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An Experimental Analysis of the Applications of Datamining Methods on Bigdata
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作者 CH.Naga Santhosh Kumar K.S.Reddy 《Journal of Autonomous Intelligence》 2019年第3期31-39,共9页
Data mining is a procedure of separating covered up,obscure,however possibly valuable data from gigantic data.Huge Data impactsly affects logical disclosures and worth creation.Data mining(DM)with Big Data has been br... Data mining is a procedure of separating covered up,obscure,however possibly valuable data from gigantic data.Huge Data impactsly affects logical disclosures and worth creation.Data mining(DM)with Big Data has been broadly utilized in the lifecycle of electronic items that range from the structure and generation stages to the administration organize.A far reaching examination of DM with Big Data and a survey of its application in the phases of its lifecycle won't just profit scientists to create solid research.As of late huge data have turned into a trendy expression,which constrained the analysts to extend the current data mining methods to adapt to the advanced idea of data and to grow new scientific procedures.In this paper,we build up an exact assessment technique dependent on the standard of Design of Experiment.We apply this technique to assess data mining instruments and AI calculations towards structure huge data examination for media transmission checking data.Two contextual investigations are directed to give bits of knowledge of relations between the necessities of data examination and the decision of an instrument or calculation with regards to data investigation work processes. 展开更多
关键词 data mining big data Knowledge Discovery databases Decision Tree Cloud data mining K-Closest Neighbor artificial intelligence CLUSTER
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Dirty Data between Errors and Their Handling—A Firsthand Experience in Solving Dirty Data from Within
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作者 Faheem Bukhatwa Ahmed Laarfi Ismahan Salem 《International Journal of Intelligence Science》 2023年第2期48-62,共15页
Managing large amounts of data is becoming part of everyday life in most organizations. Handling, analyzing, searching, and making predictions from big data is becoming the norm for many organizations of many interest... Managing large amounts of data is becoming part of everyday life in most organizations. Handling, analyzing, searching, and making predictions from big data is becoming the norm for many organizations of many interests. Big data provides the foundations for more benefits and higher values to be extracted from big data. As big data comes with countless benefits, it also comes with many challenges to fulfilling its expectations. Some of those problems haunting big data banks are being termed dirty data. This paper focuses on dirty data while working on an organization’s natural live information system. The author was responsible for studying and analyzing a faltering information system and planning and carrying out the required solutions and fixes. The importance of the work carried out lies in the high level of dirty data observed in the system. Therefore, this paper is based on the part of dirty data—the paper focuses on how the team suffered from dirty data and how it was dealt with. 展开更多
关键词 data Science dataBASE artificial intelligence System analysis big data
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Data Mining for Flooding Episode in the States of Alagoas and Pernambuco—Brazil
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作者 Heloisa Musetti Ruivo Haroldo F. de Campos Velho +1 位作者 Fernando M. Ramos Saulo R. Freitas 《American Journal of Climate Change》 2018年第3期420-430,共11页
The increasing volume of data in the area of environmental sciences needs analysis and interpretation. Among the challenges generated by this “data deluge”, the development of efficient strategies for the knowledge ... The increasing volume of data in the area of environmental sciences needs analysis and interpretation. Among the challenges generated by this “data deluge”, the development of efficient strategies for the knowledge discovery is an important issue. Here, statistical and tools from computational intelligence are applied to analyze large data sets from meteorology and climate sciences. Our approach allows a geographical mapping of the statistical property to be easily interpreted by meteorologists. Our data analysis comprises two main steps of knowledge extraction, applied successively in order to reduce the complexity from the original data set. The goal is to identify a much smaller subset of climatic variables that might still be able to describe or even predict the probability of occurrence of an extreme event. The first step applies a class comparison technique: p-value estimation. The second step consists of a decision tree (DT) configured from the data available and the p-value analysis. The DT is used as a predictive model, identifying the most statistically significant climate variables of the precipitation intensity. The methodology is employed to the study the climatic causes of an extreme precipitation events occurred in Alagoas and Pernambuco States (Brazil) at June/2010. 展开更多
关键词 data mining Statistical analysis T-TEST P-value artificial intelligence Decision Tree
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基于AI大模型的高校人事档案信息数据挖掘研究 被引量:2
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作者 陈刚 《江苏科技信息》 2024年第2期107-110,124,共5页
高校干部人事档案信息是高校管理和决策的重要依据,也是记录教师职业发展的关键资料。传统的大数据技术在高校人事档案数据挖掘实践上存在难以应用的问题。相比之下,具备多类型数据处理能力、较低使用门槛、小样本训练效果显著等优势的A... 高校干部人事档案信息是高校管理和决策的重要依据,也是记录教师职业发展的关键资料。传统的大数据技术在高校人事档案数据挖掘实践上存在难以应用的问题。相比之下,具备多类型数据处理能力、较低使用门槛、小样本训练效果显著等优势的AI大模型成为破解人事档案数据挖掘难题的新选择。文章从高校人员选拔、人员评价和人员发展3个方面分析了AI大模型在高校人事档案信息数据挖掘领域的应用。充分挖掘和利用高校干部人事档案信息,可以提高高校人才培养质量、促进教师队伍建设、优化高校管理制度等,对高校的发展具有重要意义。 展开更多
关键词 人工智能 大模型 人事档案 深度学习 数据挖掘
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基于双重预防体系的矿山安全风险智能分析系统 被引量:3
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作者 王佳斌 李国清 +3 位作者 强兴邦 白云龙 王秋玲 赵威 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第1期99-108,共10页
在国家相关政策指导下,矿山企业分别从风险分级管控和现场安全检查两个维度构建安全监管体系,但风险分级管控与隐患排查治理相对独立,彼此之间缺乏有效联系。为了解决矿山安全双重预防体系管理过程中存在的风险辨识针对性不强、风险分... 在国家相关政策指导下,矿山企业分别从风险分级管控和现场安全检查两个维度构建安全监管体系,但风险分级管控与隐患排查治理相对独立,彼此之间缺乏有效联系。为了解决矿山安全双重预防体系管理过程中存在的风险辨识针对性不强、风险分级方法单一等问题,在梳理现有双重预防体系业务流程的基础上,结合大数据分析技术和事故树分析法构建了双重预防体系全过程闭环管理体系;通过对地下金属矿山事故数据的采集与统计分析,运用事故树方法分析各类事故发生的潜在风险,并以事故严重程度作为评价依据,用于指导风险等级评价;采用大数据分析方法中的文本共现分析和模糊聚类分析模型对隐患数据进行处理与分析,形成了契合矿山实际情况的风险分级方法;根据全业务流程闭环管理体系的内容进行系统分析和设计,在此基础上完成系统开发;系统采用电脑终端、移动终端、数据大屏相结合的跨屏幕方式开发,实现风险分级管控和隐患排查治理全场景的应用。研究结果表明:系统实现了风险分级管控、隐患排查治理和风险智能分级的闭合式管理模式及多场景应用,达到了安全风险动态化、标准化、智能化分级的目的。 展开更多
关键词 矿山安全风险 双重预防机制 智能分级 信息系统 大数据分析 智能矿山
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矿山生态环境定量遥感监测与智能分析系统设计与实现 被引量:3
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作者 刘举庆 李军 +5 位作者 王兴娟 张成业 杜梦豪 冉文艳 王金阳 胡靖宇 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期346-358,共13页
矿山生态环境监测与治理是国家生态文明建设和“双碳”目标下的重中之重,其信息化、智能化建设在新一代信息技术革命的助推下成为数字中国建设的重要一环,也是当下时代发展的必然趋势。然而,现有矿山生态环境监测系统仍然停留在单一专... 矿山生态环境监测与治理是国家生态文明建设和“双碳”目标下的重中之重,其信息化、智能化建设在新一代信息技术革命的助推下成为数字中国建设的重要一环,也是当下时代发展的必然趋势。然而,现有矿山生态环境监测系统仍然停留在单一专题、要素不全、基础量测、本地管理的初级阶段,无法满足现实环境中对矿山生态环境多要素、长时序、高频次监测与分析的需求。基于此,提出一种B/S架构下的矿山生态环境定量遥感监测与智能分析系统——矿山生态天眼,并详细介绍了其研发需求、技术架构、关键技术及核心功能。系统依托卫星遥感技术及其他监测手段,获取并聚合不同来源、信息丰富的矿山生态大数据,形成矿山分布一张图和数据资源服务;进而基于定量遥感反演矿山生态环境各生态参数,形成一套长时序、多要素的矿山生态监测产品,涵盖人类活动、自然地理条件和“植−土−水−气”各生态要素;在此基础上,系统提供GIS时空分析、统计分析及综合定量评价等工具集,分别实现对矿区土地利用、归一化植被指数(NDVI)等参数伴随采矿活动在空间上的变化监测,对土壤含水量、水体悬浮物浓度等生态要素历史统计值在不同时空位置和区域下的查询与可视化,对顾及多项生态因子的矿山生态环境质量综合定量评价,并最终形成矿山生态扰动与治理监测报告。矿山生态天眼的应用将服务于矿山生态环境全过程变化监测、数据管理、智能分析和决策应用,有望提高矿山生态环境监测与治理的效率和智能化水平,为推动生态文明信息化建设提供参考方案。 展开更多
关键词 矿山生态环境 治理 变化监测 生态大数据 定量遥感 智能分析 网络地理信息系统
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医院重症监护数字化转型的建设与实现 被引量:1
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作者 杨建兴 费科锋 潘贤 《中国卫生信息管理杂志》 2024年第1期123-128,共6页
目的提高对重症患者的服务质量和管理效率,加速推进重症医学科室建设,实现重症监护的数字化转型。方法通过充分的需求分析,结合人工智能、大数据分析及互联互通等,对原有信息系统进行重新设计。结果实现了床旁设备联网、治疗数据的自动... 目的提高对重症患者的服务质量和管理效率,加速推进重症医学科室建设,实现重症监护的数字化转型。方法通过充分的需求分析,结合人工智能、大数据分析及互联互通等,对原有信息系统进行重新设计。结果实现了床旁设备联网、治疗数据的自动采集和监测,基本完成了重症监护业务流程再造。结论通过临床数据的不断更新、数据反哺业务,实现对重症患者监护的智能化、便捷化、高效化,以数字化转型推动重症医学科高质量发展。 展开更多
关键词 重症监护 数字化转型 人工智能 大数据分析
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安全大数据驱动的核电厂实时概率安全分析研究现状与发展前景 被引量:1
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作者 周涛涛 刘彩霞 +1 位作者 王大林 张来斌 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期180-186,共7页
概率安全分析(PSA)是保障核电厂安全运行的关键方法之一,现有PSA方法多依靠有限的数据和专家经验开展静态的安全风险量化,难以精确反映核电厂运行阶段真实动态风险。核电厂运行过程中已实时收集并存储了大量可用来记录和描述系统安全状... 概率安全分析(PSA)是保障核电厂安全运行的关键方法之一,现有PSA方法多依靠有限的数据和专家经验开展静态的安全风险量化,难以精确反映核电厂运行阶段真实动态风险。核电厂运行过程中已实时收集并存储了大量可用来记录和描述系统安全状态的安全大数据,其信息提取和PSA融合需求迫切,本文对安全大数据在核电厂安全保障中的地位进行介绍,并分析总结安全大数据驱动的核电厂实时概率安全分析研究现状和发展前景。结果表明:安全大数据的应用有助于全面分析核电厂实时运行风险,将由安全大数据转换而来的安全信息与现有概率安全分析方法有机融合以实现准确可信的核电厂实时安全分析是未来重要方向。 展开更多
关键词 概率安全分析 实时安全评估 人工智能 安全大数据
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数据挖掘技术在糖尿病管理中的应用进展
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作者 刘恬宁 刘佳丽 +5 位作者 黄洁微 周佩如 卢筱华 袁香华 陆敏婷 周戈 《暨南大学学报(自然科学与医学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期11-20,共10页
数据挖掘(DM)是从大量不完整、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中提取潜在有价值的信息和知识的过程。该项技术融合了人工智能、数据库、统计学等学科内容,为疾病管理相关研究的创新与发展提供极佳的便利。近年来,将数据挖掘技术运用... 数据挖掘(DM)是从大量不完整、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中提取潜在有价值的信息和知识的过程。该项技术融合了人工智能、数据库、统计学等学科内容,为疾病管理相关研究的创新与发展提供极佳的便利。近年来,将数据挖掘技术运用于糖尿病管理,在糖尿病早期预防、糖尿病并发症预测及糖尿病的预后等方面已经取得了很大的成效。但目前国内将数据挖掘技术应用于糖尿病领域仍处于探索阶段,本文旨在通过对数据挖掘技术的分类,以及对数据挖掘技术在糖尿病筛查、糖尿病并发症预测和提升糖尿病患者管理质量中的应用及进展进行详细评述,使医务人员对数据挖掘技术在糖尿病管理中的应用有一个清晰直观的理解,并发现数据挖掘技术在糖尿病管理应用中存在的问题,为医务人员进行精细管理提供证据,以促进产生对患者和医务人员有益的研究成果。 展开更多
关键词 糖尿病管理 数据挖掘 大数据 人工智能
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基于大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统
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作者 贾国栋 庞浩 +2 位作者 王相涛 刘青 宋倩 《天然气与石油》 2024年第3期137-144,共8页
针对塔里木油田产运储销信息化方面的不足以及核心智能应用的缺乏,创新性提出深度融合大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统开发思路,利用大数据和人工智能技术,通过数据收集、数据清洗和数据变换,全面收集和精准分析油田... 针对塔里木油田产运储销信息化方面的不足以及核心智能应用的缺乏,创新性提出深度融合大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统开发思路,利用大数据和人工智能技术,通过数据收集、数据清洗和数据变换,全面收集和精准分析油田生产过程中产生的大量数据。在产运储销平衡模块中,拟使用长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络处理和分析动态数据,采用随机森林(Random Forest, RF)构建模拟预测模型,使用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化目标结果。油田智能分析辅助决策子系统在线诊断模块使用基于阈值的异常检测自编码器模型,实时监测设备运行状态。应急救援在线训练模块采用决策树构建决策支持模型,提供智能决策支持。基于大数据和人工智能的油田智能分析辅助决策子系统打破了传统油田生产管理的局限性,提高了整体运营效率和资源利用效率,为油田行业的智能化发展提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 大数据 人工智能 智能分析 辅助决策 子系统
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2021至2023年人工智能领域研究热点分析述评与展望
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作者 魏子舒 韩越 +2 位作者 刘思浩 张圣宇 吴飞 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1261-1275,共15页
在当今数字化和智能化的时代背景下,人工智能(artificial intelligence,AI)已成为科技创新的重要引擎,总结探讨AI研究的最新趋势和未来发展方向具有重要的研究和现实意义.为此,对2021—2023年间在中国计算机学会(CCF)推荐的AI领域CCF-A... 在当今数字化和智能化的时代背景下,人工智能(artificial intelligence,AI)已成为科技创新的重要引擎,总结探讨AI研究的最新趋势和未来发展方向具有重要的研究和现实意义.为此,对2021—2023年间在中国计算机学会(CCF)推荐的AI领域CCF-A类国际会议和期刊所发表论文的研究成果进行收集,并在此基础上采用文献计量学的方法论来通过关键词对研究热点进行分析,进行基于高频关键词分析研究热点、基于新增关键词分析研究趋势、基于引用量加权的关键词分析高影响力研究,可以梳理AI研究的主流方向、发现AI主要研究方向的相互联系和交叉融合的特点.此外,对当前研究热点如大语言模型(large language model,LLM)、AI驱动的科学研究(AI for Science)和视觉生成相关论文的关联热点进行分析,可以挖掘技术路径和方法论的演变,展现技术创新背后的科学理论和应用前景,从而进一步揭示AI研究的最新趋势和发展前景. 展开更多
关键词 人工智能 研究热点 关键词 统计分析 数据挖掘
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基于人工智能的运营商故障分析能力提升研究
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作者 朱宏 邓程 +1 位作者 王瑜 宋文杰 《邮电设计技术》 2024年第6期72-77,共6页
传统的故障分析手段将运维经验固化为故障分析规则或脚本,这种方式针对特定故障模式较为有效,但是无法应对新网络业务、组网变化,一旦规则、脚本需要调整,需投入较大成本进行适配改造,且时效性较差。而人工智能技术在大数据统计、分析... 传统的故障分析手段将运维经验固化为故障分析规则或脚本,这种方式针对特定故障模式较为有效,但是无法应对新网络业务、组网变化,一旦规则、脚本需要调整,需投入较大成本进行适配改造,且时效性较差。而人工智能技术在大数据统计、分析、推理、自适应学习上有着先天优势,能快速基于新网络、新业务的变化重训练AI模型参数,给出最佳推荐值。基于此,重点研究了如何利用人工智能提升运营商故障分析能力。 展开更多
关键词 故障分析 智能分析 人工智能 大数据 网络运维
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基于人工智能技术的铁路电子公文数据智能化分析及关联方法研究 被引量:2
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作者 方义 齐鹤 +2 位作者 陆鹏 张华 杨赓 《铁路计算机应用》 2024年第1期67-71,共5页
利用大数据、人工智能、超大规模预训练模型等技术,研究铁路行业复杂场景下电子公文数据智能化分析及关联方法。介绍电子公文智能化提升总体架构、关键技术,为铁路电子公文数据智能化分析的远期场景提供方法性探索,从而充分挖掘铁路电... 利用大数据、人工智能、超大规模预训练模型等技术,研究铁路行业复杂场景下电子公文数据智能化分析及关联方法。介绍电子公文智能化提升总体架构、关键技术,为铁路电子公文数据智能化分析的远期场景提供方法性探索,从而充分挖掘铁路电子公文资源价值,提升公文办理质量和效率。 展开更多
关键词 铁路电子公文 智能化分析 大数据 人工智能 超大规模预训练模型
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5G网络大数据智能分析技术探究 被引量:2
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作者 陈玉汝 《科技创新与应用》 2024年第5期193-196,共4页
该文旨在通过收集相关文献明确研究目的,对5G网络下大数据智能分析技术进行深入研究。5G网络的高速、低延迟和大带宽特性为大数据智能分析技术提供更好的基础。大数据智能分析技术通过深度学习、机器学习等手段可以有效处理和分析庞大... 该文旨在通过收集相关文献明确研究目的,对5G网络下大数据智能分析技术进行深入研究。5G网络的高速、低延迟和大带宽特性为大数据智能分析技术提供更好的基础。大数据智能分析技术通过深度学习、机器学习等手段可以有效处理和分析庞大的数据,提供准确的预测和决策支持。在实际应用中,5G网络的大数据智能分析技术已广泛应用于智慧城市、物联网、智能交通等领域,取得显著的成果。为5G网络大数据智能分析技术在实践中的应用提供科学依据,对于推动5G网络和大数据智能分析技术的发展具有重要意义。 展开更多
关键词 5G网络 大数据 智能分析 技术 应用价值 应用策略
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基于人工智能物联网的多维度手术设备管控平台的构建与应用评价 被引量:1
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作者 干光磊 黄娟 +2 位作者 徐乃娟 孔美玲 顾向东 《中国医学装备》 2024年第1期130-134,146,共6页
目的:构建基于人工智能物联网(AIoT)的多维度手术设备管控平台,助力提升医院手术室医疗设备精细化及智慧化管理水平。方法:通过融合物联网(IoT)、大数据分析、室内定位技术、人工智能(AI)技术等信息技术构建基于AIoT的多维度手术设备管... 目的:构建基于人工智能物联网(AIoT)的多维度手术设备管控平台,助力提升医院手术室医疗设备精细化及智慧化管理水平。方法:通过融合物联网(IoT)、大数据分析、室内定位技术、人工智能(AI)技术等信息技术构建基于AIoT的多维度手术设备管控平台,实时采集腔镜、电刀等手术设备使用过程数据,打通与手术设备相关的信息系统的关系,包括医院信息系统(HIS)、实验室信息系统(LIS)、放射科信息系统(RIS)系统、手术麻醉信息系统(OAMS)等,为手术设备的效率分析、效益分析和资产管理提供技术支持。该平台架构分为数据提取层、数据引擎层和AI数据分析层3层,包括数据自动采集、数据深度融合、数据挖掘与分析和数据可视化展示4个功能模块。结果:平台于2022年6月在上海市中医医院上线应用,实现了手术室设备室内定位、一键盘点等日常管理智能化;建立了一套以IoT为基础、信息系统融合下的重点手术设备使用效率、成本效益自动统计的绩效分析方法,实现智慧化服务、智能化管理和数字化运营。结论:多维度手术设备管控平台的构建与应用提高了手术室医疗设备的工作效率,实现降本增效,助力医院手术设备精细化和智慧化管理,为医院管理者科学决策提供数据支撑。 展开更多
关键词 手术设备 监控平台 人工智能物联网(AIoT) 大数据分析
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An intelligent prediction model of epidemic characters based on multi-feature
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作者 Xiaoying Wang Chunmei Li +6 位作者 Yilei Wang Lin Yin Qilin Zhou Rui Zheng Qingwu Wu Yuqi Zhou Min Dai 《CAAI Transactions on Intelligence Technology》 SCIE EI 2024年第3期595-607,共13页
The epidemic characters of Omicron(e.g.large-scale transmission)are significantly different from the initial variants of COVID-19.The data generated by large-scale transmission is important to predict the trend of epi... The epidemic characters of Omicron(e.g.large-scale transmission)are significantly different from the initial variants of COVID-19.The data generated by large-scale transmission is important to predict the trend of epidemic characters.However,the re-sults of current prediction models are inaccurate since they are not closely combined with the actual situation of Omicron transmission.In consequence,these inaccurate results have negative impacts on the process of the manufacturing and the service industry,for example,the production of masks and the recovery of the tourism industry.The authors have studied the epidemic characters in two ways,that is,investigation and prediction.First,a large amount of data is collected by utilising the Baidu index and conduct questionnaire survey concerning epidemic characters.Second,theβ-SEIDR model is established,where the population is classified as Susceptible,Exposed,Infected,Dead andβ-Recovered persons,to intelligently predict the epidemic characters of COVID-19.Note thatβ-Recovered persons denote that the Recovered persons may become Sus-ceptible persons with probabilityβ.The simulation results show that the model can accurately predict the epidemic characters. 展开更多
关键词 artificial intelligence big data data analysis evaluation feature extraction intelligent information processing medical applications
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基于智能运维数据的轮对维护方法研究 被引量:2
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作者 王子晗 刘路路 +2 位作者 刘阳 曹荣祯 王帷 《智慧轨道交通》 2024年第2期29-35,共7页
为研究智能运维设备采集数据对轮对维护方法的优化,本文重点分析了轮对尺寸与廓形数据的预处理方法,分析线路的车轮磨耗特征,为轮对维护提供建议,提出适用于研究线路的镟修周期优化方法。通过对智能运维设备采集的轮对数据应用方向的分... 为研究智能运维设备采集数据对轮对维护方法的优化,本文重点分析了轮对尺寸与廓形数据的预处理方法,分析线路的车轮磨耗特征,为轮对维护提供建议,提出适用于研究线路的镟修周期优化方法。通过对智能运维设备采集的轮对数据应用方向的分析,采用滤波修正和弦高筛选法对2017—2020年上海地铁实测数据进行预处理,根据不同镟修模板呈现的变化特征具体分析并给出措施,最后建立以镟修模板为区分的轮缘分段磨耗模型,输出了列车级车轮镟修周期优化策略。研究结果表明:通过智能运维设备采集的轮对数据信息较人工测量数据效率显著提高,且能够直观区分踏面与轮缘异常磨耗特征,镟修周期的优化相较于传统尺寸超限镟修方式,更符合实际线路磨耗规律。 展开更多
关键词 智能运维 轮对检测 大数据挖掘 镟修策略 故障分析
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大数据时代下的数据处理与分析技术研究 被引量:1
18
作者 陈俊斌 《信息与电脑》 2024年第10期100-102,共3页
本文介绍了大数据处理与分析技术的体系及其核心组成部分,重点介绍了基于人工智能的大数据处理技术和云计算平台下的大数据处理技术,阐述了其技术优势以及应用场景。本研究通过案例展示了A电商企业在云计算平台支持下构建的大数据处理... 本文介绍了大数据处理与分析技术的体系及其核心组成部分,重点介绍了基于人工智能的大数据处理技术和云计算平台下的大数据处理技术,阐述了其技术优势以及应用场景。本研究通过案例展示了A电商企业在云计算平台支持下构建的大数据处理与分析平台的应用,体现了云计算平台在大数据分析中的价值和应用前景。 展开更多
关键词 大数据处理 人工智能 云计算 数据分析
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基于人工智能挖掘技术的文本数据分析策略 被引量:1
19
作者 张言言 高爽爽 《集成电路应用》 2024年第1期341-343,共3页
阐述人工智能技术和数据挖掘技术的特点和功能,包括知识表示、推理技术、搜索技术。对于知识表示,可以借助连接表示法进行标识,使用神经网络对权重进行有效调节,达成数据样本输入和类别信息对应,可保证训练后的新型系统神经网络能够在... 阐述人工智能技术和数据挖掘技术的特点和功能,包括知识表示、推理技术、搜索技术。对于知识表示,可以借助连接表示法进行标识,使用神经网络对权重进行有效调节,达成数据样本输入和类别信息对应,可保证训练后的新型系统神经网络能够在数据库中准确挖掘到目标数据。 展开更多
关键词 人工智能 挖掘技术 文本数据 数据分析策略
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核电站数字化升级与转型研究 被引量:1
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作者 张宝龙 朱志刚 《中国仪器仪表》 2024年第8期22-25,共4页
云计算、大数据分析、物联网(IoT)、人工智能(AI)、机器学习(ML)和数字孪生等技术的兴起和快速发展,为核电站等重要基础设施的数字化转型提供了强大的技术支持和广阔的应用前景。本文旨在探讨核电站数字化现状、数字化升级与转型的关键... 云计算、大数据分析、物联网(IoT)、人工智能(AI)、机器学习(ML)和数字孪生等技术的兴起和快速发展,为核电站等重要基础设施的数字化转型提供了强大的技术支持和广阔的应用前景。本文旨在探讨核电站数字化现状、数字化升级与转型的关键技术及关键问题,为迎接数字化转型浪潮提供参考。 展开更多
关键词 云计算 大数据分析 物联网(IoT) 人工智能(AI) 机器学习(ML)
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