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运用时空大数据增强战场态势感知能力_崔令飞

时空数据是同时具有时间、空间和专题属性的三维数据。近年来,时空大数据技术领域取得重大进展,时空大数据也开始逐渐应用于战场态势感知,辅助联合作战指挥决策,推动了智能化战争的快速演进。本文基于未来战场对一体化联合作战战场态势感知的新要求,从用于支撑战场态势感知的时空大数据平台构建、时空大数据来源拓展和平台的优化利用等三个层次,探讨了打造军事作战资源"一张图"以支撑一体化联合作战战场态势感知的可行性；同时,对时空数据结构、数据平台和数据分析计算方法等方面进行了深入分析和重点布局。研究成果可对解决"参战力量在哪里,可配合的友邻力量有哪些,能使用的军事资源有什么"等问题和提升基于时空大数据技术的联合作战、全域作战能力提供技术及理论支撑。

  • 2021-06-21
  • 阅读295
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大数据与高校思政课有效_聚合_的实践路径_张宝君

大数据时代,数字教育已成为教育改革与发展的新业态,高校思政课作为"立德树人"的关键课程,只有顺应时代发展,在明确大数据对思政课教育模式、课堂地位以及教师与学生带来挑战的基础上,坚持以"聚合"为基、"需求"为本、"精育"为核、"共享"为旨,才能发挥大数据对思政课改革与发展的新动能,促进大数据与思政课有效嵌入、耦合,进而发挥其"聚合效应",提高思政课的亲和力、针对性和实效性。

  • 2021-06-21
  • 阅读237
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基于贝叶斯和大数据分析的业务连续性风险管理_卢士达

容灾备份恢复已经上升到国家信息化发展的战略高度。业务连续性是容灾备份的一个应用延伸,是指在中断事件发生后,在预先确定的可接受水平上连续提供服务的能力。通过分析关键风险因素对业务连续性的影响,制作了云环境下业务连续性保护评价指标体系,然后利用贝叶斯网络构建风险评估模型并给出风险分析方法。基于大数据下的云日志解析来实现状态、阈值、趋势、评价等风险预警的云服务技术,构建风险预警系统,并配套实施相应的保障电网业务连续性的风险管理机制。

  • 2021-06-21
  • 阅读246
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教师信息技术能力培训新模式探究_基于_互联网____大数据_思维_袁磊

现有的信息技术培训模式无论是否以网络为载体都仍受传统培训思维影响，不能完全契合国家对教 育信息化发展的总规划，教师信息技术能力培训亟需新模式，“互联网+”战略的提出以及“大数据”的全面发 展，为教师信息技术能力培训带来了新的思路和发展方向。该文首先介绍了“互联网+”与“大数据”，并对现 存的几类教师信息技术能力培训模式进行分析，其次根据“互联网+”与“大数据”的特点以及现存模式的利 弊，提出使优势整合并最大程度解决原有模式弊端的全新模式，最后对新模式的实际应用并总结其优势，旨在全 面提升教师信息术能力培训的效果，使培训可以提供更加智能的个性化学习并惠及到各类教师群体。

  • 2021-06-21
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论机器人新闻对数据新闻的超越及其局限

计算机技术、 互联网技术的发展, 大数据时代的到来, 使数据新闻应运而生； 自然语言生成 技术的进步, 又在数据新闻的基础上进一步发展出机器人新闻。 机器人新闻作为 “数据新闻+自然语言生 成技术” , 在某种意义上是对数据新闻的一种 “补救” , 它实现了新闻生产从半自动化到自动化、 从低效 率到高效率的超越； 但是作为一种新的新闻报道方式和传播手段, 机器人新闻并不完美, 它因以 “数据” 为基础和核心内容而在报道题材方面受到局限, 因以人工智能技术为核心技术而在可读性、 报道深度等方 面存在不足

  • 2021-06-21
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大数据时代高校图书馆智慧服务5W模式构建_宋甲丽

文章对大数据时代图书馆智慧服务特征以及智慧服务的4个层次进行分析,总结归纳出以资源建设为核心,以新技术应用为导向,以用户需求为中心,以空间再造为趋向的图书馆智慧服务5W模式。从资源建设、服务创新、技术应用、馆员提升、用户交互等方面,为图书馆智慧化服务的发展和创新提出建议。

  • 2021-06-21
  • 阅读284
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大数据时代因果关系的重构及认识论价值_张晓兰

大数据时代最重要的认识变革就是由探究事物的因果关系转向关注相关关系。实际上,相关关系的挑战早在"休谟问题"和"量子理论"就已经开始,但它们并非要彻底否定因果关系,而是提出要重新刻画因果关系的历史重任。朱迪亚·珀尔首次重构"因果关系之梯",强调因果关系有三个不同层级即关联、干预和反事实,并对应三种认识能力即观察能力、行动能力和想象能力。相关关系只是因果关系的最低层级,人类要想改变世界和创构世界,就要迈上因果之梯的更高层级,呈现出人类的主动行动和对虚拟创构物的想象。大数据因果关系的重构意味着一场人类的认知革命,不仅意味着整体上实现创构认识论的发展,彰显个性化知识的价值,而且意味着强人工智能的可能性。

  • 2021-06-21
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基于共享单车时空大数据的细粒度聚类_张强

针对传统上单独采用K-means或DBSCAN等方法对共享单车位置数据聚类时造成的聚类结果与真实的聚类结构不符的问题,本文提出了一种基于共享单车时空大数据的细粒度聚类方法（FGCM）。该方法通过DBSCAN进行初始聚类,并在此基础上采用GMM-EM算法进行细部聚类,以提取细粒度层级的热点区域。试验表明,该方法可根据密度阈值排除噪声和离群值,无需指定细部聚类簇数,簇的形状和大小比较灵活。在对共享单车大数据位置特征进行聚类时,与传统的单独采用K-means或DBSCAN的方法相比,FGCM具备更高的精细程度,能够充分展现共享单车的实际聚集特征,可用于规划共享单车电子围栏等设施,在不降低通勤效率的基础上规范共享单车的停放问题。 关键词： 共享单车；时空大数据；细粒度聚类；DBSCAN；K-means；

  • 2021-06-21
  • 阅读209
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