基于大数据的气象后勤信息服务平台研究

随着近年来人类逐渐步入大数据时代,互联网+大数据成为了未来全球发展的趋势,由于其具有先进的信息采集以及分析处理技术,为国家各个领域的发展都提供了很好的保障。该文着眼于当前大数据和后勤信息服务的发展情况,在满足大数据及气象后勤信息服务需求的基础上,建设基于大数据的气象后勤信息服务平台,提出进一步完善基于大数据的后勤信息服务平台的相关措施,展望未来气象后勤信息服务的发展态势。     

大数据下区域科技资源共享型智能服务平台模式研究

随着大数据时代发展,人们对于如何使用科技资源服务平台来提高对资源利用效率变得愈发关注.在经历了过去的资源型-被动服务和需求型-主动服务两种模式后,科技资源服务平台开始逐渐向着一种新型模式演化,即共享型-智能服务.身处大数据时代,共享型-智能服务在对促进服务水平、服务效率等方面具有重要的作用.在通过对资源服务环境的构建原...     

基于大数据技术的智能交通管理与应用研究

"互联网+"使各行各业每天都产生了海量数据,针对交通数据的爆炸式增长,传统的交通规划与管制已经不能满足复杂的交通需求,交通管理的难度不断增加这一问题,提出一种智能交通大数据处理框架;通过该框架及相关技术进行交通大数据的数据采集、数据同步与传输、数据存储、数据分析与处理和结果展现等应用研究,将起到助力交通违法与环境监测、为相关业务部门提供决策依据、提高交通运行效率与交通安全水平、提升城市交通规划等作用,使交通管理真正地智能起来;大数据研究与应用下的智能交通将成为解决诸多交通城市病的有力手段,其发展将导致各种新技术的不断诞生,使人们的出行方式和生活模式产生巨大变革,人们的生活将更加美好。     

基于多维感知的智能路由器大数据插件技术研究

随着商业Wi Fi的大规模部署,智能路由器取代传统路由器已成趋势。然而如何通过技术手段进行大数据资产的积累,并实现最终的流量变现成为亟待解决的问题。文中基于大数据插件技术,采用多维感知的方式获取多个维度的上网流量数据,并以能力开放的方式提供给第三方开发者使用,很好的解决了大数据资产积累和流量变现的问题,实验证明,插件对智能路由器自身的几乎没有影响,可以平滑使用。     

大数据下的智能数据分析技术研究

大数据背景下对数据的智能分析技术提出了新的挑战,本文对传统的智能数据分析技术做了比较,分析其各自的优缺点。同时对新的大数据分析方案Hadoop进行了梳理,提出了未来大数据智能分析技术的发展方向的展望。     

基于大数据平台的智能监控技术应用

最近几年,各种安全事故频繁发生,这就要求人们要不断地提高安全管理意识。视频监控系统作为一种有效的安全防护方式,已经逐渐应用到各个领域。以前的视频监控技术操作一般都是通过监控管理人员对视频进行挑选和分析,这种监控模式具有耗时长、工作量大以及错漏率高的特征,并且挑选出来的视频准确率也不高。监控管理工作人员的注意力会随着长时间对视频进行挑选而逐渐下降。然而智能视频监控技术恰巧可以处理这个问题。智能监控技术作为一种新型的技术可以缩减管理人员的数量,这就在最大限度上减少了企业人力和财力的投入成本,进一步增加了企业的经济利益。     

基于数据融合技术的智慧养殖服务平台

针对近岸养殖海域管理效率低、传统养殖服务平台数据融合度差的问题,以养殖海域为对象,运用高分辨率摄像数据、高分辨率卫星遥感数据、卫星定位数据、水质环境监测数据、养殖区域规划数据等的融合算法,研发智慧养殖公共服务平台,实现海域环境电子围栏、养殖密度监测、海洋执法等智慧化应用。提出利用基于Canny算子的HSV预处理算法对养殖密度进行检测。结果表明:相比传统方法智慧养殖服务平台的监测数据更接近于实际养殖密度,该研究对海水养殖的生产管理、政府执法、海洋环境保护等具有现实意义。     

大数据时代基于就业网络信息服务平台的大学生就业指导研究

高校就业网络信息平台面临着大数据时代带来的极大挑战,如何从海量繁杂的数据中有效地将高校毕业生的就业信息"提纯",给予毕业生准确的就业指导,提高学校就业指导工作的效率,是个值得研究的课题。目前的就业网络服务平台存在不能将政策发布、人才导向、供需调剂、及时公开等功能同时兼顾的缺陷。针对这些缺陷提出建设性意见,如建立就业网络信息服务平台与大学生就业指导相结合模式等。     

基于大数据技术的滑油螺杆泵智能预警系统构建

滑油螺杆泵是船舶与海上平台最为重要的辅机设备之一,其可靠性对于整个船舶的可靠运行具有极大影响.本文基于对滑油系统油液的显微检测技术,对设备润滑系统中滑油的状态作及时监测.通过提取滑油内部磨粒形态、尺寸、数量等信息,利用大数据中的贝叶斯信念网络算法将磨粒相关数据和设备运行状态之间建立关联,结合贝叶斯公式和马尔科夫链原理,构建出一套基于滑油系统的油液显微检测数据的算法组合,建立实时监测专家系统,实现对滑油螺杆泵的在线运行状态检测和故障的早期智能预警,从而有效在滑油螺杆泵运行故障出现的早期及时将故障识别出来并进行维修维护,以减少或规避因设备故障造成的损失.     

基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统研究

随着工程建设行业的规模化及国际化发展趋势,重大工程逐渐成为国家发展的重要标志.重大工程的复杂性往往导致决策不确定性并引发管理中的诸多难题.为高效解决重大工程决策主体多元化所带来的信息不对称、决策方案冲突等问题,将智能决策方法融入重大工程群体决策过程中,构建了基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统(BD-IGDSS),并通过将BD-IGDSS应用于中泰铁路工程及港珠澳大桥工程,分析该系统在重大工程决策管理中的优势.     

智能电网大数据技术发展探索

随着科技的不断进步,我国的智能电网技术取得了飞快的发展,成为大数据最重要的应用领域之一。智能电网大数据技术对电力行业的影响非常巨大,对其可持续发展有重要的意义。该文主要阐述智能电网大数据的特征与应用,智能电网大数据研究包括分析架构、关键技术、智能电网大数据技术的发展策略。智能电网大数据技术的发展策略主要有大数据传输和存储技术,实时数据的处理技术和异构多数据源处理技术。     

大数据技术助推宁夏科技文献知识服务平台建设

正近年来,在宁夏回族自治区科技基础条件平台项目的建设推动下,宁夏科技发展战略和信息研究所构建了基于SOA架构和反向代理网管技术为主的服务于全区科技创新主体的宁夏科技文献资源共享平台,完成了各类科技文献资源总量已达20多亿条的宁夏科技文献数据资源建设,资源存贮空间达到20T,文     

探究大数据下的智能数据分析技术

人类发明计算机以来就一直利用它进行数据相关性分析，从这个意义上来说现在的所谓“大数据分析”和之前的数据分析是一样的，只是原来的算法对处理上千个维度这样复杂数据模型时显得力不从心。从2006年以来，随着算法上的一系列突破再加上廉价计算能力的普及，人们终于有能力分析这些复杂的数据模型，于是大数据这个概念就诞生了。该文主要对通过对数据分析和大数据进行论述，探究大数据下的智能数据分析技术。     

基于JESS的智能数据清洗平台技术研究

介绍了开发基于JESS的智能数据清洗平台所涉及的解决了大庆某采油厂数据清洗问题.     

基于大数据架构的智能交通解决方案

智能交通在公安交警部门的违章判罚、刑侦破案等方面取得了科技强警的显著作用.浙江宇视科技有限公司以视频数据结构化为基础,UniHadoop大数据平台＋全系列硬件,不仅完成了违章判罚的基本任务,且取得了丹东智能交通项目涉车破案率90％的成绩,率先实现了云计算和数据挖掘的实证.这一成功案例已经作为样板在全国十余个城市推广建设,更在未来会成为智慧交通管制的利器.     

基于大数据的智能交通体系架构

根据智能交通大数据处理的强实时性和高效性特点,构建基于大数据技术的智能交通数据处理平台,对其关键技术和处理流程深入分析,并从方法论角度提出针对该平台的交通大数据处理体系架构,系统地从数据源、数据处理、知识库和应用四个方面论述该架构的主要研究内容和架构所涉及的理论、方法与技术,为交通大数据的深入分析与处理奠定基础.     

基于XML的智能传感器数据显示技术研究

介绍了智能传感器IEEE 1451标准,提出了采用XML（Extensible Markup Language,可扩展标记语言）来实现智能传感器输出数据的传输和显示方案,给出了一种智能温度传感器的实现方案.传感器以三星S3C2440A微处理器为核心,移植嵌入式Linux操作系统和Web服务器,通过数字温度传感器DS18...     

基于大数据技术的消防监督管理研究

经济社会的快速发展,对消防监督管理工作提出了更高的标准和要求。如何适应经济社会的发展需要和进一步增强消防监督管理能力与水平是消防监督管理中需要解决的一个重要问题。在这一过程中,大数据的运用非常关键,是新时期提高消防监督管理能力和水平的一项重要策略与方法。笔者根据现有研究资料,结合自身在消防监督管理中的一些经验,针对大数据技术在消防监督管理中的应用阐述了自己的意见。其中,本文先阐述了大数据技术在消防监督管理中应用的必要性,在此基础上就具体的应用提出了自己的意见,包括大数据在消防监督管理中的应用、重视程度不足等;并针对大数据技术的具体应用提出相应的对策建议,包括进一步提高消防救援队伍的信息化建设能力与水平、建立更加完善的消防信息数据收集机制,有望助力大数据时代的消防监督管理工作的改进和提升。     

大数据与电视媒体

介绍了人类生产数据、存储数据、处理数据、传递数据的能力,指出大数据在提升了人们认识事物水平的基础上,有力地推动了电视媒体产业的发展。     

基于大数据的智能制造岗位与技能需求研究

在不违反相关协议准则的情况下,通过爬虫技术获取智能制造岗位数据,并对其进行清洗与脱敏处理. 应用Jieba中文分词工具、K-means聚类算法与隐含狄利克雷分布（LDA）模型,将岗位名称分为6类,将技能集分为8类. 最后,构建需求矩阵并归一化处理,得到各技能集对岗位簇的重要程度,为专业选择、课程建设与从业人员发展提供参考.