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：首先，探讨了海上信息感知大数据的内涵与特点，除具有一般大数据的“4v”特征外，还具有强对抗性、强实时性、高碎片性和高交互性等特点；然后，系统梳理了国内外相关研究及应用进展情况，分析了海上信息感知体系存在的数据不够用、数据不可用、数据不会用和数据不敢用等问题；最后，提出了海上信息感知大数据在大数据平台、数据质量管理、目标关联融合、目标行为规律挖掘和复杂数据可视化等方面的关键技术，可为推动海上感知大数据应用提供参考。

简介：随着云时代的来临,大数据技术已引起越来越多的关注。本文首先介绍了大数据的基本概念及主要特点,然后探索了大数据在军事领域的应用前景及其意义,最后分析了大数据所面临的挑战。

简介：大数据已经走进生活,影响着人们行为方式。因此,需认识大数据,研究大数据,应用大数据。针对当前热点,通过文献检索并结合实际工作梳理了大数据的发展演变过程,讨论了大数据的内涵、特点和技术架构,分析了大数据的作用及影响。

简介：随着新一代信息技术的发展,大数据蔓延至各个行业和领域,影响着人类知识体系和生活方式,并逐渐形成了内在的思维范式。认知并运用大数据思维有助于观念变革和方法论演进,可充分利用数据内部潜在价值。因此介绍了大数据思维的形成,阐述了大数据思维的特性,并总结了大数据思维下的行动范式。

简介：大数据技术的发展与应用,为人工智能产业的发展提供了巨大驱动力,我国人工智能产业也发生了巨大变革。文章在分析大数据驱动下人工智能对产业发展的影响的基础上,探究了目前我国人工智能产业发展面临的问题与应对策略,并进一步思考了人工智能产业发展的前景,以期对我国新时代社会主义建设下的人工智能产业变革与经济发展有所帮助。

简介：当前,互联网发展正由“知识需求”向“智能需求”阶段转变,网络数据呈现指数级增长,既然进入了大数据时代,在此支撑下形成了网络交互的“大群体”空间,其协同、可靠性需要群体智能的方法予以解决,而以粒子群、蚁群算法为代表的群体智能算法具有较好的鲁棒性、灵活性,这是化解复杂问题的关键所在。针对此,文章以大数据时代的网络群体智能为研究基点,结合群体智能算的应用原理及特点,阐释其在NP难题中的应用优势性,以为网络信息交互的安全性提供有效支撑。

简介：引言：大数据核心价值：大数据情报化。高关联度的深度挖掘呈现。纵深横向关联挖掘呈现。随着学科的深入交叉融合及社会发展、经济发展与科技发展一体化程度的增强,大数据情报化研究正从单一领域分析向全领域分析的方向发展。数据精分及呈现结果都在数据计算中凸显情报化特色,满足使用者最精准的需求。各行业越来越依赖利用数字化科学数据以及借助复杂的数据挖掘、集成、分析与可视化工具将其转换为信息和知识的能力。

简介：如何有效组织、管理和维护海量作战数据,实现快速和准确地进行数据访问和控制已成为作战数据管理部门面临的突出问题。基于元数据提出了一种作战大数据资源目录服务技术,构建了集中分区+分布复制的元数据目录的部署结构,确保了数据可靠性和可用性,提高了数据访问效率。分析了元数据目录服务系统层次结构,建立了元数据目录服务模型,并在此基础上设计和实现了基于元数据的作战大数据资源目录服务系统。系统应用表明,该技术可为装备保障数据多样化应用和高可靠服务提供技术解决途径,同时有效支撑了装备保障数据管理系统的构建。

简介：借助车联网收集了汽车相关的各种大数据以及AEW-AHP算法,对用户驾驶行为、出行习惯、行车环境等进行大数据分析,找出对于汽车出现保险赔付的关键影响因素。基于此,作为汽车保险中进行责任判定的数据基础,识别了汽车保险欺诈行为,降低了保险公司的损失。本文给出了相关的系统架构、数据收集过程、关键业务流程、主要分析算法等内容,并通过实际案例,分享了实际的实施效果。

简介：随着大数据技术的发展,大数据技术正在广泛的应用于各行各业。随着国家相关政策的出台以及人民生活水平的提高,健康险的发展面临着巨大的前景。健康险和大数据的结合能够在健康险中数据的收集、处理、分析和应用起到巨大的作用。大数据技术在健康险的应用能够促进健康险的发展,使得健康险能够更好的服务人民。

简介：摘要科技在发展，时代在进步。移动互联网技术的兴起将我们每个人与网络连接在一起而不可割离，无论是办理业务、手机支付、地图导航还是语音助手，这些都极大的便利了我们的生活。与此同时，这些新技术的背后都有一个关键技术支撑——大数据。而大数据有哪些特征呢？除了在移动互联网中的现有应用，又可以在哪些领域引起变革呢？通过查阅相关资料，并结合自身的理解，本文以高中生的视角来分析，思考大数据的发展以及应用方向。

简介：大数据、人工智能、物联网、移动互联网等等都寄托在新一代“互联网＋”，也就是云计算上面。所以有人说，云计算可能是本世纪初最具颠覆性的一个IT技术，云计算正在广泛深刻地影响着各行各业，包括传统企业的数字化转型、整个新媒体的转型。

简介：摘要：大数据技术在信息时代取得了巨大的飞跃。与其他行业相比，大数据技术在互联网行业的应用最具代表性。同时，随着近年来人们出行欲望的不断提高，航空工业的发展也非常迅速。飞机维修工作的质量将直接关系到飞机的飞行安全，因此借助大数据技术的应用优势，可以有效提高飞机维修水平，消除故障和事故，对保护飞机飞行安全起到重要作用。

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：IT技术成为大数据业务生态下的重要竞争力。本文中笔者将结合自身工作，针对市场研究所需的大数据IT技术以及可用资源进行简要介绍，内容主要面向非技术性的研究人员，不涉及技术细节。一、研究业务的技术特性要求大数据相关技术和资源众多，先从市场研究的业务特点来分析其对技术性的一些要求.

简介：伴随融合媒体的发展,传统受众逐步转变为用户,内容消费从＂卖方市场＂变成＂买方市场＂,新媒体业务的碎片化、个性化、定制化要求也越来越强烈;对于新媒体生产业务的内容种类、信息容量、更新速度、展现方式、推送模式都提出了新的要求,且不同用户个体差异极大。在这样的需求背景下,需要一种能够＂贴近用户＂的＂高价值内容＂生产方式,和专业媒体业务进行有效结合,从而形成一个新的围绕用户个性化特征的智能化融合生产体系,形成融合发展的驱动力。

简介：现代社会的信息量正以飞快的速度增长．这些信息里又积累着大量的数据。预计到2025年．每年产生的数据信息将会有超过1／3的内容驻留在云平台中或借助云平台处理。我们需要对这些数据进行分析和处理．以获取更多有价值的信息。在未来的“智慧城市”中．会有越来越大的结构化以及非结构化的数据。那么我们如何高效地存储和管理这些数据．如何分析这些数据呢？答案是．我们需要强有力的大数据处理系统进行支撑。

简介：  摘要:随着科技的不断发展和进步，大数据对各行各业都起到了至关重要的作用，尤其是在智能制造领域。大数据指的是在传统数据处理工具和技术无法胜任的情况下，以较高的速度和较大的规模产生的海量数据。智能制造是指利用先进物理、数字和网络技术实现高效生产的制造业形态。将大数据应用于智能制造，对于提高生产效率、降低成本、优化生产和服务质量具有重要意义[1]。

简介：<正>IT业的概念总是更迭得很快,云计算还没有被完全消化,大数据又高调登场。相比对云计算认知的莫衷一是,业界对大数据的理解则要清晰透彻很多。今年的IT领袖峰会"大数据时代"分论坛上,宽带资本董事长田溯宁抛出了一个耐人寻味的问题一大数据能不能称之为时代?田溯宁的原话大概是这样的:"时代这个词不是随便用的。历史上有电气化时代、工业时代,时代到来以后我们的生活方式、生产方式、行业形态都会发生根本性的变化,那大数据能不能称得上时代?"