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数据科学与计算机学院在大数据及社交网络
得到三个重要结果:(1)在在线社交网络中,个体的传播力可以被精确地定义为最大连通渗流集团的大小与个体在该连通集团的概率的乘积。这里第一次给出了社交网络中个体传播力的简洁数学方程。(2)任何个体的影响力都可以在特征关联长度内,仅仅通过局部的网络结构信息来精确衡量,其误差会随该长度成指数衰减。这种现象与物理相变中临界行为之间有着深刻的理论关联。(3)基于上述发现,设计了一个优化算法来选择最具有影响力的个体。该算法不需要知道网络结构的全局信息,从而其计算时间复杂度与网络规模无关为一常数。在顶点数量以亿为单位的网络上,该算法时间复杂度比以往最快的贪心算法快上千万倍,且可以获得质量极高的优化解。
中山大学 2021-04-13
一种分开处理数据与元数据读写请求的方法
本发明公开了一种分开处理数据与元数据请求的方法。包括: 增加请求的元数据语义;为每个 SCSI 设备设置数据请求队列与元数据 请求队列,后者专门用来处理元数据请求,且对不同的请求采用不同 的处理方式。根据元数据请求粒度小、实时性强、分布分散的特点, 元数据请求队列采用优先响应处理的方式,请求不经过 I/O 调度层, 不在请求队列中延迟,直接下发到磁盘驱动器;对请求粒度大,频度 相对低,分布集中的数据请求,采用经过 I
华中科技大学 2021-04-14
基于关联数据的地理科学数据检索系统
成果简介: 数据获取手段的不断进步,产生了海量的地理科学数据,在科学数据共享需求的背景下,如何从大数据中准确发现并获取用户所需的数据,是地理信息共享迫切需要解决的问题。本研究针对常规信息检索方法不适用于地理共享数据智能发现的现状,从数据关联和用户模型两方面着手,构建面向地理共享数据的异构信息网络模型,将地理共享数据和其他相关信息放入一个更加复杂的环境中去
南京工业大学 2021-01-12
胶体筛分离技术及其在工业去杂和纯化工艺中的应用
1. 项目概述胶体筛具有化学稳定性好,能耐酸、碱和有机溶剂,机械强度大,抗生物污染能力强,分离效率高且使用寿命长等特点,在冶金工业、化学工业、生物医药工业以及食品和环保工业中可用于胶体分离、超细催化剂回收、超细粉体分离、有害离子去除以及除油、脱色等工艺过程,并具有极高的分离精度。同时由于分离过程为物理过程,不引入其它的化学助剂,因此不会形成难以处理的二次污染,对产品品质无不利影响。2. 技术优势与传统的物理分离方式,如沉降、板框过滤、离心分离等相比较,以胶体筛为核心的分离工艺具有工艺简洁、处理能力大、设备投资小、处理成本低等特点,同时适应面广、分离装置简单、操作简便、能耗低,并且具有很高的分离精度(纳米级以上)。● 应用前景: 另外,胶体筛装置也可用于制药、化工行业的催化反应系统,如对氨基苯酚、环已酮肟、仲丁醇等,有效进行超细催化剂分离或回收作业,还可用于生物反应系统代替二沉池对超细颗粒污泥进行截留和回收等。
南京工业大学 2021-04-13
4′-去甲基表鬼臼毒素衍生物及其合成方法和应用
研发阶段/n本发明公开了4′-去甲基表鬼臼毒素衍生物及其合成方法和应用。本发明将4′-去甲基表鬼臼毒素的C环4位的羟基活化后通过亲核加成反应,将川芎嗪引入到4′-去甲基表鬼臼毒素的C环4位,得到式(III)所示的4′-去甲基表鬼臼毒素衍生物衍生物。体外KB细胞凋亡的试验结果表明,本发明4′-去甲基表鬼臼毒素衍生物具有良好的抗肿瘤活性、且安全性好、毒副作用小,可制备成抗肿瘤药物。
湖北工业大学 2021-01-12
一种结合时空信息的遥感逐日积雪产品去云方法
本发明公开了一种结合时空信息的遥感逐日积雪产品去云方法,首先根据 DEM 数据和土地利用数 据对遥感逐日积雪产品进行积雪单元划分;再利用 DEM 数据和多时相数据分别得到每个云像元在空间 和时间上的积雪概率;最后利用加权平均的方法获得云像元的积雪概率,评判云像元是积雪还是无雪。 本发明充分结合了积雪在空间上和时间上的相关性,以及地形因子对积雪的影响,有效地减少云对积雪 产品的影响,提高了积雪产品的精度,并且算法简单,计算效率高,易于实现。
武汉大学 2021-04-14
对地面建筑群遥感图像频谱特性约束的去噪方法和系统
本发明公开了一种对地面建筑群遥感图像频谱特性约束的去噪方法和系统,其特征在于,包括:从地面建筑群遥感图像库中获取地面建筑群目标参考图像,对该参考图像进行傅里叶变换得到幅频谱,对其幅频谱结果进行阈值分割、腐蚀、和膨胀操作,以获取地面建筑群目标频谱二值模板,高速飞行器飞行获取地面建筑群目标实时图像,对该实时图像进行傅里叶变换得到频谱,利用获取的地面建筑群目标频谱二值模板对实时图像的频谱进行频域滤波处理,再进行傅里叶逆
华中科技大学 2021-04-14
智慧水利大数据平台
技术优势 智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法,即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。 1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息,基于大数据分析技术和可视化方法,设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。 2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础,现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱,预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据,采用深度学习技术,对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法,能够实现对水库的智能化管理调度。 3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型,采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同,该方法不依赖于水利专家的经验,能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。 智慧水利大数据平台——功能模块图 大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图 系统主要功能模块
西安电子科技大学 2021-05-12
智慧水利大数据平台
技术优势智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法,即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息,基于大数据分析技术和可视化方法,设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础,现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱,预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据,采用深度学习技术,对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法,能够实现对水库的智能化管理调度。3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型,采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同,该方法不依赖于水利专家的经验,能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。智慧水利大数据平台——功能模块图大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图系统主要功能模块应用前景随着水利信息化的发展,物联网技术、人工智能技术和大数据技术的广泛应用,智慧水利逐渐成为可能,智慧水利大数据平台的建设正处于蓬勃发展的历史时期。该研究成果面向水库管理中的信息化和智能化问题展开研究,提供了基于物联网的大坝数据采集,基于大数据处理和可视分析技术的大坝安全监测和基于计算智能技术的水库入库流量预测与智能水库防洪调度解决方案。项目研究成果包括科研成果论文和软件产品,研究成果成熟度较高,具备良好的市场转化潜力。
西安电子科技大学 2021-04-10
大数据处理平台
可以量产/n该项目是提供一个大数据处理框架和处理平台,具备较强的大数据 处理能力。 该项目需求广泛,将产生较大的经济效益。
华中科技大学 2021-01-12
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