息息相关的信息基础数据,如何能够将通信网络大数据与 数字城市融合助力智慧城市建设带来了新的课题和思考。

  • 2021-06-21
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发达国家全球人才大数据开发经验借鉴

发达国家高度重视全球人才大数据开发,强化国家驱动,完善治理规范,加强国际合作,突出融合 创新,从战略、制度、流通和效能等四个方面提供有力支撑,确保掌握人才国际竞争优势。我国全球人才大 数据开发在政策制度、运行机制和实践应用等方面还存在短板,需要在战略实施、数据治理、跨境协作、统 筹开发、培育市场、服务发展等方面借鉴经验、加快推进。

  • 2021-06-21
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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