智能建筑全寿命周期内物联网应用的研究

本文介绍了物联网特点及物联网优势，并根据建筑生命周期理论对智能建筑全生命周期内物联网技术的应用进行了研究，阐述物联网应用于智能建筑全寿命运营管理的趋势，重点介绍了基于物联网的智能建筑全寿命周期内的应用。

2021-06-21
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数据离散区间特征与数据发现一应用

P-集合（packet-sets）具有动态特性，它是由内p-集合XF（internalpacketsetXF）与外P-集合XF （outerpacketsetXF）构成的集合对（XF，XF）。利用p-集合，给出F-数据离散区间、F-数据离散区间的概念；利用这些概念，给出信息系统输出数据的数据离散区间特征，给出数据过滤概念；提出数据离散区间定理、数据还原定理、数据过滤定理、数据过滤剩余与数据辨识定理，给出应用。p-集合是研究信息系统输出数据变化的一个新理论与新方法。

2021-06-21
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Web大数据环境下的不一致跨源数据发现

中不同数据源之间的数据不一致是一个普遍存在的问题，严重影响了互联网的可信度和质量．目前数据不一致的研究主要集中在传统数据库应用中，对于种类多样、结构复杂、快速变化、数量庞大的跨源Web大数据的一致性研究还很少．针对跨源Web数据的多源异构特性和Web大数据的5V特征，将从站点结构、特征数据和知识规则3个方面建立统一数据抽取算法和Web对象数据模型；研究不同类型的web数据不一致特征，建立不一致分类模型、一致性约束机制和不一致推理代数运算系统；从而在跨源Web数据一致性理论体系的基础上，实现通过约束规则检测、统计偏移分析的Web 不一致数据自动发现方法，并结合这两种方法的特点，基于Hadoop MapReduce架构提出了基于层次概率判定的Web不一致数据的自动发现算法．该框架在Hadoop平台上对多个B2C电子商务大数据进行实验，并与传统架构和其他方法进行了比较，实验结果证明该方法具有良好的精确性和高效性．

2021-06-21
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面向数据经济的跨境数据流动管理研究

据经济时代，数据的外部性特征决定了数据需要在更多的维度和更广的范围实现开放、流动、融合才能产生更高的价值和效用。从国际范围看，数据全球化趋势明显，各国数据主权管辖全面兴起，全球跨境数据流动管理政策面临重构。对我国而言，跨境数据流动管理需遵循数据经济发展规律，把握全球产业竞争和政策演进的趋势，认清我国产业能力和发展目标，明确我国国家安全和网络安全的“红线”，实现经济发展、国家安全、公民权利等多个价值目标的有机协同，推动我国数据经济的发展和数据主权的实现。

2021-06-21
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数据中心网络中基于ELM的流簇大小推理机制

近年来研究流簇（Coflow）为单位的调度策略成为改进数据中心网络的新热点。然而现有的信息未知流簇调度器难以快速地推理任务级信息，导致小任务不能被及时调度，以及平均任务完成时间无法最小化。因此数据中心网络需要更加高效的推理模型提升流簇大小判断的准确性和敏感性。提出了一种基于机器学习的流簇大小推理模型（MLcoflow），利用极限学习机（ELM）以最小训练误差为求解目标建立推理模型，并且使用不完全信息建模以提升敏感度。实验证明与其他算法相比，ELM方法的准确性评分平均高出19.8%，敏感度平均高出10.2%。通过仿真模拟对比了几种调度器，基于MLcoflow的调度器将平均任务完成时间降低了20.1%。关键词：数据中心；流簇大小；流簇调度；推理模型；极限学习机（ELM）

2021-06-21
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数据管控系统在生态环境大数据中的应用

随着互联网+政务的发展和应用，生态环境领域的业务系统和信息源节点数都呈爆炸式增长。虽然目前的大数据平台能够实现一定程度的数据融合。

2021-06-21
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一种基于时空大数据的索引模型

随着天地空海一体化对地观测网络的完善和物联网技术的发展，具有时空特性的数据来源不断丰富，体量不断增大。如何快速有效的实现海量时空数据的统一组织和检索进而形成数据共享服务能力尤为关键。本文针对时空大数据在底层数据组织管理和查询效率方面的问题，设计了一种基于时空数据的多尺度数据组织与索引方法。首先采用一种基于空间金字塔的模糊聚类算法，利用空间位置的连通性实现不同尺度下的数据分类，通过时空特征描述子建立不同尺度下的数据时空关联；然后提取时空属性对已分类数据集构建一种面向时间、空间、目标的索引模型，解决了时空数据尤其是大规模影像数据的联合检索的效率问题。最后，引用两类常用的时空数据类型分别构建分类和索引模型，验证了方法的可行性和通用性。实验结果表明，本文提出的方法大幅提高了时空大数据的综合检索效率，扩展了数据共享服务模式，具有较高的应用价值。

2021-06-21
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面向大数据处理的数据流编程模型和工具综述

利用大数据计算平台对大量的静态数据进行数据挖掘和智能分析助推了大数据和人工智能应用的落地。在面临互联网、物联网产生的日益庞大的实时动态数据的处理需求时，数据流计算被逐步引入目前的一些大数据处理平台中。针对数据流的编程模型，比较了传统软件工程的面向数据流的分析和设计方法与目前针对大数据处理平台的数据流编程模型提供的结构定义和模型参考，分析了两者的差异和不足，总结了数据流编程模型的主要特征和关键要素。分析了目前数据流编程的主要方式以及与主流编程工具的结合，针对大数据处理的数据流计算业务需求，给出了可视化数据流编程工具的基本框架和编程模式。

2021-06-21
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