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基于数据挖掘的煤矿大数据可视化管理平台研究_申琢

为了使煤炭企业有效地管理和应用数据资源,提出了基于数据挖据的煤矿大数据可视化管理平台,分析了该平台的总体设计思路,介绍了该平台的总体架构和功能模块设计,阐述了该平台在大同煤矿集团铁峰煤业有限公司的应用效果。实际应用表明,该平台实现了煤炭企业内部数据的全面管理和应用,为煤炭企业管理、决策、预警等提供全面可靠的数据支撑。

  • 2021-06-26
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大数据在推动钢铁电商发展中的应用_曹磊

子商务在钢铁行业的快速发展离不开大数据技术的应用,同时钢铁电商的发展更需要大数据技术的支撑。文章在介绍钢铁行业电子商务发展以及大数据的基础上,分析了钢铁电商在运营中存在的问题,探讨了大数据营销在钢铁电商中的应用。

  • 2021-06-26
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大数据技术在大型活动管理和交通组织中的应用_崔诚靓

针对大型活动在城市局部空间短时间内集中大量人流的特殊情况,提出将大数据技术应用于大型活动管理和交通组织中。相对于传统交通规划中的四阶段模型,大数据技术可准确预测大型活动的需求,对大型活动的实时状况进行监管,有效应对突发事件。以上海体育场体育运动公园概念设计为例,分析数据源,实现功能,并面向管理部门、服务机构、个人用户设计3个应用场景。最后总结大数据技术在大型活动管理和交通组织中的应用价值。

  • 2021-06-26
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物联网资源负载均衡共享有效调度仿真

对物联网资源负载进行均衡共享,能够有效提高物联网资源利用率。对资源负载的均衡共享,需要根据负载不均衡情 况,采用物联网虚拟机质量函数改进信息素的更新,完成对物联网资源负载的调度。传统方法通过物联网资源任务与资源 匹配度函数来改进启发信息,但忽略了改进资源信息素的更新.导致调度效果不理想。提出基于蚊群算法的物联网资源调 度优化方法。首先考虑物联网虚拟机的各种开销和因素.调整物联网各个虚拟机的状态.依据物联网历史的资源负载数据 和当前负载状况来计算和调整物联网各个资源的调度,实现物联网资源的动态调度。针对物联网虚拟机的负载不均等情况 进行改善,采用物联网虚拟机质量函数改进信息素的更新,实现物联网资源负载均衡共享调度。实验结果表明.所提方法在 任务执行时间方面具有明显优势,有效保持了物联网虚拟机的资源负载均衡共享。

  • 2021-06-26
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基于大数据分析的中医治疗糖尿病用药规律研究_夏中尚

目的:探究中医药治疗糖尿病的用药规律,为糖尿病临床选方用药及中医药规范化治疗提供依据与指导。方法:检索1995—2015年发表的1 341篇文献,进行中药类别、单味药频次、中药性味归经、系统聚类分析。结果:治疗糖尿病最常用的药物为补虚药类、清热药类、活血化瘀药类、解表药类、利水渗湿药类、收涩药类、平肝熄风药类、理气药类、化湿药类和祛风湿药类。常用的补虚药类有黄芪、山药、当归等,常用的清热药类有地黄、玄参、黄连等,常用的活血化瘀药类有丹参、川芎、红花等。最常使用药物的性味归经分别是寒、温和平性,甘、苦和辛味,归脾经、肝经、肺经、肾经、心经和胃经。结论:治疗糖尿病常扶正与祛邪并用,以补虚药类为主,配合清热药类、活血化瘀药类等。

  • 2021-06-26
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基于大数据分析的工商业用电客户欠费风险预测研究_王振

正>电费回收是供电企业保障经营成果的生命线。面对企业经营风险增大的严峻形势,目前欠费风险管控手段基本只能依靠企业历史欠费情况进行风险判断,缺乏对用户用电量趋势及缴费历史的深入挖掘,缺乏利用外部数据对企业经营风险进行评估,从而导致对企业欠费风险判断准确性与及时性的不足。尤其

  • 2021-06-26
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基于大数据的DSS融合架构研究_冯国平

传统决策支持系统(DSS)技术架构多为传统的基于SMP的数据库集群架构或MPP架构,存储和计算能力构建成本高,扩展性受限、并发性不高,大规模离线计算和流式计算场景下存在性能瓶颈。通过分析大数据时代DSS面临的挑战,提出基于大数据的DSS融合架构。这种架构支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据分析处理,全面满足关系运算、大规模离线分布式计算和流计算要求。

  • 2021-06-26
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基于信令和话单大数据的国际服务营销系统研究_叶新斌

为了挖掘国际业务潜在用户,降低营销成本和人工成本,通过实时国际漫游信令、Mc口信令和国际漫游话单的大数据分析,研究开发了国际业务精准服务营销系统,包括国际权限绿色通道服务子系统和国际漫游营销子系统两大部分。为运营商后付费用户提供的全自动化国际权限自动开通和国际漫游产品营销服务的系统。系统具备客户服务创新、营销模式创新、营销工具创新的特点。

  • 2021-06-26
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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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