左截断右删失数据下尺度参数与协变量相关时广义指数分布的估计及应用

在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据集中,得到了其生存函数和风险函数.     

数据质量维度与框架研究综述

为了对数据质量维度有一个全面、清析而准确的定义,便于在领域层面达成一致,也为从现存的数据质量管控技术架构中选择出合适的框架提供依据,对数据质量的发展历程和维度以及其管控框架进行了全面的研究。通过研究明确了复杂的数据质量维度指标,按其名称和定义提供一套比较全面的数据质量规范,并对其质量管控技术框架进行了综合研究与对比。该研究能科学地指导具体应用需求选择合适的数据质量框架和比较全面的数据质量维度实现对数据的评估,同时可节省大量的时间,减少人力和物力支出。     

重删环境下双 B-树索引性能优化研究

为了减少重删环境下磁盘访问次数,提高重删系统的读取性能,提出了一种基于双B-树的索引结构DBIS(Double B-tree Index Structure).DBIS由两种结构不同的B-树构成,B-tree-1通过优化B-树结构,提高检索效率;Btree-2则在B-树的基础上,结合改进的LRU算法构成优化的索引结构,提高了检索命中率.实验验证了DBIS的有效性和优越性,达到了对重复数据删除系统读性能优化的目的.     

大数据下的智慧校园建设研究——以“智慧甘农”为例

随着大数据、云计算等新型信息技术的广泛应用,数据迎来了井喷式的增长阶段,大数据的应用受到了更多的关注。本文介绍了在大数据背景下甘农智慧校园建设的现状,分析了智慧甘农在目前建设过程中所面临的问题,提出智慧校园建设思路及智慧校园建设的总体框架,并对其应用进行了研究分析。     

二值响应数据贝叶斯中位数估计

中位数回归是一种稳健的估计方法,在实践中有着广泛应用.基于贝叶斯方法研究二值响应数据的中位数估计问题,通过引入合适的潜在变量得到了贝叶斯层次模型,进而得到易于后验抽样的吉布斯抽样程序.为验证新方法估计的稳健性,通过大量数据模拟,并与已有方法进行比较,得到了满意的结果.最后实例数据分析进一步证明了所提方法的有效性.     

基于伪数据的机器翻译质量估计模型的训练

为向基于深度学习的机器翻译质量估计模型提供高效的训练数据, 提出面向目标数据集的伪数据构造方法, 采用基于伪数据预训练与模型精调相结合的两阶段模型训练方法对模型进行训练, 并针对不同伪数据规模设计实验。结果表明, 在构造得到的伪数据下, 利用两阶段训练方法训练得到的机器翻译质量估计模型给出的得分与人工评分的相关性有显著的提升。     

融合倾斜仪数据的盾构姿态严密解算模型

推导了倾斜仪与盾构的严密标定模型;将倾斜仪采集的双轴角度数据视为平面点云,推导了倾斜仪角度数据的稳健估计方法;在前述模型方法的基础上,利用最小二乘配置方法建立了倾斜仪与棱镜数据融合的严密联合解算模型.最后,通过试验对上述模型方法进行了分析验证.结果证明,提出的盾构姿态解算模型正确可行.     

大数据时代高校图书馆资源建设

本文对当前高校图书馆资源建设现状进行分析,提出了基于读者和资源融合、系统和数据库集群化管理以及高校图书馆智慧化构建体系的方向,以此充分挖掘高校图书馆的资源优势,提升高校图书馆的智慧化、个性化程度,为高校图书馆可持续发展提供新的深层次思路.     

大数据环境下科技情报研究的新模式

 大数据时代为科技情报研究与服务带来了重大的机遇和挑战,迫切需要发展新的数据驱动型情报研究模式来变革数据治理和工作流程,提高情报研究和咨询服务的质量。本文概述了传统的人力驱动型科技情报工作模式,分析了存在的问题和局限性;综述了海量异构数据集成、数据管理与分析方法和工具的开发进展;提出了建设数据驱动型科技情报研究模式的整体架构,展望了未来研究的重点。     

地震数据关系网络的空间尺度

通过分析美国加州地区地震数据关系网络的拓扑结构特征,研究了不同空间尺度下网络拓扑结构基本度量参数的变化规律.结果表明:随着空间尺度的增加,网络规模迅速变小,并最终达到稳定;网络的平均聚集系数和平均最短路径长度随空间尺度的增加呈波动性下降.度分布频度研究结果表明,网络的空间尺度在一个有效范围内时,网络呈现出较好的幂律分布,该范围受事件数量影响.