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Big-Data Processing Techniques and Their Challenges in Transport Domain 被引量:3
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作者 Aftab Ahmed Chandio Nikos Tziritas Cheng-Zhong Xu 《ZTE Communications》 2015年第1期50-59,共10页
This paper describes the fundamentals of cloud computing and current big-data key technologies. We categorize big-da- ta processing as batch-based, stream-based, graph-based, DAG-based, interactive-based, or visual-ba... This paper describes the fundamentals of cloud computing and current big-data key technologies. We categorize big-da- ta processing as batch-based, stream-based, graph-based, DAG-based, interactive-based, or visual-based according to the processing technique. We highlight the strengths and weaknesses of various big-data cloud processing techniques in order to help the big-data community select the appropri- ate processing technique. We also provide big data research challenges and future directions in aspect to transportation management systems. 展开更多
关键词 big-data cloud computing transportation management sys-tems MAPREDUCE bulk synchronous parallel
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Temporal Change in Treatment Patterns of Metastatic Colorectal Cancer and Its Association with Patient Survival:A Retrospective Cohort Study Based on an Intelligent Big-Data Platform 被引量:1
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作者 Zi-Xian Wang Yi-Chen Yao +14 位作者 Zong-Jiong Mai Wu-Hao Lin You-Sheng Huang Ying Jin Hui-Yan Luo Dong-Sheng Zhang Feng-Hua Wang Feng Wang Gong Chen Pei-Rong Ding Yun-Fei Yuan Yu-Hong Li Jin-Hua Huang Zhi-Zhong Pan Rui-Hua Xu 《Engineering》 SCIE EI 2021年第4期526-533,共8页
There is a lack of high-quality,large-scale,real-world evidence from patients with metastatic colorectal cancer(mCRC),especially in China.It remains unclear whether efforts to improve the quality of care for mCRC woul... There is a lack of high-quality,large-scale,real-world evidence from patients with metastatic colorectal cancer(mCRC),especially in China.It remains unclear whether efforts to improve the quality of care for mCRC would improve patient survival outcomes in real-world practice.On the basis of an intelligent bigdata platform,we established a large-scale retrospective cohort of mCRC patients.We investigated the temporal changes in the systemic and local treatment(resection,ablation,or radiation to liver,lung,or extrahepatic and/or extrapulmonary metastases)patterns of mCRC,and whether these changes were associated with improved overall survival(OS)over time.Between July 2012 and December 2018,3403 eligible patients were included in this research.The median OS was 42.8 months(95%confidence interval(CI),40.7–46.6)for the entire cohort,25.6 months(95%CI,24.7–26.9)for those treated with systemic therapy only,and not reached(95%CI,78.6 months–not reached)for those receiving local therapy.The utility rate of local therapy increased continuously from 37.9%in 2012–2014 to 46.9%in 2017–2018.A dramatic increase in the utility rate of either cetuximab or bevacizumab was observed since 2017(39.9%,43.2%,and 60.3%in 2012–2014,2015–2016,and 2017–2018,respectively).Compared with 2012–2014,the OS of the entire population significantly improved in 2015–2016(hazard ratio(HR)=0.87(95%CI,0.78–0.99);P=0.034),but not for patients receiving systemic therapy only(HR=0.99(95%CI,0.86–1.14);P=0.889),whereas an improved OS was found in 2015–2018 for both the entire population(HR=0.75(95%CI,0.70–0.81);P<0.001)and for patients receiving systemic therapy only(HR=0.83(95%CI,0.77–0.91);P<0.001).In summary,the quality of care for mCRC,as indicated by the utility rate of targeted and local therapies,has been continuously improving over time in this study cohort,which is associated with continuously improving survival outcomes for these patients. 展开更多
关键词 Metastatic colorectal cancer Real-world evidence Treatment pattern SURVIVAL big-data platform
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A big-data approach for investigating destination image gap in Sanya City: When will the online and the offline goes parted? 被引量:2
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作者 Lingkun Meng Yi Liu +1 位作者 Yuanlei Wang Xiaojuan Li 《Regional Sustainability》 2021年第1期98-108,共11页
Tourism destination images in terms of the gaps between the projected and perceived images are of great significance in the development of destinations.Additionally,the use of big-data in tourism studies remains under... Tourism destination images in terms of the gaps between the projected and perceived images are of great significance in the development of destinations.Additionally,the use of big-data in tourism studies remains under-utilized despite the boom in big-data applications and the increasing number of electronic User Generated Contents(UGC).Aiming to take advantage of tourism UGC to fully understand the destination image gap between official promotion materials and tourist perception of Sanya City in China,this study innovatively employed a big-data analysis technique,Tourism Sentiment Evaluation(TSE)model and proposed a new analysis framework integrating the“cognitive-affective”model with the gpp analysis of projected and perceived destination image to explore the destination image gap of Sanya It is found that Sanya's perceptive destination image is overall consistent with its official positioning;however,there also exist image gaps between the two groups in terms of the impact of festival events and tourists'attitude towards core scenic spots amongst others.This study's findings are discussed in light of their methodological,theoretical,and practical implications for destination positioning,marketing,and management. 展开更多
关键词 big-data Tourism reviews Destination image “Cognitive-affective”model Tourism sentiment evaluation model
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Semantic Recognition of a Data Structure in Big-Data
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作者 Aicha Ben Salem Faouzi Boufares Sebastiao Correia 《Journal of Computer and Communications》 2014年第9期93-102,共10页
Data governance is a subject that is becoming increasingly important in business and government. In fact, good governance data allows improved interactions between employees of one or more organizations. Data quality ... Data governance is a subject that is becoming increasingly important in business and government. In fact, good governance data allows improved interactions between employees of one or more organizations. Data quality represents a great challenge because the cost of non-quality can be very high. Therefore the use of data quality becomes an absolute necessity within an organization. To improve the data quality in a Big-Data source, our purpose, in this paper, is to add semantics to data and help user to recognize the Big-Data schema. The originality of this approach lies in the semantic aspect it offers. It detects issues in data and proposes a data schema by applying a semantic data profiling. 展开更多
关键词 Data Quality big-data Semantic Data Profiling Data Dictionary Regular Expressions ONTOLOGY
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Big-Data Analytics:Challenges,Key Technologies and Prospects 被引量:20
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作者 Shengmei Luo Zhikun Wang Zhiping Wang 《ZTE Communications》 2013年第2期11-17,共7页
With the rapid development of the internet, internet of things, mobile internet, and cloud computing, the amount of data in circulation has grown rapidly. More social information has contributed to the growth of big d... With the rapid development of the internet, internet of things, mobile internet, and cloud computing, the amount of data in circulation has grown rapidly. More social information has contributed to the growth of big data, and data has become a core asset. Big data is challenging in terms of effective storage, efficient computation and analysis, and deep data mining. In this paper, we discuss the signif- icance of big data and discuss key technologies and problems in big-data analyties. We also discuss the future prospects of big-data analylics. 展开更多
关键词 big data mass storage data mining business intelligence
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面向中国式现代化的人口与资源高质量发展挑战与应对路径 被引量:2
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作者 崔璨 杨林川 +8 位作者 卿石松 潘泽瀚 刘春卉 朱媛媛 刘晔 古恒宇 吴康 刘涛 李婷 《自然资源学报》 北大核心 2026年第1期1-18,共18页
在推进中国式现代化的进程中,人口与资源问题作为贯穿经济社会发展的基础性、全局性和战略性议题,人口结构性转型对资源配置逻辑、发展动力机制与治理体系效能提出了全新挑战。当前,人口负增长、老龄化和低生育率等趋势叠加,人口发展已... 在推进中国式现代化的进程中,人口与资源问题作为贯穿经济社会发展的基础性、全局性和战略性议题,人口结构性转型对资源配置逻辑、发展动力机制与治理体系效能提出了全新挑战。当前,人口负增长、老龄化和低生育率等趋势叠加,人口发展已由“数量主导”阶段进入“结构重构”阶段。围绕“人口与资源高质量发展”这一主题,邀请来自相关学科的专家学者,对人口结构转型和流动格局新特征、资源配置和优化,以及数据技术赋能人口治理等问题展开讨论。综合各位专家的主要观点,归纳总结出三条核心路径:一是构建系统性应对机制,推动人口结构优化及资源配置协同发展;二是发挥数据与人工智能技术的赋能作用,提升人口与资源监测与治理智能化水平;三是推动制度创新,打破户籍、福利与区域壁垒,完善常住人口导向的资源配置服务体系。专家一致认为,应以系统性思维统筹多元政策工具,推动人口治理范式从被动调控向主动适配转型,在科技支撑与制度创新的双轮驱动下,构建一个可持续、公平、高效的人口资源协调发展体系,是破解人口结构转型难题、实现高质量发展的关键路径。 展开更多
关键词 人口结构 人口迁移 资源配置 人力资本 大数据 人工智能
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人工智能与大数据深度融合驱动科技创新范式变革的机制与路径 被引量:3
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作者 杜传忠 李钰葳 《社会科学研究》 北大核心 2026年第1期30-40,229,共12页
人工智能与大数据深度融合是数智时代技术发展演进的新趋势,二者的融合经过“数据获取—数据冶炼—数据增值”三个阶段,重构了数据价值链的形态与运行机制,驱动科技创新范式发生根本性变革。在创新来源方面,形成“理论驱动与经验驱动”... 人工智能与大数据深度融合是数智时代技术发展演进的新趋势,二者的融合经过“数据获取—数据冶炼—数据增值”三个阶段,重构了数据价值链的形态与运行机制,驱动科技创新范式发生根本性变革。在创新来源方面,形成“理论驱动与经验驱动”相结合的科学发现新模式;在创新体系方面,形成人机协同与跨组织融合的新型创新体系;在创新过程方面,表现出科技创新与场景适配之间的连续链环反应;在创新治理模式方面,构建起敏捷治理与多元共治并存的新型治理模式。为适应和有效应对新变革趋势,中国应加快推进人工智能与大数据深度融合,强化人工智能关键核心技术攻关和推广应用;完善“数据—算力—算法”协同支撑体系;提升以企业为核心的创新主体的创新能力与协同效能;健全数智时代的创新人才培育体系;完善支撑科技创新范式数智化转型的制度与文化环境。 展开更多
关键词 人工智能 大数据 科技创新范式 数智融合
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大数据分析对饲料企业财务系统理论框架构建与实现路径探讨 被引量:2
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作者 白慧霞 《饲料工业》 北大核心 2026年第1期179-183,共5页
财务信息生态系统的动态平衡是企业财务信息质量与治理效率的核心保障。饲料行业作为支撑畜牧业发展的重要基石,其财务信息生态系统面临数据碎片化、多主体信息不对称等挑战,而大数据技术凭借全量采集、实时处理、深度分析的特性,为饲... 财务信息生态系统的动态平衡是企业财务信息质量与治理效率的核心保障。饲料行业作为支撑畜牧业发展的重要基石,其财务信息生态系统面临数据碎片化、多主体信息不对称等挑战,而大数据技术凭借全量采集、实时处理、深度分析的特性,为饲料企业财务信息生态系统的优化重塑提供了新的技术范式。文章基于信息生态理论,技术赋能理论以及委托代理理论三大理论构建大数据技术重塑饲料企业财务信息生态系统的理论框架,从识别失衡-技术赋能-缓解冲突-系统平衡的逻辑链条来重塑饲料企业财务信息生态系统,为饲料企业借助技术手段破解财务信息治理难题、实现生态系统良性演化提供理论支撑。 展开更多
关键词 大数据技术 饲料企业 财务信息生态系统 委托代理理论 赋能理论
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生成式人工智能赋能职业教育大模型建设:功能逻辑与路径策略 被引量:1
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作者 谢青松 白然 郭冬梅 《职业技术教育》 北大核心 2026年第1期59-66,共8页
生成式人工智能的全球兴起与应用推动着职业教育体系和职业技能人才培养结构的深层变革。生成式人工智能的强大数据分析与处理能力对职业教育专业设置和就业面向岗位产生直接影响,驱动职业教育核心要素重组与生态演进,重塑职业教育技能... 生成式人工智能的全球兴起与应用推动着职业教育体系和职业技能人才培养结构的深层变革。生成式人工智能的强大数据分析与处理能力对职业教育专业设置和就业面向岗位产生直接影响,驱动职业教育核心要素重组与生态演进,重塑职业教育技能人才培养范式。基于设计研究范式,构建职业教育大模型的路径框架,具体包括需求对齐、数据工程、模型选型、场景微调、落地闭环等五个步骤。职业教育大模型的具体建设策略是:加强顶层设计与政策规划,优化资源整合与共享;聚焦数据治理与成效监测,立足服务师生教学与实践;重视全面推广与具体落地实施,保持持续优化与改进。 展开更多
关键词 生成式人工智能 职业教育 大模型 教育强国 大数据
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多智能体协作驱动的审计问题定性法规推荐系统 被引量:1
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作者 徐超 刘子硕 +2 位作者 周立云 朱浩然 黄佳佳 《计算机科学与探索》 北大核心 2026年第1期280-290,共11页
针对审计问题定性中多维特征解析与动态法规匹配的技术难题,提出了多智能体协作框架下的审计问题定性法规推荐系统。传统大语言模型在法规推荐任务中存在三重局限性:法律文本的语义特征与审计问题存在表征差异,动态更新的法规体系导致... 针对审计问题定性中多维特征解析与动态法规匹配的技术难题,提出了多智能体协作框架下的审计问题定性法规推荐系统。传统大语言模型在法规推荐任务中存在三重局限性:法律文本的语义特征与审计问题存在表征差异,动态更新的法规体系导致知识时效性不足,以及单一检索策略难以支撑复杂案例的多级推理需求。基于上述问题,构建了包含问题抽取、逻辑推理、伪例生成等专业化智能体的协同架构,通过任务分解机制将复杂审计案例解析为可并行处理的子问题空间。方法层面创新性地融合指令微调与检索增强生成技术,构建覆盖国家级、企业级和内控手册的三级法规知识库,并设计基于智能体的动态检索策略。经大量真实审计案例数据的实验验证,在国家级法规推荐任务中,系统实现30.56%的法规条款直接命中率,较ChatGPT-4(13.89%)提升116%,BERTScore与RougeL指标分别达71.19%与20.20%。在多级综合法规推荐任务中,命中率、BERTScore与Rouge-L分别达到63.91%、26.50%和27.80%,均超过基线模型至少15.2%。结果表明,通过智能体协同的任务分解机制可有效解耦复杂审计问题中的多维度特征,而多级知识库架构显著提高了法规推荐的准确度,为审计实务提供了可解释的法规推理路径。此外,模块化的设计支持不同司法辖区的法规库动态扩展,具有重要的工程应用价值。 展开更多
关键词 多智能体系统 审计问题定性 人工智能 法规推荐 大数据审计
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数据要素集聚对地方财政韧性的影响研究——基于国家级大数据综合试验区的经验证据 被引量:1
11
作者 蒋团标 张家良 马国群 《经济与管理评论》 北大核心 2026年第1期54-65,共12页
为探究数据要素的价值创造与经济潜力对地方财政韧性的作用与机制,以国家级大数据综合试验区作为准自然实验,基于2009—2022年全国257个地级及以上城市的面板数据,通过多期双重差分法考察数据要素集聚对地方财政韧性的作用效果及其异质... 为探究数据要素的价值创造与经济潜力对地方财政韧性的作用与机制,以国家级大数据综合试验区作为准自然实验,基于2009—2022年全国257个地级及以上城市的面板数据,通过多期双重差分法考察数据要素集聚对地方财政韧性的作用效果及其异质性。研究发现,数据要素集聚显著增强了地方财政韧性,该作用主要通过提升地方税收能力和人工智能水平实现。特别是对于大城市、数字基础设施水平较高以及财政支出分权程度较低的地区,数据要素对财政韧性的促进作用更显著。进一步的动态效应分析表明,数据要素集聚对财政韧性的影响效应具有逐渐减弱的趋势。因此,地方政府要深度释放数据要素红利,将其加快转化为税收增长点,同时针对数据要素的“高地”“洼地”差异化施策,借助数据要素赋能地方财政数字化转型。 展开更多
关键词 数据要素 财政韧性 国家级大数据综合试验区 税收能力
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数字政府建设的稳就业效应——来自大数据机构设立的证据 被引量:1
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作者 赵彦锋 朱鹏丽 《企业经济》 北大核心 2026年第1期118-129,共12页
大数据管理机构改革是我国数字政府建设的重要举措,但目前对其如何影响就业的研究尚不足。本文以2009—2023年我国沪深A股非金融类上市公司为对象,利用地方大数据管理机构设立的准自然实验检验数字政府建设对企业劳动力雇佣的影响及作... 大数据管理机构改革是我国数字政府建设的重要举措,但目前对其如何影响就业的研究尚不足。本文以2009—2023年我国沪深A股非金融类上市公司为对象,利用地方大数据管理机构设立的准自然实验检验数字政府建设对企业劳动力雇佣的影响及作用机制。研究显示:数字政府建设具有“稳就业”效应,即大数据管理机构设立能促进当地企业增加劳动力雇佣,一系列内生性与稳健性检验支持该结论;促进数字化转型、缓解融资约束以及引导企业长期发展是数字政府提升劳动力雇佣水平的主要机制;从异质性来看,在财政透明度高的地区、市场化程度低的地区、资本密集型企业、制造业企业以及成熟期企业,数字政府的稳就业效应更显著。因此,提出以下建议:高质量建设大数据管理机构、提升劳动者岗位适配度并推动企业结合自身特点提高劳动者雇佣质效。 展开更多
关键词 数字政府 大数据管理机构改革 劳动力雇佣 数字化转型 融资约束 长期投资导向
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基于大数据分析的油井压裂潜力评价方法
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作者 王治国 刘健康 +5 位作者 姜雪岩 杨冰冰 王元庆 郑宪宝 梁鸿雁 穆文志 《大庆石油地质与开发》 北大核心 2026年第1期93-101,共9页
特高含水后期剩余油高度分散,油井压裂潜力精准评价难度加大。基于两相达西渗流理论,系统梳理影响压裂效果的6大方面29项因素,建立大庆XB开发区压裂样本库,采用相关分析和专家经验相结合确定压裂效果10项主控因素。在Kmeans聚类数据降... 特高含水后期剩余油高度分散,油井压裂潜力精准评价难度加大。基于两相达西渗流理论,系统梳理影响压裂效果的6大方面29项因素,建立大庆XB开发区压裂样本库,采用相关分析和专家经验相结合确定压裂效果10项主控因素。在Kmeans聚类数据降噪基础上,建立了基于LightGBM机器学习算法的压裂初期日增油量预测模型,并将预测模型与穷举搜索算法相结合,实现了以增油最佳或效益最佳为目标的压裂潜力快速评价。现场试验32口井,单井增油量较常规方法提高0.4 t/d,含水率较常规方法多下降1.7百分点,产出投入比达到4.1。该方法大幅度提高了压裂潜力评价精度及效率,为精准措施挖潜提供有效手段。 展开更多
关键词 油井压裂 机器学习 大数据 降噪 潜力评价
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大数据在国家药品标准物质供应中的应用研究
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作者 高志峰 骆晨 +3 位作者 安然 赵宗阁 吴先富 杨会英 《中国新药杂志》 北大核心 2026年第1期24-27,共4页
标准物质是药品质量控制的重要物质基础,依法供应国家药品标准物质是中国食品药品检定研究院的主要职能之一。作为新质生产力的推动剂,大数据提升了标准物质供应管理工作的精准化和智能化水平。本文通过对用户需求数据进行分析,对标准... 标准物质是药品质量控制的重要物质基础,依法供应国家药品标准物质是中国食品药品检定研究院的主要职能之一。作为新质生产力的推动剂,大数据提升了标准物质供应管理工作的精准化和智能化水平。本文通过对用户需求数据进行分析,对标准物质供应环节进行研究,对大数据技术在各环节的应用实践进行统计提炼,研究得出大数据技术在构建接续循环体系、优化品种的供应方案、梳理供应方式特点、整合包装运输工序等方面具有广泛的应用,并提出建立用户智能反馈系统、标准物质和标准联动共享数据、优化工作量分配等建议,为进一步提高标准物质管理的工作效率提供参考。 展开更多
关键词 药品标准物质 供应 大数据
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基于数据驱动和聚类分析的城市电力碳排放核算方法
15
作者 王洋 边疆 +3 位作者 王旭东 高毅 项添春 罗帅 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2026年第3期132-139,共8页
针对城市电力系统碳排放源多样、消费路径复杂导致的精准核算与监管难题,提出一种基于数据驱动和聚类分析的城市电力碳排放核算方法。通过整合能源生产、消费及碳减排多源异构数据,构建覆盖全链条的碳排放核算模型。首先,采用主成分分... 针对城市电力系统碳排放源多样、消费路径复杂导致的精准核算与监管难题,提出一种基于数据驱动和聚类分析的城市电力碳排放核算方法。通过整合能源生产、消费及碳减排多源异构数据,构建覆盖全链条的碳排放核算模型。首先,采用主成分分析和轮廓系数优化的K均值聚类算法对用户用电行为进行特征降维与分类;其次,结合局部离群因子检测算法和基于K最近邻数据补全算法提升数据质量;最后,提出碳流导向的电力碳排放因子计算模型,量化购入电力隐含碳排放,并对所提算法得到的碳排放核算结果进行评估。结果表明,该方法可为城市电力系统低碳转型提供技术支撑。 展开更多
关键词 碳排放 数据驱动 用户聚类 能源电力 大数据
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农作物表型组大数据工厂成套技术装备研究综述
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作者 郭新宇 吴升 +9 位作者 苟文博 温维亮 李英伦 张颖 樊江川 王传宇 顾生浩 卢宪菊 刘海深 赵春江 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期1-18,61,共19页
面向作物表型组大数据获取解析、作物种质资源表型鉴定等亟需高效率、智能化和低成本技术、装备及系统的问题,在系统梳理分析国内外农作物高通量表型平台相关技术产品研究现状的基础上,通过组织多学科的协同技术攻关,突破了作物表型组... 面向作物表型组大数据获取解析、作物种质资源表型鉴定等亟需高效率、智能化和低成本技术、装备及系统的问题,在系统梳理分析国内外农作物高通量表型平台相关技术产品研究现状的基础上,通过组织多学科的协同技术攻关,突破了作物表型组大数据高通量获取和智能化解析中的关键技术难题,设计了具有自主知识产权的轻小敏捷型多传感器阵列、通用化成像单元和适用于多生境的固定式、移动式高通量表型平台装备,以及配套算法和软件平台,构建了农作物表型组大数据工厂成套技术装备体系。该体系由大田和设施作物高通量自主作业表型平台、室内器官和显微表型平台、大田和设施环境自动化种植管控设备、作物模型系统、数字孪生智慧管控平台和大数据计算服务中心等构成,可实现多生境、自动化、高通量、高效率、高精度的多源作物表型-环境数据协同采集,涵盖农作物群体、个体、器官和显微多重尺度,能够重建农林作物的三维形态结构并精准解析株型、产品、品质、抗性等表型组指标,是发展数字育种和智慧栽培的新一代信息化基础设施。农作物表型组大数据工厂技术装备体系创新了作物表型组大数据的产生、处理和服务模式,可为作物表型组理论技术的发展、基于AI for Science的平台化科研和工厂化的作物种质资源表型鉴定等提供体系化的技术装备支撑。 展开更多
关键词 作物表型组 大数据工厂 高通量表型平台 管道化解析软件 数字孪生管控平台
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气象大数据云平台设计与实现
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作者 肖文名 何文春 +10 位作者 霍庆 高峰 薛蕾 倪学磊 王琦 肖卫青 王颖 王舒 刘鑫 陈士旺 周薇薇 《应用气象学报》 北大核心 2026年第1期91-102,共12页
面向国家统筹集约化建设气象信息系统的要求和气象大数据服务的业务需求,国家气象信息中心设计并建设了气象大数据云平台,全面提升气象数据处理、加工与存储服务能力。气象大数据云平台采用流式数据处理、分布式异构数据存储、基于容器... 面向国家统筹集约化建设气象信息系统的要求和气象大数据服务的业务需求,国家气象信息中心设计并建设了气象大数据云平台,全面提升气象数据处理、加工与存储服务能力。气象大数据云平台采用流式数据处理、分布式异构数据存储、基于容器的算法调度和基于网关的统一接口服务等技术,实现气象数据的快速标准化解码入库处理、高效存储与服务及算法高效集约调度运行。建立中试仿真环境,构建气象业务软件云原生开发测试环境,提供丰富的测试数据、开发环境和测试准入评估功能,显著提升应用系统的云化效率与规范性。2021年气象大数据云平台在国省业务化运行,支撑全国气象业务实时运行,数据年访问次数为5.27×10^(10),数据年访问量为135 PB,实现8109个业务算法的稳定调度运行。基于气象大数据云平台,数据孤岛逐步消除,应用系统集约化程度明显提高,数据应用时效提升2~10倍,对提升业务系统的运行效率和协同性、推进“云+端”新型气象业务技术体制改革和实现气象业务集约化发展发挥了关键支撑作用。 展开更多
关键词 气象大数据云平台 数算一体 云原生 集约化 “云+端”新型气象业务技术体制
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基于SGMD-WD距离的电池故障诊断方法
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作者 廖力 毛浪 +2 位作者 谢琪 郑全新 姜久春 《电源技术》 北大核心 2026年第2期290-298,共9页
针对锂离子电池在电动汽车应用中的安全问题,提出一种电池不一致性故障与内短路故障的诊断方法。基于大数据平台获取电池运行数据,采用辛几何模态分解算法(SGMD)对原始电压信号进行多尺度分解,通过辛正交特性实现噪声抑制与趋势特征提... 针对锂离子电池在电动汽车应用中的安全问题,提出一种电池不一致性故障与内短路故障的诊断方法。基于大数据平台获取电池运行数据,采用辛几何模态分解算法(SGMD)对原始电压信号进行多尺度分解,通过辛正交特性实现噪声抑制与趋势特征提取。在此基础上引入改进的Wasserstein距离(WD)作为故障量化指标,构建基于分布相似性的故障诊断模型。通过计算相邻电池单体间的改进Wasserstein距离值,识别故障电池。最后,实验采用实际运行车辆电压数据进行WD距离与欧式距离(ED)计算的结果对比,验证了所提方法的准确性更高。 展开更多
关键词 电池故障诊断 大数据平台 辛几何模态分解 Wasserstein距离
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GoldMiner-AI:大数据与人工智能找矿系统的设计与实现
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作者 周永章 朱彪彪 +9 位作者 童小畅 李丹 张彤 牛露佳 于新慧 张玙情 王郑哲 郭亦嘉 李文佳 张灿 《地学前缘》 北大核心 2026年第4期1-11,共11页
针对当前地质找矿智能化转型中“从数据接入到智能分析的全流程自动化”以及“贯穿数据获取、融合处理、异常识别与智能预测的全流程端到端系统”仍属关键瓶颈的现实挑战,本文介绍笔者近年来围绕构建大数据与人工智能找矿新范式所持续... 针对当前地质找矿智能化转型中“从数据接入到智能分析的全流程自动化”以及“贯穿数据获取、融合处理、异常识别与智能预测的全流程端到端系统”仍属关键瓶颈的现实挑战,本文介绍笔者近年来围绕构建大数据与人工智能找矿新范式所持续性开展的研究成果,重点阐述面向找矿任务的全流程智能系统——GoldMiner-AI的构建与应用。该平台基于RuoYi-Cloud-Plus微服务架构,采用PostGIS、Neo4j、Milvus与MySQL协同的多数据库体系,实现对地质、地球化学、地球物理、钻孔、野外观察及文本报告等多源异构地学数据的统一管理。在智能化核心模块方面,系统集成了KAR-Graph异常识别框架与MAF-Net多源特征融合深度学习模型,并结合知识图谱与检索增强生成技术,构建了面向找矿垂直领域的大语言模型,形成了从异常识别、靶区圈定、知识推理到智能问答的完整智能工作流。在右江盆地、钦杭成矿带南段等矿区的验证结果表明:(1)系统能够有效识别卡林型金矿的Au-As-Sb-Hg异常组合,并深入挖掘与矿床成因相关的地球化学指纹;(2)通过多源图层叠加分析,系统可准确预测铅锌矿化带的空间位置;(3)垂直领域大语言模型能够显著减轻通用模型的“幻觉”现象,提升地学知识问答的准确性。GoldMiner-AI为矿产预测提供了一个可复现、可扩展、可工程化部署的系统平台,推动了找矿工作向全面智能化方向发展。 展开更多
关键词 智能找矿 大数据挖掘 大语言模型 深度学习 检索增强生成 知识图谱
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大数据综合试验区设立对区域创新能力的影响研究
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作者 卢福财 曾鑫 黄婷 《河海大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2026年第1期109-126,共18页
随着新一轮科技革命和产业变革的孕育和兴起,科技创新已成为世界主要国家发展战略的重心。在这一背景下,大数据作为数字经济时代的关键生产要素,其通过赋能区域创新能力推动经济高质量发展的机制亟待深入探讨。基于2007—2021年中国281... 随着新一轮科技革命和产业变革的孕育和兴起,科技创新已成为世界主要国家发展战略的重心。在这一背景下,大数据作为数字经济时代的关键生产要素,其通过赋能区域创新能力推动经济高质量发展的机制亟待深入探讨。基于2007—2021年中国281个城市面板数据,以大数据综合试验区的设立作为一项准自然实验,实证检验国家大数据综合试验区设立对区域创新能力的影响及其作用机制。结果表明:第一,试验区设立显著提升了区域创新能力,且这一结论在经过多个稳健性检验后依然成立。空间杜宾模型进一步揭示,试验区政策存在显著的正向空间溢出效应,其对邻近地区创新能力的带动作用甚至超过本地效应,凸显了数据要素跨区域流动的创新外溢价值。第二,机制检验显示,试验区设立主要通过增加创新主体、集聚创新资源和优化创新环境3种渠道提升区域创新能力。第三,异质性结果显示,试验区设立对数字经济发展水平较高的地区、市场化水平较高的地区和东部地区的创新能力的促进作用更加明显。调节效应结果显示,加强知识产权保护能够增强试验区对区域创新能力的促进作用。 展开更多
关键词 大数据综合试验区 区域创新能力 创新主体 创新资源 创新环境
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