-
b2b数据转换库释放说明20113c2001.pdf
®
InformaticaCorporation
B2BDataTransformation
Version9.1.0
HIPAALibraryReleaseNotes
March2011
Copyright(c)2001-2011InformaticaCorporation.
Contents
...........................................................................................1
KnownLimitations..........................................
-
基于后缀树的多序列星比对算法研究.pdf
摘要
测序技术的不断发展带来了前所未有的测序速度和大规模的测序能力，生物
学家们所需要处理的序列规模越来越大、类型越来越多，对自动化序列分析程序
的要求也越来越高。多序列比对是生物序列处理过程中的基础性任务，其准确性
将对后续的分析产生持续影响，再加上该问题本身的复杂性，致使越来越多的研
究致力于使用不同的算法来满足生物学家们各种各样的需求。
本文在实验室已有多序列比对软件HAlign的基础上，进行各种改进的尝试，
包括算法时间、空间复杂度上的改进以及比对质量上的改进。HAlign使用星比对
框架，并使用后缀树进行加速。本文尝试改进的思路主要在于后缀树数据结构、
后缀树查找方案以及查找结果的筛
-
基于行列式点过程的时序数据建模研究及应用.pdf
摘要
时序数据广泛存在于现实世界中，以推荐系统为例，用户点击的商品构成一组
序列，根据用户历史点击的序列，可以预测用户下一个感兴趣的商品，即时序推荐
系统。同样地，电子设备运行时产生的数据也是时序数据，每组数据对应着一种状
态，正常或者故障，根据电子设备当前运行数据，可以预测设备下一时刻发生故障
的时间和概率。现有的基于神经网络的时序数据预测方法通常使用均方差或交叉
熵作为损失函数，忽略了数据结构的多样性，从而导致模型偏好主流模式。在时序
推荐中，算法更倾向于向用户推荐一些流行度较高的商品，缺乏多样性。在故障预
测中，算法预测的故障模式比较单一，很难预测出多样化的故障模式。为了解决以
上问题，
-
云数据中心容器整合：框架构建与算法优化的深度探索.docx
云数据中心容器整合：框架构建与算法优化的深度探索
一、引言
1.1研究背景与动因
随着信息技术的飞速发展，云计算已成为当今信息技术领域的核心力量。云计算以其强大的计算能力、灵活的资源管理和成本优化等优势，为企业和开发者带来了前所未有的便利。企业能够根据自身需求动态分配和释放计算资源，极大地提高了IT资源的利用率和灵活性，同时，云计算还具备高可用性和容灾能力，有力地保障了企业业务的稳定性和可靠性。在云计算不断发展的过程中，云数据中心作为云计算的基础设施，承载着大量的应用和数据，其重要性不言而喻。
云数据中心需要应对日益增长的数据处理需求和多样化的应用场景。一方面，随着大数据、人工智能、物联
-
算法合谋的反垄断监管识别技术.docx
算法合谋的反垄断监管识别技术
一、算法合谋的定义与背景
（一）算法合谋的基本概念
算法合谋是指企业通过算法技术实现价格协同、市场分割或其他反竞争行为，其核心在于算法系统能够自主或半自主地执行合谋策略。根据OECD（2021年）的定义，算法合谋可分为“明示合谋”（如企业直接通过算法交换敏感信息）和“默示合谋”（如算法基于市场数据自动调整定价策略）。例如，2015年美国司法部起诉的“亚马逊第三方卖家价格操纵案”中，算法被用于实时监控竞争对手价格并同步调整，导致消费者支付更高费用。
（二）算法合谋的技术驱动因素
算法合谋的兴起与大数据、机器学习和自动化决策技术密切相关。研究表明（Calvano等，2
-
基于AI算法和DPI解析的多场景协同推荐能力研究.pdf
信息通信
DOI:10.20153/j.issn.2096-9759.2024.03.068
基于AI算法和DPI解析的多场景协同推荐能力研究
胡娟
中国移动通信集团湖北有限公司，湖北武汉430020
Researchonmulti-scenecollaborativerecommendationabilitybasedonAl
algorithmandDPIanalysis
HUJuan
ChinaMobileCommunicationsGroupHubeiCo.,LTD..,Wuhan430020,China
摘要：在5G十AICDE的移动互联网时Abstract:InthemobileI
-
多元数据分析原理与实践阅读笔记.pdf
《多元数据分析原理与实践》阅读笔记
一、书籍基本信息介绍
书籍简介：《多元数据分析原理与实践》是一本深入析多元数
据分析原理，并注重实践应用的专著。本书系统地介绍了多元数据分
析的基本概念、原理、方法和应用实例，涵盖了从数据收集、预处理、
分析到结果读的整个过程。本书不仅适合作为高等院校相关专业的
教材，也可供从事数据分析工作的专业人士参考和使用。本书的结构
清晰，内容涵盖了多元数据分析的理论基础，同时辅以丰富的实践案
例，为读者提供了一个全方位的学习和实践平台。通过本书的学习，
读者能够系统地掌握多元数据分析的知识体系，并能够灵活运用到实
际工作中。本书的主要内容包括多元数据分析的基本概念、
-
1放射科中长期发展规划.docx
研究报告
1-
1-
1放射科中长期发展规划
一、总体战略目标
1.发展定位
(1)在我国医疗卫生事业的发展大背景下，放射科作为医学影像诊断的重要分支，其发展定位应紧密结合国家战略需求和人民群众健康需求，致力于打造技术先进、服务优质、管理规范的现代放射科体系。具体而言，放射科的发展定位应聚焦于提升疾病早期诊断能力，加强重大疾病筛查和预防，推动医学影像技术与临床诊疗的深度融合，为人民群众提供高效、便捷、精准的医疗服务。
(2)放射科的发展应坚持科技创新引领，以提升医学影像诊断水平为核心，加强新技术、新方法的研究与应用。同时，注重人才培养和团队建设，打造一支高素质、专业化的放射科队伍。此外，加强与
-
凯里学院《大数据应用开发语言实验》2022-2023学年第一学期期末试卷.doc
自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密
自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效
密
封
线
第PAGE1页，共NUMPAGES3页
凯里学院
《大数据应用开发语言实验》2022-2023学年第一学期期末试卷
院(系)_______班级_______学号_______姓名_______
题号
一
二
三
四
总分
得分
一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）
1、大数据中的异常检测用于发现数据中的异常模式或离群点。以下关于异常检测方法的描述，哪一个是不准确的？（）
A.基于统计的方法通过计算数据的均值、方差等统计量来判断异常
B
-
大数据背景下财务数据质量提升的有效策略.docx
泓域学术·专注课题申报及期刊发表
大数据背景下财务数据质量提升的有效策略
前言
借助大数据技术，企业可以实时收集、处理并展示财务数据。通过可视化的方式，财务数据不再是闭门造车的过程，而是对各级管理人员、决策者及股东等相关方开放和透明。实时的财务监控系统能够帮助管理者及时了解企业的财务状况，从而做出快速反应，避免资金链断裂等风险问题的发生，增强企业的财务透明度和信任度。
大数据为企业财务风险管理提供了强有力的支持。通过对市场变化、宏观经济形势、行业趋势以及企业自身运营状况的实时监测和数据分析，企业可以提前识别潜在的财务风险，并通过相应的风险控制措施进行预警和干预。这种实时的风险预警机制，使得企业
-
大数据分析提升职业教育课程质量的实践探索.docx
泓域咨询·聚焦课题研究及项目申报
大数据分析提升职业教育课程质量的实践探索
引言
随着大数据技术的发展，职业教育的课程内容可以通过数据分析不断优化和更新。传统课程内容的更新通常是周期性的，依赖于教育专家的经验和定期审查，而大数据的引入使得课程能够根据学生的学习进展、行业需求变化以及职业技能的提升实时调整。通过对大量教育数据的分析，教育者可以了解学生的学习模式、学习效果及其职业发展趋势，从而对课程进行更加精准的调整，提升教学的针对性和实用性。
随着大数据和人工智能在职业教育中的广泛应用，数据安全和隐私保护问题也逐渐显现。学生的学习数据、个人信息等敏感内容可能会被不当利用或泄露。因此，在推动大数据
-
形式逻辑试题及答案.doc
形式逻辑试题及答案
一、单项选择题（每题2分，共20分）
1.“所有S是P”与“有的S不是P”这两个逻辑形式，它们（）
A.变项和逻辑常项都相同B.变项不同但逻辑常项相同
C.逻辑常项不同但变项相同D.变项和逻辑常项都不同
2.概念“青年”和“共青团员”之间的关系是（）
A.全同关系B.真包含关系C.交叉关系D.全异关系
3.“人固有一死”这一语句所表达的命题属于（）
A.全称肯定命题B.全称否定命题C.特称肯定命题D.特称否定命题
4.下列命题中，主项和谓项都不周延的是（）
A.所有金属都是导电的B.有的学生是党员
C.所有等边三角形都不是直角三角形D.有的科学不是基础科学
5.“p→q”与
-
数据驱动成本管理.pdf
数据驱动成本管理
第一部分数据驱动成本管理概述2
第二部分数据收集与处理方法6
第三部分成本分析模型构建12
第四部分成本预与优化策略16
第五部分数据可视化与决策支持21
第六部分风险评估与应对措施26
第七部分成本管理绩效评估32
第八部分案例分析与启示36
第一部分数据驱动成本管理概述
关键词关键要点
数据驱动成本管理的基本概
念1.数据驱动成本管理是一种基于数据的成本管理方法，通
过收集、分析和利用企业内部及外部的数据来优化成本结
构和提升成本效益。
2.该方法强调数据的准确性和实时性，以及数据与业务决
策的紧密关联，旨在通过数据洞察来指导成本控制和战略
规划。
3.数据驱动成本管理有
-
数据驱动代理决策研究.pdf
数据驱动代理决策研究
第一部分数据驱动决策理论基础2
第二部分代理决策模型构建8
第三部分数据特征选择与预处理13
第四部分决策模型练与优化18
第五部分代理决策效果评估23
第六部分案例分析与实证研究29
第七部分安全风险分析与防范34
第八部分未来研究方向与展望39
第一部分数据驱动决策理论基础
关键词关键要点
数据驱动决策的理论基础
1.数据驱动决策的理论基础源于统计学、运筹学和管理科
学等领域。这些学科为数据驱动决策提供了方法论和工具，
如概率论、假设检验、优化算法等。
2.数据驱动决策强调以数据为依据，通过数据分析和模型
预测，辅助决策者做出更准确、更有效的决策。这种决策模
式在处理
-
数据可视化与数据库系统可解释性研究.docx
数据可视化与数据库系统可解释性研究
第一部分数据可视化与数据库系统可解释性的重要性与研究背景 2
第二部分数据可视化技术及其在数据理解中的作用 7
第三部分数据库系统可解释性设计与实现的技术架构 13
第四部分可解释性对数据可视化的影响与提升策略 20
第五部分数据可视化与数据库系统可解释性结合的必要性与价值 26
第六部分研究中的主要挑战与平衡问题 30
第七部分未来研究方向与技术融合的可能性 35
第八部分结论与未来展望 37
第一部分数据可视化与数据库系统可解释性的重要性与研究背景
关键词
关键要点
数据可视化的重要性
1.数据作为知识的原材料，其重要性在当今数字化时代愈发凸显，数据可视
-
数据驱动的电机性能优化方法.docx
数据驱动的电机性能优化方法
第一部分数据采集与预处理 2
第二部分性能指标定义与选择 6
第三部分特征提取与选择方法 10
第四部分机器学习模型构建 13
第五部分实时监控与预测分析 16
第六部分参数优化与调整策略 19
第七部分故障诊断与维护建议 23
第八部分系统集成与应用实例 27
第一部分数据采集与预处理
关键词
关键要点
数据采集技术与方法
1.传感器技术：采用高精度、高稳定性的传感器，如霍尔传感器、光电编码器等，用于采集电机的电流、电压、速度、温度等关键参数，确保数据的准确性和实时性。
2.数据采集频率：根据电机的运行特性，确定适当的数据采集频率，避免过低的频率导致信息丢失，同时
-
科学实验中的数据可视化-数据可视化工具技巧.pptx
科学实验中的数据可视化数据可视化工具技巧Presentername
Agenda数据可视化的定义科学实验中的数据采集数据可视化的重要性常用数据可视化工具数据可视化助科学实验学习数据可视化工具
01.数据可视化的定义数据可视化的定义和意义
数据可视化的定义数据转化实验数据可视化：便于理解和分析的图表。理解和分析更好地理解和分析实验结果可视化图表将数据以图表形式展示出来数据可视化定义
数据可视化的概念数据转化数据和信息：用图表和图像传达数据和信息。01视觉表达通过图表、图形等视觉方式展示数据的特征和趋势02提供洞察力帮助科学研究人员更好地理解和解释实验结果03数据可视化概念
理解实验结果可视化数据
-
数据中心管理的最佳实践-数据中心管理实践.pptx
数据中心管理的最佳实践
数据中心管理实践
Presentername
Agenda
介绍
实践建议
数据中心管理概述
核心观点
01.介绍
数据中心的作用和挑战
数据中心管理原则
数据中心管理挑战
数据中心重要性
02.实践建议
数据中心管理学习与实践
数据安全和可恢复性
建立监控和备份机制
设备和系统维护
加强数据中心管理
03.数据中心管理概述
数据中心管理重要性
数据中心概述
数据中心管理的后果
设备和系统可靠性
实施监控和备份措施
容量规划与资源管理
04.核心观点
数据中心管理要点
数据中心基础设施
数据中心管理关键
容量规划与资源管理
Thankyou
Presentername
-
虚拟化：数据中心的未来-探索虚拟化技术对数据中心的影响.pptx
虚拟化：数据中心的未来
探索虚拟化技术对数据中心的影响
Presentername
Agenda
数据中心发展现状
虚拟化技术应用场景
数据中心虚拟化技术
虚拟化技术的发展趋势
虚拟化技术应用
01.数据中心发展现状
数据中心定义和重要性
数据中心的重要性-信息中枢
数据中心的发展历程
数据中心挑战
什么是数据中心？
02.虚拟化技术应用场景
服务器虚拟化技术应用场景和优势
服务器虚拟化的定义-资源整合
服务器虚拟化应用
服务器虚拟化的优势
存储虚拟化优势
网络虚拟化优势
桌面虚拟化优势
03.数据中心虚拟化技术
数据中心虚拟化技术基本原理
虚拟化技术的定义-虚实结合
虚拟化技术的工作原理-虚
-
数据驱动的批发业供应链效率提升研究.docx
数据驱动的批发业供应链效率提升研究
第一部分数据驱动供应链管理的核心要素 2
第二部分数字技术在供应链效率提升中的应用 10
第三部分供应链协同优化与效率提升 15
第四部分数学建模与机器学习方法应用 20
第五部分物流与库存管理中的数据驱动决策 24
第六部分供应链各环节的协同优化策略 30
第七部分数据共享与信息系统的构建 3
第八部分案例分析与实践效果评估 38
第一部分数据驱动供应链管理的核心要素
关键词
关键要点
数据驱动供应链管理的核心要素
1.数据整合与分析
-数据驱动供应链管理的首要任务是实现数据的全面整
合，包括采购、生产、库存、物流等环节的数据整合。通过数据整合，企业能够构
上一页
下一页