新工科背景下大数据专业建设探究

数据科学与大数据技术专业作为国家新兴战略专业,目前面临着人才培养与市场脱轨、师资队伍建设薄弱、课程体系不完善以及培养方案不合理等诸多挑战。本文针对上述现实存在的问题,并结合新工科背景下的人才培养需求以及应用型本科院校的人才培养模式,从大数据专业建设方案、课程设置、人才培养目标以及专业教师队伍建设等方面进行探索性地研究。本文提出的大数据专业建设方案及模式在实际课题申报与教学中都得到了良好的应用。     

Ni~(26+)离子态分辨光复合过程的R矩阵理论研究

利用基于相对论R矩阵理论的DARC程序系统计算了Ni 25+离子基态1s22s(2S1/2)和激发态1s22p(2P1/2,2P3/2)的光电离截面,并通过细致平衡原理获得了统一的光复合过程(即辐射复合和双电子复合)态分辨的截面,计算结果给出了辐射复合与双电子复合过程间的干涉效应.为了标识和分析KLL共振能区所有的共振峰,基于相对论组态相互作用理论(RCI)的FAC程序被用来计算共振峰的能量、强度及其相关的双激发态的辐射、俄歇跃迁几率以及共振宽度等.利用统一的光复合截面进一步得到了KLL双电子复合过程的伴线强度,并与孤立共振近似下FAC的计算结果以及以前的理论和实验结果进行了比较,对存在的一致性和偏差进行了分析和讨论.     

疏松砂岩油藏大孔道定性识别新方法研究

疏松砂岩油藏在长期注水开发过程中,往往伴随着大孔道的出现,这严重影响了油藏水驱开发效果,制约了采出程度的进一步提高,因此,大孔道识别及有效封堵成为该类油藏急需解决的关键问题.通过研究分析,确定了影响大孔道从形成到发展的7种主要静态因素,以及标志大孔道形成的6种主要动态因素.将层次分析法及灰色关联法相结合,分别计算静态及动态因素的权重,建立了全新的大孔道定性识别模型.示踪剂监测结果验证了该方法的实用性和有效性.     

平常心

人们在日常生活中常常会因受外部的刺激而发生冲动,要么表现出一些极端的行为,要么使自己的情绪、发生大的波动而影响身心健康。所以,无论在任何时候因任何情况下,一个人保持一颗平常心很重要。所谓修心,无非就是修平常之心。泰山崩于前而不惊。保持平常心,就是要不以物喜不以己悲,富贵不能淫,贫贱不能移,威武不能屈。生活平静时保持平常心易,生活出现波折时保持平常心难。尤其是在波澜起伏的人生跌宕中,保持一颗平常心更难能可贵。而越是在     

大数据研究综述

针对大数据在生活中越来越普遍，分析了大数据的概念，对大数据的关键技术大数据集成、集群计算、大数据挖掘、数据仓库和大数据可视化进行了框架式讨论，并给出了大数据开源实现平台的技术组件，最后对大数据的挑战给予了展望.     

关于两个投影矩阵的相互关系

运用Moore-Penrose逆的定义及其性质和投影的定义去研究投影PR(A)和PR(AB)的相互关系,得到若干结果 .研究表明:若矩阵A,B满足如下条件:(1)BB*=I,(2)B为酉矩阵,(3)B为非奇异阵,(4)A是列满秩,B是行满秩,则两者相等;若对于任意矩阵A,B时,两者之间存在若干重要关系式,从而进一步刻画了它们的相互关系.     

基于云计算的金融企业用户风险分析研究

风险评估一直是银行客户管理方面最为关注的一个方面，关于它的研究也一直是金融领域的一个热点。云计算采用了一种资源共享的IT技术和管理方式，提供了一种更高效的数据存储能力和挖掘能力，面对这一新兴技术的发展，金融行业在客户管理领域面临革命性的改变，传统的商业银行客户分析模式将向大数据接轨。其中，云计算模式能够快速的识别细分客户，方便获取和采集客户的信息，从而更好地评估客户价值。该文针对这一现状，从银行客户风险的角度出发，探究海量数据挖掘的情况下云计算评估模式的优势以及应用框架。     

基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析

高校网络舆情具有主体特殊性、内容多元性和传播快速性等特点,当负面舆情出现时,传统"救火"式思维模式已不能有效地解决网络舆情危机的爆发、蔓延和扩散。高校应综合利用大数据的分布式信息抓取与处理、非结构化数据存储等技术,通过舆情热词云分析、舆情演化分析和业务部门关注度分析等方式,快速完成网络舆情数据的多源采集、清理融合、分析挖掘等一系列任务,实现网络舆情的有效监管。"厦理工e起来"的舆情案例应用结果表明,基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析,可实现对高校学生思想动态的实时追踪、预测和研判,防范和及时解决高校网络舆情危机的蔓延和扩散,促进高校文明和谐发展。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.