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基于BP神经网络在物联网多敏感信息同源检索_樊卓

针对物联网中多用户相似源敏感信息检索方法运算速度慢、结果质量较差问题,提出一种物联网多敏感信息同源检索算法。准确分析物联网各应用层,构建隐层的3层BP神经网络模型,引入动态因子的学习算法,结合多维仿生信息理论的点同源连续性规则,推导出多敏感信息同源相似度特征,排序信息同源相似度特征的相关性级别并输出,最终完成物联网多敏感信息同源检索。实验结果表明:所提方法运算时间较短,能够实现高效的多敏感信息同源检索,且用户对检索结果的满意度较高,提高了物联网多敏感信息同源检索的结果质量。

  • 2021-06-22
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工业物联网及工业大数据安全探讨_嵇绍国

近年来,世界各国掀起以工业物联网(oT)为代表的"第四次工业革命"。工业大数据是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源。IIoT和工业大数据的融合,结合当前5G、边缘计算、人工智能、区块链和AR/II VR等技术的加速发展,共同推动了"第四次工业革命"进程。本文通过对oTII与工业大数据在定义、特征、优势和风险方面的剖析,对oT大趋势下如何保II护oT及工业大数据安全进行了探讨,供读者参考。

  • 2021-06-23
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公共图书馆大数据服务研究与创新

现代公共文化服务体系建设和国家大数据发展战略为公共图书馆发展大数据服务提供了方向指引,推动了公共图书馆大数据服务研究向纵向发展。

  • 2021-06-23
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智慧城市建设推动社区治理实践创新

社区是党和政府联系及服务居民群众的“最后一公里” ,社区治理现代化是国家治理现代化的重要组成部分。 推进首都治理体系和治理能力现代化,社区治理的理论与实践创新必不可少。 本文以大数据技术为视角,立足于北京市大力推进智慧城市建设、布局城市全域应用场景、一体推进数字社会建设的政策背景,从智慧社区应用目标谱系出发,通过全域集数据模型,以标准化的城市基础信息编码体系为基础,面向城市数字化治理和精细化管理需要,基于全域大数据关键技术解决社区治理全域应用场景问题,推动社区治理智慧服务与精细化管理,同时促进智慧北京建设及相关高精尖产业发展。

  • 2021-06-22
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医疗大数据对医患关系的影响

检索了大量与医疗大数据对医患关系的影响研究相关的文献,并在此基础上进行了综述.大数 据技术在改善医患关系中有精准医疗、精益管理、健康管理、科学研究和数字医疗这五方面的着力点.大数 据技术可以通过自我参与、信息共享和精准医学这三方面来改善医患关系.然而,大数据在改善医患关系 方面仍存在技术落后、大数据的所有权备受质疑、获取数据的安全性无法保障、成本过高等难题.

  • 2021-06-23
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大数据时代我国数据意识培养路径探析

身处大数据时代 ,如何有效运用大数据使其切实发挥更大的社会效益与经济效益是一个重大的现实课题 。 其中 ,培养良好的数据意识尤为重要 ,因为数据意识是“数据强国”实现的关键因素 。 要改变我国现实发展中数据拥有和 数据价值发挥失衡的现状 ,就需扭转人文与科学失衡 ,惯用直觉思维以及重视经验的“取道中庸 、不善精准”的传统思维 模式 ,强化“以人为本”理念 ,坚持理论联系实际原则 ,从理论建树 、行为实践 、制度完善以及人才培养等方面切实培育良 好的数据意识 。

  • 2021-06-23
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大学生网络信息行为综合指标体系构建研究_——基于改进数据包络分析法

[目的/意义]结合现阶段大学生网络信息行为研究成果,提取出大学生网络信息行为的 5 类构成要素, 即大学生个体、信息素养、信息查询活动、信息使用活动和信息交互活动,从而构建用于描述大学生网络信息 行为的综合指标体系。[方法/过程]采用后退法思想对数据包络模型中的投入变量及产出变量的效率向量进行 剔除,最终得出 31 个三级指标作为大学生网络信息行为评价的依据。[结果/结论]研究结果表明对于大学生网 络信息行为而言,大学生个体及大学生网络信息需求两个一级投入指标对于大学生网络信息行为 3 个一级产 出指标信息查询活动、信息使用活动、信息交互活动具有显著影响,这 5 类要素共同构成了大学生网络信息行 为指标体系。

  • 2021-06-23
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基于大数据K-means聚类算法的在线学习行为路径的研究

针对现代学生信息化管理水平比较低的问题,提出了基于大数据 K-means 聚类算法的在线 学习行为路径设计。首先,对大数据 K-means 聚类算法进行分析,创建学生在线学习行为模型和 行为分析平台。另外,将学生的学习行为作为基础,将其作为大数据来源,实现预测分析与实例验 证。通过结果表示,此模型预测结果和实际情况相互吻合,平均预测误差在 5%以下,对使用方法 的有效性进行验证,以学生学习行为特点对行为规律进行分析,指导学生学习行为朝着全面健康 发展。

  • 2021-06-23
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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