什么是聚类（Clustering）？ ？ 簇（Cluster）: 数据对象的集合，同一簇中的对象之间彼此 相似，不同簇之间的对象相异。 ？ 聚类分析：把大型数据划分成不同的簇。 ？ 聚类是无监督分类: 没有事先定义好的类别。
分类算法（Classification）的目标 ？ 分类算法的目标是找到每个样本特征到类别 的对应法则。 ？ 前提是类别是已存在，即是有标签的数据， 属于有监督学习类型。 ？ 典型应用：信贷审批、目标市场、医疗诊断、 欺诈检测等。
数据可视化（Data Visualization），是运用计算 机图形学和图像处理技术，将大型数据集中的数 据转换为图形或图像显示，并进行交互处理的理 论、方法和技术。
在大数据时代，建立在相关关系分析法上面的预测是大数据 的核心。如果A和B经常一起发生，那么当B发生时，我们就 可以预测A也发生了，至于为什么会这样，在某些应用上， 已经没那么重要了。
结合单位职能研究制定了学党史深入群众办实事行动方案，组织区交通运输、物流快递行业等基层党组织，开展“常态化走访联系、党史学习教育宣讲、深入调查研究、为职工群众办实事”活动。
学习教育专题组织生活会的工作要求,为切实推动党史学习教育在青年团员中取得实效,阿拉善左旗交通运输局团支部于2021年12月14日下午召开“学党史、强信念、跟党走”专题组织生活会。
把学习贯彻全会精神同落实交通运输“十四五”规划重点任务结合起来,同破解交通运输发展难题、推动交通运输高质量发展结合起来,同全面加强部系统党的建设、增强党组织创造力凝聚
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
针对现有基于深度学习的潮流计算方法均基于回归模型，不具有潮流判敛功能对输入的潮流不收敛样本仍映射出虚假系统潮流分布问题，提出一种适用于潮流分析的多任务学习模型，同时具备潮流判敛及潮流分布计算功能。
本文提出了一种基于气吹灭弧原理的一体化防雷灭弧间隙，并且基于磁流体动力学原理 (MHD)对间隙电弧进行仿真分析，利用有限元仿真分析软件搭建了该一体化防雷灭弧间隙模型，分析了间隙电弧熄灭的能量消损过程。
数字孪生城市是在数字空间对物理城市进行复刻、精准映射、实时交互的数字城市，通过数字建模、感知连接、智能分析等技术，洞察物理城市运行状态，仿真推演运行趋势，形成智能交互决策，反馈于物理城市，实现对物理城市的持续优化和迭代升级。自 2017 年“数字孪生城市”建设理念被首次提出以来，在国家部委政策驱动下，数字孪生城市相关技术逐渐成熟，全国多地加快数字孪生应用场景创新实践，在文旅、城市治理和网络等热点领域形成大量优秀案例，市场规模持续增长，应用效能不断增强。
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