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基于AI和大数据的电信运营商网络费用稽核管理体系.pdf
I互联网+技术
nternetTechnology
基于AI和大数据的
电信运营商网络费用稽核管理体系
文|罗金花阳耀罗斌
摘要：本文深入研究了基于人工智能（AI）和大数据的网络费用稽核管理体系。通过利用先进的人工智能技术和大数
据分析工具，该体系能够高效地识别、监测和防控网络费用风险，实现从风险防控到业务价值创造的全程管理。本文
详细阐述了该体系的构建过程、技术实现和应用效果，为电信运营商的网络费用稽核管理提供了全新的解决方案和实
施路径。
关键词：AI；大数据；网络费用稽核；风险防控；业务价值创造
“十四五”规划对通信行业的发展提出了明确的目性，促进网络费用管理向规范化方向提升。
标和要求
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AI数据挖掘“选择退出”的逻辑更新与制度构建.pdf
第２６卷第１２期黄河科技学院学报２０２４年１２月
Ｖｏｌ．２６Ｎｏ．１２ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＨＵＡＮＧＨＥＳ＆ＴＣＯＬＬＥＧＥＤｅｃ．２０２４
ＡＩ数据挖掘“选择退出”的逻辑更新与制度构建
马子斌
（中南财经政法大学知识产权学院，湖北武汉４３００００）
人工智能正在颠覆版权利益分配方式，ＡＩ提供者与版权人的利益博弈日益激烈，“选择退
摘要：
出”制度成为缓解问题的核心。ＡＩ数据挖掘“选择退出”制度引入版权法能够缓解市场失灵、实现
技术变革与版权法协调，达到实体与程序公平性。伴随合理使用、默示许可制度在人工智能时代的
分配机制失效，法定许可模式与“选择退出”制度能够达到逻辑契合。然而法定许可模式的
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AI生成物知识产权归属与保护策略探究.pdf
第37卷第13期艺术科技Vol.37……No.13
…2024年7月July……2024
本文引用格式：李星.…AI生成物知识产权归属与保护策略探究［J］.艺术科技，2024，37（13）：197-199，212.
AI生成物知识产权归属与保护策略探究
李星
（，…广州…510630）
国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心广东
摘要：目的：文章深入探讨AI（人工智能）生成物在知识产权领域的归属与保护问题，分析现有法律体
系，结合人工智能技术的特性，明确AI生成物的法律地位，为构建合理的知识产权归属与保护机制提供理
论依据和实践指导。方法：文章采用文献综述、法理分析等研究方法，通过梳理关于A
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模式识别导论一.ppt
模式识别导论一第1页，共23页，星期日，2025年，2月5日参考书模式识别人民邮电出版社罗耀光盛立东模式识别清华大学出版社边肇祺模式识别及应用科学出版社付京荪SyntacticPatternRecognitionandApplicationK.S.FuPatternRecognitionPrinciplesJ.T.TomR.C.Gouzales第2页，共23页，星期日，2025年，2月5日作业：大型上机作业题考试：开卷考试第3页，共23页，星期日，2025年，2月5日第一章概论
§1-1模式识别的基本概念一.模式识别的基本定义模式(pattern)------存在于时间，空间中可观察的事物，具
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医疗大数据与数据分析.pptx
医疗大数据与数据分析汇报人：可编辑2024-01-08
CATALOGUE目录医疗大数据概述医疗大数据的采集与处理医疗大数据的分析方法医疗大数据在临床决策中的应用医疗大数据在科研中的应用医疗大数据的伦理与隐私保护
医疗大数据概述01
医疗大数据是指医疗领域中产生的大量数据，包括患者信息、医疗过程记录、生物样本数据、药物使用情况等。定义医疗大数据主要来源于医疗机构、公共卫生部门、实验室、科研机构等，也包括患者自测数据和移动医疗应用数据等。来源医疗大数据的定义与来源
医疗大数据具有数据量大、数据类型多样、数据质量不均一、数据安全和隐私保护要求高等特点。医疗大数据的挑战主要来自于数据的整合、处理、分
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密度峰值聚类算法研究及其在单细胞RNA-seq数据分析中的应用.docx
密度峰值聚类算法研究及其在单细胞RNA-seq数据分析中的应用
一、引言
随着生物信息学技术的快速发展，单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术已经成为一种强大的工具，用于揭示单细胞水平上的基因表达谱和细胞类型信息。然而，从大规模的scRNA-seq数据中提取有意义的生物学信息是一个巨大的挑战。因此，发展有效的数据分析方法至关重要。其中，密度峰值聚类算法作为一种无监督的聚类方法，因其出色的性能和适应性，在单细胞RNA-seq数据分析中得到了广泛的应用。本文将研究密度峰值聚类算法，并探讨其在单细胞RNA-seq数据分析中的应用。
二、密度峰值聚类算法研究
2.1算法概述
密度峰值聚类算法是一种
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机器学习 习题2答案.docx
一简答题
1在机器学习的流程中，数据预处理的作用是什么?
答：数据预处理的作用是，使数据符合后续的模型训练和模型测试的要求。
2数据预处理包括哪两个方面?
答：包括数据清洗和数据转换。
3什么是数据清洗，数据清洗主要包括哪几个方面?
答：数据清洗，就是将数据中缺失、不完整或有缺陷的数据进行处理，输出正确完整的数据集。主要包括：数据过滤、重复值处理、缺失值处理、异常值处理。
4什么是数据转换，数据转换主要包括哪几个方面?
答：数据转换就是把清洗好的数据转换成能够输入到算法模型的格式类型。主要包括：
（1）将文字性类别数据，编码为数字。
（2）从文本中提取有用的信息。
（3）将数值类型数据转换为类
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机器学习 习题3答案.docx
一简答题
1.在机器学习中，什么是分类，分类的目的是什么？
答：分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
2.建立分类模型时，数据集被划分哪2部分？各自的作用是什么？
答：数据集划分成2部分：训练集和测试集。用训练集进行模型训练，确定模型参数。用测试集进行验证，检验模型的可靠性。
3.衡量分类模型性能的常用指标有哪些？
答：常用指标有：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、真阳性率、真阴性率、假阴性率（FNR）、假阳性率（FPR）、F分数、ROC曲线。
4.决策树按照某种分裂属性
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大数据应用案例分析课件共22张ppt).pptx
COLORFUL
大数据应用案例分析课件
汇报人：
CONTENTS
目录
大数据的定义
大数据的应用领域
大数据应用案例分析
大数据的技术工具
大数据的行业影响
大数据的未来趋势
01
大数据的定义
概念阐释
大数据涉及的数据量巨大，通常以TB、PB为单位，超出了传统数据库的处理能力。
数据量的规模
大数据强调实时或近实时的数据处理能力，以快速响应和分析数据流。
数据处理速度
大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据，如文本、图片、视频等。
数据多样性
大数据的核心在于从海量数据中提取有价值的信息，支持决策和预测分析。
数据价值挖掘
01
02
03
04
发展历程
从20世纪
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采用大数据分析洞察客户需求变化趋势.docx
采用大数据分析洞察客户需求变化趋势
采用大数据分析洞察客户需求变化趋势
一、大数据分析技术在客户需求洞察中的基础作用
在数字化时代，大数据分析技术已成为企业洞察客户需求变化趋势的核心工具。通过挖掘海量数据中的潜在规律，企业能够更精准地把握客户行为的动态特征，从而为产品设计、服务优化和市场策略提供科学依据。
（一）多维度数据采集与整合
客户需求分析的基础在于数据的全面性和多样性。企业需整合内部数据（如交易记录、客服反馈、会员信息）与外部数据（如社交媒体行为、行业报告、竞品动态），构建完整的客户画像。例如，电商平台可通过用户浏览路径、购物车停留时间、评价关键词等行为数据，识别潜在购买偏好；金融行业
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机器学习 课件 第2章 数据预处理.pptx
第2章数据预处理
课程学习内容2.1数据预处理的概念2.2基于Python的数据预处理2.3基于Spark的数据预处理
2.1数据预处理的概念 典型的机器学习流程包括：数据获取、数据预处理、模型训练、模型测试和模型应用五个环节。 数据获取，就是从生产环境或互联网上得到数据并加载。数据预处理，就是对数据进行清洗和转换，使其符合后续的模型训练和模型测试的要求。
2.1数据预处理的概念2.1.1数据清洗 数据清洗，就是将数据中缺失、不完整或有缺陷的数据进行处理，输出正确完整的数据集。数据清洗的情况主要有以下几种： 1.数据过滤：从完整的数据集中筛选出满足条件的子集。 2.重复值处理：重复值就是所有字
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机器学习 课件 第10章 项目实战2：基于Hive 数据仓库的商品推荐.pptx
第10章项目实战2：基于Hive数据仓库的商品推荐
课程学习内容10.1项目背景10.2数据获取10.3数据预处理10.4机器学习建模与分析10.5项目总结
10.1项目背景 本项目研究利用Hive进行顾客消费记录的转存，并做线下商品推荐和线上商品推荐；采用Spark进行建模与分析，获得商品推荐表，向顾客推荐商品，达到促销的目的。 第1步是数据获取，用Spark连接MySQL获取商品消费记录，存入Hive数据仓库的ODS层。第2步是用SparkSQL进行数据预处理，提取必要的消费信息，存入数据仓库的DW层。第3步建模与分析阶段，用SparkML工具进行数据挖掘，得出商品推荐规则，保存到MySQ
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法人大数据项目可行性研究报告.docx
法人大数据项目可行性研究报告
目录
TOC\o1-9概论 3
一、市场分析 3
(一)、行业基本情况 3
(二)、市场分析 4
二、法人大数据项目建设背景及必要性分析 5
(一)、行业背景分析 5
(二)、产业发展分析 6
三、法人大数据项目选址说明 7
(一)、法人大数据项目选址原则 7
(二)、法人大数据项目选址 9
(三)、建设条件分析 10
(四)、用地控制指标 11
(五)、地总体要求 13
(六)、节约用地措施 14
(七)、总图布置方案 15
(八)、选址综合评价 17
四、原辅材料供应 19
(一)、法人大数据项目建设期原辅材料供应情况 19
(二)、法人大数据项目运营期原辅材
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数据驱动的保险定价模型研究.docx
数据驱动的保险定价模型研究
第一部分研究背景与意义 2
第二部分数据驱动保险定价模型的构建 6
第三部分数据驱动方法在保险定价中的应用 9
第四部分模型优化与改进 17
第五部分定价结果的分析与评估 23
第六部分影响保险定价的关键因素 27
第七部分数据驱动模型在保险业务中的应用场景 35
第八部分数据驱动模型与传统保险定价方法的比较 41
第一部分研究背景与意义
关键词
关键要点
数据驱动保险定价模型的研究背景
1.随着人工智能和大数据技术的快速发展，传统保险定价依赖于经验数据和主观判断的局限性日益显现，数据驱动的模型能够提供更精准的定价支持。
2.保险行业的数字化转型要求保险公司在数据处
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【数据安全】数据要素下的数据安全治理方案.pptx
【数据安全】数据要素下的数据安全治理方案单击此处添加副标题汇报人姓名汇报日期
建立数据安全治理框架单击此处添加文本具体内容明确数据安全组织架构单击此处添加文本具体内容制定数据分级分类策略单击此处添加文本具体内容调研数据使用过程单击此处添加文本具体内容部署数据安全工具单击此处添加文本具体内容检查与监督机制单击此处添加文本具体内容目录CATALOGUE
明确数据安全组织架构
负责人01数据安全管理部门应设立一名负责人，负责全面规划和推进数据安全工作。该负责人应由具备丰富数据安全知识和经验的专业人员担任，以确保数据安全工作的专业性和高效性。团队成员02数据安全管理部门应配备具备数据安全知识和经验的专
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病历数据安全保障.pdf
病历数据安全保障
I目录
■CONTENTS
第一部分病历数据加密技术2
第二部分访问控制策略实施9
第三部分数据备份与恢复机制15
第四部分安全计与监测体系23
第五部分员工安全意识培训31
第六部分网络安全防护建设38
第七部分应急预案制定与演练46
第八部分数据隐私保护法规遵循53
第一部分病历数据加密技术
关键词关键要点
对称加密技术
1.原理：使用相同的密密进行加密和解密操作。在病历数
据加密中，发送方使用密钥对数据进行加密，接收方使用相
同的密钥进行解密。
2.优点：加密和解密速度快,适用于大量数据的加密处理.
在病历数据量较大的情况下，能够较为高效地完成加密任
务，确保数据的安全
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供需耦合视角下的财务大数据分析课程内容构建.pdf
2025年第7期现代商贸工业·ModernBusinessTradeIndustry·165·
供需耦合视角下的财务大数据分析课程内容构建
———基于线上招聘信息的数据分析
张薇薇
广东水利电力职业技术学院经济管理学院,广东广州510925
摘要:新质生产力的发展加速了财务数字化转型,催生了对具有数字化思维的复合型财务劳动者的需求。从服务区
域新经济,供需耦合的视角,以高职院校大数据与财务管理专业的专业核心课———财务大数据分析课程为研究对
象,运用网络爬虫技术获取了广东省2854条招聘数据,结合线下企业调研确定财务分析工作相关岗位的知识、技能、
素质需求,构建岗课对接的进阶式财务大数据分析课
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昆明理工大学《机器学习与数据挖掘》2021-2022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
昆明理工大学
《机器学习与数据挖掘》2021-2022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
批阅人
一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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、在一个监督学习问题中，我们需要评估模型在新数据上的泛化能力。如果数据集较小且存在类别不平衡的情况，以下哪种评估指标需要特别谨慎地使用？（）
A.准确率（Accu
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克拉玛依职业技术学院《数据挖掘技术与算法》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc
站名：
站名：年级专业：姓名：学号：
凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。
…………密………………封………………线…………
第PAGE1页，共NUMPAGES1页
克拉玛依职业技术学院
《数据挖掘技术与算法》2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分
批阅人
一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15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、当网络爬虫需要处理大量并发请求时，会对网络带宽和服务器资源造成压力。假设你的爬虫同时发起了大量请求，以下关于资源优化的方法，哪一项是最有效的？（）
A.限制并发请求的数量，
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教育数据挖掘与教育决策分析.pdf
教育数据挖掘与教育决策
I目录
■CONTENTS
第一部分教育数据挖掘的概念与范围2
第二部分教育数据挖掘技术及应用方法4
第三部分教育决策中的数据挖掘需求7
第四部分数据挖掘在教育决策中的作用11
第五部分教育决策中数据挖掘面临的挑战14
第六部分教育数据挖掘对决策准确性的影响17
第七部分数据挖掘技术在教育管理中的应用21
第八部分教育数据挖掘的未来发展趋势23
第一部分教育数据挖掘的概念与范围
关键词关键要点
教育数据挖掘的定义
1.教育数据挖掘是指从大量教育数据中提取有用信息和知
识的过程，以改进教育决策。
2.它利用数据挖掘技术，如分类、聚类和关联规则挖掘，
从数据中发现模式、趋势