大数据生物特征识别技术研究进展

随着机器学习领域研究的持续发展,特别是深度学习方面的进步及图像处理器(GPU)等算力的持续提高,利用生物特征大数据的识别技术获得广泛关注,并在人证比对、智能监控以及疫情防控等多个领域取得了很好的应用.分析了大数据生物特征识别技术的发展态势,总结了生物特征类型以及大数据驱动的生物特征识别技术发展与应用,探讨了大数据生物特征识别技术的未来发展趋势.     

大数据生物特征识别技术研究进展

随着机器学习领域研究的持续发展,特别是深度学习方面的进步及图像处理器(GPU)等算力的持续提高,利用生物特征大数据的识别技术获得广泛关注,并在人证比对、智能监控以及疫情防控等多个领域取得了很好的应用.分析了大数据生物特征识别技术的发展态势,总结了生物特征类型以及大数据驱动的生物特征识别技术发展与应用,探讨了大数据生物特征识别技术的未来发展趋势.     

大数据技术进展与发展趋势

 随着IT 技术的高速发展,世界范围内各行各业都在进行信息化变革,几乎每个行业都在努力发现和利用大数据的价值。为了充分利用大数据带来的机遇,同时有效应对大数据带来的挑战,国内外产业界、科学界和政府部门都在积极布局、制定战略规划。本文介绍大数据背景与动态,描述各国大数据政策实践及中国大数据发展的政策环境和产业界生态发展状况;阐述大数据技术的进展,梳理其生态体系和创新特点;提出大数据可视化、多学科融合、安全与隐私、深度分析等发展趋势和相关建议。     

大数据商业世界新蓝海

如今,大数据(Big Data)一词越来越多地被提及与使用,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据.事实上,大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理.随着云时代的来临,大数据引发的巨大价值正在为人们所关注并追逐. 大数据,大影响 业界将大数据的特征概括为4V:"Volume,Variety,Value,Velocity",即数据量巨大、数据类型繁多、高价值和高速度,这些特征对传统数据库管理工具提出了巨大挑战.大数据的分析因为导入数据量大、查询涉及的数据量大、查询请求多等原因而遇到不少困难,目前主要使用的产品包括InfoBright、Hadoop、YunTable、SAP Hana和Oracle Exadata等.     

大数据环境下机器学习在数据挖掘中的应用研究

随着Web2.0时代的到来,数据量呈几何级态势增长.这些海量的数据不仅结构多样,而且体现出动态性极强的特点.以往应用于小规模数据集上的机器学习算法已经不再适用.大数据概念引起了学术界和产业界的高度关注.对当前大数据环境下引入机器学习的意义进行了分析,论述了机器学习系统的构成及任务,并对其发展趋势与前景进行了展望.     

大数据环境下的图书馆服务创新思考

当前已经进入了大数据时代,大数据正在改变人们的信息使用偏好与习惯,给图书馆的数据存储、信息服务、网络架构等带来了巨大的挑战。本文在分析大数据对图书馆的影响的基础上,就图书馆如何创新服务以适应大数据环境图书馆发展进行了深入思考。     

大数据技术在广电新媒体中的应用与发展

本文对大数据的产生背景及大数据给广电新媒体技术的发展带来机遇进行阐述,并对大数据、云计算给广电新媒体技术带来挑战进行论述。希望从技术发展、广电新媒体产业链及如何加强优化广电产业结构,合理配置广电资源进行拓展,揭示移动互联网领域的竞争已经不是单一的技术、产品、服务、商业模式的竞争,而是生态系统的竞争。     

基于大数据的图书馆业务管理研究

大数据具有类型多样性、数据海量性、数据信息处理快速性以及数据信息高价值性等特点,为图书馆业务管理模式带来了改革契机,同时也带来了一定的挑战。将大数据技术运用到图书馆业务管理中,是对传统图书馆业务管理的一种补充,有助于实现业务管理的针对性模式,增强图书馆服务质量,进而满足读者个性化阅读需要。对此,该文着重分析大数据的概述与特性,论述大数据的图书馆业务管理问题与挑战,提出大数据的图书馆语业务管理研究对策。     

论大数据给审计工作带来的风险与机遇

大数据时代的来临,使人们面临海量数据,这就给审计工作带来了新的风险与机遇。该文重点分析大数据的相关概念,大数据时代给审计工作带来的具体风险与机遇,并从安全方面,数据的质量问题和大数据给审计工作带来的机遇,以及如何在大数据时代合理科学的运用大数据来推进审计工作提出自己的一些意见。面对大数据时代,要利用大数据技术来推进审计工作改革,就必须正视大数据给审计事件工作带来的挑战与机遇,审计人员可以从保障数据质量,提升分析数据的能力,加强风险管理以及加强人员培训等方面着手,才能真正迎接大数据给审计工作带来的风险,最大化利用大数据带来的机遇。     

档案管理在大数据背景下面临的挑战及对策分析

随着时代的进步,云计算,物联网已经给IT产业带来了巨大变化,大数据的到来更是会产生颠覆性的大变革,大到国家治理方式,小到企业管理模式、业务、组织流程,乃至个人的生活都将被大数据深深地影响着。这就意味着大数据已经来临,那么作为举足轻重的档案管理也将深受大数据的影响,发生着与时俱进的变化。就目前来说档案管理中还面临这一系列的挑战,本文主要针对档案管理在大数据背景下面临的挑战及其对策进行分析。     

大数据时代电子商务专业人才创新能力培养模式研究

大数据时代的到来给电子商务企业运营带来了商业契机,同时对电子商务人才也提出了更高的要求,给当前的教育模式和人才培养带来挑战。本文通过阐述大数据时代电子商务的发展,分析企业对电子商务人才需求特点,以本科电子商务人才培养为研究对象,探讨大数据时代电子商务专业的人才培养模式的改革和创新。     

面向Hadoop的大数据取证研究

大数据解决方案的分布式架构、海量数据存储、内存数据存储等特点给针对Hadoop的电子数据取证带来了巨大的挑战。概述了传统计算机取证的流程、要点以及在大数据取证过程中的局限性。以Hadoop为例,从Hadoop取证生态系统角度介绍了大数据解决方案的架构,分析了大数据取证的数据源、方法、流程、工具等,为调查人员进行大数据调查取证时提供参考。     

大数据时代对经管专业统计学课程教学的影响

大数据时代,社会对数据分析人才提出了更新、更高的要求,这给高校应用型人才培养带来了挑战.本文阐述了大数据对经管专业统计学课程教学带来的影响,并且从树立大数据思维、更新教学内容、增加实践教学、完善教师知识体系四个方面出发,探索了统计学课程教学改革.     

大数据质量管理:问题与研究进展

 当前大数据在多个领域广泛存在,大数据的质量对其有效应用起着至关重要的作用,因而需要对大数据进行质量管理.尽管数据质量管理方面已经有一些研究成果,但由于大数据具有规模大、速度快和多样性高的特点,现有的方法难以适用于大数据质量管理.本文针对错误发现、错误修复和劣质数据查询处理,综述了大数据质量管理的问题与挑战,认为大数据质量管理的挑战主要有计算困难、错误混杂和缺少知识3 个方面.本文依据这3 个方面的解决方法,对大数据质量管理目前的研究进展进行了综述,并展望了大数据质量管理未来的研究方向.     

博易打造“大数据+”应用生态系统

大数据对决策模式的颠覆、对行业运行的变革作用日益显现.博易通过打造“大数据+”应用生态系统,推进大数据产业发展进程. 随着国内互联网、物联网的高速发展,海量数据随之而来.这些数据之中隐藏着巨大的价值,但如果不能对其进行有效地分析和管理,就不能从数据中获得应有的价值,因此,需要给数据安个家.博易智软(北京)技术股份有限公司(以下简称“博易”)作为最早一批从事大数据研究的“双软”企业,正在打造完整的大数据应用生态系统,并将其运用于银行、保险、政府、医疗、教育等多个领域.与贵阳高新技术开发区共建“一院一中心”,也使博易为促进贵州经济结构升级、助力贵州经济发展出了一份力.     

以大数据安全管理促进大数据安全共享

随着互联网+、云计算、移动互联网等新技术兴起,数据获得了前所未有的爆炸式增长,大数据时代已经来临。大数据技术创新应用,使我们具备了对海量数据的处理和分析能力,但与此同时,伴随数据汇聚、数据分析而来的安全问题也给我们带来前所未有的挑战。组织应以发展和安全并行为目标,提出大数据安全管理对策,加强大数据安全分级管理,构建大数据安全管理体系,推动大数据的安全共享。     

大数据在消防领域中的应用浅析

随着互联网时代的到来,大数据已经成为当今时代的特征,随着大数据时代的到来,移动互联网、社交网络以及电子商务的出现都给时代的发展拓宽了时代领域,在大数据的社会经济时代中,城市的建设、发展以及安全维护等都受到了更高的要求,大数据时代对消防工程带来了更多的机遇与更大的挑战,该文就如何在大数据时代下提升消防服务,提高城市的防火能力,提升消防部门的灭火效率,保障城市的安全建设。     

基于大页内存的学习索引内存分配策略

大数据时代,数据信息的不断膨胀给数据的快速存取带来了巨大挑战.因此,设计一种高效的索引结构具有重要意义. ALEX (updatable adaptive learned index)是一种利用机器学习模型代替传统B-树索引结构的学习索引,具有较好的时间、空间性能,但存在频繁的缺页中断问题.为解决此问题,进一步提升ALEX性能,在ALEX基础上提出了一种基于大页内存的内存预分配策略,较好地降低了内存缺页中断率,提升了ALEX性能.在内存分配阶段,采用预分配策略;在内存回收阶段,则采用延迟释放策略.在Longitudes数据集上的实验表明,该策略具有良好的效果.     

大数据时代数字图书馆发展浅析

大数据及其技术是当前信息领域研究的热点,在数据挖掘、数据分析、信息服务以及信息安全、隐私保护等方面给图书馆带来了挑战与机遇。随着大数据时代的到来,用户对信息资源的需求越来越高,图书馆的信息处理及服务将会发生显著的变化,从大量的非结构化数据、半结构化数据集中去分析和挖掘潜在的价值将成为图书馆的主要业务之一,图书馆的服务方式也需做出相应的改变。     

大数据与云计算

大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及,并且经常和云计算联系在一起,云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本专题报告包含以下四个方面内容：1.大数据的价值;2.大数据带来的挑战;3.大数据研究成果;4.云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解,以及对大数据的价值的认识,探讨大数据处理与挖掘技术,论述以下观点：没有互联网就没有云计算模式,没有云计算模式就没有大数据处理技术,也就没有大数据挖掘技术。