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海鳗旅游大数据教学实训平台
海鳗(北京)数据技术有限公司是专注于智慧旅游大数据应用场景研究和价值挖掘的高科技公司,基于多年旅游大数据行业积累,整合成一套理论实践与行业应用相结合的旅游大数据教学、实训一体化平台。平台面向开设旅游专业的本科和高职、高专院校,助力院校专业数字化改造、课程数字化升级、教学数字化创新。 海鳗旅游大数据教学实训平台嵌入真实的产业数据及产业分析平台,帮助学生利用大数据相关知识在真实场景中解决实际的数据分析问题,并做出有效的业务决策。  
海鳗(北京)数据技术有限公司 2022-06-27
Stata 14数据管理统计绘图软件
产品详细介绍请登录  中国科学软件网 了解stata软件报价和介绍信息。Stata是一款综合统计软件包,提供所有您想要的,包括数据分析,数据管理和绘图等.Stata各版本区别: Stata/SE, Stata/IC和Small Stata主要的区别在于每个版本能够分析的数据集大小。Stata/MP是一个拥有并行处理能力的Stata/SE。 Stata/MP: 适合双核、多核、多处理器计算机的Stata版本 Stata/SE: 适合大数据集的Stata版本 Stata/IC: Stata标准版本 Small Stata: 小型的、Stata学生版本 Stata/MP:运行最快和处理数据集最大的Stata版本。它通过并发运行多处理器或内核来加快运算速度。Stata/SE和Stata/MP允许数据集最多可达32,767个变量。观测值的数量仅受您计算机内存大小的限制。Stata/SE和Stata/MP在计算机内存大小足够的情况下允许最大11,000 x 11,000维矩阵。相关的是Stata/SE和Stata/MP能够拟合带有更多的自变量(最多10,998)的模型。 Stata/IC允许多达2,047个变量的数据集。观测值的数量仅受您计算机内存大小的限制。Stata/IC能够在一个模型中最多有798个右手边(right-hand-side)变量。 Small Stata限制能分析的数据集最多为99个变量并带有接近1,000观测值。Small Stata最多能在一个模型中有38个右手边(right-hand-side)变量。Student LabStudent Lab licenses are licenses that are strictly for use by students in a university computer lab for coursework and by faculty for teaching at degree-granting institutions.Student lab license限制只能安装在大学实验室内用于学生和教师上课教学使用。功能比较 版本最大变量数最大右手边变量数最大观测值数最大矩阵大小是否兼容64位系统?是否支持并行处理?平台 Stata/MP32,767 10,998无限*11,000是是Windows, Macintosh或 Unix Stata/SE32,767 10,998无限*11,000是否Windows, Macintosh或 Unix Stata/IC2,047798无限*800是否Windows, Macintosh或 Unix Small Stata99391,00040否否Windows 或Macintosh *最大观测值数仅受可使用的内存大小限制快速,简单并易于使用点击式的界面和强大,直观的命令语言让Stata使用起来快速,精确并易于使用。所有的分析结果都可以被复制和存档,并用来出版和审查。不管您什么时候写的内容,版本控制系统确保统计程序可继续生成同样的结果。统计功能介绍Stata使得大量的统计工具用于指尖标准方法基本表格和总结案例对照分析ARIMAANOVA 和MANOVA线性回归时间序列平滑广义线性模型(GLM)聚类分析对比和比较功率分析样本选择高级方法多层模型生存分析动态面板数据回归结构方程建模二进制,计数和审查结果ARCH多重替代法调查数据Treatment effects精确统计贝叶斯分析……
北京天演融智软件有限公司 2021-08-23
2025年我国大数据产业测算规模超3万亿元 期待大数据带来大市场
工信部日前发布《“十四五”大数据产业发展规划》,提出到2025年,我国大数据产业测算规模突破3万亿元,年均复合增长率保持25%左右,创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。
工信微报 2021-12-14
技术需求、区块链应用技术、地震体数据三维建模、大数据、ARM的智能终端研究
1、区块链应用技术与实践 2、地震体数据三维建模技术 3、大数据算法研究与应用 4、基于ARM的智能终端研究与应用
山东胜软科技股份有限公司 2021-06-15
新冠肺炎感染风险大数据评估模型
疫情防控,快速识别出潜在的感染者是关键。近日,西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型,可基于旅行大数据,综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用,大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率,在一定程度上控制了疫情传播风险,得到了云南省委、省政府领导的高度认可。 当前,在阻断新型冠状病毒传播的工作中,存在三个盲区也是关键点,严重影响着疫情防治的效果,即:一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过;二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员,但是毫不在意,不汇报也不主动自我隔离;三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此,上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战,使其无法开展有效核查,也无法有效规避风险。据刘跃文介绍,2月4日,新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用,基于个人的旅行数据,自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标,利用贝叶斯方法,计算其感染新冠病毒的可能性指数,并预警高风险人员。
西安交通大学 2021-04-10
工业大数据分析平台与应用
研制背景:企业数据处理与数据分析需求在扩大,数据投入在持续增加;数据种类多,数据量大,潜在价值高;使用者难以有效地操作使用;业务复杂,调参静态组合参数过程繁琐; 平台技术: 微服务的构建方式,微服务、前后端完全分离。 分布式开发框架——SpringCloud Web开发框架——SpringBoot 、VUE(ELE) 机器学习算法框架——R、Spark集群计算 数据存储工具——Mysql、JPA、Hadoop(集群) 中间件: RabbitMQ
山东大学 2021-05-11
基于区块链数据挖掘的骗局预警模型
目前,有许多基于区块链技术的骗局存在。为了给投资者在区块链技术投资时提供风险提示,inpluslab通过搜集各种骗局信息,利用区块链中记录的公开交易记录,使用机器学习和数据挖掘技术构建了基于区块链的骗局预警模型。
中山大学 2021-04-10
南开深海行业领域大数据智能分析平台
南开深海大数据智能分析平台,是面向公共安全、电子政务、医 疗卫生、金融保险等行业领域的大数据智能分析平台。在处理多源异 构大数据问题上,平台具有先进的信息融合与深度分析技术,其中包 括异质多源行业领域大数据的融合处理、异构行业领域大数据的存储 管理、面向行业领域大数据的深度分析等关键共性技术;此外,平台 为行业领域大数据的智能分析提供支持,有效辅助管理部门感知、响 应、追踪与处理各类事件。已申请相关软件著作权两项:《南开深海行 业领域大数据智能辅助决策平台》、《大数据多任务调度计算平台》。以及相关专利一项:《一种多源异构行业领域大数据处理全链路解决 方案》。 项目特色:  平台提供了多源异构行业领域大数据处理的全链路解决方案, 覆盖了数据的全部生命周期,包括数据抽取、数据转换、数据 加载、数据挖掘、数据存储、数据可视化等步骤。  平台提供了高性能的多源异构行业领域大数据的清洗集成方 法以及特有的三层存储模型,实现了对行业领域信息的实时清 洗、高度融合以及高效存储管理。  平台提供了适用于海量异构行业领域大数据的多层次多维度 数据分析与知识发现方法,此外平台还支持自定义方法,具有 很强的扩展性。  平台提供了集群管理及多任务调度管理的功能,适用于不同级 别的用户群体的使用需求。 
南开大学 2021-04-11
智能物联大数据分析决策系统
“智能物联大数据分析决策系统”是以复杂装备及过程在工程现场的指挥决 策为需求、以对大规模运行工况进行智能化分析与决策作为切入点、以对使用先 进物联手段获取到的装备过程运行监测数据进行采集、处理、分析、呈现、交互 等为途径,完成了 “大规模的系统装备运行监测数据的完整实时存储与检索”“大 数据环境下运行监测数据的智能分布式交互处理”“利用运行监测数据深度解析 直观呈现系统装备运行状况”“具有多层级特征的系统装备运行监测数据的云架 构服务平台”等系统性研究,研发了一系列具有自主知识产权的智能物联大数据 分析决策关键技术,以此为基础申请了 53项发明专利(其中授权21项),发展 成为了相应的方法体系,并在航天测试发射任务、智能消防综合服务、热轧无人 化行车生产、机电设备安装调试及运维等多类对象及场景中进行了指挥控制、在 线监测、诊断评估、决策支持等方面的系统级应用。成果针对系统装备运行提供了智能化的决策和监控手段,为系统装备运行工 况监测和运行机理认识和发现形成了完备的数据基础和先进的技术支撑。
重庆大学 2021-04-11
轨道交通大数据分析服务平台
重庆轨道交通从单线运营向线网运营转型,其规模和复杂性提升的同时,也 对轨道交通的网络化管理和运营提出挑战。两路口、牛角沱、大坪等轨道交通站 点经常出现客流过度饱和状态,尤其是工作日早、晩高峰时段、大客流事件和突 发事件情况下。由于缺乏轨道交通路网内详实的客流分布特征和精准的客流预测 手段,运力配置方案、客运组织方案、地铁站内紧急突发事件的预警及疏散方案 也难以有效制定,致使乘客滞留、造成安全隐患。无论是从轨道交通运营安全角度,还是社会经济效益角度,以轨道交通客流 大数据为基础,依托公共交通大数据平台,分析客流分布特征,实现短期客流精 准预测,为运力配置、客运组织、突发事件预警及疏散提供有效保障,指导运营 优化,提高运输效率,控制运营成本,已成为全面提升重庆市轨道交通运营水平 亟待解决的重点、难点问题。
重庆大学 2021-04-11
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