本文提出了一个基于行业与地域的股票舆情监测分析系统的设计方案.在互联网传媒与大数据技术不断发展的时代背景下,该平台结合了数据挖掘、机器学习、时空大数据分析等分析方法,不仅具有优秀的数据抓取能力与舆情解读能力,更能根据舆情信息的文本识别算法,分析当前舆情事件对与其事件性质类似的股票板块、与其所处地域相同的上市公司股票的影响.综合来看,本平台不仅能为个体投资者提供投资决策参考,更能帮助市场管理者监测网络舆论、加强市场监管,促进市场信息更加高效透明地传播.
2019年7月,欧洲改善生活和工作条件基金会(EuroFound)发布系列报告《颠覆性技术-改变欧洲生产与就业》,介绍了欧洲部署的一系列颠覆性技术,包括先进机器人、区块链、可穿戴设备、自主传输设备、虚拟现实&增强现实五份技术报告. (1)先进机器人 自2007年以来,市场对先进机器人的兴趣和活跃度呈现普遍上升趋势.未来几年,服务机器人行业将显著增长,特别是在物流、公共关系、国防和医疗保健领域.先进机器人的驱动因素包括:①工作流程效率的提高;②安全效益;③持续的技术进步;④新颖性和公关价值.面临的壁垒包括:①集约开发和投资成本;②公众接受度;③受技术局限性及伦理、实践问题的影响,行业所面临的特定挑战.
舌体信息的变化对判断人体健康状况意义重大.本项目研究了中医诊疗中的重要手段——舌诊舌像的时令信息变化.论文利用RGB (Red,Green,Blue)颜色模型进行HOG (Histogram of Oriented Gradient)特征提取,通过对同一个体的卯、午、酉、子时HSI (Hue,Saturation,Intensity)颜色模型的舌体图像进行对比分析研究,得出了符合中医诊断的精准数据,构筑了阴阳五行类比推衍变化规律的舌像信息时令变化基准模型,为解决医学模式和中医客观精准问题提供了可行方法,应用前景广阔.
目的 随着遥感卫星技术的进步,卫星图像的空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率越来越高,所包含的信息越来越丰富.乡镇建筑物的识别可以利用高分辨率遥感影像进行提取,可以有效地分析农村的人口密度和用地分配,从而为农村发展规划提供重要参考.方法 根据乡镇建筑物的特点将建筑物分成对应的几类进行标注,然后将样本送入已经搭建好的基于TensorFlow平台的Faster-RCNN模型进行训练,利用CNN提取特征,通过构建区域推荐网络(RPN)提取可能的建筑物区域,利用检测网络对目标区域进行判别和分类.结果 最终模型的识别准确率达到93.06％,具有较好的鲁棒性和泛化性.结论 本文提出的乡镇建筑物提取框架,建立了乡镇区域的建筑物样本库,有效地避免了图像分类的局限性,同时提高了乡镇建筑物识别的精度.
本文提出一种基于聚类的自动摘要方法,该方法将文章中所有句子转换为句子向量,并且使用基于AGNES的算法对删除离群点后的句子向量进行聚类,形成多个句子向量个数不超过设定阈值的簇,删除句子向量个数极少的“无用”簇后,从每个簇中挑选出最能代表簇的语义的一个或者两个句子,根据每个句子到语义中心的距离等信息从小到大确定指定数量的几个句子作为关键句,拼接成文章摘要.通过在中国科普博览网站上随机挑选的500篇科普文章上进行实验,上述方法各项指标均优于基于图模型的TextRank算法以及基于统计的方法,证明了该方法的有效性和可用性.
据美国国防高级研究计划局(Defense AdvancedResearch Projects Agency,DARPA)5月8日消息,该局拟借助人工智能推动空对空作战的自动化,启动“空战演化”项目,提高自主作战技术. 人工智能(AI)已经打败了象棋高手、围棋冠军、职业扑克选手,现在又击败了在线战略游戏《Dota 2》和《星际争霸2》的世界顶级人类玩家.但目前还没有人工智能可以在高速、超重力的战斗机空战中战胜人类.现代战争经过发展,加入了越来越多的人机组合,因此DARPA致力于推动空对空作战的自动化,期望实现机器速度级别的反应时间,把飞行员解放出来,关注更宏观的空战.
近年来,互联网各类型的数据不断增长,数据的应用场景也越来越广泛.如何将各种类型数据自动整合后接入不同的场景平台成为了各界关心的问题.业界通常采用流水线工具进行任务调度,然而大多数流水线工具都无法将任务分割为多个子任务并行执行.因此本文提出一种基于层次分割和聚合的大数据流水线任务处理方法:首先在分割模块中将流水线中的任务分割为多个子任务,然后在合并程序中等待各子任务全部完成,合并结果,最终获得整个任务的完成事件.实现了利用流处理框架处理有限数据集,扩展了流处理系统的使用场景,提升了流水线工具的代码重用性.实验表明,本文方法极大减少了数据库I/O次数,使得本文方法处理DBLP[11数据的速率是Apache NiFi[2]传统处理方法的7倍多.
本文针对分布式参数优化系统的调度策略进行研究,并实现了一个基于Mesos的分布式参数优化系统.利用Mesos的资源接口,把多种常见的参数优化算法和任务调度封装为一个可以在Mesos上运行的框架软件.并针对Mesos的两级调度机制,提出了一种对混合部署集群上多作业竞争环境下的分布式参数优化系统的调度优化策略.本文设计了多组实验,对框架软件的资源调度策略与FIFO调度策略进行对比测试,可以满足多租户在混合部署场景下的使用.降低了在集群环境下进行深度学习等常见场景下的分布式参数优化的难度,在多任务竞争时提高资源使用效率.
2019年2月11日,美国国家标准与技术研究院(NIST)发布题为《抵御智能制造的数字威胁:基于区块链的产品数据可追溯性参考模型》的报告.报告共有四章:第一章介绍了智能制造所面临的潜在数字威胁,如产品数据泄露、被篡改等;第二章提出将区块链技术应用于数字产品数据管理;第三章详细介绍了基于区块链的产品数据可追溯性的参考模型;第四章总结全文.
El Ni(n)o-Southern Oscillation (ENSO)作为全球年际尺度气候中最强的现象,对人们的生产生活造成了重大的影响,每年相关领域的研究人员都会对来年的ENSO作出预报.本文提出基于深度学习的ENSO预报方法,通过预测区域海平面温度(SST)来反映ENSO现象.本文分别对特征工程与模型设计两个方面进行了研究,最终确定了基于相关性的特征选择方法、利用Prophet构建特征以及基于Attention机制的Sequence to Sequence预报模型.最后,本文以NCEP数据集的Ni(n)o3.4区域数据为例,分别使用本文提出的模型与集合预报、数值预报的中间耦合模型(ICM)、Sequence toSequence模型和长短时记忆(LSTM)网络进行对比,结果表明,本文提出的基于Attention机制的Sequence to Sequence预报模型在长期预测中的均方根误差(RMSE)比其他方法下降了0.3到0.4,短期预测与其他方法相当,并且区域的RMSE分布稳定.
[目的]分析我国新生儿出生缺陷的发生状况,探究影响新生儿出生缺陷的因素.[方法]采用了回顾性分析的研究方法,对我国主要省、直辖市、自治区的新生儿的出生缺陷率进行了统计分析.结果 我国新生儿出生缺陷率在胎儿性别、地域、产妇年龄等方面有显著性差异:男性出生缺陷率高于女性出生缺陷率,农村出生缺陷率明显高于城市出生缺陷率,产妇年龄低于20岁以及高于35岁出现出生缺陷的概率明显高于其他年龄段.进一步研究发现,影响我国出生缺陷的主要因素有:妊娠期患病、孕妇年龄、孕期接触有害物质、分娩季度、孕期服用避孕药、孕期发热、异常生育史、家族遗传病、行为习惯等九大因素.[结论]孕产妇做好孕期保健,进行常规产前检查,保持良好的行为习惯,是降低出生缺陷率的有效举措.
交易风险预测是近年来电子商务和互联网金融领域关心的一个话题.传统的风控方法是基于具体规则来制定的,不能满足大数据时代应用的需要.比较流行的方法是先基于统计的特征挖掘,再基于特征进行模型训练,这也是比较传统的机器学习方法的工作模式.本文将改变传统的人工设计数据特征维度的方法,从图结构中自动地挖掘出特征,再结合最新机器学习LightGBM框架中的分类模型,进行用户交易风险分析.比传统的利用黑名单控制、基于统计特征分析的方式效果更好.同时,结合图的结构特征挖掘的方式在标签样本稀疏的情况下,效果也比传统方式更好.
2019年1月,在布鲁塞尔举行的欧洲5G年度会议上,欧盟委员会5G观察发布最新的季度报告.结果显示,欧洲运营商正与其他世界领先地区展开正面交锋,为今年5G的商业化发布做准备.欧洲正在引领全球5G试点活动,在23个成员国进行了139次试验,发掘新的5G商机. 欧洲的准备工作日趋完善,首批5G网络已准备妥当、等待投入使用.芬兰运营商Elisa已推出部分5G商业化功能.其他运营商也纷纷发布2019年的首批次计划.然而,预计到2020年,当使用5G智能手机和平板电脑的消费者数目足够庞大时,才能实现5G在全球范围内的大规模部署.对此,移动通信运营商己公布投资意向,如德国电信计划投资200亿欧元用于光纤基础设施建设.
基于国家高性能计算环境的生物医药应用服务社区旨在推进高性能计算在生物信息和药物研发领域的应用服务,便于生物医药从业者更好地利用日渐丰富的高性能计算资源并降低其使用门槛.社区在稳定运行的基础上,设计开发了移动端应用服务,用户可以随时随地了解社区和自有计算服务的最新动态.
2019年2月27日,《麻省理工科技评论》公布2019年的“十大突破性技术”,包括:灵巧机器人、核能新浪潮、早产预测、肠道显微胶囊、定制癌症疫苗、人造肉汉堡、捕获二氧化碳、可穿戴心电仪、无下水道卫生间、流利对话的AI助手.下文将主要介绍其中的信息科技技术. (1)灵巧机器人 重大意义:机器正在通过自我学习学会应对这个现实世界.如果机器人能学会应对混乱的现实世界,那么它们就可以胜任更多的任务.
本文应用复方法求解常微分方程φ"(z)+(ω-σκ2/2)φ(z)+βφ3(z)=0.这个方程产生于一个适应性非线性薛定谔方程i(δ)tψ=-σ/2(δ)sψ-β|ψ|2ψ,也称为Ivancevic期权模型.本文得到的三类新的解可能有助于人们进一步理解和研究Ivancevic期权模型.
海洋气象数据标准各异、来源广泛、结构多样,将这些质量参差不齐的数据加以规范利用具有深远的实际意义.本文以现有海洋气象水文数据管理系统为主要数据源,结合开源爬虫技术定向获取气象水文信息,支持了结构化、半结构化和非结构化数据之间在线和离线格式转换,建立了标准统一、存储便捷、业务广泛的数据汇聚平台,并对数据采集、融合治理、汇聚存储及运维监控等数据汇聚全生命周期进行了设计实现,具有一定的理论意义和实际应用价值.
2019年5月13日,美国数据创新中心发布“欧盟需改革《通用数据保护条例(GDPR)》以在算法经济时代保持竞争力”报告.自20世纪90年代中期以来,数字经济经历了三个阶段:由“互联网经济”转变为“数据驱动型经济”,而后者又转变为“算法经济”.在算法经济时代,人工智能(AI)预示着显著的社会经济效益,企业使用AI的能力对其成功至关重要.数据是AI的核心.因此,不良规则会削弱这些效益,特别是那些与数据处理相关的规则.报告指出,虽然GDPR建立了一个必要的欧盟范围内的隐私框架,但是GDPR会抑制欧洲AI的开发和使用,从而使欧盟企业在其北美和亚洲竞争对手中处于竞争劣势.为改革GDPR并改善欧洲AI监管环境,该报告还针对政策制定者提供了诸多建议.
本文采用全局三维特征线布置方式并结合区域分解的并行方法求解中子输运方程.首先利用特征线方法求解玻尔兹曼中子运输方程,然后结合三维特征线几何生成算法与三维特征线区域分解算法,实现了基于三维特征线并行求解中子输运方程的算法.基于MPI编程模型开发了一款三维特征线方法求解中子输运方程的程序.最终将程序在“元”超级计算机上进行测试,数值实验结果表明在弱扩展性下随着问题规模的增加,程序运行时间保持稳定;在强扩展性下随着进程数的增加,程序运行时间减少,取得了一定的加速效果.
数据应用与分析平台是大数据时代所必须的基础设施,国外数据端云分析系统的实践经验较为成熟.本文对当前数据分析平台的发展现状、体系架构和关键技术进行分析,并从建设思路、功能架构和主要提供的服务方面介绍国外四种数据分析平台.
