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高维大数据流时间维度特征提取方法仿真

传统大数据流时间维度特征存在提取率低、数据异常值筛选实时性差的问题，提出高维大数据流时间维度特征提取方 法。利用反向k近邻技术筛选实时数据的异常值，结合熵值法与多层增量特征提取方法，完成高维数据的初次提取，确定样 本类型，将数据纳入大数据信息流时间性算法，实现时间维度下数据分析及二次提取。仿真结果显示，上述方法在提高大数 据特征提取率、增强数据提取能力方面具有明显优势，同时能够显著实时更新数据特征，实用性较强。

  • 2021-06-22
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大数据背景下管理会计研究知识图谱分析——基于CNKI（2013-2020年）数据

本文运用citespace软件，对中国知网（cNKI）中的2098条大数据背景下管理会计研究的文献进行了分析，构建了文献作者、研究机构以及关键词分布的知识图谱。研究表明：部分企业，尤其是中小型企业在管理会计中对大数据的运用认知还处于较低的层面，对于大数据的理解也不全面；大数据下管理会计研究学者分布较为松散，基于该研究编写的文献达5篇以上的学者仅有3人；从发表机构看，哈尔滨商业大学、重庆理工大学、安徽财经大学的研究成果最多，有些机构则还没有开始这方面的研究；大数据背景下的管理会计研究已经是研究热点，基金项目众多，高质量的成果也较多。

  • 2021-06-22
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基于云计算的电力异常大数据检测系统设计

为了解决传统电力异常大数据检测系统存在检测精准度低的问题，提出基于云计算的电力 异常大数据检测系统。根据系统总体结构设计系统硬件，使用 Android和 IOS原生开发框架作为移 动端底层框架，利用 H5 技术实现 Web 端代码共用。使用两个二进制数码“0”和“1”展示数据，使用 RabbitMQ 技术作为消息队列存储大数据，依据数据缓冲器承载电容负载。根据异常数据分析处理 流程，对异常数据展开分析。使用 Spring Restdocs 技术设计标准服务接口文档，保证系统文档质 量，进而实现电力异常大数据检测。由实验结果可知，该系统检测精准度较高，可实时检测电力异 常大数据。

  • 2021-06-21
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便携式大坝监测数据采集装置研制与应用

国内大坝安全监测工程人工观测普遍采用振弦式、差阻式仪器便携设备，无批量自动采集功能，人工观测、 比测时存在观测数据串点、漏测及数据入库烦琐等问题，且现场携带多个采集设备不方便。为此，张河湾公司针 对现场实际情况，研制了便携式大坝监测数据采集装置，并在张河湾抽水蓄能电站试用。从运行情况来看，便携 式大坝监测数据采集装置观测精度高，操作简单方便，满足大坝安全监测工程人工观测和比测的需要。

  • 2021-06-21
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基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选策略

：随着电力体制改革和能源互联网产业发展，开展综合能源服务将是电网企业转型的重要方向。聚焦供电公司掌握客户用电负荷、电量、缴费等大数据的挖掘应用，从客户信用、客户价值、客户风险3个维度，构建了包含月均预存比例、月均欠费次数、月均停电次数等9项具体指标的综合能源项目挖掘培育评价指标体系，提出了基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选算法，利用电力大数据评估潜在客户的内部状况，从而为挖掘优质潜在客户提供了一定支撑。最后以8家随机客户进行案例分析，结果表明了该方法的有效性。

  • 2021-06-21
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基于云计算的电力服务大数据共享系统设计

对于数据共享过程中出现的干扰数据影响，基于经典粗糙集理论共享系统和基于传统关系 数据库技术共享系统存在共享效率低的问题，提出基于云计算的电力服务大数据共享系统。根据 云计算电力服务大数据的特征，设计系统结构，选择 PIC18LF6680型号微处理器处理云计算环境下 的数据，使用 DS1820 型号传感器将数据传输到系统之中。计算互补判断矩阵一致性指数，得到最 优共享结果。利用自适应检测算法，剔除干扰数据，完成数据共享。由实验结果可知，该系统共享 效率最高可达到 99%，为保证电力服务大数据快速共享提供帮助。

  • 2021-06-21
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学习大数据支持的学习评价变革_内涵、挑战及趋势

本文在界定学习大数据和学习评价概念的基础上，分析和阐述了学习大数据对学习评价在评价观念、评价主 体、评价过程、评价目标和评价结果等五个方面带来的冲击和挑战，并预测阐释了未来信息技术赋能学习评价变革创新的 三大主要趋势：物联网感知技术与学习评价衔接融合趋势、大数据分析技术与学习评价创新融合趋势、人工智能技术与学 习评价集成融合趋势。

  • 2021-06-21
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基于大数据技术的大类招生背景下校院两级督导信息化平台开发研究

针对当前高校信息化平台建设存在的问题，尤其是目前尚无校院两级的督导信息化平台，在B/S、C/S网络模式交叉 混用的基础上，基于大数据搭建了教学督导信息Hadoop平台和环境，设计了一个集教务、教学、监督、数据统计于一体的新 平台。在大类招生的背景下，采用MapReduce计算框架对海量督导数据进行处理，应用数据挖掘算法进行平台数据的分 析及对教学的指导作用，完成不同角度、不同层次的教学过程与学习过程数据采集，从根本上提高督导工作效率，解决教 学过程中的种种问题，有利于高校在人才机制体制改革的今日，源源不断的培养创新型人才

  • 2021-06-21
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