传统的并行计算方法主要从体系结构和编 程语言的层面定义了一些较为底层的并行 计算抽象和模型，但由于大数据处理问题 具有很多高层的数据特征和计算特征，因 此大数据处理需要更多地结合这些高层特 征考虑更为高层的计算模式。
海量存储技术已经不是单台的存储设 备。因此，要求统一平台的数据管理产品能够整 合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上， 结合虚拟化软件对存储资源进行管理。
数据集成（Data Integration）是把不同来源、 格式的数据有 机地集中起来， 通过一致的、 精确的表示法， 对同一种实体 对象的不同数据做整合的过程。
数据采集：是指从真实世界中获得原始数据的过程。 ？它是大数据分析的入口，所以是相当重要的一个环节。 ？大数据采集与预处理是获取有效数据的重要途径，也是大 数据应用的重要支撑
数据最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位： bit（位）、Byte（字节）、KB（千字节）、MB（兆）、GB、TB、 PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
数据预处理：通过数据预处理工作，可以 使残缺的数据完整，并将错误的数据纠正、多余 的数据去除，进而将所需的数据挑选出来，并且 进行数据集成。
大数据处理需要拥有大规模物理资源的云数据 中心和具备高效的调度管理功能的云计算平台的 支撑。 从某种观点上看，没有计算机的云计算技术，就 不会有大数据的被分析和利用。
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。
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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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