人工智能 链接未来

近年来,在大数据与人工智能技术蓬勃发展的背景下,数据智能正与各行业产生着深度的融合."数据"已成为最具时代特征的新生产要素,发挥和释放着红利价值,助力于在数据流的引领下形成产业链上下游和跨行业融合的数字化生态体系.同时,将产业链、创新链、资本链、数据链、供应链从串联创新转向并联创新.人工智能是引领未来的战略性技术,也成...     

基于异构数据融合的数据库智能集成方法

目前研究的数据库智能集成方法存在的集成精度低、集成时间长、数据失效率高、集成效果差等问题,该文研究了一种基于异构数据融合的数据库智能集成方法。采用权重平均法、D-S证据理论法和投票表决法实现复杂的异构数据融合,对来自不同数据源的多方数据进行协同处理,减少数据库数据的冗余现象,综合互补数据信息,明确数据间的关联性,便于提取协同信息。并通过建立公共模型、明确查询处理器的查询分配,确立数据库的关系模式,便于数据库的管理,同时制定详细的数据查询流程,以快速且准确地响应用户查询需求,完善数据库的集成功能,并促进异构数据融合技术的进一步发展和应用。实验结果表明,基于异构数据融合的数据库智能集成方法能够有效提高集成精度,缩短集成时间,降低数据失效率。     

应急管理场景中的手机信令数据应用探索

数据在现代化应急指挥、防灾减灾过程中发挥着至关重要的作用。结合突发事件应急管理中受灾人口核查对相关数据即时性、高效性等客观需求,论述了手机信令数据的时空大数据特性,并阐述了针对原始信令数据的预处理、综合聚类等基本处理手段,辅助管理部门进行灾情预警、监测和评估,并间接估算灾区受灾人口,对进一步提升我国重大灾害的应急处置能力具有借鉴意义。     

基于特征融合和自注意力机制的水下目标识别

海洋水声信道具有时变、空变的特征,被动式声纳接收到的目标信号复杂多变,传统水下目标识别方法难以满足当前任务要求。提出基于注意力机制改进的多特征融合水下目标识别框架,在典型声学特征基础上,通过引入对比学习无监督特征加强目标数据的特征表达,使用多维自注意力机制,分别在特征维度和时间维度高效完成深层次目标弱信息特征抽取,显著提升识别效果。通过对真实录制的水声数据集进行实验对比,证明了所提出方法的有效性。     

大数据及其科学问题与方法的探讨

大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律,对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战,也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇.因此,针对网络大数据的共性规律和科学问题,需要研究网络大数据定性定量分析的基础理论与方法.本文重点分析了大数据在数据关联上的复杂性、计算复杂性、系统的复杂性、学习复杂性四个方面的主要研究问题和现状,介绍小结了产业界具有代表性的实际应用IT基础架构,以形成从网络大数据的感知、挖掘获取、质量评估、数据提炼处理到融合表示的综合过程图景,最后对大数据科学、数据计算需要的新模式与新范式(第四范式)等方面的发展趋势和方向进行了展望探讨.     

基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的山西省GDP空间化模拟

选取山西省为研究对象,以美国国家极轨合作仪件-可见红外成像辐射计套件（NPP-VIIRS）夜间灯光数据、GDP统计数据等为数据源,构建GDP空间化拟合模型,建立山西省GDP密度图,据此研究山西省经济的空间差异性。通过对NPP-VIIRS夜间灯光数据的空间化处理,提取灯光指数,并将其与GDP进行回归拟合,建立最佳回归模型,得到GDP密度拟合图;利用县级GDP数据进行线性纠正,从而提高GDP的模拟精度。结果表明：（1）NPP-VIIRS夜间灯光数据与GDP的相关性较高,可用于山西省GDP模拟;（2）与GDP分区建模相比,GDP整体建模的精度更高;（3）山西省GDP的空间分布整体呈由城市中心逐渐向周边辐射的特点,构成GDP过渡带。     

一种红外背景数据库（下）

5 红外图像分析 对背景红外图像的分析是在FOI进行的。目前,FOI的研究人员正在对场景中的辐射率值进行统计分析。他们对红外场景模拟软件SensorVision已作了初步验证。在使用THV图像时,第一步是对它们进行定标,得出辐射率值。所有计算,除非另有说明,都是用Matlab软件完成的。     

NEAX61Σ交换机利用现有的资源提高接通率的两种方式

介绍了灵活运用NEAX61Σ交换机现有的软硬件资源 ,修改adc和rlst数据后能使用语音信箱的有关功能 ,进而提高落地接续接通率的两种方法。     

基于WEBSERVICE移动数据的同步

RDA在实现Pocket PC的SQL CE数据库与PC服务器的数据库间的数据同步时有局限性.通过Web Service与RDA的比较,阐述了Web Service实现数据同步,以及与多种数据库类型连接的步骤.使用Web Service,能使用户数据和系统数据分离,维护更加方便.