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大数据思想政治教育研究热点与前沿_省略_基于CiteSpace的数据分析_尹婷婷

大数据时代思想政治教育创新发展需求,使得对于大数据思想政治教育的研究逐渐成为了学术热点。运用Citespace可视化技术,对中国知网（CNKI）2013-2019年期间的1065篇期刊文献进行研究,可探明该研究领域的研究现状、研究热点和研究前沿。研究表明:大数据思想政治教育研究文献数量虽整体呈上升趋势,但高质量研究成果占比较低；研究机构分布广泛,但缺乏持续关注；大数据时代推动高校思想政治教育的创新及寻求二者的价值耦合是其研究热点和趋势。深入大数据思想政治教育研究,需精准价值契合、优化教学内容、强化隐私保护。

  • 2021-06-21
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基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究_邓扬鑫

随着LTE移动网络的发展，基站和用户数量爆炸性增加使得当前网络环境越发复杂，导致LTE网络中的弱覆盖问题越来越多。针对复杂场景的弱覆盖问题，进行了基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究。首先，通过数据挖掘技术对现网数据集进行相关性分析与数据清洗，用于将杂乱的数据转换成有用数据集；然后针对数据集采用加权KNN算法建立信号预测模型；最后，以信号预测模型为基础，采用粒子群算法建立网络覆盖优化模型得到满足要求的最少基站数目与最优基站部署。通过现网数据的实验结果表明，该模型可将采样区域的弱覆盖栅格全部优化并且减少基站数目。

  • 2021-06-21
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大数据环境下国家生物安全情报工作体系构建_王秉

企业创新的过程是多输入、多产出的复杂过程,为准确掌握企业在创新过程中的具体情况,基于创新价值链视角构建我国大数据企业技术创新效率评级体系。以大数据板块境内79家上市公司为研究对象,将企业创新过程划分为技术开发、物料转化、效益产出三个阶段,通过数据包络分析模型测算各阶段创新效率,运用Tobit模型分析影响因素。研究结果表明:我国大数据企业创新效率存在阶段性差异,与效益产出阶段相比,技术开发、物料转化阶段的效率较低；大数据行业的技术研发没有以市场为导向,技术开发制约着整体效率的提升；企业需要根据自身特点合理配置资源,避免投入冗余,以提高创新效率。

  • 2021-06-21
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AI赋能下的智能家居摄像机

智能家居摄像机是智能家居中的热门产品，近些年正迅速发展。在智能家居摄像机行业发展过程中，也遇到了智能摄像机不“智能”，用户体验不好等问题，而人工智能技 术的进步则解决了这一问题。人工智能技术如何与智能家居摄像机相结合，发展出更加智能、更人性化的体验，将是未来智能家居摄像机行业的新机遇。本文主要阐述了人工智能技术能够在哪些方面赋能智能家居摄像机，推动整个智能家居摄像机行业发展。

  • 2021-06-21
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面向大数据处理的数据中心节能调度策略研究

基于多副本的分布式存储是数据中心的主要数据存储方式，为应用提供可靠、高效的数据读 取服务。针对当前日益增多的大数据分析应用，以及频繁数据读取带来的较大能耗等问题，文章 分析异构存储系统数据读取能耗的差异，提出面向大数据处理的异构存储节能调度问题（Energy Reduction problem on Heterogeneous storage，ERH），并设计具有性能保证的随机任务调度算法。 该算法基于精确计算的概率，选择源存储设备，并证明所提算法以高概率收敛于最优值。大量仿真实 验表明，相较于目前主流的数据调度算法，该算法能降低 40% 的数据读取能耗。

  • 2021-06-21
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白石水库大坝安全监测资料数据分析

以白石水库为例,通过分析坝顶变形、坝基变形、坝基扬压力、绕坝渗流监测等资料数 据,科学评价了安全监测系统的完备性,为水库大坝运行管理和监测资料的合理性分析提供 参考。

  • 2021-06-21
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发达国家全球人才大数据开发经验借鉴

发达国家高度重视全球人才大数据开发，强化国家驱动，完善治理规范，加强国际合作，突出融合 创新，从战略、制度、流通和效能等四个方面提供有力支撑，确保掌握人才国际竞争优势。我国全球人才大 数据开发在政策制度、运行机制和实践应用等方面还存在短板，需要在战略实施、数据治理、跨境协作、统 筹开发、培育市场、服务发展等方面借鉴经验、加快推进。

  • 2021-06-21
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数据中心网络中基于ELM的流簇大小推理机制

近年来研究流簇（Coflow）为单位的调度策略成为改进数据中心网络的新热点。然而现有的信息未知 流簇调度器难以快速地推理任务级信息，导致小任务不能被及时调度，以及平均任务完成时间无法最小化。 因此数据中心网络需要更加高效的推理模型提升流簇大小判断的准确性和敏感性。提出了一种基于机器学 习的流簇大小推理模型（MLcoflow），利用极限学习机（ELM）以最小训练误差为求解目标建立推理模型，并且 使用不完全信息建模以提升敏感度。实验证明与其他算法相比，ELM方法的准确性评分平均高出19.8%，敏感度 平均高出10.2%。通过仿真模拟对比了几种调度器，基于MLcoflow的调度器将平均任务完成时间降低了20.1%。 关键词：数据中心；流簇大小；流簇调度；推理模型；极限学习机（ELM）

  • 2021-06-21
  • 阅读239
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