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基于大数据技术的纯电动汽车减速器速比优化研究

针对电动汽车减速器速比匹配问题，本文提出一种基于大数据技术的优化理 论，基于MATLAB建模方法对电动汽车速比进行优化设计，获得更接近实际最优状态的减速 器速比。该方法可应用于未来汽车的定制化服务中，达成降低能耗、提升续航的目标。实例 分析中，使用大数据技术的速比优化相对于使用基于模型的速比优化的情况，电驱动系统效 率提高1．34％，百公里能量消耗率降低o．174kwh／100km。

  • 2021-06-23
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大数据下的医院财务信息共享系统研究

对医院财务信息共享系统不完善、信息管理复杂、财务数据安全性低的问题，设计出一种 基于大数据技术的医院财务信息共享系统，利用反向传播（BP）神经网络算法完成财务信息的风险评 估，采用大数据可视化技术完成医院财务数据成像处理，通过元数据共享技术，进行财务共享数据的 传输，从而完成财务信息的共享。经过数据分析，发现本研究设计的医院财务信息共享系统安全性更 高，信息处理速度更快，获得效益更高，证明了本设计的可行性。

  • 2021-06-19
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人工智能背景下的智慧法院建设研究

本文以推动智慧法院建设实践、助推公平正义高效实现为目标，试图引导人 们正视司法人工智能的作用，探索建设智慧法院、深化司法体制改革的路径。除 了绪论和结论，文章可分为四部分。第一部分从司法体制改革的要求和人工智能 的蓬勃发展入手，说明了智慧法院建设的背景及其在服务人民群众、服务司法管 理、服务审判执行、服务廉洁司法方面的独特价值。第二部分立足于我国全国层 面和各地的智慧法院建设现状，指出技术外包、算法、人才储备和认知观念等因 素对司法平等、司法公信和法官独立审判的影响。第三部分从国外借鉴方面，对 域外典型国家人工智能的司法应用情况进行介绍，以期形成对我国有益的启示。 第四部分着眼于智慧法院的未来发展，提出要提升对人工智能背景下智慧法院建 设的认识，推进人工智能技术创新与司法决策、审判执行和诉讼服务等法院业务 的融合，强化智慧法院建设的法治、人才和信息安全保障。

  • 2021-06-22
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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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基于大数据的知识发现_不同教师群体实践性知识的发展特征

实践性知识是优秀教师专业成熟的重要标准之一。 文章针对教师在线实践社区中 8 个地区 596 名中小学 教师的实践性知识,采用内容分析法、差异性分析法、主成分分析法等进行基于大数据的知识发现,研究了不同教师群 体教师实践性知识的发展特征及变化规律。 研究发现,基于经验学习圈的靠谱 COP 研修活动能够显著促进教师实践性 知识的增长,特别是对教龄 10 年以上的成熟教师的作用最大；新手教师的实践性知识发展呈现出知识建构特征,胜任 教师的实践性知识发展呈现出知识改进特征,成熟教师的实践性知识发展呈现出知识再造特征。 基于不同教师群体实 践性知识的发展特征,提出了设计教师专业发展项目的建议

  • 2021-06-21
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遥感大数据条件下多星一体化处理与分析

同对地观测数据获取量持续增加，已步入遥感大数据时代，开展多星一体化数据处理与应用已成为发展趋势。文章从成像处理与信息提取两个方面系统回顾了技术发展过程，剖析了现有前沿方法的优势和特点，指出成像处理领域建立统一处理模型、信息提取领域建立高效学习模型面临的主要挑战。在此基础上，结合实际应用需求，提出了遥感大数据条件下多星一体化处理与分析的新思路，重点阐述了多星一体化处理与分析的基本概念、科学问题与解决方案，通过构建基于生成对抗网络的多星一体化成像处理模型与记忆保持的多任务特征共享与小样本增量学习模型，综合利用不同卫星和载荷间、不同任务和目标问信息，实现高质量图像产品的生成与高精度标注结果的提取。文末给出了技术途径和初步试验验证．并展望后续技术攻关方向。

  • 2021-06-17
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融合社交关系与时间因素的主题模型推荐算法

户的行为偏好往往会受到社交关系、时间变化等多种因素影响，只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面，难以准确地产生推荐。为此，融合用户社交关系和时间因素，提出一种主题模型推荐算法。利用主题模型对用户标注行为进行主题建模，得到用户一物品概率矩阵。根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的 时问权重，将其与用户的标注行为权重相结合，计算基于时问的用户相似度。对用户的社交关系与基于时问的用户相似度进行加权处理得到用户的权重，在此基础上，考虑其他用户的影响，计算用户对物品最终的偏好权重，并根据排名产生推荐结果。在Last．fm数据集上的实验结果表明，该算法能更全面地考虑用户特征，有效提高推荐的 质量

  • 2021-06-17
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基于GRU神经网络的智能家居用户行为识别方法

为了利用传感器数据对智能家居用户行为进行识别， 提出了一种基于 ＧＲＵ 神经网络的识别方法。 首先， 将数据集中的行为和传感器数据进行预处理， 实现数值化和离散化； 其次， 按照行为的触发时间点 对传感器数据进行合并处理； 最后， 设计出一种行为识别神经网络模型对输入的 ３３ 维特征的传感器数据进 行识别， 输出相应的行为编号。 实验结果表明， 该神经网络模型的识别效果比一些传统方法和 ＲＮＮ 神经网 络模型的识别效果好。

  • 2021-06-21
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