基于改进人工蜂群算法的大数据优化

针对传统方法无法解决具有5 V独特属性的大数据优化问题,提出基于改进人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法的大数据优化信号重构算法.该算法通过引导所考虑问题的现有信息来初始化食物源,在引领蜂阶段使用交叉和变异算子生成候选解,并使用轮盘赌反向选择机制生成要交叉的食物源,观察蜂采用Rechenberg 1/5变异规则来自适应地控制扰动大小,在全局最优解的邻域内提供固定的搜索操作.实验结果表明:与其他方法相比,本文算法具有更稳健的最优和平均最优目标函数值,对大数据优化问题能够产生令人满意的结果.

大数据背景下电子商务营销的优化路径研究

信息时代,大数据为电子商务营销的革新提供了全新机遇,而深入研究其优化路径对企业实现市场精准定位和资源最优化分配具有重要的现实意义。本文基于电子商务营销的内涵与特点,分析大数据背景下的电子商务营销机遇,并从数据驱动的精准营销、个性化推荐与内容营销、智能化广告投放与效果评估、风险管理与合规保障等方面,提出大数据背景下电子商务营销的优化路径,为电子商务企业提供科学的大数据营销优化路径框架,以期促进其营销活动的效能提升和可持续发展。

面向大数据的高效网络传输协议与信号优化

本文针对大数据传输的高带宽、低延迟需求,系统分析了当前网络传输协议的性能瓶颈,并探讨了一系列针对大数据特性的优化策略。通过对比研究TCP、UDP及SCTP等协议在大数据传输中的表现,结合信号处理技术的最新进展,提出了基于软件定义网络(SDN)的流量调度算法和利用纠错编码的信号增强方案,旨在提高传输效率并保障数据完整性。研究结果对指导未来大数据网络架构设计具有重要意义。

冷链物流大数据实时监控优化研究

对冷链"断链","信息孤岛",冷链"食品安全"等凸显问题进行分析,通过融合北斗导航、物联网、云计算、大数据、移动互联等先进信息技术,构建"四位一体"冷链物流工程管理技术体系,建立国家大数据分析中心和国家冷链物流大数据实时监控预警平台,打通物流信息链,实现物流信息全程可追踪,促进物流信息与公共服务信息有效对接,鼓励区域间和行业内的物流平台信息共享,实现互联互通。

大数据智能优化背景下的金融教学模式创新探究

大数据智能优化背景下,互联网金融蓬勃发展,金融行业对大数据的价值愈发关注,对员工数据分析能力的要求不断提高,这对高校金融教学提出新要求。针对这一发展趋势,在梳理国内外部分高校相关课程设计体系新变化的基础上,提出了针对高校研究生教学的“4+2”教学团队模型和“ABA式”培养计划模型。在已有高校教育资源的基础上,应充分挖掘实验实践及数据化教学方面的师资力量;深化传统金融学经典课程与创新金融产品的融合以及泛金融教学与专业化、精细化发展的平衡,促进传统金融教学与大数据智能的结合与发展。

商业银行应用大数据优化经营管理策略研究

随着经济的不断发展,商业银行在市场中所占的份额越来越多,银行业已经逐渐的步入了大数据的初级阶段,对数据的整体分析和利用将成为了众多商务银行的竞争核心。因为大数据在商业银行经营管理中起着至关重要的作用,在运作方面能够全面的负责客户营销和产品创新以及详细的管理等众多领域。商业银行通过利用大拘束进行优化经营管理。本文主要是针对商业银行应用大数据优化经营管理策略进行展开深入的研究,对数据进行分析和数据的技术分析以及数据的储存等众多方面存在的问题进行分析,尽快的研究出具体措施,进而促进数据分析的科学准确,符合实际情况。

大数据驱动下的最优化方法课程教学探讨

大数据已经渗透到各行各业,文章在大数据背景下,对最优化方法课程重新审视定位;提出要加大与大数据优化相关的优化理论与方法的教学力度;坚持问题驱动与应用实践导向,将一些大数据优化成功案例引入课堂教学中;指出要树立国际视野,紧跟大数据优化学术研究国际前沿.

基于GeoSpark的空间大数据计算优化

本文主要对GeoSpark空间大数据计算的实现进行了优化,提高了计算效率。

大数据驱动下精准检查预约的探索与实践

目的:避免检查项目间规则禁忌冲突、缩减患者检查预约等待时间,有效整合医院资源,提高工作效率和医疗质量。方法:通过设立检查服务中心、建立检查预约信息平台,实现大型检查集中精准预约,在运行过程中推行“一科一策”,拓展检查预约管理内涵,持续提高大型检查工作效率。结果:(1)实现检查服务资源统一管理,各项检查精确到具体时间点,患者检查服务全流程管理。(2)医技科室24小时检查率、72小时检查率有显著提高,大幅度减少检查预约等候天数,明显减少患者流失;(3)与入院服务中心深度融合,平均住院日得到进一步缩短,显著提高医院经济和社会效益。结论:剖析传统检查业务流程,构建闭环集中式检查预约信息服务平台,打造检查预约新模式,可使医院检查服务流程进一步优化。

一种基于HiveSQL的增加任务并行度与建立中间表组合的优化查询方法

针对大数据时代数据量级随时间不断累积、在大数据环境中查询数据困难且缓慢的问题,提出一种基于HiveSQL的增加任务并行度与建立中间表组合的优化查询方法。本文应用的是Hadoop生态系统中Hive数据库,从Hive数据库里数据量级为Pb的数据当中,通过编写SQL语句查询出实验所需要的数据。当在查询数据量级过大、查询指标较多并且SQL查询语句冗长的情况下,都会造成查询时间过长和查询效率低的问题,提出增加SQL任务并行度与建立中间表组合的优化查询方法来解决这一问题。实验结果证明,本文提出的方法将大数据查询时间缩短为原来的25%,并且提高了集群的利用效率。

计算机信息处理存在的问题及优化对策

社会的进步、技术的革新、互联网技术的迅猛发展都对计算机技术提出了更高的要求,基于信息技术下的大数据时代的诞生使得计算机数据的信息处理变得越来越复杂,数据信息的处理量也越来越巨大。在这种时代背景的要求下,计算机信息处理技术也在不断的更新换代,其高效的数据处理特点也就凸显出来,虽然现阶段我国的计算机信息处理技术在一定程度上提升了信息处理的实质性效率,但是在整个信息处理的过程中依然存在一些问题。本文以计算机信息处理技术应用过程中发展的现状和存在的问题作为切入点,试图寻找造成这些问题的根本原因,进而提出相应的优化对策。

用户兴趣模型和Apriori算法在大学生就业推荐中的应用研究

为了实现大学生就业的智能推荐和兴趣匹配,提出基于用户兴趣模型和Apriori算法的大学生就业推荐模型。构建大学生就业的用户兴趣信息采集与大数据分布模型,采用大数据关联信息挖掘方法进行大学生就业的兴趣特征匹配,在关联规则约束控制下,构建大学生就业的兴趣相关性特征量,对大学生就业推荐的兴趣特征大数据进行优化融合处理。采用Apriori算法进行大学生就业推荐的兴趣特征点自适应匹配,通过模糊自适应寻优方法实现对大学生就业行为的优化推荐。仿真结果表明,采用该方法进行大学生就业推荐的可靠性较好,提高了大学生就业的满意度水平。

浅谈无人机在输变电线路巡检中的应用

当前电网规模不断发展，对于输变电设备巡检要求也越来越高，常规巡检和智能化巡检的大融合既是技术发展的趋势，对输变电设备巡检的效益、质量、安全等方面的要求越来越高，未来无人机巡检系统将作为输电线路运行维护班组级别的工器具，解决人工巡视方法的种种困难，提高巡视效率和质量，更能提高线路的安全管控水平，成为将来电力巡视工作的发展趋势。完善无人机巡检系统试验内容及方法，提高检测能力、效率和规范化水平。

全钢轮胎挤出联动线张力控制浅析

全钢轮胎挤出部件的尺寸稳定性与轮胎的动平衡、均匀性直接相关。挤出联动线在保证挤出部件的尺寸稳定性需克服多个变动因素影响,其中的张力控制是控制难点之一。本文浅析了挤出联动线张力控制特点及张力控制的实施方法。重点分析了张力检测控制中浮动辊的应用,利用速差控制算法以及规格配方、大数据反馈对其进行了优化。

生物质发电产业集群远程智能监控系统研究

在单个电厂管控一体化基础上,远程智能监控系统设置大容量数据存储中心,接收并存储集群区域内各厂的实时数据,配置专用分析和决策软件包,对区域数据进行专门的挖掘分析和评估,寻求产业优化方向,改进产业运作策略,实现完整的产业链优化,力求找到最优的运行模式。

新常态下江苏省旅游O2O模式发展的新思路

在大数据驱动下旅游O2O模式正成为"互联网+旅游"发力的方向。文章阐述了江苏智慧旅游下的O2O模式,并提出江苏省旅游O2O模式发展要注重用户体验,加强产品创新;找准定位,寻求规模效应;优化供应链,加强旅游大数据建设等新思路。