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关键词： 医疗大数据   分析技术   人工智能   医学影像   风险预测   疾病控制  

摘要： 应用大数据分析技术收集、归纳和分析医疗大数据,能够精准挖掘和探寻其中隐含的信息,为医学研究、临床实践等提供巨大推动作用。当前,医疗大数据分析技术主要包括人工智能、数据库、编程语言等,已被应用于医学影像、疾病风险预测、疾病控制、健康管理、跟踪随访、药物和疗法研发等多个领域。本文主要对医疗大数据分析技术及其应用进行综述,以期推动相关领域研究发展。

关键词： 大数据分析   期刊投稿   人工智能   投稿人   知识图谱   区块链   网址   物联网  

摘要： 1.本刊主要刊登人工智能、大数据分析、云计算、物联网、移动作业、区块链、边缘计算、数字孪生、知识图谱等先进技术在电力系统的应用研究最新成果,涉及电力设备制造、系统规划设计、发电、输电、供电、配电、用电、调度、电力市场交易等诸多环节。2.本刊只接受网上投稿,请投稿人认准本刊唯一投稿网址为:http://***/ch/***,本网址已经百度官网认证;本刊投稿要求详见该网页。

关键词： 大数据   大数据分析技术   图书馆   管理   服务  

摘要： 目前,在互联网飞速发展的时代背景下,在图书馆管理和服务环节科学应用大数据分析技术,具备一定的优势和价值,不仅可以丰富图书馆的藏书资源,更好的满足读者的需求,还能够提高服务环节的人性化水准。基于此,本文主要在图书管理和服务工作中针对大数据分析技术的应用展开研究,首先论述了该技术对图书馆形成的影响,其次分析了一系列技术应用及创新措施,以供参考。

关键词： 大数据   分析   电商企业   精准营销  

摘要： 大数据精准营销的社会价值在于有效地撮合购销双方,节省各项经济活动过程中的中间成本。在数据就是生产力的商业竞争环境之下,电商企业实行大数据精准营销仍面临有效数据的商业价值挖掘问题,用户数据使用的法律风险、道德风险等问题。电商企业实施大数据精准营销的策略一般依托用户的基本信息、关系网信息、行为信息展开,策略比较多样,有目标市场客户的价值管理策略、盲盒营销策略、个性化推荐及定制营销策略、差异化营销策略等。

关键词： 大数据分析   人工智能   信息通信   区块链   云计算技术   物联网   行业渗透   新动力  

摘要： 0引言近些年来,世界范围内经济竞争日趋激烈,地缘冲突频繁发生,疫情席卷全球,气候环境形势严峻,驱动各国不断探索新科技来解决新问题。新一代人工智能、大数据分析、云计算技术、物联网、区块链等科技蓬勃发展,新型信息通信科技加速向各行业渗透,成为行业转型升级新动力。

关键词： 废旧资产   数据映射   精益化管理   大数据分析  

摘要： 电力废旧物资因现场实物与竞拍合同不符,造成回收商与供电公司产生纠纷,回收商拒不履约,引发多重影响,对废旧资产回收管理存在较大风险。本研究通过ERP系统,获取近三年浙江省废旧物资处置出入库的原始数据,将废旧物资编码及计量单位和普通物资物料编码及计量单位搭建融合转换关系,建立数学模型,实现废旧物资精准分类,计量单位准确转换,从根本上解决现场实物与竞拍合同不符的问题,减少回收商纠纷,提升废旧物资精益化管理。

关键词： 大数据分析   云计算资源   负载预测   混沌时间序列   互相关   支持向量机  

摘要： 为有效呈现云计算资源负载的动态波动情况,研究基于大数据分析技术的云计算资源预测方法。在海量云计算资源负载的时间序列数据内任意选取一个时间序列数据;采用时间序列混沌分析方法预处理所选时间序列数据,通过互相关方法确定时间序列相空间重构的最佳嵌入维和延迟时间;依照最佳嵌入维和延迟时间构建一个多维时间序列,将多维时间序列作为云计算资源负载预测建模的学习样本;采用支持向量机训练学习样本,构建云计算资源负载预测模型,采用蝙蝠算法优化预测模型内惩罚因子和径向基核函数宽度参数,完成海量云计算资源负载时间序列数据预测。测试结果显示所研究方法具有较好的泛化能力,单步预测条件下能够获取高精度的测试对象预测结果,多步预测条件下依旧能够较好的呈现测试对象的波动情况。

关键词： 玉米脂肪酸值   大数据分析   粮食储藏  

摘要： 收集了主要储粮生态区中相关粮食储存库点历年质量品质数据,通过大数据分析方法对各生态区内玉米的品质指标值、各指标的相关系数、半年差值数据进行研究。通过对玉米关键品质指标——脂肪酸值变化规律的研究,从而得出不同储粮生态区内的玉米质量标准,为提出更加合理有效的轮换周期、优化玉米储藏技术提供数据支撑和理论依据。

关键词： 大数据分析   企业经营管理   数据安全   数据深入挖掘   信息化管理  

摘要： 大数据环境下,企业经营管理工作面临的挑战主要集中在:对日常业务经营结果的评估细致程度与精确程度亟待提升,综合管理效率需要在尽量短的时间内提高到新的标准。大数据时代,企业经营管理的本质是数据分析,但很多企业均在数据容量、数据安全、数据处理方面存在不足之处。为解决上述问题,提出系统性提高企业对各类型数据的收集及分析能力;建立健全对数据信息的深入挖掘机制;全面改革传统的经营管理模式,注重加强信息化管理设施的建设;提高对数据安全的重视程度,避免企业重要数据信息外泄等方式,希望为企业管理者提供一定的参考。

关键词： 数据处理 研究  

ISBN: (纸本)9787030732699

摘要： 大数据是推动创新型国家建设的重要战略资源。本书从机器学习、可视分析、知识处理、数据挖掘等角度出发，详细讨论了大数据分析的相关基础理论和技术方法，主要包括：大数据机器学习理论与方法，大数据可视分析理论与方法，多源不确定数据挖掘方法与技术，自动深层化知识处理方法与技术，大数据分析平台、标准与应用示范等。本书总结了部分代表性工作，并呈现给读者。本书可供机器学习、可视分析、知识处理、数据挖掘等领域研究者、业界工作者和对大数据分析感兴趣的读者阅读参考。