基于全量化数据的电力变压器供应商绩效评估

电网在多个领域进行数字化探索和改革,设备的采购、生产、运行也逐渐进入了数字化管理阶段,基于数字化改革项目的采集数据,以招投标及合同、产品履约、产品质量、财务状况、设备参数五大维度建立全量化数据的电力变压器供应商绩效评估模型,采用TOPSIS和熵权法对全量化数据进行分析,筛选出优质供应商,提高采购质效。

必要与如何:基于历史资料的量化数据库构建与分析 以大学生学籍卡片资料为中心的讨论

随着"大数据"时代的到来,依靠大规模系统历史资料构建量化数据库并进行定量分析成为一种新的、行之有效的研究方法。如何将这类历史资料进行合理有效的编码和数据库化,并通过实证分析更好地帮助我们了解社会经济发展的历史经验和对当下的启示,成为学界需要加强探索和讨论的关键技术课题。本文试图借助笔者多年来整理、分析近现代中国高校大学生学籍卡资料的经验,说明这种新方法论视角用于定量分析历史资料的重要价值与必要性,以及可能存在的诸多挑战和可供参考的应对办法。希望藉此引起社会科学与人文学科学者对这种研究方法的关注、讨论、尝试与合作。

量化数据库:“数字人文”推动历史研究之关键

近几年来,大数据研究和"数字人文"逐渐走进了中国史学界,各种主题的史料数据库建设和"数字人文"研究开始出现,一场新的学术潮流仿佛正在形成。但对这一多学科综合的新事物,很多学者对其认识和运用还很有限,存在盲区与误区。实际上,"数字人文"虽然包含着丰富的新研究手段与方法,但历史研究和历史资料有着自身的特点和复杂性,在当前的技术条件下,并非所有"数字人文"研究方法都能很好地适用于史学研究。从研究角度看,作为"数字人文"的重要组成,量化数据库的建设与研究能有效地实现对大规模、连续性史料的分析,促进多种史料或史料库的相互链接,利于开展群体性、长时段和合作化的历史研究,在帮助史学家探知更多新史实的同时,实现史学理论的演进和研究范式的创新,是"数字人文"推动历史研究的重点所在。

基于量化数据库的大学生群体教育成就差异对比分析——以浙江四所高校为例

基于教育公平相关理论,利用高校已建立的教务、学工、后勤等数据库中的量化数据,用定量研究的方法从须进行心理辅导的学生、家庭经济困难学生、学生干部三个群体来比较分析文化资本、家庭阶层、经济条件、心理状况具有差异的学生群体在学习成绩、社会实践、学生活动、升学就业等主要教育成就方面存在的群体间教育成就获得不平等现象。通过教育成就获得不平等的原因归纳,给高校教育管理者提供可供借鉴的缩小教育公平差距的教育管理思路。

江门市GIS建设的矢量化数据处理

结合江门市GIS工程建设中采用Epscan2.1进行地形图扫描矢量化的具体实践,对矢量化数据处理的几个突出问题作了阐述,提出了具体的解决思路与实现方法。

无线传感器网络下基于量化数据的目标跟踪方法

针对无线传感器网络的目标跟踪问题,研究了基于量化数据的粒子滤波问题。文中分析了辅助粒子滤波以及费用参考粒子滤波的跟踪性能,经过多次仿真实验结果表明,辅助粒子滤波器具有更好的估计性能。

水文河道地形空间数据库高程矢量化数据检查方法

在水文河道地形空间数据库建库过程中,大批量的数据造成了检查矢量化数据的困难,为了高效率完成高程矢量化数据的错误检查与修改工作,设计了"二维系统中数据转化→三维系统中错误检查定位→二维系统中数据修改复查"的流程化数据检查与修改方法。该方法在"长江水文泥沙信息分析管理系统"数据检查中得到了实际应用。该方法不仅适用于GeoView软件矢量化的空间数据库,也可以运用于其他类型的矢量化数据的检查工作。

无拓扑遥感影像矢量化数据公共边提取算法

分析了遥感影像矢量化数据的特征,指出传统的深度搜索匹配方法用于无拓扑矢量化数据公共边提取存在的不足。针对此问题,提出了基于共线搜索匹配的公共边提取算法,提取无拓扑遥感影像矢量化数据中多边形要素的公共边和非公共边,然后使用经典的道格拉斯普克算法压缩,有效地消除了对要素分别压缩时产生的缝隙问题,验证了算法的可靠性。

ArcGIS模型构造器在林业矢量化数据中的应用——以新疆兵团第四师六十一团为例

本文简述ArcGIS软件中模型构造器在林地矢量数据分析中的应用,通过该工具能够清楚地建立数据与数据之间的逻辑关系,把不同的ArcToolbox工具自由地组合起来,简化重复性的多步骤操作,从而提高工作效率。

量化数据可比性的一种处理方法

在相同的条件下，会因不同因素造成量化数据组间的较大差异，本文提出一种算法，可以从一定程度上克服这种差异，使得数据间具有可比性。

深度神经网络在线训练硬件加速器的数据量化综述

随着算法和数据的爆炸式增长,深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)逐渐在实际应用中扮演愈发重要的角色。然而,真实场景中的数据与线下训练数据之间往往并不满足独立同分布假设,导致预训练DNN模型在实际应用中性能严重下降。所以,在资源供给相对有限的平台上进行DNN模型在线训练成为其有效应用的保证。为了满足真实场景对DNN模型质量与速度的多维度性能要求,如何在保证算法精度的同时显著降低计算复杂度是在此类应用中部署DNN的关键。数据量化是降低计算复杂度的主流优化技术之一,能够通过降低模型参数、中间值等数据的位宽来减少硬件加速器的资源耗费。因此,从软件和硬件两个方面对深度神经网络训练加速器中关于数据量化的研究进行总结。对国内外最新发表的相关文献进行归纳总结。首先,从软件的角度总结了不同的量化方法,包括简单映射数据量化和复杂映射数据量化;其次,从硬件的角度总结了DNN加速器对网络在线训练各计算步骤的量化支持;再次,阐述了数据量化对加速器设计的影响,包括存储单元和计算单元;最后,对本领域的研究进行总结,并展望了未来本领域的发展方向。文章提出的分类方法有助于对之前的DNN加速器在数据量化方面的工作进行分类。

基于可重构阵列的CNN数据量化方法

针对卷积神经网络(CNN)模型中大量卷积操作,导致网络规模大幅增加,从而无法部署到嵌入式硬件平台,以及不同粒度数据与底层硬件结构不协调导致计算效率低的问题,基于项目组开发的可重构阵列处理器,面向支持多种位宽的运算单元,通过软硬件协同和可重构计算方法,采用KL(Kullback-Leibler)散度自定义量化阈值和随机取整进行截断处理的方式,寻找参数定长的最佳基点位置,设计支持多种计算粒度并行操作的指令及其卷积映射方案,并以此实现三种不同位宽的动态数据量化。实验结果表明,将权值与特征图分别量化到8 bit可以在准确率损失2%的情况下将模型压缩为原来的50%左右;将测试图像量化到三种位宽下进行硬件测试的加速比分别达到1.012、1.273和1.556,最高可缩短35.7%的执行时间和降低56.2%的访存次数,同时仅带来不足1%的相对误差,说明该方法可以在三种量化位宽下实现高效率的神经网络计算,进而达到硬件加速和模型压缩的目的。

基于数据量化分析的动态视觉景观规划仿真

为提升景观规划效用,提出基于数据量化分析的动态视觉景观规划。以数据量化分析作为动态视觉景观规划计算手段,通过人均绿地的面积、绿地率、多样性的指数、优势度指数、均匀度指数、破碎度的指数、分离度指数、分维度指数、连通性指数得到景观空间格局指标,再利用城市景观可达性、景观服务效率、人口密度、城市路网、景观绿地形状实现数据量化分析。同时以角二阶矩、相关系数、信息熵以及对比度四种纹理特征描述景观系统图像纹理,采用最大似然法分类完成动态景观整体布局规划。仿真结果证明:所提方法系统性研究相关数据,可精准表达规划设计细节,有效改善地区生态环境,降低空气污染,可作为现实景观规划理论基础。

大规模结构网格数据的相关性统计建模轻量化方法

高置信度的数据可视分析对于大规模数值模拟至关重要,但是当前高性能计算机的存储瓶颈导致可视分析应用获取原始高分辨率网格数据越来越困难.基于统计建模的方法能够极大降低高分辨数据存储成本,但是重建数据的不确定性高.为此,提出了一种大规模结构网格数据的相关性统计建模轻量化方法,用于对并行数值模拟生成的大规模多块体数据进行高效分析与可视化.该方法的技术核心是通过数据块间的统计相关性,指导邻接数据块的统计建模,从而有效地保留数据统计特征,且不需要对不同并行计算节点中的数据块进行合并与重新分块.通过耦合数据块的数值分布信息、空间分布信息和相关性信息,该方法可以更精确地重建原始数据,降低可视化的不确定性.实验测试采用了最大10亿网格规模的5组科学数据,定量分析结果显示,在相同数据压缩比下,该方法相比现有方法可将数据重建精度最大提升近2个数量级.

量化数据库与历史研究

历史学在今日仍被视为传统学科之一,但非历史学者借助大规模历史量化数据库进行自然和社会科学研究并取得重要成果的现象却有不断增长之势。不同于传统计量史学和以经济学为代表的社会科学学科所注重的"解释型学术",量化数据库推动的是"求是型学术",即通过统计分析从大规模系统数据中挖掘新事实、产生新认识。中国历史中长期存在规模宏大的户籍登记、土地分配和科考记录等系统材料以及海量文字记录,很多已得到收集和整理,有利于构建大规模数据库并开展定量研究。这种新的研究范式不仅有助于历史学科自身发展,更能够促进跨学科、跨国界的学术交流与融合,并为全面深入认识中国社会历史特征、平衡东西方学术发展作出贡献。

清代缙绅录量化数据库与官员群体研究

本文主要介绍基于清代缙绅录构建大规模量化数据库的步骤和初步成果,并探讨利用历史大数据定量分析的方法研究清代官员群体的独特优势和潜力。清代缙绅录记载了中央及地方文武职官员的基本信息,每年四季出版。清代缙绅录量化数据库基于《清代缙绅录集成》的部分约有280万条记录,如果将研究组目前整理的海内外其他图书馆所藏缙绅录版本统计在内,总数据量或可达到500万条以上。目前清代缙绅录量化数据库构建初具雏形,可以支持系统的定量分析。更为重要的是,经验证,缙绅录量化数据库可与基于朱卷、题名录、同年齿录等其他相关史料构建的量化数据库进行匹配连接,具有成为研究清代官员群体及士人阶层最全面、系统、基础的核心量化数据库的巨大潜力。

企业轻量化大数据架构研究

对于很多中小型的大数据项目,应用MySQL等关系型数据库无法实现大数据的存储与计算,应用传统Hadoop大数据生态又太重,比较耗费人力、财力、服务器等资源。该文研究企业轻量化大数据架构的一种落地方案,并分析其应用场景。该文研究的轻量化大数据架主要针对企业应用中绝大多数结构化和半结构化大数据分析,数据量规模在1TB到10PB之间。轻量化架构采用MPP数据库(Doris)作为底层存储和计算引擎,Kafka作为数据接入缓冲通道,开发一体化轻量管理组件实现大数据开发中常用的任务调度、表管理、SQL开发、数据接入等功能。

关于我国社会主义初级阶段量化数据的探索──兼论基本国情的国际比较

关于我国社会主义初级阶段量化数据的探索——兼论基本国情的国际比较余天心王石生为了从量化数据认识社会主义初级阶段，并给予定位，以便让我们牢牢把握初级阶段的基本国情，本文根据世界银行的《１９９７年世界发展报告》和国家统计局的《１９９７年中国统计年鉴》等有...

工业制造业LCA(碳足迹)量化工业软件

1基本信息产品名称:工业制造业LCA(碳足迹)量化工业软件产品类型:其他类生产企业:上海易碳数字科技有限公司2企业介绍上海易碳数字科技有限公司(简称:“易碳数科”)创立于2017年,是一家专注于工业制造业碳排放数据量化云计算的互联网公司。公司致力于以工业互联网架构和工业软件应用模式为企业提供快速、高效、精准的组织碳排放核算和产品碳足迹量化服务。

一种有效的量化交易数据相似性搜索方法

量化交易数据与一般交易数据的不同之处在于它在各个维上的值是数值型而不是二值型的 研究这种数据的有效的相似性搜索方法是一个重要而具有挑战性的课题 提出了一个新的相似性度量函数Hsim() ,这个度量函数可以较好地克服Lp 等传统的距离函数在高维空间中的缺点 ,并能将二值型和数值型数据距离的计算整合到一个统一的框架中去 结合量化交易数据的特点 ,构造了定义在该函数上的相似性索引结构 ,并对建立在该索引结构上的相似性查询方法进行了阐述 实验表明 ,这种搜索方法对量化交易数据的相似性搜索有较高的修剪率 。