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一种基于签到
数据
的用户行为轨迹聚类方法
本发明公开了一种基于签到数据的用户行为轨迹聚类方法,所述方法包括:步骤1,获取用户签到数据;步骤2,对用户签到数据进行预处理;步骤3:在综合考虑了用户签到日期的边际效应和签到次数差异的影响的基础上,计算用户在签到位置上的签到值;步骤4,初始化聚类中心,采用余弦相似性方法分簇;步骤5,重新计算聚类中心,采用余弦相似性方法重新分簇;步骤6,重复步骤5,直到满足预设聚类精度的要求。
西华大学
2018-12-12
基于空间相关性的高光谱
数据
降噪方法及系统
本发明提供了一种基于空间相关性的高光谱数据降噪方法及系统,进行投影变换,求解高光谱数据 中各个波段所成图像的平均图像,计算高光谱数据的协方差矩阵并进行特征值分解得到变换矩阵和特征 值矩阵,利用变换矩阵将高光谱数据进行线性投影,得到变换域中的三维数据;根据特征值矩阵选择降 噪阈值;降噪,包括对降噪阈值以内的变换域中的三维数据进行保留,对阈值以外的变换域中的三维数 据进行降噪处理;投影反变换,包括利用所述变换矩阵的逆矩阵对降噪后的变换域中的三维数据进行线 性投影,重构得到降噪后的高光谱数据。本发明在降噪处理过程中,对于空间域的相关性充分保护,很 好地降低了高光谱数据的噪声量级,提高了高光谱数据的信噪比。
武汉大学
2021-04-13
一种基于浮动车GPS
数据
的干线停车分析方法
本发明公开了一种基于浮动车GPS数据的干线停车分析方法,通过数据抽样以及坐标转换,生成可视化的时空散点图实现浮动车通行数据的时间汇集,进而分析车辆的行驶特性,并进行干线停车的统计分析。本发明的干线停车分析方法,以数据可视化方式对浮动车定位数据进行时间汇集,直观分析干线车辆通行情况,在此基础上,对车辆到达交叉口的相对时间与其在下游的停车概率进行统计,从海量GPS定位数据中分析探究干线交通流实际运行模式,并进行精细化的停车概率估计,为干线绿波诱导提供可靠、精细的数据支撑。
东南大学
2021-04-14
电储能电池远程
数据
采集和安全传输协议研究
项目背景:2021 年国务院政府工作报告中指出,扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作,加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost&Sullivan 发布的一项新报告指出,预计到 2030 年,全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23%。由此可 见,未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面,储能电 池安全性引起广泛关注,2019 年 4 月 19 日,美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故;2021 年 4 月 16 日,北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点,英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内,中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而,目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统,储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大,需要采集的数据缺乏规范标准。另外,何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确,目前基本是 通过人工经验判断,效率不高,并且准确率较低。如果能够 通过机器学习,深度学习等人工智能手段,结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据,学习并分析其运行 规律,挖掘出数据变化导致的潜在安全风险,电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述:1.研发储能电池故障预测模 型,利用人工智能等手段,通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析,实时监控电池运行状态, 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估,实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议,对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集,并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制,有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统,对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施,通过网络实现对储能电池的远程 管理,从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。 对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。
青岛安瑞信息技术有限公司
2021-09-10
中科天玑
数据
科技股份有限公司
中科院计算所成立于1956年,多年来始终坚持“科研为国分忧,创新与民造福”的核心价值观,在力争成为世界一流科研学术机构的同时,努力使计算所成为社会公认的引领我国信息产业和信息化计算技术的主要源头,先后孵化成立了联想、曙光、龙芯等一批有影响力的技术驱动型公司。 中科天玑数据科技股份有限公司成立于2010年,是中科院计算所为加速大数据技术成果转化而孵化的高新技术企业,是计算所在大数据方向唯一的产业化平台。公司技术力量雄厚,人才济济,博士、硕士人数占总人数的35%以上,核心成员承担过国家863计划、973计划、国家自然科学基金等重大课题的研究,并多次荣获国家重大奖项。中科天玑以大数据智能计算引擎、人工智能算法为核心,围绕大数据平台、自然语言处理、机器学习、知识图谱、人工智能等方面进行不断拓展,重点面向网信、情报、金融、教育等应用领域,致力于打造自主可控、安全可信、智慧敏捷的信息系统,为用户提供大数据整体解决方案,助力中国大数据产业创新发展。 中科天玑是大数据分析系统国家工程实验室的重要共建单位和示范应用基地,承建的大数据引擎及情报分析系统实验室致力于推进大数据基础设施、大数据分析和情报大数据示范应用三大方向技术研究和大数据产品的定型推广。
中科天玑数据科技股份有限公司
2021-02-01
服务
行政理念下的电影业监管法律制度研究
本书对电影业监管的研究也是沿着这一脉络展开的.本书由绪言,正文和结语三部分构成,其中,正文分为六章,第一章是电影业监管的必要性和正当性分析,第二章是电影业监管主体分析,第三章和第四章分别论述了电影产业和电影公共服务两大领域的监管问题,第五章是对电影业监管的法律监督机制的分析.
江苏海洋大学
2021-05-06
流域(区域)水环境污染物空间分布评估与决策支持
服务
项目成果/简介:本服务体系主要依托 SPARROW 模型,它是一款由美国国家地质调查局(USGS)开发的非线性流域污染物评估模型,其介于传统统计学模型与机理模型之间,用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS(统计分析系统)平台运行,使用 IML 语言编写,其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法(NWLS)进行方程的求解,完成所需参数的估计,虽然SPARROW 本身可以免费使用,但是 SAS 平台购买费用不菲,为此我们基于 SPARROW 模型的原理,使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型,简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块,并增加 jackknife 不确定性分析模块,按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块,优化模型功能,改善人机交互形式,使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等,提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据,并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。应用范围:模型已应用于东北松花江流域、黄山新安江流域,成功完成对这些地区 N、P、COD 等污染负荷的空间解析,并设置敏感断面(松花江流域的同江断面,新安江流域的跨省断面--街口断面)进行溯源分析,能够为流域(区域)水环境管理决策的制定与实施提供技术支持。效益分析:(1)污染源空间解析:进行各子流域污染源组成比例分布预测以及各子流域的污染来源追溯等,由于监测站点只能评价静态的理化指标,SPARROW 模型则综合考虑流域内的地质地貌、气象要素等,通过监测数据追溯污染来源,分析来自不同污染源的污染量和比例,有针对性地对水质进行控制和管理,找出污染贡献最大的区域加以治理,实现投入产出的效益最大化; (2)面向水质达标的监测站点空间布局优化与设计:利用有限水质监测站点过去一段时间的监测数据外推流域内其他未监测河段 的水质情况,有效解决布设监测站点成本高、监测网络点位数量少、代表性差的问题,通过对流域整体水质状况的预测分析,找出水质较差河段,进而有效优化监测站点的空间设置,为水环境质量达标提供支持。 (3)面向敏感区(达标断面)的削减措施优化:例如海岸带、湖库、饮用水取水区、达标考核断面等,作为考核或评估断面进行污染物传输分析,分析上游各子流域对其污染贡献大小,甄别污染贡献最大的区域,优化管理措施的设置。
南开大学
2021-04-11
网络化
服务
与工程支持系统集成平台开发及其应用
网络化服务集成平台是设计、实施网络化服务系统的基础。本成果建立了通用的网 络化服务与工程支持信息集成平台,集成企业相关的服务资源,为企业实现网络化服务 系统提供技术的支持。本项目涉及信息技术、自动化技术、制造技术和管理技术等多个科学研究领域,成 果来自于多个相关的理论研究和工业实施项目。成果已经应用于上海大众汽车有限公司、 沈阳机床集团、无锡机床集团等企业,相关成果正在机床、电气等行业推广。 同时,本项目通过中德合作,探索了一条高校、企业和外国高校以及外国企业之间 合作研究开发项目的新模式,打开了中德交流合作模式的另一扇窗口。
同济大学
2021-04-11
流域(区域)水环境污染物空间分布评估与决策支持
服务
本服务体系主要依托 SPARROW 模型,它是一款由美国国家地质调查局(USGS)开发的非线性流域污染物评估模型,其介于传统统计学模型与机理模型之间,用于估计流域地表水体中污染物负荷与污染源之间的关系。是美国 TMDL 计划推荐流域模型方法之一。 原始 SPARROW 模型基于 SAS(统计分析系统)平台运行,使用 IML 语言编写,其嵌套的统计模块可以轻松调用非线性加权最小二乘法(NWLS)进行方程的求解,完成所需参数的估计,虽然SPARROW 本身可以免费使用,但是 SAS 平台购买费用不菲,为此我们基于 SPARROW 模型的原理,使用 FORTRAN 语言开发了面向我国特点的具有空间响应特性的水环境管理模型,简化了原SPARROW 模型中不适用于中国的模块,并增加 jackknife 不确定性分析模块,按照中国水环境管理需求补充可能实现的模块,优化模型功能,改善人机交互形式,使数据输入及模型运行更加方便易学并符合中国的数据特点。利用 ArcGIS 生成河网、划分子流域等,提取与整合必要的与流域河流属性相关的输入数据,并利用该平台将模拟结果进行可视化表达。
南开大学
2021-02-01
哈尔滨工程大学水下防爆高速摄影系统采购及
服务
竞争性磋商
哈尔滨工程大学水下防爆高速摄影系统采购及服务竞争性磋商
哈尔滨工程大学
2022-06-23
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