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数据驱动下的电信业务数字化转型 下载:58 浏览:530

刘楠 刘颖慧 蔡一欣 廖军 《信息通信与技术》 2020年12期

摘要:
针对新形势下电信运营商传统业务发展乏力的问题,文章通过对全球运营商案例进行分析,提出以用户为中心、以大数据贯穿电信业务发展所涉及的渠道、建设、营销等流程,实现电信业务在互联网+背景下的数字化提质增效。

数据驱动的数据结构课程案例设计研究与实践 下载:48 浏览:385

张安勤 田秀霞 张挺 《软件工程研究》 2020年8期

摘要:
我们在各行各业的诸多领域以及学习和生活中产生了大量的数据,现在的时代已经是一个数据时代。文章分析了当前数据结构课程教学中存在的问题,结合当前数据时代前沿研究领域和行业应用,设计了单个知识点的案例和融合多个知识点的综合案例。在此基础上,对教学方法和考核方式进行了改革。我们的教学改革拓展了学生的知识和技能,提高了学生分析和解决实际复杂问题的综合素质和创新能力。

可重构流处理器及其智能物联网应用价值分析 下载:53 浏览:337

钱雨1 肖立波2 文钧雷1 焦捷1 徐昕2 张涛2 《信息通信与技术》 2019年7期

摘要:
面向物联网与人工智能的深度结合,考虑到终端在功耗、成本、生命周期等维度的特性需求,文章提出了一种可重构架构流处理器,该处理器基于动态重构模型,适合于承载深度学习算法,从而为智能物联网提供低成本、低功耗、高性能、高资源效费比、长生命周期等,既利于智能物联网产业的应用,也有利于促成我国在半导体领域上的产业突破。

面向智能发电的数字孪生技术及其应用模式 下载:21 浏览:240

房方 张效宁 梁栋炀 王庆华 《发电技术与研究》 2020年10期

摘要:
发电过程作为电力系统的重要组成部分,其智能化建设是推进我国能源电力转型发展的重要方向。结合数字孪生技术的研究发展现状及发展趋势,剖析了智能发电的概念与体系,并给出面向智能发电的数字孪生定义,通过功能映射,构建了智能发电系统的数字孪生架构。提出了在智能发电系统中部署数字孪生技术的一般性方法,对数字孪生技术的应用领域和应用模式进行了归纳,分析了应用过程中面临的主要技术挑战。研究结果可为数字孪生技术在发电领域产业化发展提供理论和方法参考。

基于强化学习的数据驱动最优镇定控制及仿真 下载:75 浏览:382

陆超伦 李永强 冯远静 《人工智能研究》 2019年8期

摘要:
利用Q-学习算法,针对模型未知只有数据可用的非线性被控对象,解决最优镇定控制问题.由于状态空间和控制空间的连续性,Q-学习只能以近似的方式实现.因此,文中提出的近似Q-学习算法只能获得一个次优控制器.尽管求得的控制器只是次优,但是仿真研究表明,对于强非线性被控对象,相比线性二次型调节器和深度确定性梯度下降方法,文中方法的闭环吸引域更宽广,实际指标函数也更小.

数据驱动下的虚拟同步发电机等效建模 下载:76 浏览:448

杨斌 杜文娟 王海风 《电网技术研究》 2020年4期

摘要:
为了适应电力电子化发展的趋势,同时在建模时考虑电力电子逆变器的高频开关状态的影响,提出了一种基于长短期记忆网络(longshort-termmemory,LSTM)的虚拟同步发电机数据驱动建模方法。通过简化虚拟同步发电机的数学机理模型,着重关注各电气量之间的数据映射关系,构建基于LSTM网络的数据驱动模型,实现了由当前时刻电气量预测下一时刻输出的动态建模。为了验证所提模型的有效性,通过搭建仿真模型,对比了不同神经网络方法以及理论方法的差异性。仿真结果表明,所提模型能够反映虚拟同步机不同运行工况下的动态特性,具有良好的稳定性与泛化性,为电力电子化建模提供了一种有效的解决思路。

人脸画像合成研究的综述与对比分析 下载:91 浏览:501

王楠楠 李洁 高新波 《人工智能研究》 2018年1期

摘要:
人脸画像合成通常是在给定一些训练画像-照片的前提下,将一张输入的人脸照片转换为画像的过程.目前并没有一个系统性的实验对比分析揭示当前此过程面临的挑战以及可能的解决思路.文中对具有代表性的各类方法进行综合深入对比与分析.人脸画像合成方法归纳为2类:数据驱动类方法(即基于样本的方法)和模型驱动类方法.数据驱动方法由3类方法组成:基于子空间学习的方法、基于稀疏表示的方法和基于贝叶斯推断的方法.模型驱动方法直接学习照片到画像的映射关系.文中给出一些之前文献中并未发现的有意义的结论和展望.

融资余额、市场价格及其模型——基于数据驱动的量化研究 下载:49 浏览:454

李腊生1 刘霞1,2 蒋耀萱1 《经济与管理学报》 2018年2期

摘要:
融资融券制度的推出结束了我国证券市场单边做多的历史,为投资者卖空提供了机会。针对现有融资融券交易对市场价格形成与运行研究的不同结论,文章采用基于数据驱动的研究范式,通过对我国融资融券及相关变量实际数据特征的考察与分析,结合计量经济学的相关研究方法对我国证券市场融资融券交易的价格效应分别从市场效应与融资融券标的股效应两个角度进行了探讨。研究结果显示,我国证券市场融资交易的价格效应分别符合不同的模型,单位股本融资额与上证综合指数的关系适应于乘数-加速数模型,标的股单位股本融资额与沪深300指数的关系适宜于用倒U型模型描述。最后,针对实证分析的有关结论,文章给出了相应的经济学解释。

气象数据驱动的架空线路载流动态定值分析 下载:79 浏览:489

王艳玲1 严志杰1 梁立凯1 韩学山2 周晓峰3 《电网技术研究》 2018年1期

摘要:
架空线路传统的静态热定值采用固化的、苛刻的气象参数组合计算一成不变的线路最大热载流量,计算结果往往偏于保守。为此,采用气象数据驱动的统计分析方法,将全年恒定载流量转换为季节或月份载流量,缩短热定值的时间尺度。通过运行环境下实际气象数据的统计分析,实现气象数据驱动的架空线路载流的动态定值。基于CIGRE标准热平衡方程,采用控制变量法识别影响线路热定值结果的关键气象参数;进而对关键气象参数的历史数据进行统计分析,确定不同置信水平、不同时间尺度(按月、按季度和按年)气象数据子集内的气象参数阈值,通过各参数阈值计算相应时间尺度下的热定值;并利用当前运行年度的实际气象数据对各时间尺度定值结果进行运行风险评估。结果表明,根据电网允许的运行风险可方便地确定合适的气象参数置信水平和相应的热载流定值,基于气象数据驱动的架空线路热定值有效地挖掘了线路的热载流能力。

数据驱动预整定自适应子空间模型预测控制 下载:55 浏览:463

韩璞 刘淼 贾昊 《建模与系统仿真》 2018年3期

摘要:
针对电厂过热汽温系统的大迟延、大惯性、时变等的特性,研究其预测控制问题,提出一种数据驱动预整定自适应子空间模型预测控制方法 PTA-MPC(Pre Tuning Adaptive Subspace Model Predictive Control),结合子空间辨识和状态空间预测控制的优点。通过子空间辨识得到多个工况在输入信号满足持续激励的情况下的状态空间模型。通过状态空间模型递推出预测控制律,利用粒子群算法对各工况下的控制器参数进行整定。采用最小二乘参数估计的方法将多工况下的状态空间模型及预测控制器参数进行平滑处理。给出了PTA-MPC在串级控制中设计的步骤。仿真实验的结果验证了所提方法的有效性。

大数据环境下审计与纪检监察协同监督动力机制构建 下载:39 浏览:398

辛明卓 《数据与科学》 2025年1期

摘要:
作为国家监督的两种主要形式,国家审计和纪检监察在反腐倡廉方面发挥的作用各不相同,这两种监督职能可形成优劣互补的效应,要想获得反腐监督的叠加效果,就必须要加强合作。在当今大数据环境下,随着数据规模的不断增加,对协同监督提出了更加严峻的挑战。因此,本次研究对传统协同制度研究视角进行转变,以大数据为基础,以数据融合的视角进行相应研究,对其进行了深入的分析。

海量数据驱动下的高分辨率海洋数值模式发展与展望 下载:63 浏览:472

宋振亚1 刘卫国1 刘鑫1 苏天赟2 刘海行3 尹训强3 《海洋研究》 2019年5期

摘要:
海洋数值模式是定量描述海洋物理现象及其变化的数值模型,也是海洋与气候研究、预测的核心工具.随着海洋观测的不断投入与积累、对海洋认识的不断深入,特别是在高性能计算技术的支撑下,海洋数值模式已有了长足进步,正朝着高分辨率和多物理过程的方向发展.随着分辨率的提高、物理过程的细化,海洋数值模式的发展面临着多个方面的挑战.当前,海洋数据数量和种类不断增多,同时超级计算机、高性能计算和深度学习等技术的快速发展,为海洋数值模式的突破提供了机遇与挑战.本研究回顾了海洋数值模式的发展现状,梳理和分析了其发展中遇到的大规模高效并行计算和参数优化这两个关键问题,探讨和展望了当前海量数据驱动下海洋数值模式的发展趋势.提出计算负载均衡、计算与I/O重叠的并行流水线设计以及降低全局交换的算法改进是当前突破高分辨率海洋模式大规模高效并行效率的关键.从海洋科学、高性能计算以及深度学习深度交叉融合的角度,提出了实现海洋科学与深度学习相结合的6个途径,在此基础上,探讨了基于深度学习的参数化优化可能实现的途径.

大数据驱动的复杂系统建模与分析方法 下载:53 浏览:376

金志浩 《建模与系统仿真》 2025年1期

摘要:
随着大数据时代的到来,复杂系统的建模与分析面临着前所未有的挑战与机遇,本文旨在探讨大数据驱动的复杂系统建模与分析方法,通过数据收集与预处理、复杂系统建模技术以及大数据分析方法的综合运用,实现对复杂系统的深入理解和有效分析。

大数据在智能城市建设中的角色和作用分析 下载:42 浏览:481

蔡素慧 《城镇建设与科学》 2025年4期

摘要:
随着大数据技术的不断发展和应用,其在智能城市建设中的角色和作用日益凸显。通过对大数据和智能城市的概念理解,我们分析了大数据在智能城市建设中的关键作用,包括数据驱动的决策支持、公共服务的优化提升、以及社会治理的精细化管理等方面。同时,以实际案例为支撑,具体分析了大数据在交通管理、能源调度、环境监测等智能城市的关键领域中的具体应用及其产生的积极影响。研究结论表明,大数据技术对于智能城市建设具有重要的推动作用,可以有效提升城市运行效率、优化公共服务、完成细致的社会治理,为建设更高效、环保、宜居的智能城市提供强大的技术支撑。但同时,大数据在智能城市建设中的应用也面临数据安全、隐私保护等挑战,需要进一步的研究和解决。此研究的结果对于了解大数据在智能城市建设中的价值和挑战,以及为未来更好地利用大数据服务于智能城市建设提供了有益的参考和借鉴。

智能制造中的工业物联网技术与数据驱动决策研究 下载:122 浏览:1149

覃嘉恒 《传感器研究》 2023年9期

摘要:
智能制造是当前制造业发展的重要趋势。文章系统阐述了工业物联网技术与大数据分析在实现智能制造中的融合与作用。工业物联网通过连接设备实现信息共享和数据交流,广泛应用于远程监控、实时数据采集、供应链管理等,有助于实现高度定制化生产。面对海量、高速、多源异构的工业大数据,需要采用各种技术进行高效采集、存储、处理和分析,以支持数据驱动的决策制定。关键技术包括物联网通信、实时数据处理、云存储、机器学习等。基于工业大数据的生产过程优化和预测性智能决策,不仅提高了自动化水平,还使企业获得了更强的洞察市场与制定竞争策略的能力。

基于数据驱动PHM方法在预测海洋条件下核反应堆CHF的应用分析 下载:189 浏览:1990

韩丞智 鞠伟 《核工业与技术》 2022年7期

摘要:
以预测技术为核心故障预测与健康管理(PHM,Prognostics and Health Management)系统能够提高核电厂的运行安全性和维护经济性,获得越来越多的重视和应用。目前现有的PHM系统主要分为基于可靠性模型(Reliability-based)的PHM;基于物理模型(Model-based)的PHM;基于数据驱动(Data-driven)的PHM;融合型PHM方法等。同时,海上浮动式核电站以其调度灵活,有利于核电出口等优势受到业内广泛的重视,成为未来核电发展的趋势之一。其中,核反应堆堆芯临界热流密度(CHF,Critical Heat Flux)限值是必须严格监视的热工参数,对于热能的传递与转化过程中各种依靠控制热流密度运行的换热设备,对核反应堆燃料棒束以及各种动力发动机等来说,一旦热流密度超过CHF值,将导致传热系数迅速下降,极可能造成设备烧毁口。因此,本文通过采用基于数据驱动的PHM方法,利用人工神经网络对海洋条件下核反应堆燃料棒束中的CHF数值进行预测,同时为进一步构造完整的核电PHM系统进行展望。

数据驱动的个性化营销在网络营销中的实践与优化 下载:69 浏览:671

齐卫江 《当代市场营销》 2024年9期

摘要:
随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来,数据驱动的个性化营销在网络营销领域中扮演着越来越重要的角色。本文系统地分析了数据驱动个性化营销的理论基础、关键技术以及其在社交媒体、搜索引擎和内容营销中的应用。通过国内外成功案例的分析,本研究证明了个性化营销策略在提高用户参与度和优化营销效果方面的有效性。然而,数据隐私和技术适应等挑战也不容忽视。最后,本文提出了未来研究方向,包括更高效的数据处理技术和人工智能在个性化营销中的应用,以应对现有挑战并推动该领域的进一步发展。

数据驱动的精准营销平台构建与应用研究 下载:66 浏览:692

艾金凤 《当代市场营销》 2024年5期

摘要:
本研究基于数据驱动的理念,致力于构建一套精准营销平台,旨在提高企业的营销效率和精准度。通过对大数据的深入分析和挖掘用户行为特征,我们成功实现了个性化推送和精准定位的目标。研究结果表明,该平台在提升销售额和用户满意度方面取得了显著成效,为企业营销决策提供了有力支持。此外,我们将在本文中详细介绍平台的构建过程和应用效果,以及对于企业营销策略的借鉴意义。这将有助于深入理解数据驱动的精准营销理念,并为企业在竞争激烈的市场中脱颖而出提供实用指导。

电力营销用电客户业务受理策略探讨 下载:62 浏览:843

李静 《当代市场营销》 2024年3期

摘要:
电力行业是国家经济发展的关键支撑,而用电客户的多样性和需求变化使得电力营销业务受理策略变得愈加复杂。本论文通过对电力营销用电客户业务受理策略的深入研究,旨在提高服务质量和客户满意度。通过分析不同类型客户的需求,运用个性化营销策略和数据驱动的决策方法,提出了优化业务受理策略的建议,并通过案例分析验证其可行性。最终,本研究旨在为电力行业提供更为智能、高效的用电客户业务受理策略。

基于数据驱动的软件质量测试方法 下载:227 浏览:2388

彭钦青 陈文平 刘叶楠 《软件工程研究》 2022年2期

摘要:
软件测试不准确主要是由于数据提取存在不明确问题。基于数据驱动的软件质量测试方法,可以通过Gath-Geva算法提取特征数据,解决程序模块间的问题,建立数据关系将特殊数据设置为测试用例,以保证一个或多个测试用例同时实现,进一步构建软件质量测试研发平台,以确保软件质量测试的准确性。本文将所提方法与两种传统方法,分别对7种不同输入数据进行测试实验。实验结果表明所提方法的测试结果接近零失误,优于两种传统方法,能够为软件质量测试提供有效参考。
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