智能化多源多维大数据融合设计在卫生应急中的应用

目的/意义针对来源复杂、标准多样的多源多维大数据,提出不同业务应用场景的数据治理和融合技术。方法/过程以多源多维大数据融合在应对重大突发公共卫生事件的实践为例,重点阐述多源多维大数据融合面临的挑战、应用架构设计、技术集成、实施路径、应用场景等内容,分析应用效果和存在的不足。结果/结论通过智能化多源多维大数据融合技术的设计,实现对千亿级别高频次更新的实时监听、读取、治理和交互关联,探索有效应对突发公共应急事件的智慧化路径。

“大思政课”视域下医学研究生四维教育协同育人模式探讨

“大思政课”全面实施背景下医学研究生思政教育是一项重要课题。“思政+科研+教学+就业”四维教育协同育人是一种全方位、多角度、全过程的育人模式,是思想政治教育与医学专业教育紧密融合的有益探索。实践中通过构建“三位一体”管理架构,多主体共同发力,为医学研究生四维教育协同育人模式落实提供支持和保障。

基于运营商大数据的手机终端产品市场趋势分析与研究

运营商拥有海量的数据,为终端市场的趋势研究提供了宝贵的信息资源。基于运营商B域、O域与终端域跨域融合数据,构建用户手机终端产品应用大数据模型。结合用户画像、终端产品画像、网络性能、业务应用等维度进行大数据分析,深入研究终端市场的趋势,为相关方提供市场洞察和决策支持,更准确地把握终端市场的发展脉络,为行业的持续创新和繁荣发展做出贡献。

健康中国背景下西藏自治区小学“立体循环式大课间”模式构建与实践

在广泛开展“全国亿万学生阳光体育运动”的活动之际,西藏自治区各小学根据国家相关要求开展大课间体育活动,但开展情况却不容乐观,普遍存在学生多、师资少、活动场地受限等问题。本文采用文献资料法、问卷调查法、数据统计法、逻辑分析法调查分析西藏自治区的部分小学大课间活动现状、存在问题及影响因素,提出“小场地立体循环式”建议,从场地、人员、内容、游戏、自编操、循环跑等方面丰富大课间的内容,为相关教育管理部门制定政策提供理论和实践参考,促进阳光体育运动的横纵向发展。

高维时序空间大数据关联特征精准挖掘算法

高维时序空间大数据关联特征较多且复杂,导致大数据关联特征挖掘难度大幅度上升,所以设计了高维时序空间大数据关联特征精准挖掘算法。根据体数据求解结果,确定高维时序空间大数据子序列表达式,计算大数据样本的时序特征。利用关联方差,推导精准序列矩阵,结合回归向量的取值范围对大数据关联特征进行精准挖掘,得到相关的挖掘结果。实验结果表明,随着大数据样本量的增加,所提方法的拟合误差参数最大值不超过2.1,不会影响挖掘指令执行能力,满足大数据关联特征精准挖掘的实际应用需求。

基于SVM的多维相似大数据分类系统设计

受大数据自身相似性的影响,传统数据分类方式的分类精度偏低,为此提出基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多维相似大数据分类系统设计研究。将MYC-JX8MMA7核心板作为系统设计的开发载体,构建SVM线性回归模型,通过构建一个回归平面,保障所有多维相似大数据与平面之间的距离均处于最小状态,利用待分类数据与最佳分类界面被标记样本之间的相似度,实现对数据的分类。在测试结果中,分类结果F1 Score稳定在0.82以上,明显优于对照组。

黄陵二号煤矿多维度地质模型大数据融合精准开采

为实现黄陵二号煤矿自动化精准开采,研究分析了工作面多源地质信息透明化技术、大数据分析智能决策平台、综采设备空间导航定位及精准控制。其中,信息透明化技术主要包括综合地质勘探及动态解释、三维可视化动态建模等部分;大数据分析智能决策平台主要包括开采工艺大数据决策、预警等部分;综采设备空间导航定位及精准控制方法主要包括导航定位技术大数据决策精准控制等部分。采用该技术后实现了工作面内多源地质信息的透明化,包括瓦斯赋存条件的可视化,确保了规划截割开采方式的常态化稳定运行,解决了大采高工作面找直和上窜下滑问题,达到对大采高开采装备的智能精准控制,实现智能安全高效开采。

基于改进LOF的高维数据异常检测方法

作为数据挖掘的核心问题之一,检测离群点或异常值是及时发现故障和隐患问题的重要判断依据。随着物联网设备量的持续增长,传统的单维异常检测算法已经难以满足日益复杂的大数据应用场景。对多维、庞大的数据流进行异常检测时,容易发生检测速度慢和研判准确度下降的问题。本文提出了一个基于高维数据的改进LOF异常检测算法,以提高检测速度和检测精度。同时构建了一个面向海量监控指标数据的流式处理框架,保障异常检测的正常运行。实验结果表明,改进后的算法在准确率和计算效率上有明显提升。

智能化背景下“三度一体”服装设计拔尖人才培养探索

服装设计教育作为建立在众多基础学科上的综合性学科,集艺术性、科学性、应用性、生产性、经济性于一体,在人才培养方面具有其独特性。大数据智能化时代的到来,为我国服装设计拔尖人才的培养提出了新的要求。基于此,论文从人才培养现状出发,以大数据时代智能化特点为关键词,探讨“三度一体”服装设计拔尖人才培养的多元路径,以期为新时代服装设计学科人才培养提供参考。

大数据框架下金刚石地质成矿信息挖掘及应用

随着大数据时代的到来,地质行业将大数据作为新兴增长点进行培育和挖掘,以山东蒙阴金刚石矿集区为研究对象,基于大数据实现地质工作和信息技术的深度融合,通过数据统计、挖掘、洞察与预测等分析并集成融合与成矿系统相关的源、运、储、变、保等知识,全面提取蒙阴地区多元地质信息,建立西峪矿区金刚石矿多项指标的成矿地质信息模型,开展三维可视化成矿预测,进而圈定找矿远景区。探寻金刚石大数据管理、分析及成矿预测新技术方法,促进成矿新认知与找矿新发现。

大数据技术赋能高校毕业生精准就业服务体系构建

高校毕业生是国家宝贵的人才资源,也是就业工作所服务的重要群体。利用大数据技术赋能高校毕业生精准就业,有利于提高用人单位选人用人效率,最大限度发挥人才资源价值,更好地为全面建设社会主义现代化国家提供强有力的人才支撑。大数据技术赋能我国高校毕业生精准就业服务有充分的提升空间,通过分析相关基础场景、宣传场景、服务场景和回归场景四个维度,探索将供需双方互读互知、供需双方宣传引导、关心服务供需双方、就业数据搜集反馈等模块有机结合,以期可以有效促进高校毕业生精准就业服务体系的构建。

黔西北猪拱塘铅锌矿区数字勘查应用

勘查大数据是种科学大数据(张夏林等,2021)。它们是在矿产勘查过程中的不同时间、不同阶段,按照定规范所获取的,具有多源、多类、多维、多时空等特点(赵林林等,2019)。资源勘查野外数据采集具有数据量大、种类多样的特点,是地质大数据的主要来源之(李丰丹等,2019)。野外数据是实际情况真实信息记录的载体,具有原始性、基础性、可靠性,但很多工作前期由于环境艰苦,手段传统,基本上是呈纸质版零散分布.

朱德论近代石家庄城市规模的多维视角

朱德在20世纪40年代后期,对石家庄城市规模有过多重论述,以多维视角进行过辩证分析,认为在传统政治视角下石家庄是无城池等级的新兴城市,近代法律视角下是不大不小的中等城市,现实军事视角下是重要战略地位的大城市,未来发展视角下将会是人口规模超百万的真正大城市。朱德在当时军事战略视角和语境下,称攻克石家庄是夺取大城市之创例,有其特定含义:从军事先例角度,着重提出石家庄是我军20年来以攻坚战方式打下的最大一座军事设防城市;从战略地位角度,则强调石家庄是我军拿下华北拥有重大军事意义的一座军事战略城市。通过这些多维视角的综合分析考察,有助于我们深刻地领会朱德称石家庄为“解放大城市之创例”的特定内涵。

基于大数据的智能电缆故障点三维仿真定位方法

三维仿真中,由于信息交互难度大、可视化效果差,在电缆故障点的确认过程中存在F-measure值较低的问题。因此,提出基于大数据的智能电缆故障点三维仿真定位方法。利用三维仿真技术,构建智能电缆三维可视化视觉分析模型,准确提取智能电缆故障点三维特征,设计以大数据分析技术为核心的智能电缆故障点三维定位算法,与故障数据库进行信息交互,实现智能电缆故障点三维仿真定位方法设计。仿真实验结果表明,应用以大数据技术为基础的三维仿真故障定位技术后,平均F-measure值提升了29.4%、16.2%,满足信息交互与可视化的需求。

大数据可视化在综合立体交通网建设中的应用研究

随着城市化进程的快速发展,城市交通数据可视化是综合立体交通网建设中最重要的步骤之一。不仅可将数据以可视的形式表达,提高数据分析的效率,还可进行人机交互。为加快大数据可视化在交通中的进程,本文研究大数据可视化在综合立体交通网建设中的应用。首先,将大数据可视化的概念和模型扩展到大数据可视化应用于综合立体交通网的意义和框架。然后,建立综合立体交通网建设中的大数据可视化架构进行分析,最后通过利用多模式分析实现综合立体交通网建设中公交站点选址可视化以及多源大数据可视化对城市轨道交通新线运营初期客流预测等应用,使其综合立体交通网建设的质量和效率都能得到显著提高。从而为大数据可视化在综合立体交通网建设中的选择及改进提供理论依据。

基于地质保障系统的煤矿安全开采规划控制方法

地质保障系统是实现煤矿智能化开采与安全开采的重要基础,随着煤矿智能化开采技术的发展,精准开采成为煤炭采掘的新要求。为实现煤矿安全规划与高效开采,提出了基于地质保障技术的开采控制方法,该方法依托巷道地质写实、钻孔探测技术与槽波地震勘探技术等构建了地质模型,在自适应开采与协同开采过程中揭露信息对智能决策平台进行修正,并对相关设备与模块系统进行优化,实现了工作面自动控制与模块协同调配,满足了工作面开采中安全规划与高效开采的需求,该系统在黄陵二号煤矿的实际应用中,实现了减损增效的功能。

基于大数据技术的电力企业三维培训系统设计

为了提高电力企业操作人员的专业技术水平,设计基于大数据技术的电力企业三维培训系统,系统由展示层、应用层、服务层以及基础设施层组成。用户通过显示界面登录系统,选取各项应用后接收或发出服务请求。主控模块根据请求为用户提供服务,利用FPGA芯片控制以太网接口实现各项应用功能。在大数据算法的支持下,检索并清洗电力企业大数据,并将清洗后的数据应用到系统的服务层中,实现系统的三维培训功能。测试结果表明,该系统可以建立逼真的三维培训场景,当并发用户为500个时,可以保持低于200 ms的响应时间。

电力客户准确定位与立体画像多维构建研究

针对传统供电企业电网用户画像构建存在信息覆盖少、准确率低的问题,提出基于电力大数据的电网用户立体画像构建方法,通过IV值特征筛选法甄选电力用户的特征指标,应用多尺度逐层分析法提取指标特征量,根据聚类中心距离进行信息分析,构建电力用户立体画像特征域的分类结构模型,提升画像特征定位精度,实现准确营销和个性化服务。仿真结果表明电力用户立体画像构建方式能有效提高电力用户多维特征分类精度,有利于向电力用户提供个性化服务。

三维点云重建混凝土结构裂缝定位与追踪技术的研究

混凝土结构裂缝是影响既有工程安全的病害之一,如何实现对混凝土结构裂缝的自动定位、扩展跟追,是降低混凝土裂缝病害破坏力、预防安全事故的主要问题。三维点云重建混凝土结构裂缝定位与跟追技术基于大数据技术,其可以通过无人机搭载的高分辨云台照相机获得目标图像集,然后通过优化数据集与三维重建流程,获得建筑结构点云模型并还原相机空间参数,最后通过视点定位算法,求得拍摄图片的坐标,并将图片与坐标相连接,以此将裂缝定位在点云模型中。检验表明,三维点云重建的模型能精准定位混凝土裂缝,并实现对裂缝的实时跟踪与观测。

Four-Dimensional Mathematics Creates the Super Universe

In the common theory of the Universe, the redshift of the light wavelength from distant stars indicates the speed of the star. In this study, the model of the Universe is the surface volume of the four-dimensional sphere, and the shape of the Universe results in the most of the redshift of light wavelength. Therefore, there is no dark energy accelerating the Universe. The surface of the four-dimensional sphere is a volume, and this volume is a good model for the Universe. The surface volume of the four-dimensional sphere has been explained by a model of four-dimensional cube, within which the forming of surface volume can be easily shown. The model of four-dimensional cube containing six side cubes is ingenious for explaining the structure of the four-dimensional Universe, but it is not enough because the four-dimensional cube has not six side cubes, but eight side cubes. Therefore, in this study a better method has been created to construct the four-dimensional cube. Our three-dimensional Universe is the surface of the four-dimensional sphere Universe. The volume of our three-dimensional Universe is finite, and beneath it is the infinite volume four-dimensional Super Universe. Two important basic formulae have been derived: The surface volume of the four-dimensional sphere is π3R3 in which R is the radius of the sphere, and the fourth-power volume of the four-dimensional sphere is 1/4 π3R4. The volume of the Universe has been calculated π3R3 = 62 × 1030 ly3. Time as the fourth dimension of the space takes effect only near the speed of light, and therefore it has been ignored in this study.