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    1. 数据整理——大数据治理的关键技术
    杜小勇, 陈跃国, 范举, 卢卫
    大数据    2019, 5 (3): 13-22.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2019020
    摘要621)   HTML111)    PDF(pc) (1421KB)(272)    可视化    收藏

    数据是政府、企业和机构的重要资源。数据治理关注数据资源有效利用的众多方面,如数据资产确权、数据管理、数据开放共享、数据隐私保护等。从数据管理的角度,探讨了数据治理中的一项关键技术:数据整理。介绍了以数据拥有者和直接使用者(行业用户)为核心的数据整理的关键技术,包括数据结构化处理、数据质量评估及数据清洗、数据规范化、数据融合与摘取、数据整理的发布共享等。最后,针对加强数据整理方面的研究提出了一些思考。

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    2. 边缘计算的架构、挑战与应用
    李林哲, 周佩雷, 程鹏, 史治国
    大数据    2019, 5 (2): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2019010
    摘要475)   HTML274)    PDF(pc) (1661KB)(455)    可视化    收藏

    边缘计算是一种在网络边缘执行计算任务的新型计算模型,相比于云计算模型,能够更加迅速、可靠和节能地响应用户需求。从云计算模型的不足出发,首先介绍了边缘计算的概念和通用构架,随后详细阐述了两个边缘计算参考构架,总结了边缘计算面临的挑战,并介绍了针对这些挑战的研究进展。随着边缘计算相关理论和技术的发展,边缘计算将成为推动物联网服务升级的关键技术,以预测性维护和安防监控为例,对边缘计算的应用进行了介绍。

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    3. 人工智能在医学影像中的研究与应用
    韩冬, 李其花, 蔡巍, 夏雨薇, 宁佳, 黄峰
    大数据    2019, 5 (1): 2019004-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2019004
    摘要182)   HTML28)    PDF(pc) (12471KB)(168)    可视化    收藏

    近年来,人工智能成为学术界和工业界的研究热点,并已经成功应用于医疗健康等领域。着重介绍了人工智能在医学影像领域最新的研究与应用进展,包括智能成像设备、智能图像处理与分析、影像组学、医学影像与自然语言处理的结合等前沿方向。分析了研究和发展从源头入手的全链条人工智能技术的重要性和可行性,阐述了学术界和工业界在这一重要方向上的创新性工作。同时指出,人工智能在医学影像领域中的研究尚处于起步阶段,人工智能与医学影像的结合将成为国际上长期的研究热点。

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    4. 大数据驱动5G网络与服务优化
    邬贺铨
    大数据    2018, 4 (6): 2018055-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2018055
    摘要436)   HTML183)    PDF(pc) (1261KB)(402)    可视化    收藏

    5G时代的到来将进一步加速移动数据的发展。介绍了移动大数据的来源,分析了大数据分析在5G网络优化中的应用方向。针对5G网络的新特点,系统阐述了大数据在5G网络中的大规模天线与分布式天线、无线接入网资源管理、异构接入组网、云网、移动边缘计算、终端与云端的智能、SDN与NFV、网络切片、跨层联合优化、源选路优化等方面可能的应用。并结合5G大数据的特点,分析了其在智慧城市、智慧医疗、智慧交通、工业互联网方面的应用。

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    5. 新工科背景下的大数据教学体系建设探析
    王元卓, 于建业
    大数据    2018, 4 (6): 2018056-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2018056
    摘要40)   HTML0)    PDF(pc) (1086KB)(0)    可视化    收藏

    大数据产业迅猛发展,对大数据人才培养提出了巨大挑战。如何有效地融合跨学科、交叉领域的知识,构建大数据教学体系,是当前高校大数据专业建设面临的问题。从新工科角度出发,对大数据教学体系建设中的人才培养要求、课程体系、教材体系和实践教学体系进行了探讨,并对当前一些政产教融合的探索进行了介绍,最后对促进大数据专业建设的关键点进行了讨论。

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    6. 结合深度学习的工业大数据应用研究
    李广, 杨欣
    大数据    2018, 4 (5): 2018046-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2018046
    摘要274)   HTML36)    PDF(pc) (1343KB)(356)    可视化    收藏

    如何将大数据等核心技术与智能制造结合,进一步提高产能与质量,并且降低成本,是新一代制造业革新的关键任务。通过一个具体应用案例,即针对工业中常见的机床刀具消耗冗余的问题,提出了基于大数据和人工智能的方法,以准确预测机床刀具的崩刃,从而增加了机床的生产效率,降低了生产成本。相对于以往使用数据统计和传统机器学习进行刀具磨损预测的方法,新方法通过高速电流采集器获取主轴电流值,结合了卷积神经网络的强拟合性和异常检测算法的强泛化能力,对大数据量的电流值进行预测分析,实现了更快的网络收敛及更高的预测准确率和顽健性。

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    7. 利用网络数据预测企业失信行为
    周涛, 李艳丽, 李倩, 陈端兵, 谢文波, 吴桐, 曾途
    大数据    2018, 4 (5): 2018049-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2018049
    摘要219)   HTML23)    PDF(pc) (1178KB)(245)    可视化    收藏

    传统的企业信用水平分析方法多从企业规模、经营地、行业类别、注册与实缴资本等特征属性出发,缺少基于海量关联数据的深入分析。为了解决这个问题,采集、清洗了大量数据,建立了包含400多万家企业的有向投资网络,其中存在各类失信行为的企业有近26万家。研究结果显示,企业失信行为存在明显的“网络效应”,目标企业的股东或者投资企业若存在失信行为,则目标企业发生失信的风险远远大于平均值。基于此,提出了简单的预测企业失信行为的算法,其精确性远远超过了不考虑网络效应的回归方法。

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    8. 工业大数据分析综述:模型与算法
    王宏志, 梁志宇, 李建中, 高宏
    大数据    2018, 4 (5): 2018051-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2018051
    摘要446)   HTML62)    PDF(pc) (998KB)(604)    可视化    收藏

    随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用,大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析,有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本,为实现智能制造奠定基础。因此,工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念,综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果,并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。

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    9. 深度学习编程框架
    王秉睿, 兰慧盈, 陈云霁
    大数据    2018, 4 (4): 2018040-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2018040
    摘要317)   HTML27)    PDF(pc) (901KB)(358)    可视化    收藏

    近年来,深度学习算法日益流行,在各种领域的应用都取得了出色的效果,受到工业界和学术界的广泛关注。越来越多的研究者开始利用深度学习算法解决实际问题(如图像分类、图像识别、语音识别、自然语言处理等)。人们提出了各种各样的深度学习编程框架,便于研究者们开发新的深度学习算法。这些深度学习库的设计原则、抽象层次各有不同。对常见的深度学习编程框架进行了分类介绍,针对深度学习编程框架设计中的关键问题进行了分析,并且对未来深度学习编程框架的发展方向做了展望,为以后深度学习编程框架的设计提供了设计思路和方向。

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    10. 数据自治开放模式
    朱扬勇, 熊贇, 廖志成, 叶雅珍
    大数据    2018, 4 (2): 2018013-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2018013
    摘要247)   HTML13)    PDF(pc) (2333KB)(274)    可视化    收藏

    介绍了现有数据资源管理模式,并指出了其中存在的问题;提出了数据自治开放模式,并介绍了数据自治开放技术。数据自治开放模式有望成为数据开放的基本模式,是政府数据开放共享、企业及个人数据交易、国家数据主权实现的一种可行方法。

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    11. 数据自治开放与治理模式创新
    沈逸, 姚旭, 朱扬勇
    大数据    2018, 4 (2): 2018014-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2018014
    摘要162)   HTML7)    PDF(pc) (722KB)(229)    可视化    收藏

    当前政府治理日趋离不开对数据资源的妥善管理和运用,在此过程中面临的最主要的难题是如何实现有效的数据共享。为解决这一难题,提出了数据自治的概念,认为可以在明确数据资源权属并界定必要的使用—维护成本的情况下,由政府相关部门自主推进数据资源的开放共享。经过比较分析,认为以数据自治为基础的开放政府建设是一条中国特色的实践路径,不仅能够服务于中国,而且能够为当今世界解决类似难题做出重要贡献。

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    12. 区块链与分享型数据库
    钱卫宁, 金澈清, 邵奇峰, 周傲英
    大数据    2018, 4 (1): 2018004-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2018004
    摘要893)   HTML180)    PDF(pc) (1180KB)(870)    可视化    收藏

    区块链可以实现无中心、高可信的账本管理,成功支撑了比特币等金融领域应用发展。区块链的本质是在不完全可信环境中的可信数据管理,它具有去中心化、防篡改、强一致和完整性等特性。同时,区块链也存在着数据管理功能弱、性能低等问题。通过对比区块链和传统数据管理技术,分析3个典型的金融领域以外的区块链应用,探讨区块链上新的研究问题,并讨论面向特定领域应用,研发分享型数据库系统(即支持核心业务,支撑分享经济业务模式,甚至本身也是以分享经济的方式实现的数据库)的必要性。

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    13. 区块链交易数据隐私保护机制
    祝烈煌, 董慧, 沈蒙
    大数据    2018, 4 (1): 2018005-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2018005
    摘要976)   HTML36)    PDF(pc) (1160KB)(673)    可视化    收藏

    区块链技术是一种去中心化、去信任化、公开透明的分布式数据存储技术,能够降低信任成本,实现安全可靠的数据交互。然而,攻击者可以轻易地从公开的全局账本中获得所有数据,并通过大数据分析技术挖掘用户交易规律等隐私信息。分析区块链交易数据面临的隐私泄露威胁,描述基于数据分析的攻击方法;介绍以混币机制为代表的交易数据隐私保护机制,简要描述各种混币方法的基本原理,并针对混币过程是否需要中心节点参与的问题分析不同混币机制的优势与缺陷;最后,分析了现有区块链数据隐私保护技术中存在的不足,并展望未来的发展方向。

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