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关键词： 云计算   大数据   企业信息化   融合应用  

摘要： 云计算和大数据是当今信息技术领域的两大热门主题。云计算是一种通过网络提供按需自助、可迅速弹性伸缩的服务模式,大数据则是对大量、快速增长、多样化的数据进行收集、存储、管理、分析和挖掘的过程。这两个概念在企业信息化的过程中有着紧密的联系和互动,云计算为大数据提供了强大的计算和存储能力,大数据则为云计算提供了丰富的应用场景。基于此,本文以云计算和大数据为背景,针对其在企业信息化中的融合应用进行分析,以期为企业的全面发展提供参考借鉴。

关键词： 云计算   物联网   网络大数据技术  

摘要： 信息时代,云计算、物联网的相关研究日渐增多,形成了较为成熟的理论体系,并产生了大量的技术实践。医疗、交通、教育、生产等各个领域大量应用了云计算与物联网技术,可集中存储、统一分析海量数据,提高数据处理效率,将数据作为决策依据。在时代发展的过程中,云计算、物联网条件下的网络大数据技术发展迅速,在未来具有较大的发展空间。基于此,本文重点分析了云计算、物联网下的网络大数据技术,以期为实际工作提供技术参考与借鉴。

关键词： 云计算   自动化运维   虚拟仿真   实验教学  

摘要： 探索虚拟仿真实验教学与传统实验的深入融合,提出虚拟仿真实验教学的“五维六性”是实验设计、虚拟仿真技术、实验教学内容、课程价值观及实验教学实施五个维度方面的综合体现,旨在解决实景教学难以展开的高成本、实验过程不可逆及网络攻防原理难以直观感受等实际问题,同时与传统的实验教学进行虚实结合,实现学生、场景、角色与任务的有机融合,从而提升实验教学效果,激发学生对实验本质的探索精神,为云计算与自动化运维课程群的实验教学改革提供一种较好的解决方案。

关键词： 数据存储   云存储   云计算   智能家居  

摘要： 云存储是指通过存储介质和网络技术手段进行远程保存和管理信息资产的过程。随着互联网技术的不断发展,云存储技术的应用范围越来越广。本文设计了云存储在智能家居系统的解决方案,针对云存储技术的具体应用进行了初步研究,最后对云存储应用中的安全问题和隐私保护给出建议。

关键词： 档案管理   信息技术管理   大数据时代   智能服务   档案信息安全   人工智能   财务系统   云计算  

摘要： 大数据时代,加强档案管理信息化建设是提升档案管理效率、确保档案信息安全以及实现档案资源共享的重要途径。随着大数据时代的到来,档案管理正逐步走向数字化的发展道路,档案管理技术的创新也逐步向智能化运营、分布式财务系统应用和高效率的智能服务方向发展。因此,档案管理人员需不断拓宽视野,创新信息技术管理思维,充分发挥云计算、物联网、大数据、人工智能等技术的作用,更好地开展档案管理工作。

关键词： 云计算   安全风险   应对方法  

摘要： 随着云计算技术的飞速发展,其强大的数据处理能力、灵活的资源分配方式以及便捷的服务模式,使企业和个人越来越依赖云服务来存储、处理和传输数据。然而,这种依赖也带来了前所未有的网络安全风险,对数据安全、业务连续性以及个人隐私构成了严重威胁。基于此,本文从云计算的安全风险着手,剖析了目前云计算面临的各种安全挑战,提出了针对性策略,以期为云计算技术的发展与应用提供参考和借鉴。

关键词： 机器学习   云计算   自适应调度  

摘要： 随着云计算技术的不断发展,运维工作面临越来越大的挑战。传统的静态调度算法难以适应动态变化的工作负载和资源需求。为解决这一问题,文章提出了一种基于机器学习的自适应调度算法。利用历史数据训练机器学习模型,该算法实现了对未来工作负载的预测,并根据预测结果动态调整了资源分配。同时,通过优化算法参数和模型结构,提升了算法的性能和适应性。实验结果表明,该算法能够有效提高云计算平台的资源利用率和性能表现,具有良好的应用前景和实用性。

关键词： 标准地址库   非标地址   标准化   哈希数据建模  

摘要： 针对地址不准确导致的工作效率低下和信息互通困难问题,提出了一种非标地址标准化的解决方案,旨在构建一套标准地址库。基于哈希数据建模,通过对非标地址进行切分匹配并转换成向量,计算相似度得到最可能的标准地址。实验结果表明,该方法能够大大提高工作效率,避免工作中的麻烦和误会,同时促进各行业或部门之间的信息互通。

关键词： 云计算   汽车数据处理   远程监控   分布式计算   数据挖掘  

摘要： 本文研究了基于云计算的汽车数据处理与远程监控技术。文章介绍云计算技术的核心概念及其在汽车领域的潜在应用价值。探讨汽车数据处理技术的现状与挑战,并提出基于云计算的汽车数据处理框架。在远程监控技术方面,分析系统设计及关键实现技术,并通过实验验证了监控系统的有效性。通过案例分析,展示了该技术在实际应用中的效果,并探讨了其在推动汽车行业智能化、信息化发展方面的应用前景。

关键词： 云计算   数据挖掘   聚类算法   研究  

摘要： 近年来大数据及云计算技术、人工智能技术的发展,使得K-Means聚类算法、DBSCAN聚类算法、BIRCH聚类算法、Cluster数据分布算法不断涌现,但不同算法在面对海量化、多样化网络数据样本时的性能存在差异。基于此,从不同数据文本关联性、数据集资源的海量性角度出发,利用云计算Spark分布式架构、HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)分布式文件系统、Spark SQL数据计算引擎、YARN(Yet Another Resource Negotiator)资源管理器等软件,建构起融合K-Means聚类算法、BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)聚类算法的数据挖掘模型,根据CF树聚类的判别函数确定被测试数据集的类别,由Spark计算模型将完成聚类的数据集分布式缓存至网络节点内存中,以实现对海量化网络数据的挖掘、聚类及存储操作。