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多层次商务休闲男装C2B定制模式差异研究

互联网+时代个性化消费、柔性化生产、社会化协作的供应链推动着生产体系不断变革。“中国制造2025”的提出,以信息技术和智能制造为基点,深度融合互联网+传统服装制造业,推动服装产业转型升级,化解产能过剩、同质化严重的现象,深化供给侧结构性改革。互联网+的渗透和影响,促使传统服装制造业的生产和运营模式发生了根本性的改变,各服装企业纷纷嫁接移动互联网,推出个性化定制服务,实现“互联网+”时代商业模式变革。传统服装企业传统的单向流通产销模式难以满足消费升级背后顾客的差异化个性化的消费新需求。基于大数据、云计算等信息技术的发展,服装及电子商务领域加速向个性化、定制化、智能化方向转型,如何借助移动互联网信息技术手段,实现服装行业定制化商业模式转型升级,增强消费者粘性,提高用户体验,C2B个性化定制成为服装行业转型升级的新方向。

  • 2021-06-29
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数字化配电网弧光接地故障的判断

针对弧光接地过电压对数字化配电网中的设备尤其是智能设备危害甚大,而现有的消弧补偿装置在设备和 运行理论还有诸多不足的问题,以35 kv电网为例,提出临界零序电压的概念,并利用其可区分间歇性电弧和自 熄性电弧接地故障的能力,结合故障电流的动态特征提出配网中间歇性电弧接地故障的判据。研究结果表明:该 判据是预防数字化配网弧光接地过电压产生的重要基础;该预防判据准确可靠,低阻和高阻接地情况都适用。

  • 2021-06-27
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大数据日志安全分析之路

这几年,各个互联网大厂的安全部门都开始自己做数据分析(各种日志,流量等数据),一方面是从数据分析得到安全情报本来就是一个切实可行的策略,另一方面,企业的数据越来越多,各种开源的数据处理框架和技术也越来越成熟,这使得自主建设日志分析系统已经成为很多企业的安全部门之前想做现在可以做的一件事情,这个主题将介绍平安壹钱包的大数据日志分析之路,包括背景,数据采集,数据格式化,缓存和输出,实时计算,安全策略,结果处理(存储和展示)的一些经验分享

  • 2021-06-21
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大数据与数据密集型科研范式下的科研人员数据素养研究

本文从大数据和数据密集型科研范式的环境出发,归纳了科研数据素养这一具体领域的数据素养的研究现状,并分析了科研数据素养现状中存在的问题和挑战,探讨了针对科研工作以及科研人员特征的数据素养培养与提高的问题,构建了基于职业发展和基于项目和数据生命周期的两个科研数据素养培养框架,以期为科研人员适应科研环境变化及提高科研数据素养提供研究基础和思路。

  • 2021-06-23
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集成电力大数据日志分析模块的信息系统研究

为了保障国家电网的信息系统高效运转,以及实现在电力大数据状态下的日志分析要求,该文提出一种基于 K-最近邻算法的未知攻击识别算法。该算法可以高效地判断信息系统服务是否存在异常,关键文件是否被非法修改以及 异常外联等行为。在该算法的基础上,实现了信息系统运行态势感知和全息智能处置系统。实验表明,该算法很好地支撑 了系统的工作,同时也提高了日志分析的高效性。

  • 2021-06-23
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湖北交通运输大数据存储应用平台设计与实现_杨厚新

针对当前湖北省交通运输数据的存储管理与应用瓶颈,结合目前大数据技术的发展背景,本文基于Hadoop生态体系设计与实现了针对湖北交通运输业务的大数据存储分析平台。文中从总体架构、存储结构、扩展架构、数据接入与治理、分布式任务调度的设计实现到平台的应用场景进行了论述,并使用10年的高速公路数据与具体业务场景对平台进行了存储与效率实验。实验结果表明,相比传统关系型数据库,该平台在数据存储、查询计算方面均具有非常明显的优越性。

  • 2021-06-21
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混合大数据算法分析营销大数据客户用电行为_王俊

针对现有技术分析客户用电行为速度慢、效率低下的问题,提出了新型的大数据算法。该方案采用混合大数据算法实现营销大数据客户用电行为的多种分析,在Apriori算法模型的技术上融入改进型K-means均值聚类算法,通过采用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)原理,实现营销大数据客户用电行为的快速分类,提高了分类能力。通过数据关联挖掘,准确地发现用户用电行为与影响因素之间潜在关系,提高了用电分析的能力。试验表明,该研究方案准确率高达93%。

  • 2021-06-21
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楼宇自动化系统BAS的网络互联及信息集成

楼宇自控系统(BAS)是近年开发并逐步推行的一项高科技楼宇管理系统,包括先进的硬件系统设备及优化的软件管理思维,与以往的楼宇设备常规管理比较,它有着明显的优越性及显著的经济效益。 楼宇自控系统即将楼宇中所有的设备(包括空调、变配电、给排水、电梯、照明等系统)进行监视并通过计算对以上设备进行最优控制。

  • 2021-06-24
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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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