Internet big data and capital markets:a literature review

Background:Research in various academic disciplines has undergone tremendous changes in the era of big data.Everyone is talking about big data nowadays,but how exactly is it being applied in research on financial studies?Results:This study summarizes the sources of Internet big data for research related to capital markets and the analytical methods that have been used in the literature.In addition,it presents a review of the research findings based on Internet big data in the field of capital markets and proposes suggestions for future studies in which big data can be applied to examine issues related to capital markets.Conclusion:(1)Internet big data sources related to present capital market research can be categorized into forum-type data,microblog-type data and search class data.(2)As for research about investors’sentiments on the basis of Internet big data,the main methods of sentiment analysis include building an inventory of lexical categories,using dictionaries for analysis of lexical categories,and machine learning.(3)Many studies address whether Internet big data can predict capital markets.However,they reach no consistent conclusions,which could be due to limitations of sample and analysis method used.(4)Data collection technique and analysis methods require further improvements.

Research on the Application of Energy Internet Big Data in Integrated Energy Market

Energy Internet is deeply integrated by Internet concept, information technology and energy industry, and Energy Internet Big Data are one of core technologies that achieve energy-information-economic interconnection and improve the development and evolution of Energy Internet. This paper describes the concept and characteristics of Energy Internet Big Data, and feasibility of applying Energy Internet Big Data to integrated energy market. On this basis, as for integrated energy market and multi-subjects of Energy Internet, typical application and technical system based on Energy Internet Big Data in integrated energy market is put forward, which provides a reference for the analysis and decision of integrated energy market in Energy Internet.

Exploring the Linear and Nonlinear Causality Between Internet Big Data and Stock Markets

In the era of big data,stock markets are closely connected with Internet big data from diverse sources.This paper makes the first attempt to compare the linkage between stock markets and various Internet big data collected from search engines,public media and social media.To achieve this purpose,a big data-based causality testing framework is proposed with three steps,i.e.,data crawling,data mining and causality testing.Taking the Shanghai Stock Exchange and Shenzhen Stock Exchange as targets for stock markets,web search data,news,and microblogs as samples of Internet big data,some interesting findings can be obtained.1)There is a strong bi-directional,linear and nonlinear Granger causality between stock markets and investors'web search behaviors due to some similar trends and uncertain factors.2)News sentiments from public media have Granger causality with stock markets in a bi-directional linear way,while microblog sentiments from social media have Granger causality with stock markets in a unidirectional linear way,running from stock markets to microblog sentiments.3)News sentiments can explain the changes in stock markets better than microblog sentiments due to their authority.The results of this paper might provide some valuable information for both stock market investors and modelers.

Application of Big Data in Agricultural Informationization in Shandong Province under the Background of "Internet +"

This paper explains the basic concepts of " Internet + " and big data,analyzes the main problems in the application of big data technology in agricultural informationization of Shandong Province,summarizes corresponding solutions from the aspects of government guidance,financial input,open sharing of agricultural big data,big data storage and processing,data mining,etc.,and prospects the application trend of big data technology in agricultural informationization to achieve the connotative development of agriculture in Shandong Province.

The Roles of 5G Mobile Broadband in the Development of IoT, Big Data, Cloud and SDN

The fast technology development of 5G mobile broadband (5G), Internet of Things (IoT), Big Data Analytics (Big Data), Cloud Computing (Cloud) and Software Defined Networks (SDN) has made those technologies one after another and created strong interdependence among one another. For example, IoT applications that generate small data with large volume and fast velocity will need 5G with characteristics of high data rate and low latency to transmit such data faster and cheaper. On the other hand, those data also need Cloud to process and to store and furthermore, SDN to provide scalable network infrastructure to transport this large volume of data in an optimal way. This article explores the technical relationships among the development of IoT, Big Data, Cloud, and SDN in the coming 5G era and illustrates several ongoing programs and applications at National Chiao Tung University that are based on the converging of those technologies.

数字化重症快速反应体系建设探索

目的:建设数字化重症快速反应体系,实现急危重症患者早期识别和干预,保障患者医疗安全。方法:利用物联网、大数据和人工智能等技术,建设重症快速反应信息平台,完善快速反应管理体系。结果:构建急危重症大数据中心、智能预警及快速反应系统、组织管理体系三位一体的重症快速反应体系,为患者提供智慧、同质、高效的医疗服务。结论:重症快速反应体系建设在我国尚处于探索阶段,通过全流程的信息化、数字化管理,切实提高患者医疗安全保障,不断推动构建适合我国医疗高质量发展的重症快速反应体系。

互联网与大数据背景下学习通教学设计——以《Web前端开发》课程为例

学习通属于支持自主线上学习的重要软件程序,采取学习通的移动大数据以及互联网平台能够全面支持学生自主完成各个学科的学习实践探索。具体针对于《Web前端开发》的课程教学总体实施方案在进行合理的优化设计中,教师应当重视构建学习通的信息化教学支撑平台,鼓励学生完成线上收集学习资源以及独立探索课程实践任务等过程。文章主要探讨《Web前端开发》的学习通课程教学基本设计思路,结合大数据以及互联网的创新技术形式优化课程教学成效。

雷电预警及防护装置智能监管系统研究

为顺应时代的发展,弥补雷电防护装置监管手段落后的短板,雷电防护智能在线监控系统应运而生。该系统前端检测设备通过物联网、大数据、边缘计算、智能感知新技术方便、快捷、高效的实现了矿场生产自动化、管理自动化设备的入侵雷电数据、接地电阻及电源范围的实时在线监测,按国家规范要求保证各种设备的正常运行和人身安全,减少财产损失,建设经济合理、安全可靠的防护监测系统。

政府大数据思维下宏观调控的理论分析

宏观调控是政府为解决信息不完全导致市场失灵问题所采取的政策措施。信息通信技术、互联网技术、大数据分析和人工智能等可以在一定程度上改善信息不完全的问题,这些技术正在驱动着政府运用大数据思维进行宏观调控。我们分析政府大数据思维及大数据思维下的宏观调控,首先要在理论上解读信息和大数据的关系,其次是说明政府大数据思维的形成过程,再次是解说政府宏观调控的操作程序和过程,最后对政府大数据思维下的宏观调控效用进行评价。大数据思维的本质仍然是因果思维,但大数据时代的因果逻辑思维模式与工业化时代的因果逻辑思维模式不是一回事。政府作为宏观调控的行为主体,从大数据思维进入大数据分析这一过程,包含着极其丰富的内容,可考虑从信息通信技术、大数据、互联网和人工智能等相互融合的角度对其逻辑分析框架展开探讨。有了这样的逻辑分析框架,我们可以描绘出政府对未来数字经济运行进行宏观调控有可能展现的一般图景。

数字文旅视域下乡村美食旅游开发模式创新研究——以四川省为例

数字文旅是新时代乡村美食旅游高质量发展的重要引擎,对乡村美食旅游的供给侧、需求侧和资源配置有变革性影响。将四川省乡村美食旅游开发置于数字文旅视域下,针对开发现状和开发困境,提出应从大数据文旅、云计算文旅、物联网文旅三个视角出发,创新构建“大云物”乡村美食旅游开发模式,助力乡村美食旅游数字化转型升级发展。

数字经济视角下我国国际贸易转型升级的路径研究

数字经济以大数据技术为背景,通过不断创新应用新型技术带动自身发展从而实现经济价值提升。信息时代,经济发展需要具备物联网及人工智能等先进技术的支持,而数字经济结合国际贸易的发展在未来也会成为经济模式转型的重要手段。当前经济的创新融合中仍然存在未全面转型或不具备核心竞争力等弱点。要促进数字经济与国际贸易的协同发展,则需深入探索数字技术并科学运用其带动经济治理,以此为国际贸易完善经济链实现真正的转型升级。基于此,本文对数字经济影响国际贸易改革的具体因素进行分析,研究当前以数字经济为基础的国际贸易改革面临的关键问题,并针对性地提出通过数字经济促进国际贸易改革发展的应对方案,以供参考。

基于数字孪生与元宇宙技术的能源互联网态势感知系统论方法研究(一):概念、挑战与研究框架

态势感知是能源互联网的核心任务,为运管调控各项决策提供重要辅助信息。能源互联网的复杂定性对其态势感知任务提出严峻挑战——受其所辖单元日益增长的规模、种类、主动性、耦合性以及外界环境等不确定因素的影响,能源互联网其复杂性与日俱增。系统复杂性所衍生的一些问题超出经典简化论的讨论范畴,亟需一种新的认知手段。该文通过关联数据、数据科学、物理系统与具体应用,提出能源互联网数字孪生系统;进一步,延伸出一种新型数据驱动的态势感知方法论,即数字孪生态势感知(digitaltwinsituation awareness,DT-SA)。其核心思想是将真实世界的固有难题转化到虚拟空间,继而借助复杂系统理论和大数据分析等工具予以解决,具体涉及孪生体建模、分析和认知等核心环节。此外,该文也讨论元宇宙技术对孪生体互联的增强作用,以及相关的科学问题。该系列研究有益于推进能源系统领域和数据科学领域的交叉融合,对于企业数字化转型、数字城市建设等具备参考价值。

基于物联网大数据的智慧城市可持续建设研究

文中针对智慧城市建设可持续发展与规划的重要意义和重大影响,利用物联网和大数据分析技术,提出了一种以物联网和大数据分析为基础的智慧城市可持续发展规划与建设框架。首先,设计了一种基于物联网的异构聚合智慧城市架构;然后,对框架进行了大数据分析与探讨;最后,利用HadoopEco系统,对数据吞吐率曲线与数据量大小进行了评估,验证了所提框架的实用性和先进性。

物联网与大数据技术在油田中的融合应用

油气生产过程中产生了大量实时数据,逐年积累形成海量的历史数据,而这些海量数据的价值未能得到充分挖掘。为了充分挖掘这些信息,文章设计了油气生产物联网与大数据技术融合系统。该系统架构将分布式存储、分布式计算和数据智能分析等技术,应用在油气生产过程的数字孪生、注水系统智能化和油井工况实时诊断等。大港某油田的应用表明,设计系统的实际效果良好。

智媒时代互联网广告的算法“黑箱”与治理路径探析

随着互联网技术的更新迭代,人工智能、算法等技术逐渐嵌入日常随处可见的广告中,也因其“黑箱”问题给广告治理带来权力滥用、技术异化、隐私窥视等难题。算法“黑箱”的封闭性、歧视性和风险性等特征使算法在应用中直接影响互联网广告的制度。破解这些难题的路径在于:规制算法权力、改革算法生态、设立数据收集壁垒、推进“黑箱”透明。

基于微服务和物联网的配电网智能计量架构

为实现电力系统向智能电网模式的演进,依赖于配电网(DN)的自动化,需要新的基础设施、技术和应用。提出一种基于微服务和物联网(IoT)的配电网自动化的智能计量设施,支持各种有助于实现配电网自动化和管理的服务。首先,在测量基础设施中对特定硬件、设备和底层协议进行抽线;然后,利用消息队列遥测传输(MQTT)作为以事件为导向的发布/订阅协议来实现,同时支持发布/订阅和请求/响应机制来实现;最后,使用以大数据为导向的可群集软件模块来实现可扩展性。分布式状态估计(SE)和网络拓扑重构算法验证了智能计量设施支持交互和协同操作。

组态化智慧型养老模式探索及其系统架构设计

文章介绍了组态化智慧型养老建设背景、建设意义及其运行模式,并对组态化智慧型养老系统架构及系统设计要求做了详细介绍。本文还对组态化智慧型养老系统应用及技术发展进行了预测。

基于CIM的智慧园区技术探索与落地实践

城市信息模型(CIM)是我国智慧城市建设及城市数字化转型的重要抓手之一。其核心技术主要包括物联感知技术、GIS与新型测绘技术、孪生建模技术、可视化渲染技术、仿真推演技术和交互控制技术等。本文以独角兽岛智慧园区项目为例,探讨CIM技术、物联网技术、大数据技术及可视化渲染技术的交汇与融合应用,设计并建设应用场景支撑产业园区全生命周期的规划、建设、管理、运营以及园区空间价值提升,形成园区、产业、市场和社会的数字化运行理念和方式,并提炼出项目中展现出的特色与亮点,为推动我国智慧园区及智慧城市的建设提供基础支撑和建设经验。