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柑橘大数据研究与应用

本文以柑橘产业链模型为基本框架,提出柑橘大数据的明确定义。针对柑橘产业链中,生产 资料、种植运营、加工储运和市场营销四个主要环节,逐一分析其核心数据要素构成、数据获 取途径和数据应用难点。系统阐释产品标准化、图像识别、气象预测、数据可视化和数字化溯 源等典型数据科技在柑橘产业中的应用方法和现状。通过分析可口可乐、重庆柑橘大数据应 用和赣南脐橙柑橘大数据综合应用的代表性案例,展示了大数据及其分析技术在当前柑橘产 业的绿色生产、病虫害防治、丰产和提高果品商品率等方面发挥的重要作用。我国柑橘研究 工作自2007年后进入快速发展阶段,在人才体系培养、基础研究和成果转化应用上都取得了 长足进步,但对大数据和人工智能等新技术的应用研究尚处在萌芽阶段,南方重要产区也在 积极探索柑橘数字化转型的可行性方案。作为产业升级和数字化转型的核心资源,柑橘大数 据拥有广泛的应用场景和巨大的发展潜力,但也面临着科技普惠、数据共享、模型算法研发等 诸多挑战,亟待丰富数据采集形式,拓宽数据流通渠道,创新数据价值变现。

  • 2021-06-21
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基于深度学习的智能电网大数据去隐私化及数据加密方法

针对传统智能电网大数据去隐私化及数据加密方法存在的去隐私化程度低,数据加密安全 性差等问题,提出基于深度学习的智能电网大数据去隐私化及数据加密方法。根据数据提取准 则,完整获取所需初始研究数据;依据深度学习参数对数据密文进行解密,获取去隐私化程度数 据,并训练解密密钥,完成智能电网大数据去隐私化处理;根据数据类聚中心,构建数据加密模型, 挖掘数据特征,并对其进行清洗,选取样本规约数据,查找其特征目标参数,完成智能电网大数据 的加密。实验结果表明,采用所提方法对智能电网中的大数据去隐私化能力较强,且数据加密安 全性最高可达 98%,具有一定实际意义。

  • 2021-06-21
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农业大数据在农业经济管理中的应用分析

农产品全产业链管理需要大数据支撑。本文提出了一个全产业链大数据平台框架设计,包括数据指标体系、 数据分析模型、模型对数据的安全和按需调用,实现了对农业单品全产业链数据的自动采集、动态更新、 多源数据存储、数据治理,为产业链上相关主体提供及时的产业数据可视化分析、产业监测预警、产业智 能分析报告,有效指导生产、加工、流通,促进生产和市场平稳运行,为促进产业平稳发展提供信息服务 和数据支撑,也为同类农业全产业链大数据平台建设提供了经验借鉴

  • 2021-06-21
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大数据时代_通过设计保护数据_的元规制

大数据时代 ,个人数据保护面临新的威胁和挑战 ,主要集中于数据收集 、分析 、使用等阶段 。 “公平信息实 践原则”作为个人数据保护的重要原则 ,难以有效应对大数据带来的挑战 ,尤其是“信息自我管理”理论和“告知 - 同意” 工具出现失灵 。 “通过设计保护数据”的基本主张是将个人数据保护纳入设备 、产品或服务的设计过程 ,体现了“通过设 计保护隐私”和“代码即法律”的理念 ,可以有效弥补个人数据保护和技术设计之间的差距 ,成为“公平信息实践原则”的 重要补充 。 我国在未来的个人信息保护立法中 ,应当构建“通过设计保护数据”的元规制模式 ,将“通过设计保护数据”作 为个人信息保护的基本原则 ,制定相应的技术标准 ,鼓励实施适当的认证机制 ,从外部刺激企业自我规制 ,强化“通过设 计保护数据”的实施

  • 2021-06-21
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论大数据的反垄断法规制——以其生产要素内涵为视角

随着大数据应用的不断深入,相关垄断问题更加复杂。从大数据的生产要素内涵 角度认识其垄断实质,能够增强对潜在垄断问题的识别和分析能力,完善反垄断规制理论 和法律适用。对其生产要素内涵的研究表明,大数据扩大了网络效应的外延形成大数据网 络效应,网络效应的反垄断分析应当分别考虑传统网络效应和大数据网络效应的竞争影响, 特别是注意两者竞争影响强度评估方法的差异;大数据改造了范围经济的反垄断适用,扩 张了集群商品竞争相关市场界定的适用范围,应当在“最小产品组合界定法”的基础上增 加集群商品适格检验,并重视消费者偏好验证。

  • 2021-06-21
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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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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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