简介：基于平台自身历史表现,结合LOESS拟合、TBRM拟合以及DTW3种算法,提出一种平台性能隐患预测方法,达到准确预测平台层面资源波动异常的目的.实践表明,该方法准确有效,在实际使用中取得了良好效果.

简介：认识软件缺陷，首先要了解软件缺陷的概念，其次是了解软件缺陷的详细特征，最后就是它的属性了，再高一个层次就是学习利用管理软件缺陷的工具了。本文基于数据挖掘技术，对软件缺陷进行预测管理，以期做好软件的测试开发工作。

简介：随着科学技术的不断发展,无线电通信也被社会各个行业越来越广泛的应用,并成为人们生活中不可或缺的重要信息工具,而人们对无线电通信要求的不断提高,也使得其频率不断增加。Ka频段便是一种频率较高的卫星通信系统。文章以Ka频段卫星通信系统的特点为研究基础,对降雨环境下雨衰以及信道编码对系统的影响进行研究,从而实现对其相关性能的分析。

简介：时间的脚步从2006年走到了2007年，新年到来，万象更新，全球电信业也追随着时代的脚步在不断调整自己前进的方向与步伐。新的一年，竞争对手在变，电信技术在变，消费者的要求在变，业务收入结构在变，管制政策在变，公司战略在变……历史在翻开新的一页时总会在前进的路上安排许多的不确定因素，等待人们一层层揭开新的一年的面纱。但是，全球电信业转型的决心没有变，面临的困难没有变，融合的趋势没有变，新业务越来越多没有变，市场越来越开放没有变……全球电信业发展的大环境、大趋势并没有因为辞旧迎新而改变。

简介：福建省是山洪灾害的易发区和多发区,具有发生频率高、影响范围广和灾害损失重等特点。因此,福建省气象局近年来也建设了不少的山洪自动站,来加强山洪地区的气象信息监测。本文提出一种基于北斗平台的山洪气象信息保障传输系统,能够及时地将山洪自动站的气象信息传输至省级业务系统,特别是GPRS网络不易达到的地方,也可与山洪自动站的GPRS链路并行传输气象数据,形成互备。

简介：预测在商业、金融、经济、政府以及其他许多领域都有着广泛的应用，预测为战略决策提供关键的输入，例如，对于一个试图进入某市场的企业而言，它需要分析该市场的发展潜力，要明确的回答这个问题就需要进行预测。尽管预测有着广泛的用途，但要准确的进行预测并不是一件容易的事。

简介：以某地市电信企业的客户为目标用户群，结合电信行业的业务规则，利用SPSS公司的数据挖掘工具Clementine，运用数据挖掘中的CRISP—DM模型方法建立了客户流失预测模型，为电信企业对流失客户采取更有效的营销策略提供一些建议。

简介：随着电信改革的深入、电信市场的逐步放开，电话用户的发展也将越来越遵循市场规律。又由于电话的饱和普及率是一定的，因此，根据现有的电话发展历史数据建立电话发展的成长曲线模型、进行中长期预测是可行的；根据这一预测模型，我们可以对电话发展的历史、现状以及发展趋势有一个比较完整清晰的认识。

简介：曾几何时，WAP是所有移动运营商避讳涉及的技术，尽管WAP作为移动互联网业务已经推向市场4年之久，但WAP并未给运营商和设备商带来丰厚了利润。如今，随着市场各方面条件的成熟，WAP再次成为增值市场关注的焦点，业务发展开始真正进入起飞阶段。

简介：本文首先界定了敏感数据的内容以及脱敏原理,概述了敏感数据的学术研究现状;进而对大数据平台中敏感数据的来源及其面临的安全性问题进行分析总结。提出了从大数据采集、存储、服务和应用4个层面进行敏感数描保护的基本思路,以及大数据平台敏感数据的安全管理策略。

简介：古人云“以史为鉴”,说的是吸取历史的经验教训,对未来的情况做出预判或者改变。生活中,亦是存在相似的利用历史数据对未来变化趋势进行预测分析的时间序列问题。本文就时间序列一类的问题进行研究,探讨如何更好地根据历史统计数据,对未来的变化趋势进行预测分析。本文基于神经网络,以气象观测历史数据作为研究的对象,建立了气温变化时序预测模型。本模型利用大数据相关技术对数据进行特征处理,通过深度神经网络,学习特征数据和标签数据之间复杂的非线性关系,从而实现对气温变化的趋势预测。实验结果表明,相较其他模型,本文的模型能够更好地进行时序预测,同时也证明了神经网络用于气象预测的可行性。

简介：

简介：摘要：改革开放以来，中国在实现高速发展的同时，其碳排放量也逐年上升，早已在几年前便已经成为世界上碳排放量最多的国家。因此，为实现可持续发展， 2017年，中共十九大报告明确提出，推进绿色发展，加快建立绿色生产和消费的法律制度和政策导向。明确提出了2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和的宏伟目标。综上可以看出，降低碳排放量对我国经济增长与环境保护问题是至关重要的。

简介：

简介：本文简单介绍了气象卫星的一些基本概念，概述了我国气象卫星的发展历程，较为详尽地重点探讨分析了气象卫星的应用现状，发展趋势及经济效益和社会效益。

简介：摘要：通过大数据技术，我们可以实现互联网的实时更新，并对有效的信息进行整合和分析。这样，不同行业的人们就可以逐渐接触到这些技术，并将智能数据分析技术与互联网技术结合起来。数据收集和分析的整合已经彻底改变了传统行业的发展模式，从单一的数据统计转变为多维度、多样化的结构化数据模型，使得信息化资源的基础内容和智能数据分析技术得以有效结合，从而使数据挖掘和分析更加深入，更加贴近实际应用。通过运用大数据分析技术，本文探讨了智能数据分析技术的实际应用，并提出了一些构建该体系的原则。

简介：随着5G时代的到来,为更好地支撑高密度、大带宽和低时延业务场景,业界提出从“核心计算”模式转化为边缘计算模式,就近解决网络传输问题。而推广边缘计算模式迫切需要基础设施层面的变革——边缘数据中心成为有效解决方案。目前,边缘数据中心处于发展初期,但发展势头迅猛,我国基础运营商、互联网行业巨头及有实力的IDC服务商纷纷开始技术布局。未来几年,是边缘数据中心发展的关键时期,迫切需要产业界进行深入研究与产业合作,共同推进我国边缘数据中心产业发展。

简介：本文结合浙江省气象原有网络的构架,对全省气象网络升级和改造方案进行合理性、技术性分析。

简介：准确的电力负荷预测结果有利于降低发电成本,提高电力系统的安全性和稳定性。随着智能化电力系统的不断发展和应用,带来了负荷数据海量化和高维化,分布式算法是解决对海量高维电力负荷数据进行负荷预测的有效途径,缓解了单机资源不足的问题,提高了算法效率。本文简要介绍了分布式算法的原理及特点,并探讨了其实现途径。

简介：我国移动通信市场经历10多年的发展，从简单的网络和价格竞争转向品牌、业务和服务的全面竞争，市场逐渐趋向成熟。1993—1999年，模拟网向数字网过渡，用户发展数量较少，但用户增长率最高，用户价值最大；2000年至今，是第二代移动通信技术高速发展的黄金时期，用户数量空前膨胀，使中国成为世界最大的移动通信市场。近十几年来，我国通信事业以高于国民经济发展速度5倍以上的水平迅速发展，电话普及率的增长速度居世界首位，截至2004年5月现有移动用户数达到3亿，普及率达到21％，并且自2000年以来还以每年5000-6000万左右的速度持续发展。