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基于Hadoop云计算平台的海量数据挖掘研究与应用
本研究低成本搭建了弹性可扩展的Hadoop云计算平台
中山大学 2021-04-10
社交网络中舆情数据的精准实时抓取与实证应用
西安交通大学大数据分析技术与算法国家工程实验室舆情大数据分析研究小组在舆情监控领域进行了大量的研究工作,在数据方面构建了包括Facebook、Twitter、微博、贴吧、门户网站、论坛在内的100余处主流站点的数据,构建了包括文本、图片、视频等在内的跨模态舆情大数据。在此基础上基于计算平台,研制了多款定制化的舆情监控系统,其中研制的猎狗网络舆情监控系统在榆林市委宣传部、公安局、信访局、国安局、政法委等党政机关部署应用,平台运行良好,深获好评。研制的高考舆情监控系统承担自2013年以来全国普通高考、成人高考、研究生入学考试的信息安保工作,经由系统发现处理的各类案件800余起,其中重大案件13起,为国家、考生挽回直接经济损失预计共达700余万。
西安交通大学 2021-04-11
人工智能标准数据库系统建立与应用
人工智能是一项严重依赖数据的技术,数据量的多少会直接影响产品的性能。而医疗数据又具备其特殊性,受到了严格的保护和使用限制。国外由于有健全的数据管理机制和严格的监管,有很多公开数据集,可供研究单位使用,用于推进人工智能技术的发展。这部分公开数据集虽然也可以被我们所使用,但是受到人种差异限制,某些疾病并不适合亚洲人群(比如:欧美人种和亚洲人种存在乳腺类型差异),且欧美疾病发病率和我国也存在差异。我国医疗数据量远远超过国外,但是受到法规等限制,无法进行数据挖掘,严重限制了我国医疗人工智能技术的发展。目前国家鼓励“产、学、研、用”综合发展,也鼓励科技成果转化。但是,医院空有数据,没有技术,无法进行数据挖掘;研究单位和厂家空有技术,缺乏合法高质量的数据,也无法开展相关研究更无从进行产业化。 该项目已获得“人工智能训练标准库的处理与检测方法、系统”发明专利授权(专利号:CN201710546301.8),本专利的目的是能够建立人工智能所需的标准数据库,通过数据和训练库分离和提供标准数据接口的方式,在保证数据安全的前提下,为研发机构和厂家提供研发数据和验证数据,以便促进我国医疗人工智能技术的发展,产生更多原创算法和适合我国国情的产品。
北京大学 2023-02-27
网络投诉数据综合数据系统
网络投诉数据综合管理系统是针对网优投诉数据简历的管理机制,通过建立和完善地址库信息,利用多种识别机适配算法,对投诉数据进行整理和分析。提取投诉数据的地点信息、用户信息、工单号、流水号、投诉内容、投诉分类等,实现投诉信息的标准化和规范化。
深圳市名通科技股份有限公司 2021-02-01
北京师范大学生物多样性大数据存储系统采购项目公开招标公告
北京师范大学生物多样性大数据存储系统采购项目 招标项目的潜在投标人应在线上邮箱报名获取招标文件,并于2022年06月22日 09点00分(北京时间)前递交投标文件。
北京师范大学 2022-05-31
工信部:鼓励新能源与智能网联汽车等领域建设产品质量大数据公共服务平台
据工业和信息化部官网消息,为进一步引导制造业企业深化新一代信息技术与质量管理融合,以数字化赋能企业全员全过程全方位质量管理,提升产业链供应链质量协同水平,工业和信息化部近日印发《制造业质量管理数字化实施指南(试行)》(以下简称《实施指南》),其中提出在生物医药、新材料、航空航天、船舶与海洋工程、电子制造、新能源与智能网联汽车等领域,鼓励相关行业协会和龙头企业建设产品质量大数据公共服务平台。
人民网 2022-01-10
关于组织申报2023年度山西省重点研发计划(信创、大数据和光电领域)项目的通知
为全面深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想,党的二十大精神,以及习近平总书记关于新时代科技创新的重要论述重要指示精神,推进落实《山西省“十四五”新技术规划》,瞄准攻关信创、大数据和光电领域关键核心共性技术问题,为我省数字经济高质量发展提供科技支撑,根据《山西省科技计划项目管理办法》(晋政办发〔2021〕42号),现将凝练形成的2023年度山西省重点研发计划(信创、大数据和光电领域)重点支持方向予以发布,请根据要求组织项目申报工作。
山西省科技厅信创和大数据科技处 2023-08-08
基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用
深圳大学与中兴网信长期保持深入合作,积极探索产学研新模式,通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用,为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目,中兴网信将深圳大学科研成果进行转换,构建了基于物联网的多维健康数据平台,通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台,紧密联结患者与医生、医院,有效地缓解医疗资源紧张等问题,通过多维健康数据分析,有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台,通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台,紧密联结患者与医生、医院,有效缓解医疗资源紧张等问题,通过多维健康数据分析,有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。
深圳大学 2021-04-10
面向知识图谱应用的高效图数据库系统gStore
近年来图数据受到越来越多的关注,在海量图数据中进行快速的复杂查询是所有图数据库系统面临的直接问题。本系统首创提出了将复杂条件查询转换成在大图中进行子图匹配的解决方法,该方法抛弃了传统利用关系数据库技术作为底层支持RDF数据的存储和管理,利用基于结构感知的索引和查询优化策略,极大地提高了在海量RDF知识图谱数据和复杂查询环境下的性能和系统可扩展性。 本系统支持W3C提出的RDF文件标准和SPARQL语法标准,提供C++、Java、Python、PHP等API接口,单机版本支持50亿条边秒级响应,分布式版本设计了基于查询日志的分布式图数据划分策略,具有非常好的可扩展性。
北京大学 2021-02-01
基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用
深圳大学与中兴网信长期保持深入合作,积极探索产学研新模式,通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用,为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目,中兴网信将深圳大学科研成果进行转换,构建了基于物联网的多维健康数据平台,通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台,紧密联结患者与医生、医院,有效地缓解医疗资源紧张等问题,通过多维健康数据分析,有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台,通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台,紧密联结患者与医生、医院,有效缓解医疗资源紧张等问题,通过多维健康数据分析,有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。项目共发表高水平论文56篇,其中中科院一区论文13篇,ESI高被引论文5篇,获广东省创新创业金博奖、全国创客大赛冠军等奖项。目前项目理论成果与专利技术已应用转化,2016-2018年项目收入6.95亿元,间接经济效益16.31亿元。授权中兴的产品在广东、山西等全国13个省市应用推广,同时在东南亚、非盟等“一带一路”国家与地区推广使用;研发的云伴妇幼平台,2014年起在广东、江西等100多家省市各级医院使用。疫情期间,项目保障慢性病、妇幼等众多高危人群的健康,获得了很好的社会声誉。
深圳大学 2021-04-10
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