基于数据库标签感知分片的制造过程测量数据分布式存储

针对零件在线测量过程中多种测量仪器无法协同存储、仪器内数据查询聚合困难等问题,对多工序测量仪器集群的数据分布式存储和共享方法进行了研究。首先,在多个嵌入式测量仪器中,移植非关系型数据库集群对零件数据进行了分布式存储,简化了零件数据存储模型;然后,引入标签感知分片(tag-aware sharding),实现了零件不同工序测量数据的分类存储目的;最后,使用多个搭载嵌入式Linux系统的树莓派3B+开发板作为测量仪器系统平台,搭建了基于MongoDB数据库的在线测量分布式存储集群,通过大量测试数据验证了该集群在多节点存储时数据分布均匀、性能稳定;将存储集群与企业制造执行系统(MES)进行了对接,其可以实时监控分析零件测量数据,快速汇总所有测量节点内的工序数据并生成报表。研究结果表明:当集群中数据量达到7.2×10^(5)条时,单节点查询响应速度稳定在125 ms~208 ms范围内,相比哈希分片,其最高提升了88.15%;多节点协同查询响应速度为1308 ms,相比“升序键+搜索键”方案,其提升了了61.64%;多个测量节点内,1×10^(5)个零件数据聚合统计仅需5 s左右。该存储集群可以监控零件生产情况,在减少零件制造误差、提高制造效率和质量方面具有重要作用。

JPEG2000中Tag-tree编码分析及实现

分析了tag-tree编码在JPEG2000中的应用状况,讨论了其编码原理,并给出了具体的编码实现过程,有助于加速JPEG2000在实际生活中的应用。

一种纠删码条带化数据的一致性检查方法

纠删码冗余策略常用于分布式存储系统.在纠删码数据中,条带是一致性检查的基本单元,每个条带包含多份原始数据单元和校验数据单元.为了减少纠删码条带化数据一致性检查的读取开销,提高纠删码数据一致性检查和读后写的效率,在执行纠删码条带化数据写入时,为每个条带单元加入自修正数据标签(SCDT),后续对每个条带的一致性检查基于SCDT完成.该方法不需要读取每个条带中所有数据单元即可完成该条带的一致性检查,将一致性检查效率提升了1.7~2.6倍,并且当写入数据更新的条带单元数小于临界值时,可以有效减少写入的输入输出(IO)交互次数.本文方法可以更好地应对条带化数据组的部分更新,同时提高一致性检查效率.

基于大数据的工商协同营销模式研究

随着信息化的发展,以及《国务院关于实施健康中国行动的意见》等控烟政策的发布,国家层面对烟草销售、购买的政策趋向逐步收紧,传统的烟草行业面临严峻挑战.从2015年至今,新零售发展迅猛,与此同时也产生了大量数据,烟草行业与大数据的结合势在必行.烟草行业信息化与行业中一致推行的工商营销协同已成为当前重要的课题.通过探索目前烟草行业的理念以及工商协同营销的案例,结合大数据以及烟草行业自身特征,对烟草行业的工商协同模式进行研究.新模式对于烟草行业的信息化改革发展具有重要指导意义.

基于ZigBee和TAG数据融合的生态环境监测系统

针对目前生态环境监测工作智能化水平低、实时监管能力差等问题,设计了一个生态环境监测系统。系统采用以CC2530芯片为核心的传感器节点,构建基于ZigBee协议的无线传感器网络,通过ZigBee网络对监测区域内的生态数据信息进行自动采集和传送,然后经由GPRS网络将数据传送至中央监控中心进行存储显示。系统实现了对生态数据的实时远程查看和管控,同时,在无线传感器网络内采用基于TAG算法的数据融合策略。模拟结果表明:该数据融合策略的应用有效减少了网络中的数据传输量,从而达到降低节点能耗、延长网络生命期的目的。

采用S-Tag的M-DSP片上存储DMA访问优化

针对自主设计的M-DSP,提出并设计实现了一种基于Tag副本(S-Tag)的片上SRAM DMA访问数据相关性维护机制,该机制以流水化方式实现,在基本对CPU无打扰的前提下,有效支撑了DMA数据的无阻塞传递。仿真和芯片实测结果表明,该机制硬件开销较小,并在有效带宽和带宽利用率上均优于已有典型同类芯片。

大数据驱动用户运营

针对海量的用户视频行为数据,如何利用这些数据对用户进行画像,找到用户的偏好,从而进一步实现精准营销,是本文重点探讨的话题。基于此,本文实现用户中心运营系统。介绍系统的功能架构,本系统基于大数据平台,构建用户标签体系,详细阐述用户标签的构成开发方式以及用户分群,并针对特定的人群进行相应的营销策略的推荐。最后介绍该系统的实际应用情况。用户中心运营系统业务人员更加地了解用户,从而使运营的策略更加准确。

期刊论文结构化数据加工存储标准的研究与探索

期刊论文结构化加工在期刊界已经逐步形成共识,国内期刊平台多采用新版期刊文章标签集(Journal Article Tag Suite,JATS)标准进行加工,但JATS标准仅对数据属性提出建议值,自行拓展空间较大,导致实际的数据加工结果千差万别,数据交换困难重重。本文分析了国内外数字化加工和标准进化的历程及我国在XML结构化数据加工中存在的问题,进一步分析了存档及交换标签集、出版标签集等不同子集的特点,提出既能完整保留论文原始信息,又便于提取各类结构化信息的数据加工及存储解决方案,可以根据需要通过减法转换生成符合各平台标准的数据加工存储格式,从而真正实现一次加工、多渠道投放和传播。

一种基于蓝牙的云标签系统设计

文章提出了一种基于消费场景的蓝牙技术的云标签系统设计,阐述了系统的设计理念和整体架构,包括标签设备、数据加密传输、云端存储与大数据分析等环节,并详细解析了其关键技术。该系统融合了物联网(IoT)、蓝牙低功耗(BLE)技术和云计算的优势,可实现对消费场所或环境中物品、空间及服务的标定与展示,从而构建可感应的数据消费场景。文章深入探讨了蓝牙云标签在具体商业环境中的应用优势,以案例设计的形式论述了蓝牙支付码的功能模块设计,同时对蓝牙云标签在商品服务消费、推广及支付领域可能产生的深远影响进行了展望。

基于数据标签的智能电网监控与异常检测

智能电网是电网的智能化系统,是以输电网、各级电网协调发展为基础的通信信息支撑平台,是包括输变电、配电与电力调度的各电压等级的信息化、自动化和互动化等为特征的高度一体化系统。智能电网在电网监控的数据传输协议、计算与处理效率、各种信息与网络攻击和数据异常检测等方面仍存在不足。因此,本文利用物联网和数据标签技术,提出一种基于数据标签的智能电网监控架构和异常数据检测算法。首先,针对智能电网数据标签监控与异常检测的框架,设计了智能电网的监控数据标签与异常检测框架、数据标签化方法和监控大数据任务划分方法;然后,对异常检测流程、稀疏化与精简算法和检测算法进行设计,提出一种基于数据标签的数据精简和异常检测算法;最后,对实验和仿真进行设置,对时序数据维度数、异常数据量的算法准确率和召回率与参比算法进行了仿真与对比实验,并对不同测试数据量的本文算法与参比算法运行时间进行了对比实验。结果表明:本文设计的数据标签智能电网监控与异常数据检测算法与参比算法相比,当时序数据维度数递增时,其异常数据检测的准确率大于80%,召回率高于82%;当异常数据量增加时,本文算法的异常数据检测准确率和召回率较优越;比较不同测试数据量的运行时间发现,本文算法比参比算法的运行时间少2.0~3.0 s。

面向共享的地学数据语义标签提取与推荐方法

地球科学数据具有丰富的语义信息,这为探索地学奥妙带来广阔空间的同时,也为数据共享带来了挑战。缺少语义的认知和关联使得用户难以从复杂、海量、多源、异构的地球科学数据中发现符合自身需求的数据。以中国科学院《地球大数据科学工程》的共享数据集为研究对象,对数据文本进行分词和标签提取,实现数据形式的统一,以达到多源异构数据的规范化管理。研究表明,通过对数据集实现标签提取、标签推荐以及知识图谱的构建,可促进海量地球科学数据的管理和精准服务。研究结果可为更多的科学数据共享平台提供借鉴。

面向试验数据的标签本体及标签实例推荐方法

针对海量试验数据标签管理及标签管理智能化问题,提出一种标签本体及标签实例推荐方法。采集结构化、非结构化数据以及半结构化数据,根据试验数据类型,构建本体概念,形成标签库;对图像、文本、音频、视频、纸质等多模态数据采用不同方法进行装备实体以及实体关系抽取,构建标签实例库;利用规则映射和自然语言处理方法对标签本体与标签实例进行关系映射;最后,挖掘用户个人信息以及使用标签信息,结合个人信息以及标签信息,形成基于标签及标签实例的智能推荐。对比现有模型,该推荐模型在MAE和MSE指标上分别降低了8.82%和5.56%,AUC指标提高了13.33%,对试验数据智能化管理具有重要意义。

基于互学习网格标签的方面情感词提取

随着人们生活质量的提高,对服务质量的要求日益提高,用户对商家评论从简单的好坏判断提升到了具体方面,而传统的情感分类方法无法解决这个问题,其中,文本的情感方面提取是关键。现有模型大多使用分段式子任务来进行训练,为了解决模型在多个子任务中错误传播的问题,并提高对数据的深层学习,提出一种基于BERT的互学习网格标签的方面情感分析模型。首先,利用旋转位置编码来加强模型对位置的敏感度,同时采用降维方式对词对进行标注,以提升学习效率。然后,将两个基于位置编码的网格标签进行互学习,使模型具有更好的泛化能力。最后,为了进一步发挥互学习的效果,提出了两种数据扩充方法:拼接法和移花接木法,使模型的性能得到进一步提升。在4个标准数据集上测试了三元组提取和二元组提取任务,在F 1值上平均提升了4%以上,最高提升了7%。实验结果表明,IGTS-BERT模型在情感词提取上表现出优越的性能。

基于标签体系的环境数据推荐系统设计研究

根据用户个性化需求推送环境数据,可有效提升环境数据主动服务保障的水平。针对环境数据利用效率低,各级用户无法快速精准获取有效环境数据的问题,分析了环境数据及用户标签特点,开展了环境数据及用户标签体系构建研究,设计实现了基于标签体系的环境数据推荐系统。通过某环境保障网站的在线集成测试应用,测试评估了系统功能及推荐算法应用场景。环境数据推荐系统可有效提高环境数据的利用效率,增强用户认知环境的能力。

基于BPSK调制的多通道环境反向散射通信系统

电力通信环境条件特殊,常常与传统无线通信技术存在一定差距,因此寻找一种适合电力通信环境的新型通信技术是电力通信研究领域的重要课题之一。该背景下,研究了一种基于二进制相移键控(Binary Phase Shift Keying,BPSK)的新型多通道环境反向散射通信系统。首先介绍反向散射通信技术,其次对系统的设计和实现进行概述,最后进行建模总结,得出反向散射技术是一种新型的无源射频通信技术,可以在无须附加能源的情况下进行数据传输。该技术已经被应用到物联网、能源管理及电力监测等领域,也受到了学术界和工业界的广泛关注。

基于标签的数据流转控制策略冗余与冲突检测方法

基于标签的数据流转控制机制通过主客体标签实现数据流转控制,具有轻量级、延伸控制的优势,引起了广泛关注。数据流转时,标签变更不可避免,而在标签变更时,新标签与已有标签难免存在冗余或者冲突。如何对标签进行冗余与冲突检测是基于标签的数据流转控制中急需解决的问题。针对上述问题,提出了基于原子操作的标签描述方法。客体标签由多个原子标签的逻辑组合生成。其中,原子标签用于描述最小的安全需求,解决了标签描述简洁性和丰富性问题。为降低标签冗余与冲突检测难度、提高检测效率,基于标签中不同集合的相关性,提出了基于标签的数据流转控制策略冗余与冲突检测方法。该方法通过分析原子标签中各要素的集合关系对原子标签进行冗余与冲突检测,基于原子标签检测结果和逻辑关系对客体标签进行检测,提高了检测效率;基于不同原子标签中包含操作的关系对原子标签进行冗余与冲突检测,对于包含相同操作的不同原子标签,通过分析不同原子标签中主体属性、环境属性以及规则类型之间关系进行检测,对于包含不同操作的原子标签,如果不同操作之间没有关系,那么原子标签不存在冗余与冲突,如果不同操作之间存在偏序关系,则通过分析不同原子标签中操作的偏序关系、主体属性、环境属性以及规则类型之间关系进行检测。从理论和实验两个角度对提出的冗余与冲突检测方法性能进行分析,通过实验验证了原子标签数量和复杂度对检测性能的影响。

大数据提高客户全用车生命周期价值的应用研究

利用大数据全面系统地对现有车主招揽体系进行迭代。在客户全用车周期持续跟踪用车习惯,基于客户行为数据,形成客户标签,为经销商精准识别出不同类别客户,采取针对性邀约策略,提升客户价值。对提高汽车企业售后产值有参考意义。

在线教育背景下学习者画像构建与应用研究

学习者画像作为描述学习者特征,刻画学习者模型的新兴研究领域,为教育教学提供了新的研究思路与方法。文章对在线教育背景下学习者画像的构建流程及应用进行研究,从学习者数据获取、数据预处理、画像标签提取以及画像建模与可视化4个方面进行学习者画像构建。在此基础上,对在线学习环境下学习者画像的应用场景进行探讨,分别从学习者、教师以及教育管理者3个角度出发,分析构建学习者画像对其学习、教育以及管理决策的影响。

基于特征标签的电力计量大数据深度挖掘研究

深度挖掘与分析电力计量大数据,提取有价值的信息,对于电网正常运行具有重要意义。而当前方法在数据挖掘过程中容易受到噪音影响,导致挖掘准确率较低,因此提出了基于特征标签的电力计量大数据深度挖掘方法。利用模糊C-均值聚类算法生成特征标签,通过特征标签对电力计量大数据进行改善,结合云计算平台搭建基于特征标签的电力计量大数据挖掘架构,通过编辑预处理后的数据与建模完成对于电力计量大数据的深度挖掘。实验结果表明,基于特征标签的电力计量大数据深度挖掘方法在挖掘过程中的稳定性极好,挖掘准确率能够达到99%,实际应用效果好。

基于B/S架构的用户用能信息采集系统研究

为了提高用户用能信息采集能力,提出基于B/S架构的用户用能信息采集系统设计方法。通过物联网和RFID标签识别技术,构建用户用能信息采集系统的射频标签信息采集模块,采用B/S架构和总线传输协议实现用户用能信息采集的信息化传输和调度,实现用户用能信息采集。测试结果表明方法进行用户用能信息采集的智能性和准确性较好。