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一种基于大数据的信息服务系统及其控制方法

本发明涉及一种基于大数据的信息服务系 统及其控制方法,属于计算机科学技术领域。该 基于大数据的信息服务系统,包括依次连接的数 据采集模块、收集模块、预处理模块、大数据存储 库、数据筛选模块、信息服务模块、无线通信模块 和用户终端;还包括加密模块和解密模块,加密 模块的两端分别与信息服务模块和无线通信模 块连接,解密模块的两端分别与无线通信模块和 用户终端连接。本发明的基于大数据的信息服务 系统通过预处理模块进行分类、对比和汇总的预 处理,然后存入大数据存储库,大大提高了后期 数据检索和提取的效率。

  • 2021-06-23
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一种基于大数据平台审计日志的用户行为分析方法

本发明提供了一种基于大数据平台审计日志的用户行为分析方法,包括以下步骤:日志收集-预处理-获取频繁项集-建立关联规则。本发明从大数据平台审计日志中基于用户行为进行数据挖掘,比传统的基于关键字过滤更加准确,减少了安全事件的误报和漏报;是一种自动的、快速的用户行为分析方法,不需要人为干预,适合大数据平台海量日志的自动分析,可用于大数据平台安全运维管理的后台处理;通过该方法得到的行为模式,可被用于安全事件的事前预警、事中分析和事后追溯,充分发挥日志的功效,从而提高安全管理水平。

  • 2021-06-23
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一种工业互联网中的数据共享方法、装置及系统

本发明提供了一种工业互联网中的数据共享方法、装置及系统,在不改变企业用户的对象原始标识的情况下,为不同企业用户的对象提供统一的标识编码方案。企业用户在对去中心化身份符文档进行数字签名后,该去中心化身份符文档被存储在区块链或分布式账本中,区块链或分布式账本结合数字签名证明了对象数据的所有权,其他企业用户可以通过查找对象的去中心化身份符访问并引用区块链或分布式账本中的去中心化身份符文档,最终区块链或分布式账本上的去中心化身份符文档将记录最初拥有者的数字签名以及后续每个加工者的数字签名,对象数据即使被再加工也不会改变最初拥有者的身份,在数据共享过程中实现了对企业数据的有效保护。

  • 2021-06-18
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数字化转型手册

数字化转型的认识与理解:数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势,不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术,激发数据要素创新驱动潜能,打造提升信息时代生存和发展能力,加速业务优化升级和创新转型,改造提升传统动能培育发展新动能,创造、传递并获取新价值,实现转型升级和创新发展的过程。 本质内涵:数字化转型是信息技术引发的系统性变革 根本任务:数字化转型的根本任务是价值体系重构 核心路径:数字化转型的核心路径是新型能力建设 驱动要素:数字化转型的关键驱动要素是数据

  • 2021-06-14
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应用数学新时代的曙光

开普勒范式和牛顿范式 自牛顿以来,科学研究基本上是按照开普勒和牛顿这两种不同的范式展开的。开普勒范式是一种数据驱动的研究方式,通过对数据的分析寻找科学规律并解决实际问题。其经典案例是行星运动的开普勒定律。生物信息学为开普勒范式在现代的成功提供了一个令人信服的例证。牛顿范式是一种基于第一性原理的研究方式,其目标是发现物理世界的基本原理。它的最佳案例来自牛顿、麦克斯韦、玻尔兹曼、爱因斯坦、海森堡和薛定谔等人的理论物理工作。时至今日,牛顿范式仍是许多顶级才智的主要用武之地。

  • 2021-06-07
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2.2-Serverless 时代 DevOps 的最佳打开方式

DevOps是一种重视“软件开发人员(Dev)”和“IT运维技术人员(Ops)”之间沟通合作的文化、运动或惯例。通过 自动化“软件交付”和“架构变更”的流程,来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。 通过将DevOps的理念引入到整个系统的开发过程中,能够显著提升软件的开发效率,缩短软件交付的周期,更加适应 当今快速发展的互联网时代。

  • 2021-05-06
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Spring Cloud Alibaba 在 Kubernetes 下的微服务治理最佳实践-方剑

后端服务BaaS化:DB,MQ, Redis, 注册中心、配置中心、服务治理中心 服务治理下沉、透明化:Java Agent, Sidecar, Java治理和Mesh治理的统一, 应用0成本上云 部署形态多云、混合云化:本地云端混部、多云混部、公私混部

  • 2021-05-06
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智能建筑深化设计4大关键

深化设计主要依据是招标文件(包含澄清文件、合同等)、投标文件、建设单位的系统功能具体需求、工程现场实际建筑平面等。根据上述实际情况提供更优化的设计方案供业主参考,核心设计内容包括:深化设计说明、设备清单、深化设计图纸。

  • 2021-05-06
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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