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实时大数据挖掘系统的设计与实现

针对海量视频人脸数据的场景限制和 １∶Ｎ 结果过多的困境，结合其他非视距信息采集手段，设计并实 现一个大规模实时数据碰撞系统，解决了专门机关实际工作中依靠单一手段研判的诸多缺陷。进行分布式大数 据系统的架构设计和组件选取，设计人脸结构化数据和车牌、手机采集信息的实时碰撞比对算法。多地实际运行 的结果表明，该系统实时可靠，效果显著，满足一线专门机关案情及时研判和精准挖掘的需求。

  • 2021-06-23
  • 阅读244
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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
  • 阅读281
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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
  • 阅读219
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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
  • 阅读271
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大数据与监视型资本主义

本文首先介绍了监视型资本主义的概念，描述信息时代的资本是如何通过 收集个人数据，无视私隐，筛选用户，在不受法律监控的情况下进行帝国式扩展的。进 而，本文提出数据的附身性和数码资本错位这两个特征，用以分析技术如何在数据收集 和应用上激活数据的私人财产属性，以及资本如何利用价值错位和技术优势去诱使用 户参与这一资本增值的进程。数据的附身性揭示了个体如何被卷入大数据时代的生产 关系，数码资本错位揭示了资本具体实现监视型资本主义的技术。这两个概念将完善 监视型资本主义这一理论体系，进一步展现这个时代隐蔽的不平等状况。

  • 2021-06-23
  • 阅读528
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基于区块链技术的物联网风险预警研究_张双双

部分物联网预警方法由于未使用区块链技术,存在预警准确率较低,误警率较高的问题,因此提出了基于区块链技术的物联网风险预警方法。运用相同信道多个节点为网络信息签名,保证网络信息的正确性,运用网络信息区块链式存储结构获得正确的网络信息区块链账本；通过正确的网络信息区块链账本构建评估体系的网络分析结构,再使用网络分析法获得权重矩阵；利用灰色模型确认单因素模糊评价矩阵；将权重矩阵与单因素模糊评价矩阵相乘得到物联网风险预警的模糊综合评价矩阵,按照评估等级确定物联网风险预警等级。经验证,该方法能够准确预警物联网风险等级,存储网络信息和追溯信息的资源花销与时间消费较小,风险预警准确性较高误警率较低。

  • 2021-06-23
  • 阅读301
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集成电力大数据日志分析模块的信息系统研究

为了保障国家电网的信息系统高效运转，以及实现在电力大数据状态下的日志分析要求，该文提出一种基于 K－最近邻算法的未知攻击识别算法。该算法可以高效地判断信息系统服务是否存在异常，关键文件是否被非法修改以及 异常外联等行为。在该算法的基础上，实现了信息系统运行态势感知和全息智能处置系统。实验表明，该算法很好地支撑 了系统的工作，同时也提高了日志分析的高效性。

  • 2021-06-23
  • 阅读248
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面向大数据应用的分布式服务平台设计与实现

大数据是现代产业极具价值的重要资产。 如何应对海量数据的处理， 挖掘潜在的数据价值是当前 的研究热点。 针对集中式计算架构和传统的数据处理模型无法适用于大数据分析处理的要求， 设计并实现了 面向大数据应用的分布式服务平台。 采用 Ｈａｄｏｏｐ／Ｓｐａｒｋ 大数据构架， 提供一致的大数据应用服务。 该系统能 较好地克服集中式计算架构的缺陷， 表现出良好的应用效果。

  • 2021-06-23
  • 阅读249
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