简介：<正>全球生物产业市场每年以10%以上的速度成长。生物技术是当今国际科技发展的主要推动力,生物产业已成为国际竞争的焦点,对解决人类面临的人口、健康、粮食、能源、环境等主要问题具有重大战略意义。生物产业究竟有哪些领域具有较好的投资潜力?本文兹做简要介绍。巨额财富诱发投资热情中研普华数据显示,在钢铁、港口航运、零售、饮料、房地产、银行等各行业中,生物制药行业的毛利率仅次于饮料和房地产。至2012年,我国生物医药产业总销售收入近1000亿元,这样的发展速度使其成为医药行

简介：近期的亚洲电信业没有太过轰动的事件，尽管看似平淡，但实质上亚洲潜在的发展正引发全球的密切关注，尤其是在3G和IPTV方面。

简介：10月25日，文化部文化市场司司长刘玉珠在北京举行的首届中国国际网络文化博览会论坛上表示：“中国网络游戏是一个极具潜力的巨大市场，预计未来几年内将会形成几十亿元的市场规模。”

简介：针对指挥信息系统隐性需求挖掘,现有主流方法具有各自领域适用范围和局限性。从指挥信息系统的基本概念和认识出发,分析了各种需求方法的优点和适用性,集优形成适用于指挥信息系统需求挖掘的方法框架和一般过程,为指挥信息系统需求挖掘提供帮助。

简介：针对海量异构数据中难以得到目标综合识别结果问题，提出了一种证据关联挖掘方法。该方法将证据与待证事实进行关联性量化分析，提炼出反映目标综合识别信息不同侧面的证据。首先，建立了证据历史信息分类模型和证据相关强度矩阵；然后，根据新证据信息对模型进行迭代更新，从而将识别信息源包含的数据和信息有效运用于证据理论，并得出目标综合识别的正确结论；最后，仿真试验表明该方法的可行性和有效性，可为多源异类信息融合处理提供参考。

简介：摘要目前，在我国电信行业存在大量业务数据，利用这些数据进一步拓宽通信业务，已经成为各个通信单位的当务之急。近几年迅速崛起的数据挖掘技术可以深入分析客户信息、客户价值和行为，从而使营销具有洞察力、精确化，并通过从数据中挖掘价值来减少营销成本、提高营销效益。本文以通信行业为例，利用python编程对其数据进行挖掘，并详细介绍了数据挖掘过程，从而促进通信业务发展，为通信业提供决策支持服务。

简介：观念就是财富，这在过去也许会被指摘为言过其辞，但在今天，这却是一强有力的新理念。因此，领导人的远见就成为衡量一个地区或一个部门经济竞争力的重要财富衡量指标。远见虽不能决定现在，却在很大程度上决定了一国经济的未来——

简介：<正>一、峰谷分时电价的制定峰谷电量实行分时段电价是电力供给在市场经济条件下的客观反映,也是社会化大生产的必然要求。由于各地市供电局在执行时间上不统一(安装峰谷分时电表),宝鸡供电局从1996年9月份起正式实行峰谷分时电价。峰谷时段的划分是按全天时间分为高峰、平段、低谷三

简介：伦敦InformaTelecoms&Media，公司的最近发表的一份研究报告显示，预计至2010年全球移动电视的用户总数将达到1．248亿。在未来的几年内，韩国和日本将首先带动这一领域的发展。但到2010年，美国、中国和欧洲市场也将发展至一定规模。

简介：对大数据背景下思考空间数据挖掘，分析了空间数据在大数据中的基础地位，综述了国际学术界、企业界和政界对大数据的关注；分析了空间大数据面临的垃圾多、污染重、利用难的现状，剖析了空间大数据蕴含的价值；探讨了从空间大数据中挖掘知识的技术，以及知识变为数据智能的途径。

简介：基于数据挖掘技术,针对电信故障海量数据特点,合理选择属性值和标签值,运用交叉验证、网格划分、遗传算法和粒子群算法进行参数寻优,运用支持向量机SVM理论,建立电信故障分类模型和预测模型。通过仿真分析,并且与电信故障实际数据对比,表明该分类模型和预测模型的精度高,误差小,为今后控制电信故障,改善网络运行质量提供理论依据和数据支持。

简介：针对利用雷达侦察信号挖掘雷达脉冲重复间隔（PRI）模式问题，提出了一种基于频繁项集挖掘的雷达PRI模式提取方法。首先，对PRI值进行离散化聚簇分析，将杂乱的PRI数据变成一组PRI特征值，并按照时间、方位及载频进行聚类分析，从而将同时侦测到的数据归为一类；然后，按类分别提取PRI特征值，得到以PRI特征值为元素的频繁项集；最后，对PRI特征进行关联提取，挖掘出雷达PRI模式。在Spark集群中仿真分析表明，该方法能够从海量数据中并行、高效和准确提取雷达辐射源的PRI特征参数模式。

简介：指挥决策风险存在于军事活动的全过程,决策条件的不确定性决定了风险的存在。首先,使用三元组矩阵完备集的模型描述指挥决策风险;然后,建立了指挥决策风险数据挖掘的模型,并描述了三元组在模型中的位置和作用;最后,讨论使用Apriori算法对三元组模型进行数据挖掘并发现潜在风险。算例表明,该算法为识别评估指挥决策风险提供了一种新的途径。

简介：摘要城市在发展，人类在进步，人类用电逐渐迈向一个更高的台阶，不断向高可靠性，高安全性方向前进。在整个电力系统的发展进程中，离不开电力调度自动化系统，更离不开大数据中的数据挖掘技术，而且伴随着经济的发展，人民生活水平的提高，整个社会都处于一种大量用电的状态，对于电力系统中大量的电力数据进行收集和整理，是现阶段最为关键的环节之一。基于此，本文从电力调度自动化系统中数据挖掘技术应用的必要性出发，总结了几点数据挖掘技术在电力调度自动化系统中的具体应用，以供相关人士参考。

简介：摘要在互联网信息时代，计算机用户网络安全使用问题成为社会发展关注焦点，网络病毒的产生蔓延会严重威胁到计算机用户网络安全，导致用户计算机系统的瘫痪，造成用户一定经济损失。针对于此，需要通过科学有效运用数据挖掘技术，提高对用户计算机网络防御水平，避免网络病毒对用户计算机网络造成各种威胁和破坏，从而推动整个计算机网络行业稳定持续地发展，保障用户个人切身利益。

简介：摘要近年来，随着我国电信业务的快速发展，其从传统的体提供通话服务转变为综合性的电信服务，其中包括宽带服务、语音服务、传真以及计算机数据传输等等。在很多电信业务中都会涉及到数据挖掘技术，该技术能有效的提高电信业务的功能性，并实现对资源的充分利用，对电信业的快速发展有着重要的作用。本文着重分析了数据挖掘产生的背景和基本结构，然后结合数据挖掘的具体流程和功能，分析数据挖掘在电信业中的具体应用，以期对我国电信业的发展提供一定的帮助。