高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
一种自动化数据挖掘预处理方法
本发明公开了一种自动化数据挖掘预处理方法,其特征在于, 包括:建立数据库和预处理规则库,在该数据库中新建数据表且标准 化命名,将待预处理数据进行抽样后导入新建数据表中,同时对抽样 后的预处理数据的每一个字段的值进行数理统计;提取数据表的关键 字 A、B 和 C,在预处理规则库中查询是否存在这些关键字,如果不 存在则将数据表的关键字和所有字段添加到预处理规则库中,然后采 用分箱法和数据平滑法对所有预处理数据进行处理,以生成新的规则, 并将其添加到原有规则库中。本发明通过对预处理结果进行评分和反 馈,调整字段映射函数,提高预处理的质量。
华中科技大学 2021-04-11
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
大数据教学实验平台
新大陆以教育部、人社部提供的大数据岗位技能标准材料文件为指导思想,依托丰富大数据行业经验,构建贯通8大维度完善的人才培养体系,面向职业学校量身定制“大数据专业”,提供应用开发和运维两个方向配套的课程及丰富的教学资源。 产品特点快捷:使用主流的ElasticSearch HDFS大数据分布式全文检索技术,快速定位课程资源,从课前、课中、课后的教学的各个场景出发,围绕着“一人一课表”,避免传统的菜单导航,以工作台引导式的操作体验,方便教师与学生快速定位当前课程入口,进行课前备课与预习、课中教学与实验等操作。方便:一站式大数据实验室,随时随地“做中学”在B/S模式下,可以随时随地通过浏览器进行实验结合教学场景,根据课程自动匹配创建实验环境,极大的减少了实验准备工作 “步骤式”的实验手册,配合自动化实验报告截图,提升效率实验,做到真正的”做中学““坐席式”的实验监控,让老师和学生的实验互动更加容易稳定:根据每门课程的实验规格,提供实验环境所需资源弹性分配与回收能力,同时有效控制了实验服务器成本专业:提供一体化、颗粒化的教学资源,基于教学课程进度,“向导式”的设计课案。
新大陆教育 2022-09-19
“镜湖一号”——“高校对外宣传数据智能分析平台”一体机
当前,高校内部学院、部门网站更新不及时,僵尸网站、发布内容存在不规范用语、错别字等情况较为普遍,造成了很大的安全风险。由内蒙古财经大学自主开发的“镜湖一号——高校对外宣传数据智能分析平台一体机”,很好的解决了上述出现的问题。同时,还具备了呈现学校对外宣传数据数据分析与挖掘的可视化态势展现功能,支持大屏观看和手机端查看。“镜湖一号”基于高校对互联网发布的各类数据,使用人工智能和大数据分析技术设计应用模型,让学校的管理者实时掌握数据动态。 应用场景及创新点: 1.监控敏感信息泄露,展现处置状态。 2.代替人工发现更新不及时、不到位的网站。 3.对比分析高校党建态势,同时展现学校内部各部门党建状态和成果。 3.实时展示高校发布的宣传数据态势,分析出最受欢迎、热门文章等。 4.平台支持国产化平台部署。 5.实现一体机快速部署。
内蒙古财经大学 2025-05-08
基于深度时空分析的综合能源数据挖掘与预测技术
本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛,结构复杂,且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点,构建了高性能综合能源数据分析平台,提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法,并将其应用于智慧城市建设。
南开大学 2021-02-01
基于深度时空分析的综合能源数据挖掘与预测技术
本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛,结构复杂, 且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点,构建了高性能综合能源 数据分析平台,提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法,并将 其应用于智慧城市建设。 项目特色:  统一高效的综合能源数据存储与计算服务平台,实现数据共享 和业务融合;  综合考虑用户的用电行为、用户间关联关系、时间、日期对用 户能源需求的影响进行建模;  融合分析用户多类能源的综合用电需求,并采用基于隐变量的 聚类算法在隐含用电需求空间中对用户进行聚类。市场应用前景: 建成统一高效的综合能源数据存储与计算服务平台,实现天津城 市电网结构化数据、非结构化数据、采集量测数据的统一存储,提出 的多因素能源使用特性细粒度分析框架,精细刻画用户的能源使用特 性,比传统方法具有更加丰富的涵义和可解释性。成果有效支撑天津 城市电网“十三五”期间的存储需求。为我国智慧城市综合能源数据 分析领域的技术进步发挥了巨大的推动作用
南开大学 2021-04-13
大数据挖掘在植物表观遗传组学中的应用
近年随着测序技术的不断完善,生物领域积累了大量基因组、转录组、表观组学数据。怎样有效利用这些数据挖掘生物学新知识,是研究工作者在大数据时代面临的挑战。该研究以DNA甲基化测序数据入手,探索了大数据挖掘揭示生物学新知识的研究之路。翟继先课题组重新分析了公共数据库中来自不同实验室的约500余组Col-0型拟南芥DNA甲基化数据:通过比较单个突变体和多个野生型,鉴定了每个突变体中高置信度的DNA甲基化差异区域,进而分析了不同突变体间DNA甲基化差异区域的重合度,揭示控制DNA甲基化相关基因之间的联系。
南方科技大学 2021-04-13
数字农业大数据平台
一、平台概况 数字农业大数据平台(以下简称“平台”),是面向各地农业农村局及其相关科室的数字农业大数据产品。 平台以农业信息化数据大集中为原则,通过整合全区农业数据资源及农业信息化设施,统一管理、统一部署、统一规划,搭建起包含“底层数据+业务系统+终端应用+分析系统+可视化系统”的区域数字农业产品体系,为实现区域农业信息汇集、区域农业现状掌握、农业发展指导及监管提供了有力的信息化支撑。 二、产品简介 平台涵盖GIS、产业结构、农业社会化服务、农机信息、乡村振兴、美丽乡村、科技农业、质量安全、综合预警、农村经济、品牌农业、一卡通12个模块,针对区域农业中重点关注的内容,从多个维度对相关数据进行可视化分析,结合当地农业特色,全面展示当地的农业发展面貌。 三、详细介绍
浙江大学 2021-05-10
首页 上一页 1 2 3 4 5 6
  • ...
  • 139 140 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    63届高博会于5月23日在长春举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1