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关键词： 卫星边缘计算   大数据分析   查询优化   在线学习   近似算法  

摘要： 近年来,来自许多行业的物联网(Io T)应用,如运输(海运、公路、铁路、航空)和车队管理、海上监控和农业,都位于没有蜂窝连接的偏远地区。此类物联网应用程序不断生成具有隐藏信息的流式数据,实时的分析这些流式数据可以很好的挖掘出隐藏在其背后巨大的商业价值。但是随着数据量的爆炸式增长、动态环境的不确定性等因素的影响,导致原有的移动边缘计算部署成本过高,无法满足用户需求。卫星边缘计算网络将卫星网络和移动边缘计算技术的优势相结合。为用户提供低延迟,高质量的服务。同时减轻地面网络压力,完成数据的实时处理。然而,大数据查询请求需要结合其所需的历史数据集进行联合处理,在这种查询数据集体积和到达时间不确定的情况下如何做到最小化时延是一个关键的挑战。 在本文中,使用流时间来捕获卫星边缘计算中流式数据分析的响应性,这是第一个数据集单元的生成与数据处理完成之间的总时间。本文考虑了SEC网络中大数据查询评估的流时间最小化问题。首先,我关注了卫星边缘计算网络中给定大数据查询数据集的流时间最小化问题。为了解决这个问题,提出了一种基于定制辅助图的近似算法,通过构建辅助图,可以找到使得查询流时间最小的任务调度决策,同时证明了该近似算法的近似比。然后进一步的研究了在请求数据量和到达时间不确定的在线情况下的流时间最小化问题,采用一种基于多臂老虎机的在线学习算法,对数据量不确定的查询请求进行自适应的等长分割,动态的权衡出最合适的等长分割大小,在进行任务调度以实现流时间最小化。同时我们证明了在线学习算法具有有界遗憾。我们的研究为实现实时大数据查询提供了一种方法,可以更好地适应SEC网络的特点,降低时延。 为评估所提出算法的性能,我们进行了大量的实验。实验结果表明,相较于同类算法,我们提出的算法在保证高精度的前提下,在降低查询的平均流时间方面优于同类算法13%,具有更好的性能表现。这些实验结果验证了我们算法的有效性和可行性,并证明了它在大数据查询流时间最小化问题上的优越性。

关键词： 大数据分析能力   知识管理能力   开放式创新绩效   环境动态性  

摘要： 在信息主导的时代,大数据在提供、洞察和预测方面发挥着重要作用。企业力求从数据中发现价值,以创造新的产品和服务来满足不断变化的需求。大数据的快速发展使得企业越来越关注内部和外部数据的管理,以抓住适合维持其竞争优势的新机遇。通过大数据分析,企业可以挖掘和利用企业内部核心资源,有效获取外部资源与价值信息,及时发现市场机遇从而调整企业知识管理策略、提高企业开放创新程度。而在大数据的运用过程中,环境动态变化的特性对企业内部的知识管理网络的建设产生了一定的影响。因此,本文通过文献综述法、问卷调查和实证研究三者结合的方法进行研究,基于动态能力理论、知识基础观提出本文假设,旨在探讨大数据分析能力和开放式创新绩效之间的关系,并考察知识管理能力在其中的中介作用,以及环境动态性在大数据分析能力与知识管理能力之间的调节作用。本研究采用问卷调查法收集了来自不同行业和企业规模的544个样本,并利用统计分析软件Amos、SPSS等对数据进行分析和验证。结果表明,大数据分析能力对开放式创新绩效有着显著正向影响,而知识管理能力在其中起着中介作用。具体来说,即企业通过有效的知识管理能力,能够更好地利用大数据分析能力,从而促进开放式创新绩效的提高。此外,数据分析的结果表明企业所处环境变动越剧烈,大数据分析能力对于知识管理能力的正向影响越弱,即并未起到促进作用。本研究的结果为企业在提高大数据分析能力和开放式创新绩效方面提供了重要的实践意义,并为相关学术研究提供了新的思路和视角。

关键词： 大数据   气液两相流   制冷机械   应用  

摘要： 在制冷机械设备领域内，深入了解并充分利用气液两相流的相关数值能够有效提升制冷机械制冷效果。然而当前计算方法主要是通过实验进行计算模拟，缺乏实践性。因此，本文利用大数据技术，基于实测数据优化两相流计算方法，首先建立样本数据库与基础数据库，并且利用平滑算法、插值算法等对实测数据进行处理，得到结果数据，通过对比分析与现有计算方法之间的误差，证明采用新型算法误差更小，更能够满足实际需求。

摘要： 随着社会经济的持续发展,用户对输电线路的运维效率及效果提出了更高要求。基于此,本文总结了传统输电线路运维管理存在的问题,简要介绍了以大数据分析为基础的输电线路精益化运维管理策略,以期促进输电线路运维管理从劳动密集型向技术密集型转型发展,减小运维管理人员的工作强度,确保输电线路持续稳定运行。

关键词： 就业质量   劳动力流动网络   社会网络分析   空间计量模型   腾讯位置大数据  

摘要： 近年来,我国不再仅仅追求经济发展速度,对经济发展的质量也提出了更高的要求,就业作为最大的民生,也正朝着实现更高质量和更充分就业的新目标进发。劳动力流动是市场配置劳动力的客观要求,是市场经济条件下一种重要的经济、社会现象,大规模的劳动力流动为流入地地区经济发展注入活力的同时,也对流入地和流出地地区的就业质量产生了影响。劳动力流动对我国整体就业质量会产生什么样的影响,对流入和流出地影响是否有显著差异,怎样合理配置劳动力资源以改善就业市场现存的问题,从而提升区域就业质量,是一个值得研究的问题。本研究以中国31个省市自治区(不含港澳台数据)作为研究对象,首先通过构建多指标体系综合衡量我国各省区的就业质量,探究我国各省区就业质量的局部与整体特征;其次采用腾讯位置大数据,利用社会网络分析法构建劳动力流动网络,探究劳动力流动网的网络特性,利用劳动力流动网的网络特性测度各省区间的空间关联程度;然后利用空间计量模型探究劳动力流动网络对我国各区域就业质量的影响,并利用中介效应模型探索劳动力流动对各区域就业质量的影响机理,以及劳动力流动对区域就业质量的双向影响效应问题,最后根据结论提出相应建议。本文主要得出以下结论:(1)在对各省区就业质量进行综合评价分析时发现:虽然我国各省区就业质量在逐年向好发展,但大多数省区的就业质量仍存在较大的提升空间,且我国七大地区之间的就业质量差距也在逐渐扩大(包括东北、华北、华中、华东、华南、西北、西南七个区域);(2)在对劳动力流动网络的整体特征及时空演化特征进行分析时发现:我国西北部的劳动力流动网络密度呈现出明显增大的趋势,劳动力流动也逐渐突破了地理范围的局限,但劳动力流向分布依然呈现明显的“东南密集,西北稀疏”的态势。此外,以京广铁路和长江经济带构成的“十字形”结构覆盖了我国劳动力流动网络中的高强度地区,劳动力流动网络中间中心度排名前十的节点逐渐呈现出纵横式分布的特征;(3)在分析劳动力流动网络对区域就业质量的影响效应及作用机理时发现:地区在劳动力流动网络中的网络中心度对该地区的就业质量有着显著的正向影响,但对周边地区的就业质量存在显著的负向影响。此外,劳动力的流动对区域就业质量存在双向影响机制,一方面,劳动力流动网络通过影响资源的流动,带动劳动力流入地就业质量提升的同时,对劳动力流出地的就业质量也产生了抑制作用;另一方面,劳动力流动会挤压流入地原有就业市场、影响原就业市场的供求均衡,一定程度降低了流入地劳动报酬水平,还容易引发流入地劳动保护问题,抑制流入地就业质量的提升,相反,劳动力的流出能释放流出地就业市场压力,有利于维持流出地就业市场均衡,从而对流出地就业质量的提升有一定推动作用。最后,基于研究结论,本文提出了几点建议,以更加合理地引导劳动力跨区域流动,提升中、西、东北部等地区就业吸引力,推动就业质量的提升,促进全国各省区就业均衡发展。

关键词： 白花蛇舌草   宫颈癌   黄柏   数据挖掘   网络药理学   细胞实验   中医药  

摘要： 目的:1.应用中医文献数据挖掘技术分析探索中药治疗宫颈癌的用药特点及规律,挖掘宫颈癌的高频用药组合及核心药物对。2.通过网络药理学分析核心药对白花蛇舌草-黄柏治疗宫颈癌的潜在活性成分及作用机制。3.以宫颈癌细胞作为研究对象,探讨白花蛇舌草-黄柏及两药联合应用对宫颈癌HeLa、SiHa、C33a细胞增殖、周期及凋亡的影响。方法:1.收集整理中国知网(CNKI)、万方数据库、维普数据库自建库至2022年12月之间发表关于中医药治疗宫颈癌的有关文献,利用Excel对所有中药的频率、次数、性味、归经、功效等进行总结分析,并借助IBM SPSS Modeler 18.3、SPSS Statistic26.0进行关联规则与复杂网络分析和系统聚类分析,结合宫颈癌病因病机、临床常见证型等,确定以白花蛇舌草-黄柏作为后续研究对象。2.通过TCMSP数据库收集并筛选白花蛇舌草、黄柏的有效化学成分,基于Genecards数据库、TTD数据库、DrugBank数据库、OMIM数据库收集整理宫颈癌疾病靶点,通过Cytoscape软件构建“药物成分-靶点-疾病”网络图,同时以String平台数据为基础构建白花蛇舌草-黄柏药对与宫颈癌共同靶点的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,并基于David数据库进行GO与KEGG富集分析。3.体外培养宫颈癌HeLa、SiHa和C33a细胞,随机分为溶剂对照组、白花蛇舌草提取物组、黄柏酮组、联合组(白花蛇舌草提取物+黄柏酮组)四个组,通过CCK法检测不同浓度白花蛇舌草提取物、黄柏酮两种药物单用及二者联合应用24小时、48小时、72小时、96小时后对宫颈癌HeLa、SiHa、C33a细胞增殖的影响,并计算白花蛇舌草提取物及黄柏酮对宫颈癌细胞HeLa及SiHa的半抑制浓度(halfmaximalinhibitory concentration,IC50),同时用流式细胞分析仪测定白花蛇舌草提取物、黄柏酮单药及联合用药对于细胞周期以及凋亡的作用效果。结果:1.数据挖掘结果:本部分研究共纳入复方100首,中药182味,频次前10味中药为黄柏、白术、土茯苓、黄芪、甘草、薏苡仁、白花蛇舌草、当归、苍术、党参,以清热、补虚为主要功效;四气以寒、温为主,五味以苦、甘为主,归经以肝、肺、脾为主;药物关联分析中支持度最高的药对为黄芪-甘草及黄芪-白术,基于关联规则挖掘得到新方组合6个,通过复杂网络分析得到的核心处方为党参、当归、黄芪、黄柏、薏苡仁、茯苓、白花蛇舌草、白术、甘草。2.网络药理学研究结果:白花蛇舌草、黄柏共有49个药物活性成分,3个共同成分,白花蛇舌草与黄柏活性成分共有作用靶点基因198个,宫颈癌疾病相关靶基因514个,药物与疾病共同靶点22个,其核心靶点主要为IL1B、AKT1、TP53、ESR1、CCND1、CASP8,KEGG通路主要为各类癌症通路、内分泌抵抗、P53信号及PI3K-Akt信号通路等。3.细胞实验结果:与溶剂对照组对比,白花蛇舌草提取物组、黄柏酮组及联合用药组对宫颈癌HeLa、SiHa细胞增殖呈现时间-浓度依赖的抑制作用,其抑制效果从高到低依次为联合用药、白花蛇舌草提取物、黄柏酮;然而,两种单药及联合用药对于宫颈癌C33a细胞无显著抑制作用;HeLa细胞白花蛇舌草及黄柏酮的IC50分别235.4μg/mL、327.4μM,SiHa细胞白花蛇舌草及黄柏酮的IC50分别为770.6μg/mL、532.9μM。在使用100μg/mL白花蛇舌草提取物、100μM黄柏酮及100μg/mL白花蛇舌草提取物+1 00μM黄柏酮联合分别干预宫颈癌细胞48小时以后,白花蛇舌草提取物以及联合用药可有效使宫颈癌HeLa细胞的周期阻滞于G1期,黄柏酮对于宫颈癌细胞周期无明显阻滞作用;白花蛇舌草提取物组、黄柏酮组及联合用药组均能诱导宫颈癌HeLa、SiHa细胞凋亡,其诱导凋亡效果从高到低依次为联合用药、白花蛇舌草提取物、黄柏酮。结论:1.宫颈癌发病的本为正气不足,标为湿热蕴结下焦,病变涉及肝、脾,临床用药以清热解毒、扶正祛邪为主。2.白花蛇舌草-黄柏药对可通过调控IL1B、AKT1、TP53、ESR1、CCND1、CASP8等基因的表达,干预P53、PI3 K-Akt等信号通路,从而发挥抗宫颈癌作用。3.白花蛇舌草提取物、黄柏酮及联合干预用药均能够抑制宫颈癌HeLa、SiHa细胞增殖及诱导宫颈癌细胞的凋亡,其作用效果由高到低分别为联合用药、白花蛇舌草提取物、黄柏酮。

关键词： 大数据分析   保险产品推荐   混合推荐算法   Spark框架  

摘要： 随着科技的不断进步和信息技术的日益成熟,保险业也加入了互联网发展的浪潮,线上销售保险产品已成为保险销售的主要形式之一。但是,随着保险产品数量的急剧增加,投保人往往无从下手,而保险销售人员的推荐带有强烈的主观因素,难以为投保人提供精准的产品推荐。尽管推荐系统发展已经逐渐成熟,但仍存在一些问题,如冷启动问题、实效性不佳的问题以及单一推荐算法导致推荐效果不佳的问题等。为了解决这些问题,本课题设计并实现了一个保险推荐系统,旨在为投保人提供快速、准确、符合其偏好的产品推荐。该系统采用了多种推荐算法,并结合了人工智能和大数据技术,能够根据用户的历史数据、行为特征和偏好等多方面信息,精准地预测用户的需求,从而为其推荐最符合其需求的保险产品。通过该系统,投保人不仅能够更快地找到符合自己需求的产品,还能享受更加个性化的服务体验。本文主要做了以下工作:(1)针对传统的推荐算法存在的冷启动问题在离线推荐模块中提出了一种融合文档主题算法(LDA)和交替最小二乘算法(ALS)的协同过滤混合推荐算法,有效地缓解了传统的推荐系统中存在的冷启动问题;针对传统的推荐算法推荐的实效性问题在实时推荐模块中提出了一种融合专家信任的协同过滤算法(EOCF),该算法充分考虑了用户的相似度和产品的相似度,保证了推荐系统的实效性的同时有效提高了推荐结果的准确性。(2)在系统设计搭建过程中进行了本课题的可行性研究,证明了本课题具有较高的可行性,然后深入分析了用户的整体需求并对用户需求的主要倾向进行分类,在此基础上将系统的整体功能拆分成几个不同的功能模块,最后根据各功能模块的特点进行了总体的架构设计。(3)根据系统设计进行了保险推荐系统的具体搭建,通过采用目前流行的大数据平台框架Spark结合Kafka、ElasticSearch、Redis等常用的大数据处理工具,构建了一套可靠高效的保险产品推荐系统。最后进行了完整的系统测试,主要包括并发测试、功能测试等,有效地保证了保险推荐系统的可靠性。

摘要： 欧美智库是全球智库体系中的重要组成部分，其发展起步较早，发展模式较好，行业规范更成熟，是欧美国家的重要政策智囊，在全球高端舆论体系中有着重要的地位本文收集了9家智库2022年关于中国、国际政治、产业投资、贸易、基础设施、科技、军事、金融、债务、规则、标准、制裁等相关领域的研究报告，共计10448篇，以此作为样本进行大数据分析。

关键词： 大数据分析能力   知识创造   新产品开发绩效   环境动态性  

摘要： 随着数字化进程的推进,大数据分析技术在新产品开发的过程中承担着日益关键的作用,大数据分析能力开始逐步变成企业获取竞争优势的一种重要能力,利用大数据分析能力将获取的信息资源转化为企业所需要的专业知识,能够助力企业加快实现数字化转型,应用于新产品开发进程,进而提升绩效,使企业获得持续发展的机会。在过去,人们普遍认为大数据分析能力只是一项重要的数据分析技术,忽视了它在产品研发中的重要作用。为此,本文针对大数据分析能力对企业新产品开发绩效的影响展开研究,深入探讨了大数据分析能力对新产品开发绩效的作用路径,同时,探究了知识创造及环境动态性在该作用路径上产生的影响。 本文首先梳理了资源基础理论、动态能力理论、知识管理理论等相关理论,基于以往学者的研究成果,总结了大数据分析能力、知识创造、新产品开发绩效和环境动态性等主要变量的研究现状。将大数据分析能力重新划分为大数据分析基础能力、大数据分析管理能力和大数据分析预测能力,知识创造划分为知识外显化和知识融合化,经过理论论证,提出本研究的概念模型与研究假设。然后采用网络平台创建问卷的方法收集数据,并通过预测试检验量表的可靠性,对题项进行修改,得到最终量表。最后通过发放最终问卷获取数据,并使用SPSS和AMOS统计软件进行实证分析。主要包括检验各量表的信效度、使用Pearson相关系数法检验各变量之间的相关关系、通过多元回归分析验证大数据分析能力和知识创造的各维度与新产品开发绩效之间的影响关系,利用层级回归分析对知识创造的中介效应及环境动态性的调节效应进行检验,从而得出研究结论。 研究发现,大数据分析能力对新产品开发绩效具有显著正向影响,并通过知识创造的中介作用对其产生影响,此外,环境动态性在大数据分析能力对新产品开发绩效的影响中起正向调节作用。基于此,本文给出积极构建和提升企业大数据分析能力、推动建立知识创造机制和提升企业对环境感知的敏锐性等管理启示,为企业进行产品研发并提升新产品开发绩效提供建议。