基于手机信令数据的广州市居民公园访问行为空间分异及其影响因素分析

加快推进城市公园建设是实现人与自然和谐共生的重要抓手。既有研究大多基于问卷调查数据和访谈资料分析城市居民的公园访问行为空间分异特征,研究结论的普适性和科学性有限。手机信令数据具有大样本、覆盖范围广、信息被动提供和动态实时性强等优点。利用手机信令数据精准刻画城市居民的公园访问行为,有助于开展城市公园的布局优化与品质提升工作。基于个体尺度的手机信令数据,本研究试图揭示广州市居民公园访问行为的空间分异特征并识别其影响因素,尤其关注城区居民和郊区居民的差别。结果表明:(1)城区居民的公园访问频率、公园访问时长和公园访问强度均高于郊区居民,前者的公园平均访问距离低于后者;(2)公园访问频率、公园访问强度、公园平均逗留时间和公园平均访问距离呈现高值集聚区/低值集聚区在城区连片分布,在郊区零星分布的空间特征;(3)公园访问行为受性别、年龄、时空约束性、社会经济地位、公园可达性、社区出行便利性和出行适宜性等因素的共同影响。本研究为相关政府部门精准开展城市公园的规划、建设与管理工作提供决策参考。

基于数据挖掘技术的拖拉机发动机故障诊断

拖拉机是农业生产的重要工具,发动机是其核心部件,如发动机出现故障,将会直接影响农业生产效率和产量。为此,提出了一种使用数据挖掘技术进行拖拉机发动机故障诊断的方法。利用了机器学习技术和统计学,首先针对拖拉机田间运行信号噪音较大的问题,引入小波阈值去噪的方法;其次,基于卷积神经网络模型,引入一种注意力机制,提高故障诊断准确率,并通过对拖拉机传感器数据进行分析,可以帮助诊断和预测发动机故障;最后,通过实验结果验证了算法的有效性。研究结果不仅可以提高故障的准确性和效率,还能够节约维修成本和提高机器的利用率,具有较高的应用价值。

垄断势力视角下平台大数据杀熟的价格歧视机理

大数据杀熟问题近年来受到各界的广泛关注,政府出台了一系列有关大数据杀熟治理的政策文件。然而,诸多法规相互交叉、竞合,给监管执行造成了巨大的困难。大数据杀熟愈演愈烈,导致了消费者群体与涉事平台企业之间存在严重的信任危机。为了能更好地理解和治理大数据杀熟,本文深入分析了垄断势力视角下平台大数据杀熟的价格歧视机理。通过分析,揭示了大数据杀熟的经济逻辑为(:1)垄断势力是形成大数据杀熟的源泉(;2)大数据杀熟本质是不公平的高价价格歧视。在以上分析的基础上,本文对大数据杀熟的本质、认识误区和治理思路进行了分析,指出大数据杀熟治理的关键是反垄断和防欺诈。总之,本研究通过对大数据杀熟垄断势力下价格歧视机理的分析,厘清了大数据杀熟与价格歧视和精准营销的区别,从而为正确认识大数据杀熟和有效抑制大数据杀熟提供参考。

基于大数据技术的大蒜品质智能化调控研究

以进一步提升大蒜种植的智能性、品质性为目标,选取大数据处理及应用技术,针对大蒜种植过程的调控系统展开设计。考虑大蒜种芽、种植土壤条件等基础特点,结合不同种植调控下的大蒜培育状况,基于大数据架构平台组成,搭建用于智能化品质大蒜调控的数据处理模型。设计布局大数据应用的软件控制模块,配置相应的系统硬件结构,重点针对种芽朝向进行调控。展开品质化作业试验,结果表明:基于大数据技术的大蒜品质智能化调控系统设计,能够很好地运用数据计算与处理算法对大蒜种植运动过程各数据进行准确监测,通过及时的调控措施满足种芽朝向调整正确率要求,单粒合格率可达到95.40%,蒜芽漏充率可降低至3.15%,种植效率相对提升了6.37%,具有很好的推广价值。

基于福建50年滑坡灾情数据的滑坡时序特征分析

福建省山地多,年降雨量较丰富,降雨引起滑坡灾害多发。收集了福建省1969年—2018年近50年的已发滑坡灾情数据,提取已发滑坡时间和空间位置信息,建立时间序列模型,分析福建省近50年已发滑坡的时间特征。结果表明:采样福建省已发灾害数据模拟构建的ARIMA(1,2,1)时间序列模型,以4年为一个周期,可以有效地预测福建省崩塌滑坡年度发生的频次,经实际检验误差在±10次之内。

《中国全科医学》已开通“论文关联数据共享服务”

《中国全科医学》入驻科学数据银行(ScienceDB),开通“论文关联数据共享服务”。科学数据银行(ScienceDB)由中国科学院计算机网络信息中心建设、维护,是一个公共的通用型科学数据存储库,主要面向科研人员、科研项目/团队、科研期刊、科研机构及高校等利益相关者,提供科学数据汇交、长期保存、出版、共享和获取等服务。《中国全科医学》通过与科学数据银行(ScienceDB)合作,共建《中国全科医学》数据社区(https://www.scidb.cn/en/c/cgp),用于发布本刊论文关联数据并推动数据共享合作,专注于数据的共享,致力于打造高质量的数据共享环境。

《中国全科医学》已开通“论文关联数据共享服务”

《中国全科医学》入驻科学数据银行(ScienceDB),开通“论文关联数据共享服务”。科学数据银行(ScienceDB)由中国科学院计算机网络信息中心建设、维护,是一个公共的通用型科学数据存储库,主要面向科研人员、科研项目/团队、科研期刊、科研机构及高校等利益相关者,提供科学数据汇交、长期保存、出版、共享和获取等服务。《中国全科医学》通过与科学数据银行(ScienceDB)合作,共建《中国全科医学》数据社区(https://www.scidb.cn/en/c/cgp),用于发布本刊论文关联数据并推动数据共享合作,专注于数据的共享,致力于打造高质量的数据共享环境。

《中国全科医学》已开通“论文关联数据共享服务”

《中国全科医学》入驻科学数据银行(ScienceDB),开通“论文关联数据共享服务”。科学数据银行(ScienceDB)由中国科学院计算机网络信息中心建设、维护,是一个公共的通用型科学数据存储库,主要面向科研人员、科研项目/团队、科研期刊、科研机构及高校等利益相关者,提供科学数据汇交、长期保存、出版、共享和获取等服务。《中国全科医学》通过与科学数据银行(ScienceDB)合作,共建《中国全科医学》数据社区(https://www.scidb.cn/en/c/cgp),用于发布本刊论文关联数据并推动数据共享合作,专注于数据的共享,致力于打造高质量的数据共享环境。

基于数据挖掘模型的智能插秧机作业实践探究

以进一步优化插秧机的整机作业效率为研究目标,选取插秧机智能控制系统为研究对象,基于数据挖掘模型及算法理念展开实践应用探究。结合插秧机的作业特征及网控系统结构原理,从降低网络信号传输延迟及提升抗干扰能力角度搭建数据挖掘算法优化模型,并进行实际的插秧状态算法路径设计及控制指令下发,确保各个环节衔接准确。插秧作业结果表明:基于数据挖掘模型的插秧机智能化作业水平得到显著提升,挖掘算法精度与系统控制准确率分别可相对提升7.90%和5.75%,整机插植均匀度可达90.72%,对于插秧机的智能化开发与优化具有促进作用。

让世界读懂一个更好的你:建立数据完整的作者学术身份证-ORCID

ORCID的全称是Open Researcher and Contributor ID,开放研究者与贡献者身份识别码,是一家开放的国际性非盈利组织,个人可以免费注册。成立于2010年,旨在为包括研究人员、研究组织、研究资助者和出版商在内的一系列利益相关者提供服务。

让世界读懂一个更好的你:建立数据完整的作者学术身份证-ORCID

ORCID的全称是Open Researcher and Contributor ID,开放研究者与贡献者身份识别码,是一家开放的国际性非盈利组织,个人可以免费注册。成立于2010年,旨在为包括研究人员、研究组织、研究资助者和出版商在内的一系列利益相关者提供服务。

不完整模态数据下基于布谷鸟算法的结构损伤识别研究

鉴于安装在结构上的少量传感器难以获得完整的模态数据,文章提出一种使用不完整模态数据来定位和量化结构损伤的有效方法。首先,采用一种改进的缩聚系统方法来匹配有限元模型和实际测量中的自由度差异,从而解决模态空间不完整性问题。然后,利用不完整模态数据获得的结构柔度矩阵计算结构的静态位移。最后,利用结构的静态位移建立损伤优化函数,并采用布谷鸟算法进行求解。通过数值模拟和试验验证了所提方法的有效性和鲁棒性。数值和试验结果表明,在测量传感器数量有限的情况下,所提出的损伤识别方法仍具有高效且稳定的性能。

基于大数据和无线网络的采摘机器人定位技术研究

分析了5G无线网络定位原理,提出了单基站定位技术和加权质心的5G定位技术,设计了采摘机器人定位系统硬件部分,并基于大数据和无线网络实现了采摘机器人定位系统。试验结果表明:系统具有较好的定位精度,优于单基站定位方法精度,且其定位曲线与北斗定位设备曲线拟合度非常高,稳定性较好。

让世界读懂一个更好的你:建立数据完整的作者学术身份证-ORCID

ORCID的全称是Open Researcher and Contributor ID,开放研究者与贡献者身份识别码,是一家开放的国际性非盈利组织,个人可以免费注册。成立于2010年,旨在为包括研究人员、研究组织、研究资助者和出版商在内的一系列利益相关者提供服务。自2012年10月16日,ORCID启动其注册服务以来,目前注册量已超过3 000 000个,有超过600家学术图书馆、研究机构、资助机构和出版商会使用这些ID来跟踪数据,大多数出版商现在要求所有与其出版物相关的研究人员均使用ORCID。也就是点击一下,可以让SCI优秀杂志初审编辑、审稿人可以读懂你科研经历的前世今生。

数据要素流通与安全的研究范畴与未来发展趋势

针对数据从信息技术时代的受控共享向数据技术时代的数据要素泛在流通演化的趋势,分析了数据共享与数据要素流通的差异,阐述了什么样的数据才能成为数据要素,提出了数据成为数据要素所必须具有的6个属性,定义了数据要素流通模型及主要环节,明确了数据要素流通的研究范畴,梳理了数据要素流通研究范畴的相关概念,厘清了研究范畴所涵盖的关键核心技术,并对未来需要突破的关键技术进行了展望。

教育场景驱动的高校数据治理

教育数字化转型的重要任务之一是通过数据治理提高教育治理能力,当前数据治理呈现出场景化和智能化的趋势,但是以管理和标准为核心的静态治理理念难以适应应用场景的数字化转型和创新。该文首先从数据治理的视角探讨了教育场景的概念和特征,然后分析了当前高校教育场景数据治理中存在的数据不够“大”、数据不够“好”、数据未尽其“用”三个核心问题,提出高校教育场景驱动的数据治理方法和治理流程,教育场景中的原始数据经过数据资产化、数据标准化、数据要素化三个关键环节演化为具有计算属性、组织属性和教育属性的场景数据资产,作为关键要素进入到教育教学过程中,从而形成良性循环的数据资产生态,充分发挥数据资产的教育价值。

我国地方数据政策体系的构建进展与展望

[目的/意义]研究我国地方数据政策体系的构建情况,旨在明确各地数据政策制定的进展与提点,进而推动政策体系的优化建设。[方法/过程]对31个省级政府的数据政策进行统计,并采用文本分析法梳理政策的总体内容框架,基于此,对比与解析政策内容的地区差异。[结果/结论]我国地方数据政策的发布可划分为国家信息化发展时期、大数据发展时期以及数据要素市场化时期三个阶段;政策总体内容框架包含数据基本内涵、数据资源建设、数据共享、数据开放、数据资产化、数据安全6大要点;不同地区涵盖上述政策要点的程度不同,也显示了我国数据政策在地方层面的特点。由此,我国地方数据政策需进一步面向多元数据对象、多层数据行动、多元责任主体,实现内容的体系化建设,并为国家数据政策体系的优化发展提供参考。

面向多模态数据的新型数据库技术专题前言

以数字技术为标志的新一轮科技革命方兴未艾,将人类带入数字经济时代.全球各行各业数据量呈现爆炸式增长,数据类型和数据格式也呈现多种形式,例如结构化关系表、半结构化JSON/XML、非结构化文本/图像/视频,以及图数据、流数据和时序数据等.这要求数据库系统能够同时高效地管理多种不同类型的数据.多模态数据管理与分析成为亟需解决的问题.目前的方法主要通过拓展现有的数据库或通过集成各种不同模态数据管理引擎来支持多模态数据管理与分析,缺少新颖的理论、方法与技术的支撑.本专题围绕多模态数据管理与分析的整个生命周期,通过结合大数据技术和人工智能方法探讨新型数据库系统理论、方法和技术,包括多模态数据统一建模、存储与索引、查询与挖掘、并发控制、多模态数据库系统构建及其典型应用等主题,赋予数据库系统新的管理能力,形成多模态数据管理与分析在各行各业的最新应用成果.

新型电力系统数据跨域流通泛安全边界防护技术

新型电力系统建设涉及多业务系统、多部门、多方主体间进行海量、异构数据的交互和共享,电力数据的内外部网络环境与安全形势日趋复杂化,数据流通的脆弱性风险加剧。首先,分析新型电力系统下数据流的类型与特性,概括电力数据流通安全防护面临的新形势;其次,基于专用数据处理器(DPU)的高性能流量编排和多功能安全网关能力,构建面向电力数据跨域流通安全增强的泛安全边界,凭借数据面可编程技术沟通网络安全与数据安全双维度安全能力,提出基于DPU的数据跨域流通协同防护技术应用方案;最后,阐释DPU在不同电力通信网络层次的部署方式、价值与关键技术,分析现阶段DPU在电力领域应用存在的挑战。

数据要素在医疗健康领域的内涵、价值与应用

十七部门联合发布的《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》引发了社会的广泛关注。本文首先探讨医疗健康领域数据要素的本质、分类及其重要性。在此基础上,提出促进医疗健康数据融合创新的关键策略,包括通过技术赋能医疗健康数据的采集,推动医疗健康数据的整合与标准化工作,促进医疗健康数据的开放和共享,以及加强对医疗健康数据的安全保护。