人工智能图书采访系统的学习训练集构建与维护

学习训练集是人工智能采访系统进行深度学习训练的依据。学习训练集数据主要包括馆藏数据、用户数据及其他相关数据。这些数据以主题词数据为核心,互相建立关联,作为人工智能采访系统的学习训练素材。学习训练集数据运行要在优先级与阈值设置基础上进行。学习训练集数据维护要着重于数据的长期性与持续更新,并注意其不完整性带来的局限。

基于大数据的河北省文化旅游信息化现状分析

借助网络传播文化旅游资讯是当前宣传相关文化旅游产品的重要方法。网络宣传的效果很大程度上取决于网络旅游信息的可获取性、准确性以及相关功能使用的方便程度,简言之就是信息化程度。通过分析从互联网环境中采集的河北省旅游相关信息,梳理当前河北省文化旅游信息化现状,采用中文自然语言处理及大数据挖掘工具ICTCLAS,Word2ve等,对当前河北省文化旅游网站的可用性、互动性等评判指标进行了归纳与分析;从文化旅游的视角发现网页文本数据中的规律及现象,给出定性及定量的研究结果。

欧盟数据可携权下涉他数据转移的问题研究

欧盟数据可携权增强了数据主体对数据的控制力,但在行使数据可携权过程中,由于同一个数据包含多人的信息,使得数据可携权的行使受到一定限制,尤其表现在涉他数据的转移方面。涉他数据转移下第三人的信息面临着未经许可被社交平台或者第三方不当收集,对个人数据的安全构成威胁,侵犯第三人隐私。为了降低涉他数据转移中的风险,应实施双重身份验证程序;传输前取得关联第三人的同意;保证三方实体数据处理目的统一性,防止不当使用。

“元数据模型”在数据提取中的实现

大量分散的形式及不同格式的数据给现代数据处理带来了越来越大的困难。为统一数据形式以利于数据操作和处理,讨论了将形式多样的数据格式转换成统一的XML(extensibleMarkupLanguage)格式的问题。在计算机网络中,应用"元数据模型"技术,对数据源中不同格式文件数据,按照预先定义的XML模板,以格式说明文件结构统一描述,并提取数据或作进一步的处理,最后转换为XML格式输出。设计了具体的实现策略以及实现流程:实现了从TXT文件格式数据中提取数据转换成XML格式的代码,将TXT文件数据提取成XML格式的数据;完成了数据说明文件格式的设计,数据路径选择工具的开发,语言分析工具的设计开发等工作。结果表明:能满足同类产品的按行(line)为单位的源数据结构形式处理,还具有同类产品不具备的非行(字符串和关键字)提取处理功能。

外省籍货车对省域ETC差异化收费的影响分析

为评估本省域电子不停车收费系统(electronic toll collection,ETC)中货车通行费优惠政策的实施效果,明确外省籍货车对通行费优惠回流本省企业的影响程度,运用SQL Server数据库技术处理高速公路联网收费数据,提出通行费优惠回流比例的计算方法,并对该算法开展实证研究.结果表明,当ETC货车通行费折扣为85%时,实例省份2019年的通行费优惠回流比例为43.38%,流出省外的56.62%通行费优惠中,52.77%是由外省籍货车所造成.其中,外省籍6轴货车流失比例为77.29%.穿越过省车流的行驶里程长且多为重车,导致通行费优惠额度大,通行费优惠回流与流失现象集中在2轴、4轴和6轴货车上,尤以6轴货车占比最大.研究结果可为高速公路差异化收费政策的精准施行提供可靠的分析依据,助力降低省域实体经济企业运输成本,促进运输经济的快速发展.

SQL Server2005数据转换问题探讨

SQL Server2005是当前广泛使用的数据库管理系统,数据转换是其中的一个重要内容,数据导入和导出向导工具是解决数据转换问题的一种很好的方法。就使用该向导工具实现数据转换的方法、技巧进行探讨。

基于文件传输的双向式数据交换的设计与实现

介绍了在广域网中基于分布式MIS以文件传输方式进行双向式数据交换的设计思路 ,对如何保证接收文件的正确与安全进行了研究 ,并在Delphi5

面向高级车辆事故自动呼救系统的伤情预测

为提高高级车辆事故自动呼救(advanced automatic crash notification,AACN)系统的救援效率,提出了一种驾驶员伤情预测算法,基于算法进行了AACN系统终端的总体设计。首先,选取驾驶员年龄、性别、是否佩戴安全带、速度变化量、事故碰撞方向以及驾驶员侧安全气囊是否打开作为驾驶员伤情的影响因素;其次,对交通事故数据进行分析并构建Logistic回归模型,使用Hosmer-Lemeshow测试表对模型进行验证,通过敏感性分析获得最佳触发阈值;再次,对AACN系统终端进行设计;最后,通过实际案例检验伤情预测算法的准确性和AACN系统终端的有效性。结果表明,所提出的驾驶员伤情预测算法和AACN系统的准确性较高,能够有效预测驾驶员伤情,有助于救援中心制定积极有效的救援方案。研究结果可用于解决现有的集中式AACN系统呼叫效率不高且准确性受人为因素影响较大的问题,为分散式AACN系统中驾驶员伤情预测算法的设计提供参考。

基于AMW-SVDD的多模态过程故障检测方法

针对传统SVDD方法对多模态过程故障检测率低的问题,提出了自适应滑动窗口-支持向量数据描述(adaptive moving window-support vector data description, AMW-SVDD)的故障检测方法。首先,使用网格搜索方法建立窗宽序列并获取初始窗宽;其次,应用滑动窗口技术将整体数据以窗宽为标准切分到多个子窗口;然后,利用网格搜索方法和粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法,得到最优窗宽和由各窗口最优SVDD模型构成的模型序列;最后,使用最优模型序列进行故障检测,并将此方法应用于数值例子及田纳西伊斯曼(TE)数据集。结果表明,与传统故障检测方法如KPCA和SVDD等相比,AMW-SVDD方法可有效捕获过程数据的多模态特性。AMW-SVDD方法通过滑动窗口技术捕获数据的局部特征,同时应用PSO算法优化局部模型,二者结合可以自适应确定窗宽参数,进一步获取最优子模型序列,能够有效解决多模态过程故障检测问题,为提高SVDD方法在多模态过程中的故障检测性能提供了参考。

高密度电法在水库坝后渗漏区勘察前期的应用

本文通过具体工程实例阐述高密度电法在水库坝后渗漏区勘察前期的应用,和与其他探测方法相比较的优越性,同时在为后期勘察提供先导作用的基础之上,能有效地提升勘察精准度、缩短勘察周期、节俭勘察成本,为评价渗漏区范围、定位渗漏层的深度和厚度提供重要依据.

肝癌与其他疾病关联性的医疗大数据挖掘

目的:基于医疗大数据平台对肝癌患者的病案数据进行分析挖掘,发现肝癌与其他疾病之间的相关性关系。方法:从医疗大数据平台获取符合分析条件的肝癌相关病案的诊断数据,利用Python编程语言进行数据清洗与整理,运用共现分析和中心性分析方法进行网络分析,并通过Gephi网络软件进行可视化展示。结果:共获取符合分析条件的患者诊断数据3457个,相关病历5317份。其中性别字段3475个,患者年龄字段3462个。出院诊断字段筛选词频≥3的诊断词12592个,以此构建的疾病相关性网络中包含肝癌与继发性肿瘤、肝癌与常见慢性病、肝癌与囊肿类疾病、肝癌相关危险因素及并发症、肝癌与电解质紊乱及器官功能异常、肝癌与其他疾病6个类团。结论:男性肝癌患者多于女性肝癌患者,年龄主要分布在40~65岁。肝癌患者肿瘤转移率普遍较高,肝癌与电解质紊乱存在一定关联性,心血管疾病和囊肿类疾病与肝癌联系紧密,仍需进一步深入研究。

基于“人、房互查”的社区居民信息系统研究

利用社区居民管理信息系统,通过可视化方式进行社区人员信息查询、分析,是社区管理的发展趋势。根据"以人查房,以房查人"的社区人员信息管理模型,设计社区人员信息组织模型,提出一种基于ArcGIS Engine的社区居民信息系统解决方案。重点实现 "人、房互查"以及社区内空间信息和居民属性信息更新、统计及输出等功能,以期满足社区居民信息的科学化、可视化及高效率管理需求。

大数据与自由

首先讨论了大数据的概念、特征、应用价值、本质及基于本质的应用的局限性,即对社会现实没有反思性和批判性,甚至反向加强社会现实,包括统计学的和因果的反向加强。之后,概述了什么是自由;获得自由的两个条件,即手段与目的的自由;限制自由的两个方面,即内在与外在他性之力。其后,讨论了大数据的应用对人类自由的限制,包括它可成为外在他性之力,即操纵人的生存境遇、数据垄断和对生存安全的胁迫;它可成为内在他性之力,即广告的精准投放挟持了人的目的;大数据侵犯隐私权对自由的限制,即既作为内在又作为外在他性之力阻碍人的"个体化"。最后,讨论了大数据的应用对自由的提升,包括大数据促进普遍交往有助于人的自由与全面发展,大数据有助于实现"自由人的联合体"和资源的合理兼公平配置。

高服务质量两级复用算法研究

针对空间数据系统特点和性能需求,对高级在轨系统(AOS)两级复用算法进行了研究。提出了根据包长和到达率等参数选取最优化包复用效率的时间,作为包信道复用时间上限的包信道复用算法,与根据数据实时性、帧长度、到达率自适应选择调度时隙长度和时隙数的虚拟信道(VC)复用算法,并分别从复用时延、复用效率、丢失率和吞吐量等方面进行了仿真。研究结果表明:新两级复用算法能够有效地限制处理时延,降低丢包率和丢帧率,提高复用效率和吞吐量,满足未来空间数据系统低时延和高吞吐量等服务质量(QoS)需求。

云南旅游史料的研究与利用

云南旅游史料指前人留下的与云南旅游有关的历史资料，大致可分为游记类、志书类和杂著类 3大类别。论文从每一类中酌选若干有代表性、有特色的篇目作了分析研究，认为要利用古代的旅游史料来发展今日的旅游事业，可以从以下 5个方面考虑： 1、为开发新的旅游景点提供线索； 2、为修复、重建原有旅游景点提供资料； 3、为增添旅游景点的历史文化氛围提供参考； 4、为旅游区的建设和管理提供建议； 5、为防止旅游环境的恶化提供借鉴。

《美国-墨西哥-加拿大协定》知识产权章节评介之专利、商业秘密条款

美国、墨西哥以及加拿大在2018年9月30日拟定一项新的贸易协定——《美国-墨西哥-加拿大协定》,该协定被称为《北美自由贸易协定》的2.0版本。本文详细介绍了《美国-墨西哥-加拿大协定》知识产权章节中专利、商业秘密条款的内容,同时对比分析我国与之相对应的法律规定以及司法保护实践,在此基础上做出简明评价,以揭示我国当前在专利以及商业秘密领域的立法以及司法保护水平与国际协定的差距。

楼宇自控和双向多媒体数据传输的全区域覆盖

探讨了楼宇自控系统和现代建筑内的多种异种网络构成的体系,讨论了在这个体系内的诸如控制网络、有线的计算机网络和无线网络间的互联互通,并分析了在这种混合网络体系下的双向多媒体数据对建筑物的全区域覆盖出现的一些特点。介绍了现代建筑中包括的不同网络技术,并提出了使用移动无线网络和有线网络的有效配合的建议,从而实现双向多媒体数据在建筑物内的全区域覆盖和远程范围内的广域覆盖。

大数据驱动下的新一代高速公路智慧诱导技术

为了解决高速公路出行路径选择问题,基于图论模糊算法,提出了大数据下的智慧诱导技术。首先对高速路网在路径诱导的实时性、线路规划的精准度和算法的适用性方面进行优化;其次通过利用贪心算法和整体寻优算法,对经典路径诱导算法进行研究和比选;最后针对高速路网提出基于大数据动态规划的路径诱导技术,采用大数据、内存计算、图计算和AI结合的方式来实现大数据的动态实时路径诱导。研究结果表明,智慧诱导技术可主动为有不同诉求目标的出行者提供实时最优的方案选择,解决复杂路网下动态路径的合理诱导问题。所提出的方法可实现大数据驱动下的智慧诱导,对进一步提升公路智能化和精细化管理水平具有借鉴意义。

基于气象行业共享数据标准化处理的设计与实现

在数据融合与共享的大环境下,气象部门与水利、交通、电力等气象相关行业依托共享的数据日益增多。行业气象观测站选址特殊,站点密集,对气象监测与预报起到了很好的补充与扩展作用。但由于目前并无标准规范化的行业间共享数据处理流程,阻碍了各类数据在气象部门的应用。因此,设计与实现气象相关行业间共享数据的标准化处理流程,建立行业间共享数据的标准化数据集,具有重要的意义。

基于DLNS-DSVDD的故障检测方法

为了解决支持向量数据描述方法对多模态动态过程故障检测率低的问题,提出了基于双局部近邻标准化的动态支持向量数据描述的故障检测方法。首先,应用DLNS方法标准化样本生成标准数据集;其次,利用动态方法将标准数据集构造成动态矩阵;最后,使用SVDD方法建立基于空间距离的统计量进行故障检测,应用DLNS-DSVDD方法对一个数值例子和田纳西-伊斯曼过程(TE过程)进行仿真测试,并与传统方法对比分析。结果表明,DLNS-DSVDD方法在具有更低的误报率的前提下拥有更高的故障检测率,平均误报率为2.2%,相比于SVDD方法降低了2.1%,平均故障检测率为88.2%,相比于SVDD方法提高了38.5%,证明了所提出的方法可以有效地监控具有多模态动态特征的化工生产过程。DLNS-DSVDD方法可以有效地剔除数据的多模态结构并且准确地捕获样本中的动态信息,为提高SVDD方法在多模态动态过程中的故障检测性能提供了参考。