大数据驱动

摘要： [研究目的]在风险社会和大数据时代中,推进应急信息协同是提高多主体应急管理效能的重要方式。为促进高效的多主体应急信息协同,以应急信息流为线索探究大数据驱动下应急信息协同机制及促进策略。[研究方法]在大数据驱动下,基于安全信息认知通用模型探析应急信息协同的主体、内容、形式和应用,构建以动力机制、运行机制和作用机制为核心的大数据驱动下应急信息协同机制。[研究结论]“大数据驱动+应急信息协同”是实现智慧应急管理的可行方法。健全和完善大数据驱动应急信息协同的动力机制、运行机制和作用机制能加快推进高效应急信息协同,提高应急管理效能。

摘要： 智能制造对工业装备的发展提出智能设备、智能服务的新需求,以及新型传感技术和信息技术的应用需求,推动工业装备健康管理的发展。文中通过分析装备工业大数据特点及技术框架,针对装备健康管理的感知系统、智能运维、数据应用平台等关键功能进行研究,提出装备健康管理面临的难点和解决方法,并结合典型应用案例介绍,提出装备健康管理的价值挖掘方向。

摘要： 动态监测是在“互联网”、大数据、云计算、人工智能等新兴技术迅猛发展,研究生教育发展进入新阶段的背景下形成的大数据驱动的研究生教育管理决策新范式。动态监测利用现代信息技术持续收集、深度挖掘和系统分析数据,以数据融合和交互的方式动态呈现研究生教育实时状态,为多元主体价值判断、科学管理、持续改进提供决策支撑。构建动态监测数据平台,形成以高校为主体、以动态监测为手段的研究生教育管理决策监测评估体系,是实现大数据驱动的研究生教育管理新范式的主要途径。

摘要： 在企业供应链物流服务升级的要素中,大数据技术已经成为关键要素,在大数据驱动下,给供应链物流服务的升级带来了诸多可能。目前,大部分企业已经意识到了这点,但是在实际发展中,企业采用何种路径应用大数据于服务升级成为一个难题。本文基于企业微观层面,通过问卷调查的方式,对大数据驱动下供应链物流服务升级路径进行了分析探讨,指出了目前物流服务升级中的问题和需求,重点从四个方面探析了供应链物流服务升级路径,旨在为提升供应链物流服务的效率和水平、推动物流业的高效发展提供理论依据。

摘要： 以准确估计舰船通信网络流量为研究核心,提出基于大数据驱动与分析的舰船通信网络流量智能估计方法。该方法以大数据驱动和分析领域中的经验模态分解、卷积神经网络为技术核心,使用基于改进集合经验模态分解的舰船通信网络信号降噪方法,去除舰船通信网络信号中噪声;构建去噪后舰船通信网络信号中的流量时间序列图,凸显通信网络流量在各个时间段的变化特征之后,将舰船通信网络流量时间序列图中的时间序列,作为基于卷积神经网络的网络流量预测方法的预测样本,提取舰船通信网络细节信号的时间序列,估计流量的趋势信息与时间信息,实现舰船通信网络流量智能估计。经测试:该方法对舰船通信网络流量智能估计后,估计结果与实际流量基本一致。

摘要： 针对电商营销安全评估问题,文中研究大数据驱动的电商营销安全评估方法,精准获取电商营销安全评估结果。通过大数据驱动中网络爬虫方法,抓取电商营销安全评估的相关数据,构建评估指标体系;采用层次分析法构建电商营销安全评估指标判断矩阵,计算电商营销安全评估指标的权重系数;采用模糊综合评价法获取电商营销安全评估结果。实验证明:所研究方法能够精准获取电商营销安全评估结果,为电商营销安全管理人员提供辅助决策。

摘要： 大数据驱动的公共服务需求精准管理是新时代我国提升公共服务质量、扎实推动共同富裕的重要手段。大数据驱动的公共服务需求精准管理主要指政府借助大数据技术对人民群众的公共服务需求进行精准感知、精准聚类、精准测量、精准满足和精准监测的决策过程,具有需求实时洞察、系统集成联动、公共价值导向等特征。现阶段,我国大数据驱动的公共服务需求精准管理面临“数字基建薄弱”阻滞公共服务需求精准感知、“信息不对称”妨碍公共服务需求精准识别、“数据壁垒”制约公共服务需求数据集成共享、“表达机制不畅”阻碍公共服务需求的精准反馈等难题掣肘。基于公共服务需求精准管理理论创新,通过推动公共服务需求精准管理理论创新、推动公共服务数字基础设施建设、建立动态调整的公共服务需求清单制度、重视对公共服务需求的排序、打造公共服务需求实时监测平台,能够更好地满足人民群众日益增长的公共服务需求。

摘要： 大数据技术是促进国家治理体系和治理能力现代化、提高政府绩效管理水平的重要引擎。基于大数据赋能开展政府绩效精准管理是贯彻落实以人民为中心发展思想的题中应有之义、全面整合政府绩效信息的必然选择、推进多元主体参与绩效管理的有效途径以及实时进行绩效问责与激励的实践要求。我国对大数据驱动政府绩效精准管理的探索,仍面临着基于大数据的政府绩效管理制度缺失、政府绩效信息整合的有效性不高、存在潜在道德风险隐患、大数据相关要素支撑能力不足等制约因素。为进一步推进大数据驱动的政府绩效精准管理,促进政府绩效管理科学化发展,未来应加快大数据驱动政府绩效精准管理的制度建设、推动政府绩效信息的有效整合、构建“回溯性、实时性和预测性”的政府绩效评估模式、强化政府绩效精准管理的大数据要素支撑能力。

摘要： 为了提高高校大学生心理健康评估精度,提出大数据驱动的高校大学生心理健康评估模型。首先建立高校大学生心理健康评估指标体系,并通过层次分析法确定高校大学生心理健康评估指标的权重值,最后利用模糊综合算法通过最大隶属原则实现高校大学生心理健康评价。实验结果表明,该模型对大学生心理健康评估结果较为精确,具有一定的实际应用价值。

摘要： 突发公共事件已经成为影响我国当前社会稳定和舆情态势的关键因素,是对我国治理体系和治理能力的重要考验,给政府的应急管理带来巨大挑战。大数据的快速发展为突发公共事件应急决策提供了新的契机。文章分析了大数据驱动的突发公共事件应急决策在拓展突发公共事件应急决策数据资源、创新突发公共事件应急决策分析模式、构建突发公共事件应急决策参与平台中的价值,指出了大数据驱动的突发公共事件应急决策在大数据思维欠缺、大数据技术发展滞后、数据共享不充分和大数据人才缺乏四个方面面临的困境,最后从强化大数据思维在应急决策中的应用、深化应急管理大数据的开发利用、加快出台大数据安全使用的法律规章以及加快培养应急管理领域大数据人才四个方面提出了大数据驱动的突发公共事件应急决策优化路径。

摘要： "服务悖论"的存在一直是制约制造企业服务化转型的主要障碍.服务化过程中的组织创新跟不上服务化战略的要求是造成"服务悖论"主要成因.大数据的兴起不仅为新时期制造企业服务化转型提供了新的驱动力量,大数据价值创造的新特征也为缓解和克服"服务悖论"提供了具体的路径与机制,包括:基于大数据进行顾客需求挖掘开发促进服务化产品设计的创新;关键流程数据化以及多流整合推动组织结构与流程的重组;高速数据信息的流动共享加快管理模式与服务文化的转型,以及资产虚拟化大数据共享实现制造服务供应链资源的集成与协同管理等.在此基础上,可初步建立大数据驱动制造企业服务化转型的一个简单战略框架模型.

摘要： 本文讲述了以大数据驱动的种羊肉羊的精准体重管理，是养羊管理的基础，其背后的物联网支持体系，基于物联网系统的精准体重数据管理，使得企业具有科学的预测能力，可以为客户提供深层次的品牌价值服务。

摘要： 介绍了软件开发的群里化趋势和大数据驱动的群体协作，下一步应进行深化技术与系统研究、面向企业软件开发环境开展研究、以及将群智计算的研究结果应用于开发者协作。

摘要： 本文介绍大数据驱动的人力资源管理，包括人才规划:行业人才报告；人才招聘:人才报告、能力测评、算法匹配；员工培训:个性化培训；工作绩效:People Analytics；薪资激励:薪酬报告、竞争力分析；员工关系:流失风险预测。

摘要： 中医健康管理体系的建立，不仅顺应时代发展的潮流，而且通过借助人工智能势必在未来掀起巨大的变革。中医健康领域与机器学习的融合由来已久，突破传统的状态辨识核心算法的技术瓶颈是民族产业不断进步的必要条件。在传统状态辨识核心算法的基础上，新方法的设计为越来越复杂的数据结构提供解决方法。

摘要： 信息技术的发展产生了大规模动态化的空间数据,为城市研究提供了新途径.本报告主要介绍遥感影像、手机数据和社交媒体数据等多源空间大数据的智能融合方法,实现大规模高渗透精细化人类活动提取,并进行城市功能日夜动态变化分析,深化大数据时代下的城市功能空间的新理解.

摘要： 海数慧张耘逸先生以"城市刻画"为主题,介绍在城市大数据的驱动下,通过交互可视化的相关技术来刻画并分析城市的复杂现状、呈现并探寻城市的运行规律是认知城市的前奏,亦是大数据助力规划的基础.报告首先提出了城市刻画的4个基本要素以及面临的5项挑战,并基于此分享了上海数慧针对"城市刻画"应对策略、应用实践与探索思考.

摘要： 市场经济条件下,那些实现了信息化管理、善于利用信息技术提高效率、降低成本并从中获利的企业才能在激烈的竞争中脱颖而出.在互联网技术快速发展的今天,大数据时代已经来临,大数据技术俨然已成为企业进一步提高信息化管理水平的切入点.本文从分析中国信息化管理发展状况为起点,指出中国企业信息化大致经历了单机应用、部门级应用、系统级应用、企业间的信息化应用这四个阶段,同时对比国内企业与美国互联网巨头企业,中国企业对于大数据挖掘和应用存在起步较晚、技术前瞻性不足的特点,提出在大数据时代下的企业首先要以思维转变为前提,以提高企业数据分析处理能力为保障,科学有序地开展基于大数据分析的企业新型化信息管理工作.

摘要： 本发明提供了一种用于煤矿自燃火灾大数据平台的数据驱动的方法，是一种用于煤矿自燃火灾标志气体发生率的概率估算方法，包括如下步骤，1）收集煤矿标志气体浓度数据，2）数据预处理，3）用hypothesis test判定标志气体增长率所属概率分布类型；4）利用Maximum Likelihood Estimation的方法用所有的标志气体发生率的数据去计算此概率分布的参数；5）利用求得的概率分布的参数，可以用蒙特卡洛仿真Monte Carlo Simulation的方法用大量的数据点去仿真标志气体变化率的真实概率分布；6）利用上步求得的标志气体真实变化率分布，乘以想要预测的时间，求得在未来预测时间时的标志气体浓度分布；7）设定一个标志气体浓度报警界限，求得发生概率。

摘要： 本发明公开了一种数据驱动的大数据分析方法、系统、装置、存储介质及终端，所述方法包括：获取大数据分析任务；将所述大数据分析任务进行拆解，生成分析子任务集合；基于所述子任务集合中各子任务加载预设微服务模型进行处理，生成任务分析结果；将所述任务分析结果输入预先定义的任务模板中进行填充，生成分析报告和/或动静态网页。因此，采用本申请实施例，将传统大数据分析流程进行抽象和分层解耦，以实现大数据分析架构的高复用性和高可扩展性，从而提高了任务分析效率。

摘要： 一种基于元数据驱动的电力通信大数据质量管理方法，包括S1、设定标准元数据模型；S2、基于标准元数据模型设定数据评价模型；S3、构建数据系统，数据系统包括采样数据库、评价数据库、日志数据库、记录数据库和查询接口；S4、在每个数据采样点依据标准元数据模型进行数据采样，得到待接入数据，持久化数据录入采样数据库中；S5、根据数据评价模型对待接入数据进行评价；S6、根据S5的评价结果生成评价数据和日志数据，将评价数据录入评价数据库，将日志数据录入日志数据库。本发明通过元数据在各个数据产生采集过程中的驱动能力，实现对数据在生产过程中的质量检测，以实现对数据质量的控制。

摘要： 本发明提供了一种用于煤矿自燃火灾大数据平台的数据驱动的算法，是一种用于煤矿自燃火灾标志气体发生率的概率估算方法，包括如下步骤，1)收集煤矿标志气体浓度数据，2)数据预处理，3)用hypothesis test判定标志气体增长率所属概率分布类型；4)利用Maximum Likelihood Estimation的方法用所有的标志气体发生率的数据去计算此概率分布的参数；5)利用求得的概率分布的参数，可以用蒙特卡洛仿真Monte Carlo Simulation的方法用大量的数据点去仿真标志气体变化率的真实概率分布；6)利用上步求得的标志气体真实变化率分布，乘以想要预测的时间，求得在未来预测时间时的标志气体浓度分布；7)设定一个标志气体浓度报警界限，求得发生概率。

摘要： 本发明涉及一种大数据驱动的分布式驱动电动汽车车速预测方法及系统，通过构建基于马尔科夫链的初始状态空间，根据实时工况数据对初始状态空间进行重构，得到重构状态空间；基于临近代替法，在样本工况数据中的离散采样点的集合中确定与当前的实时工况数据的离散采样点距离最近的采样点，并根据替代采样点所处的状态替换当前的实时工况数据的状态，得到替换状态空间；基于最大似然估计法，根据替换状态空间得到状态转移概率矩阵；最后对预测时域内的车辆未来车速进行预测，得到未来车速状态。本发明实现了样本空间实时更新和系统状态在线替换，有效地解决了由于样本工况状态缺失导致的预测中断问题，提高了车速预测精度和实时性。

摘要： 发明涉及城市生态需求估算方法领域，尤其是大数据驱动的城市绿地需求测算方法。该方法的步骤为：a)首先进行运动数据爬取，获得居民的运动轨迹数据；b)对爬取的数据文件进行解析；c)将爬取的数据进行坐标系转换；d)对数据进行清洗；e)将城市空间划分为栅格，计算栅格内运动属性；f)通过频次和长度估算各区域绿地需求量，并进行需求的可视化。本申请通过运动轨迹分布强度指标评价绿地布局的合理性。该方法采用居民运动大数据获取大多数居民的实际活动范围，反映更广泛的居民需求，从而提高研究结果的公平性、科学性和精准性，为城市的绿地建设提供准确的数据支持。

摘要： 本申请公开了一种移动轨迹大数据驱动的乘客等待时间预测方法、系统、装置以及存储介质，用于对预约出租车等网约车之后的等待时间进行预测，提升乘客等待时间预测的精确性。本申请方法包括：采集车辆的移动轨迹数据；根据移动轨迹数据提取车辆的上下客的热点数据；根据移动轨迹数据将上下客数据划分为双向车道的热点数据，双向车道的热点数据包括第一车道对应的第一热点数据和第二车道对应的第二热点数据，第一车道与第二车道为对向车道；根据第一热点数据生成第一等待时间序列，以及根据第二热点数据生成第二等待时间序列；将第一等待时间序列和第二等待时间序列输入至预配置的神经网络模型，得到等待时间的预测结果。

摘要： 本发明公开了一种大数据驱动的供应链AI智能补货系统，基于底层数据中枢，对内外部数据系统的数据进行数据集成、清洗、储存、服务等，再由运筹优化求解器模型和AI引擎进行数据补货；数据发现模块根据商品信息及销售数据产生实时洞察；需求预测模块包含促销预优化和深度学习，形成数据发现模块、需求预测模块及智能测、需求预测及新品预测，利用机器学习算法提供的一种自主发明的损失函数，对各个门店、各个品类商品进行精细化需求预测；智能补货模块基于数据发现得到的实时洞察与需求预测的数据，对各门店进行相应的智能补货；运筹优化加上机器学习模型，实现自动补货场景，降低缺货率及货物损失率，提高库存周转效率，降低库存成本。

摘要： 本发明提供一种大数据驱动的轧制过程厚度控制性能异常回溯方法，包括：根据压下量分布相似度，从历史相同道次数量与板型的生产数据中，选取基准数据；基于选取的基准数据，利用角度贡献值方法对性能下降的道次进行分析，找到异常回路候选集；根据多个候选异常回路的时间序列数据，进行回路间的传递熵分析，计算得到各异常回路之间的传递熵值；根据计算得到的传递熵值建立因果关系图，根据因果关系图，定位到异常的根本原因。本发明的技术方案不仅能够应用于厚板精轧过程，而且还可以推广应用于其他复杂工业过程。

摘要： 本发明提供一种物联大数据驱动的高层建筑火灾风险感知与预警系统，包括一智能消防数字化建模与实体映射模块、一基于边缘计算的火灾风险信息感知模块、一火灾风险信息智能融合与评估模块和一物联大数据驱动的高层建筑火灾风险态势研判与预警模块。本发明的一种物联大数据驱动的高层建筑火灾风险感知与预警系统，针对高层建筑火灾预警难题，实现高层建筑火灾宏观态势预警和微观精准定位，促进高层建筑消防治理与信息化深度融合，提高火灾防控信息化和智慧化水平，支撑立体化、全覆盖的高层建筑火灾防控体系建设。