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Distributed C-Means Algorithm for Big Data Image Segmentation on a Massively Parallel and Distributed Virtual Machine Based on Cooperative Mobile Agents
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作者 Fatéma Zahra Benchara Mohamed Youssfi +2 位作者 Omar Bouattane Hassan Ouajji Mohammed Ouadi Bensalah 《Journal of Software Engineering and Applications》 2015年第3期103-113,共11页
The aim of this paper is to present a distributed algorithm for big data classification, and its application for Magnetic Resonance Images (MRI) segmentation. We choose the well-known classification method which is th... The aim of this paper is to present a distributed algorithm for big data classification, and its application for Magnetic Resonance Images (MRI) segmentation. We choose the well-known classification method which is the c-means method. The proposed method is introduced in order to perform a cognitive program which is assigned to be implemented on a parallel and distributed machine based on mobile agents. The main idea of the proposed algorithm is to execute the c-means classification procedure by the Mobile Classification Agents (Team Workers) on different nodes on their data at the same time and provide the results to their Mobile Host Agent (Team Leader) which computes the global results and orchestrates the classification until the convergence condition is achieved and the output segmented images will be provided from the Mobile Classification Agents. The data in our case are the big data MRI image of size (m × n) which is splitted into (m × n) elementary images one per mobile classification agent to perform the classification procedure. The experimental results show that the use of the distributed architecture improves significantly the big data segmentation efficiency. 展开更多
关键词 Multi-Agent System DISTRIBUTED algorithm big data IMAGE Segmentation MRI IMAGE C-MEANS algorithm Mobile Agent
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智能算法安全:内涵、科学问题与展望 被引量:7
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作者 程学旗 陈薇 +3 位作者 沈华伟 山世光 陈熙霖 李国杰 《中国科学院院刊》 北大核心 2025年第3期419-428,共10页
智能算法是指实现智能的计算过程所体现的方法,大多具备数据驱动、不确定性计算、模型推断难解释等特性,而这些特性同时也给智能算法应用带来了潜在的安全风险。文章首先探讨智能算法安全的内涵。具体地,智能算法安全的内涵依据人机融... 智能算法是指实现智能的计算过程所体现的方法,大多具备数据驱动、不确定性计算、模型推断难解释等特性,而这些特性同时也给智能算法应用带来了潜在的安全风险。文章首先探讨智能算法安全的内涵。具体地,智能算法安全的内涵依据人机融合的程度,由算法自身的一元内生性安全,延伸到算法服务于人时的人机二元应用性安全,最终拓展为人机共生的复杂社会系统中多元系统性安全,故据此提出智能算法安全层级范式(以下简称“TRC范式”),分别涵盖内生决策可信(trustworthiness)的一元安全目标、应用服务可管(regulatability)的二元安全目标和系统风险可控(controllability)的多元安全目标。进一步,基于当前实现TRC范式中的技术难点与智能算法可信、可管、可控的目标,文章提出实现智能算法安全需要重点突破的不确定性算法的可信域判定、黑箱模型的透明化监测与人机共生智能系统的风险临界点感知3个重大科学问题。最后,围绕TRC范式的“度量—评估—增强”技术体系,提出7项研究方向建议与4个方面智能算法安全相关的发展建议,并展望其助力实现人机共治的未来愿景。 展开更多
关键词 大数据 智能算法 智能算法安全 人工智能伦理与安全 智能算法安全层级范式
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Protection of Basic Human Rights in the Application of Big Data to Counter Terrorism
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作者 夏雨 齐延平 PAN Yingzhao(译) 《The Journal of Human Rights》 2019年第5期590-602,共13页
In the era of big data,the ways people work,live and think have changed dramatically,and the social governance system is also being restructured.Achieving intelligent social governance has now become a national strate... In the era of big data,the ways people work,live and think have changed dramatically,and the social governance system is also being restructured.Achieving intelligent social governance has now become a national strategy.The application of big data technology to counterterrorism efforts has become a powerful weapon for all countries.However,due to the uncertainty,difficulty of interpretation and potential risk of discrimination in big data technology and algorithm models,basic human rights,freedom and even ethics are likely to be impacted and challenged.As a result,there is an urgent need to prioritize basic human rights and regulate the application of big data for counter terrorism purposes.The legislation and law enforcement regarding the use of big data to counter terrorism must be subject to constitutional and other legal reviews,so as to strike a balance between safeguarding national security and protecting basic human rights. 展开更多
关键词 the application of big data to COUNTER TERRORISM algorithm DISCRIMINATION national security basic human RIGHTS the principle of BALANCE
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大数据背景下碳化硅生产工艺系统数据处理算法研究 被引量:1
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作者 崔玉萍 冶艳 徐生龙 《软件》 2025年第3期31-33,共3页
碳化硅作为重要的先进材料,其生产工艺复杂,涉及多种参数和动态过程。本文在大数据背景下,针对碳化硅生产的工艺特点及数据特性,研究了数据采集、存储、预处理及分析建模技术,探讨了基于机器学习、深度学习和强化学习的核心算法设计与... 碳化硅作为重要的先进材料,其生产工艺复杂,涉及多种参数和动态过程。本文在大数据背景下,针对碳化硅生产的工艺特点及数据特性,研究了数据采集、存储、预处理及分析建模技术,探讨了基于机器学习、深度学习和强化学习的核心算法设计与优化方法。结合分布式计算框架、特征提取与降维技术以及正则化等优化策略,提升了算法对高维、非线性和时序性数据的处理效率。研究结果为碳化硅生产智能化提供了有效技术支撑。 展开更多
关键词 碳化硅 大数据 数据处理 算法优化
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基于ABWO的并行DCNN优化算法 被引量:1
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作者 毛伊敏 刘映兴 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期353-359,共7页
针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异... 针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异性较大的特征;设计一种ResNet-CBAMDW模型,提升模型性能;提出一种基于自适应黑寡妇优化算法的并行训练策略PT-ABWO优化初始参数,加快参数更新速度;提出一种基于大数据基准测试的动态负载均衡策略DLB-BDB,合理分配任务负载,提升集群并行效率。实验结果表明,该算法能够有效提升DCNN在大数据环境下的训练效率。 展开更多
关键词 大数据 并行深度卷积神经网络算法 密度峰值聚类 自适应黑寡妇优化算法 并行训练 基准测试 负载均衡
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一种兼具精度与可解释性的Stacking-SHAP滑坡易发性预测集成方法
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作者 黄鑫 叶健 +3 位作者 刘骋冰 曾秋雨 郭万新 郭志凯 《测绘学报》 北大核心 2025年第10期1826-1840,共15页
滑坡易发性预测及诱因分析对于制定科学有效的滑坡灾害防治策略至关重要。然而,当前仍缺乏能够兼具高预测精度与可解释性的滑坡预测模型。为此,本文提出了一种基于可解释性增强的集成学习方法,构建Stacking-SHAP模型,以提升滑坡易发性... 滑坡易发性预测及诱因分析对于制定科学有效的滑坡灾害防治策略至关重要。然而,当前仍缺乏能够兼具高预测精度与可解释性的滑坡预测模型。为此,本文提出了一种基于可解释性增强的集成学习方法,构建Stacking-SHAP模型,以提升滑坡易发性预测的准确性与诱因分析的可靠性。本文方法采用Stacking集成框架,融合XGBoost、CatBoost、LightGBM、逻辑回归(LR)、随机森林(RF)等多种机器学习分类器,在保证预测精度的基础上,引入SHAP(shapley additive explanations)算法,以增强模型的可解释性。试验结果表明,Stacking-SHAP模型的AUC值达到0.920,显著优于单一分类器模型,如XGBoost(0.893)、CatBoost(0.894)、LightGBM(0.879)、RF(0.859)和LR(0.794)。更重要的是,相较于SHAP集成单一机器学习模型,Stacking-SHAP可解释增强集成模型在滑坡诱因分析方面表现出更优的综合性能,提高了滑坡致灾因素分析的可信度。整体而言,本文方法兼具高精度预测与高可靠性解释,为滑坡易发性预测与诱因分析提供了一种创新性方法,在滑坡防治与减灾领域具有重要的理论与应用价值。 展开更多
关键词 滑坡易发性 地理大数据 Stacking算法 SHAP算法 滑坡诱因分析
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粮食生产大数据平台研究进展与展望 被引量:1
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作者 杨贵军 赵春江 +13 位作者 杨小冬 杨浩 胡海棠 龙慧灵 裘正军 李娴 江冲亚 孙亮 陈雷 周清波 郝星耀 郭威 王培 高美玲 《智慧农业(中英文)》 2025年第2期1-12,共12页
[目的/意义]农业大数据爆炸式发展,加速农业生产迈入数字化、智能化新时代。作为新质生产力,大数据服务于粮食生产全过程综合智能化管理决策,面临粮食生产大数据资源治理机制不明、全链条化粮食生产决策核心算法体系缺乏且对外依存度高... [目的/意义]农业大数据爆炸式发展,加速农业生产迈入数字化、智能化新时代。作为新质生产力,大数据服务于粮食生产全过程综合智能化管理决策,面临粮食生产大数据资源治理机制不明、全链条化粮食生产决策核心算法体系缺乏且对外依存度高、粮食生产全过程全要素的大数据平台缺乏等问题。[进展]本文综合分析了国内外粮食生产大数据、农情监测与智能决策算法、大数据平台方面的相关进展和面临的挑战,面向产前规划、产中监测与决策、产后综合评价等粮食生产全程管理决策需求,构建由多源异构粮食生产大数据治理、粮食生产知识图谱、“数据获取-信息提取-知识构建-智能决策-农机作业”全链条标准化算法体系、数字孪生典型应用场景等环节组成的粮食生产大数据智能平台。[结论/展望]应重点关注宏观管理监测和微观农场全程智能化生产作业需求,聚焦粮食生产典型应用场景,充分融合大数据与人工智能、数字孪生及云边端等新技术,探索技术联通集成为本,智能化服务为魂的大数据平台研发路径,创建开放式作物与环境传感接入、核心算法成熟度分级与云原生封装、高效数据与决策服务响应等为核心特色的开放共生型粮食生产大数据平台,实现数据-算法-服务全链条智能化、决策信息与智能装备作业一体化、粮食生产大数据平台与应用体系标准化,形成保障粮食安全高效绿色生产的新质生产力。 展开更多
关键词 粮食生产 大数据平台 农情监测 智能算法 决策支持 新质生产力
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利用模糊关联规则挖掘和遗传算法的工业产品设计优化方法
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作者 张晴 李丛 高广银 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期207-218,共12页
在工业产品开发流程的初始阶段,需要处理大量的多维度工业数据。然而,这个过程中的复杂性和不确定性容易导致模糊前端(FFE)问题,增加产品设计的难度。为解决这一问题,避免产品设计中的缺陷,提出一种多层人工智能产品设计方法,该方法结... 在工业产品开发流程的初始阶段,需要处理大量的多维度工业数据。然而,这个过程中的复杂性和不确定性容易导致模糊前端(FFE)问题,增加产品设计的难度。为解决这一问题,避免产品设计中的缺陷,提出一种多层人工智能产品设计方法,该方法结合了多层人工智能技术:大数据分析、基于递归关联规则的模糊推理系统(RAFIS)以及Mamdani模糊推理系统。所提出的方法通过将模糊关联规则挖掘(FARM)和遗传算法(GA)纳入RAFIS,以缩小客户属性和设计参数之间的差距。首先,在FFE阶段,组织数据收集和管理,然后将数据集输入FARM和GA以获取最佳模糊规则和隶属函数。随后,利用这些结果建立用于定制产品设计特征的Mamdani模糊推理系统。通过优化Mamdani推理系统中的参数(包括隶属函数的类型、分区和范围),实现产品定制设计。实验以电动滑板车为例进行应用分析,并采用模糊综合评价方法评估设计方案。结果表明两种设计方案均获得较高满意度,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 人工智能 产品设计 模糊关联规则挖掘 遗传算法 大数据分析
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生态环境大数据背景下环境治理的路径优化研究 被引量:2
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作者 李祎恒 吴嘉慧 《大数据》 2025年第2期167-176,共10页
生态环境大数据作为新质生产力的重要组成部分,有助于推动环境治理高效化、科学化、精准化,实现环境治理向智能化转型。然而,将生态环境大数据应用于我国环境治理实践仍面临诸多现实问题:一是缺乏数据利用相关的法律规范,妨碍了数据利用... 生态环境大数据作为新质生产力的重要组成部分,有助于推动环境治理高效化、科学化、精准化,实现环境治理向智能化转型。然而,将生态环境大数据应用于我国环境治理实践仍面临诸多现实问题:一是缺乏数据利用相关的法律规范,妨碍了数据利用,导致数据调用困难;二是生态环境大数据安全技术保障不足,引发数据失真和数据泄露等安全风险;三是算法监管制度不完善带来算法歧视,破坏我国环境治理生态。为解决上述现实问题,提出加强立法、技术保障和监督管理三方面的优化措施,通过加强数据基本法律制度建设,加强隐私保护、区块链等数字安全保障技术的研究以及健全算法监管方式等措施,纾解生态环境大数据应用过程中面临的问题,为实现环境治理现代化打下坚实基础。 展开更多
关键词 生态环境大数据 环境治理 数据安全 区块链 算法监督
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数据与正义:从哲学与数学的思想空间诠释出发
10
作者 张文喜 《浙江社会科学》 北大核心 2025年第8期4-16,122,156,共15页
数据化与正义的关系问题不仅牵涉计算机和法律科学,还广泛包括了技术存在的认识论模式甚至哲学形而上学。将正义概念适用于大数据技术领域,应当考虑数学自身的界限。对数据化带来的社会正义问题进行深入的数学方面的研究,能够满足我们... 数据化与正义的关系问题不仅牵涉计算机和法律科学,还广泛包括了技术存在的认识论模式甚至哲学形而上学。将正义概念适用于大数据技术领域,应当考虑数学自身的界限。对数据化带来的社会正义问题进行深入的数学方面的研究,能够满足我们对哲学重解时代精神的需要。在今天的世界,我们生活的普遍数字化概念的范围不能以简单叠加数字的方法加以理解。在所谓现代性哲学话语扩展的同时,它已经包含有诸如自由观、技术观、机器观、数据观、政治理性、算法治理、规范科学观等层面的扩展。我们提出数据正义这个问题时,最终就应当在存在之间、存在与整体之间的统一性的意义上定位。 展开更多
关键词 数学的观点 治理的算法 大数据 机器观 正义
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管理信息系统中的用户行为数据分析与精准服务策略研究
11
作者 雷德宇 《计算机应用文摘》 2025年第21期240-242,共3页
随着信息化进程的加快,管理信息系统(Management Information System,MIS)已成为企事业单位资源管理与决策支持的重要工具。用户在系统中的操作行为不断积累,形成了丰富的数据资源。如何通过对用户行为数据的分析,挖掘潜在规律,并据此... 随着信息化进程的加快,管理信息系统(Management Information System,MIS)已成为企事业单位资源管理与决策支持的重要工具。用户在系统中的操作行为不断积累,形成了丰富的数据资源。如何通过对用户行为数据的分析,挖掘潜在规律,并据此实现个性化、精准化服务,成为提升系统效能和用户体验的关键问题。文章基于大数据分析与机器学习方法,对管理信息系统中用户行为数据的采集、清洗、建模与分析进行研究,提出了一套面向精准服务的策略框架。研究结果表明,用户行为数据能精准映射其需求与偏好,结合聚类分析、关联规则挖掘与推荐算法,可实现精准的内容推送与服务优化。该研究为管理信息系统的智能化发展提供了理论参考与实践路径。 展开更多
关键词 管理信息系统 用户行为分析 精准服务 大数据 推荐算法
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算法应用于旅游情感研究的风险及其治理
12
作者 高进 刘聪 《北京社会科学》 北大核心 2025年第3期39-49,共11页
作为数字时代的新质生产力,算法已然成为助推社会发展的关键驱动。聚焦风险视角,采用半结构化访谈法,尝试探讨算法应用对旅游情感研究的赋能机制,厘清算法应用于旅游情感研究的风险问题,揭示滋生风险的现实肇因,总结归纳风险治理的可行... 作为数字时代的新质生产力,算法已然成为助推社会发展的关键驱动。聚焦风险视角,采用半结构化访谈法,尝试探讨算法应用对旅游情感研究的赋能机制,厘清算法应用于旅游情感研究的风险问题,揭示滋生风险的现实肇因,总结归纳风险治理的可行举措。研究发现,算法应用对旅游情感研究的赋能机制可细分为算法对消费者和生产者供需双方的赋能。算法应用对旅游情感研究的风险表现为隐私泄露、算法偏见、伦理失范、技术失控等问题,其风险成因主要有算法技术局限、数据质量不佳、企业应用失当、监管制度滞后等。为此,需要通过强化隐私保护、消除算法偏见、坚守伦理底线、加强技术管控等综合施策,打通算法应用过程中旅游情感风险治理的堵点、痛点、难点问题。 展开更多
关键词 算法技术 旅游情感 算法偏见 旅游 大数据
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大数据环境下医院实现医学教育的研究
13
作者 王勇 姚川 《计算机应用文摘》 2025年第21期4-6,共3页
文章以大数据环境下的医院医学教育为研究对象,系统分析大数据技术在医学教育中的应用现状及其优势,并基于数据分析与算法模型,深入探讨教育资源优化、个性化学习路径构建及教学效果评估等关键问题。研究表明,依托大数据平台与智能分析... 文章以大数据环境下的医院医学教育为研究对象,系统分析大数据技术在医学教育中的应用现状及其优势,并基于数据分析与算法模型,深入探讨教育资源优化、个性化学习路径构建及教学效果评估等关键问题。研究表明,依托大数据平台与智能分析算法,医院能够实现精准化教学管理,有效提升医学生临床技能训练效率,并对教学质量进行科学量化评估,为医学教育数字化转型提供理论与实践支撑。 展开更多
关键词 大数据 医学教育 医院 数据分析 算法
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一种基于AI大数据的用户满意度预测算法
14
作者 周文红 孙军亮 +2 位作者 许妍青 杨嘉忱 孙凡晰 《移动信息》 2025年第2期199-201,共3页
随着大数据技术的发展和人工智能应用的广泛化,用户满意度预测已成为运营商解决信号差和网络质量问题,减少用户投诉并获取竞争优势的关键手段.文中提出了一种结合机器学习技术的用户满意度预测算法,通过分析用户行为数据和反馈,构建了... 随着大数据技术的发展和人工智能应用的广泛化,用户满意度预测已成为运营商解决信号差和网络质量问题,减少用户投诉并获取竞争优势的关键手段.文中提出了一种结合机器学习技术的用户满意度预测算法,通过分析用户行为数据和反馈,构建了一个高精度的预测模型.通过实验验证,该模型在多个数据集上表现出优越的预测准确性和良好的泛化能力.该算法的实现,对于理解用户需求和改进服务质量具有重要意义. 展开更多
关键词 大数据 用户满意度 预测算法 机器学习
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住房租赁市场中的算法差别定价行为与机制研究
15
作者 陈立中 唐恬 《当代财经》 北大核心 2025年第2期3-14,共12页
大数据与算法的应用深度改变了传统的定价方式,住房租赁市场中的多种租赁方式和定价方法,为研究算法定价行为及其机制提供了场景。基于X市住房租赁市场微观数据的实证研究发现:与传统定价方式相比,算法定价显著降低了租赁价格,算法定价... 大数据与算法的应用深度改变了传统的定价方式,住房租赁市场中的多种租赁方式和定价方法,为研究算法定价行为及其机制提供了场景。基于X市住房租赁市场微观数据的实证研究发现:与传统定价方式相比,算法定价显著降低了租赁价格,算法定价节省了企业的人工成本,进而减轻租客的租房成本,增加租客福利;从供给侧细分样本后发现,现有证据不能证明住房租赁专营企业利用数据和技术优势,通过算法定价来剥夺租客的福利;从需求侧细分样本后发现,算法定价存在针对租客户籍和年龄的差别定价行为;算法定价的动态效应表明,算法会随着时间向惠及租客的方向优化,同时根据企业外部市场环境变化调整价格。这意味着支持算法等数字技术在住房租赁市场中的应用、规范算法驱动的不合理的差别定价行为、大力培育专业化与高素质房地产经纪人对住房租赁市场可持续发展意义重大。 展开更多
关键词 算法定价 价格机制 大数据 住房租赁市场
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算法赋能刑事诉讼大数据证据制度优化研究
16
作者 沈岚 王涛 《昆明理工大学学报(社会科学版)》 2025年第3期33-39,共7页
在数字化技术快速发展的背景下,刑事诉讼中大数据证据的应用逐渐增多,传统证据规则与新兴算法技术之间的冲突日益凸显。通过分析算法原理在数据采集、筛选、处理与推理等环节对证据质量和客观性的影响,发现当前刑事诉讼大数据证据制度... 在数字化技术快速发展的背景下,刑事诉讼中大数据证据的应用逐渐增多,传统证据规则与新兴算法技术之间的冲突日益凸显。通过分析算法原理在数据采集、筛选、处理与推理等环节对证据质量和客观性的影响,发现当前刑事诉讼大数据证据制度在实体与程序层面均面临多重困境,具体表现为证明力认定标准模糊、质证机制缺失、审查规则滞后等问题。为破解上述难题,有必要在数据处理阶段构建以“前置性保障”为核心的数据处理规范机制,完善算法设计与数据选择的外部监督机制,建立“算法风险全景评估”制度,从源头上防控技术滥用带来的风险。在证据应用阶段,细化异议与质证程序,引入并完善专家辅助人制度,强化司法人员的算法素养及程序监督机制,以保障算法证据的可质性与可审查性,以期达到制度设计与技术创新的协同发展,推动刑事诉讼大数据证据体系在合法性、公正性与高效性之间实现有机平衡,更好服务于智能化时代的司法实践。 展开更多
关键词 算法 大数据证据 刑事诉讼 证据制度 监督程序
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基于大数据深度挖掘技术的电力负荷智能感知系统
17
作者 马国真 王云佳 +2 位作者 夏静 彭寒 邵华 《电子设计工程》 2025年第14期171-175,共5页
为提升电力系统对电力负荷需求的满足能力,设计了基于大数据深度挖掘技术的电力负荷智能感知系统。该系统通过数据连接模块将电力负荷数据汇总、暂存。利用数据挖掘模块对暂存数据进行分析,获取最优聚类。依据预测时间段的属性数据实现... 为提升电力系统对电力负荷需求的满足能力,设计了基于大数据深度挖掘技术的电力负荷智能感知系统。该系统通过数据连接模块将电力负荷数据汇总、暂存。利用数据挖掘模块对暂存数据进行分析,获取最优聚类。依据预测时间段的属性数据实现电力负荷预测。同时,结合特征权重算法去除电力负荷风险特征中的冗余项,构建最优风险特征子集,并采用支持向量机建立风险预警模型。将预测结果与最优风险特征子集输入预警模型,实现负荷预警。实验结果表明,该系统能准确预测电力负荷情况,且电力负荷风险预警结果的Ka值高达0.9以上,显著提升电力系统对电力负荷需求的满足能力。 展开更多
关键词 大数据 深度挖掘 聚类算法 负荷预测 特征选择 风险预警
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新能源汽车动力电池安全问题分析及改进趋势综述 被引量:1
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作者 舒俊豪 武小花 +1 位作者 杨佳珞 徐鑫 《电源学报》 北大核心 2025年第3期354-362,共9页
新能源汽车是我国汽车行业转型发展的主要方向,它们的安全性问题引起了全社会的高度关注。为了研究新能源汽车动力电池安全问题,对近6年内公开的新能源汽车事故进行统计,分析了起火车型和起火原因。对电池过充、过放、内外部短路、挤压... 新能源汽车是我国汽车行业转型发展的主要方向,它们的安全性问题引起了全社会的高度关注。为了研究新能源汽车动力电池安全问题,对近6年内公开的新能源汽车事故进行统计,分析了起火车型和起火原因。对电池过充、过放、内外部短路、挤压碰撞、热失控等安全事故机理进行了描述,综述了电池热失控时的特征参数,基于运行数据分析了某事故车在起火时的特征参数变化,最后对新能源汽车存在的问题提出了一些解决方法,并重点描述了基于大数据建立的电池模型和智能算法,为今后的动力电池故障诊断工作提供了一定的基础。 展开更多
关键词 新能源汽车 事故分析 电池安全 热失控 大数据 智能算法
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基于软件定义网络的大数据流量异常检测技术
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作者 郭新宁 《移动信息》 2025年第10期204-206,共3页
随着软件定义网络与大数据技术的深度融合,传统网络流量异常检测面临高维数据处理低效、实时响应不足等挑战。文中提出了一种基于SDN的大数据流量异常检测模型,通过OpenFlow协议实时采集流级元数据,利用Spark集群实现分布式特征工程,构... 随着软件定义网络与大数据技术的深度融合,传统网络流量异常检测面临高维数据处理低效、实时响应不足等挑战。文中提出了一种基于SDN的大数据流量异常检测模型,通过OpenFlow协议实时采集流级元数据,利用Spark集群实现分布式特征工程,构建“实时基线检测+智能算法识别”双层引擎。研究结果验证了SDN集中控制能力与分布式机器学习的协同优势,为大规模网络环境下的实时异常检测提供了高效解决方案。 展开更多
关键词 软件定义网络 大数据 流量异常检测 分布式算法
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大数据证据民事司法应用的困境与出路——基于176份民事判决书的实证分析
20
作者 杨雅妮 石芬琴 《山东科技大学学报(社会科学版)》 2025年第1期40-49,共10页
大数据证据是基于海量基础数据,通过算法分析技术进行“再加工”,进而挖掘数据背后规律所形成的证据。通过对176份民事判决书的分析发现,大数据证据作为数字时代的新产物,在法律地位、基础数据采集、算法分析技术审查以及大数据报告鉴... 大数据证据是基于海量基础数据,通过算法分析技术进行“再加工”,进而挖掘数据背后规律所形成的证据。通过对176份民事判决书的分析发现,大数据证据作为数字时代的新产物,在法律地位、基础数据采集、算法分析技术审查以及大数据报告鉴定方面面临应用困境。为纾解此困境,进一步挖掘大数据证据的证明价值,应当明确大数据证据的独立法律地位,消解基础数据的采集障碍、加强对算法分析技术的审查判断,并提升大数据报告鉴定的质量。 展开更多
关键词 大数据证据 民事司法 数据采集 算法分析
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