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基于大数据舆情的少数民族大学生国家认同研究路径探索

在全球化与网络化的双重时空坐标中，我国少数民族大学生国家认同受到多方 复杂因素的影响，而现有研究仍以传统单一的研究范式，醉心于传统环境下的少数民族大 学生国家认同议题研究。基于此提出以大数据舆情视角创新该议题的研究，以大数据为方 法、以网络舆情为主线，构建了少数民族大学生国家认同网络舆情监测、分析与应用完整闭 合的研究路径，其符合新时代国家网络安全管理需求，对创新网络意识形态问题研究具有 一定的指导意义。

  • 2021-06-20
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基于5G及人工智能的企业AR实践应用与探索

在经济飞速发展的今天，节能降耗已成为全社会共同关注的话题，也是工业制 造企业迈向智能制造 4.0必须思考的问题。AR在未来企业中的重度应用和现 在的技术特性决定了 AR需要更高的带宽和更低的时延，才能达到更好的用户 体验。而 5G背景下，企业 AR应用在人工智能的加持下，可实现智能识别及智 能运算，能够解决企业切实问题，提高制造效率，降低出错率，降低生产成本，实 现真正的智能制造。

  • 2021-06-19
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泛在电力物联网背景下人工智能在电网企业中的应用研究

：随着人工智能的不断发展，“智能+”时代的信息技术已经不再局限于人与人之间的连接，而是逐渐演变 为人与物、物与物的实时连接，从而开启万物互联新生代。在能源电力领域，则体现为人工智能技术在泛在电力 物联网中的应用。通过详细介绍人工智能的战略地位与战略意义，分析人工智能技术在电网企业的需求场景、应 用领域以及发展路径，为电网企业发展人工智能技术提供参考。

  • 2021-06-19
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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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基于大数据平台的铁路电务专业数据可视化交互系统

铁路电务专业数据复杂、种类繁多、实时性较强，通过大数据平台对数据进行整合汇 集、即时共享、可视化交互展现，可以更直观地分析数据，更有效地利用数据，进而及时发现 并处理问题。基于大数据平台的铁路电务专业数据可视化交互系统基于大数据技术架构，利用 前端可视化图形库，结合地理信息服务组件，为铁路电务专业不同类别的用户提供多维度、多 层级、多种形式的可视化展示。提出系统整体架构与前后端交互设计方案，阐述多个大数据技 术架构与前端展示相结合的典型应用场景，能够实现数据从采集到展示的全流程综合处理与 应用。

  • 2021-06-21
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基于带权图的多维大数据模型优化算法

针对传统的物化视图选择（materialized view selection，MVS）算法评价指标单一（仅评价物化时间，过度追求物化视图的查询命中率）会导致超高维度时的维度灾难以及物化视图集频繁抖动的问题，本文提出了一种基于带权图的多维大数据模型优化算法（multi-dimensional big data model optimization，MMO），通过引入平均查询时延和膨胀率评价指标，基于带权图模型找出物化视图集的最优解。实验结果表明，本文算法在综合评分、平均查询时延、膨胀率方面均优于粒子群算法（particle swarm optimization，PSO），解决了超高维数据下的维度灾难问题，并且能够快速收敛。

  • 2021-06-21
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基于大数据的煤矿水害远程监测预警系统研究

在充分挖掘煤矿地质与水文地质资料的基础上,分析煤矿主要突水模式及影响突水关键因素,与煤矿水害 动态实时监测数据相结合,依托云计算和大数据技术建设水文地质数据库,基于现有煤矿水害监测技术,进行煤矿 水害监测预警系统总体设计。 结合大数据技术,研发系统功能模块,实现煤矿水害监测预警系统。 系统应用表明, 该系统功能完备,界面友好,能充分利用实时监测数据,快速有效反应实际情况,为煤矿的安全生产提供有力保障。

  • 2021-06-18
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基于遗传算法的分数阶灰色预测模型及其应用 （1）

近年来由于分数阶灰色预测模型在灰色系统中的高效性和灵活性，引起了学者们的研究兴趣. 但是，分数阶累加的计算复杂，给理论分析和应用带来了困难.提出了一种基于遗传算法的优化的分数阶灰色预 测模型，对少样本进行预测，根据河南省 2004—201 7 年能源消费的数据建立模型，利用平均绝对百分比误差和 均方根误差比较预测模型的性能.结果显示，基于遗传算法的分数阶灰色预测模型比传统的 GM（1 ，1 ）模型、 DGM（2，1 ）模型和灰色 Verhulst 模型更准确，性能更好.

  • 2021-06-21
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