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大数据的应用实例新上映_大数据的应用实例是什么(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

大数据的应用实例

从零开始构建知识图谱：必备指南 𐟓š 本书深入浅出地介绍了知识图谱的基本概念和核心组成部分，包括本体建模、实体关系抽取以及三元组存储等基础知识。 𐟔 书中详细阐述了知识图谱的构建流程，从数据获取、清洗与预处理，到实体识别与链接、关系抽取以及三元组生成等关键步骤。特别值得一提的是，本书强调了在不同领域和场景中应用知识图谱的技术挑战和解决方案，例如医疗健康、金融、教育等领域的案例分析和应用实例。 𐟛 ️ 本书还介绍了当前主流的知识图谱构建工具和平台，以及在大数据环境下处理和优化知识图谱的技术策略。通过理论讲解、实际案例分析和操作指南的结合，读者可以全面了解如何根据具体需求和场景构建和优化高效的知识图谱系统，以及如何利用知识图谱技术提升信息管理和智能化决策能力。

智慧教育优秀案例征集，你准备好了吗？嘿，大家好！今天咱们来聊聊一个超级有含金量的项目——2024年度智慧教育优秀案例征集活动。这可是个千载难逢的机会，赶紧抓住吧！案例类型首先，咱们得搞清楚这次案例征集的类型。主要有四大类：区域发展类案例这类案例主要是区域在推进教育数字化转型和智慧教育发展过程中的亮点、特色和成效。比如，区域智慧教育的可持续发展机制、教育公共服务体系、智慧教育平台的应用、教育数字化发展与治理、数字化教育惠民服务、教育新基建与智慧学习环境、师生数字素养的提升与评测、教育评价改革与综合素质评价、教育大数据应用、科技与教育双向赋能、“三个课堂”促进乡村教育振兴等等。总之，这类案例要聚焦特色、突出重点、注重实效，用数据说话、用实例论证。学校实践类案例这类案例主要是学校在推动教育数字化转型和教师开展智慧教学中的创新探索与实践。比如，新型教学模式、国家智慧教育平台的应用、教学工具的应用、优质教育资源建设与共享、科学教育与创新教育课程、拔尖创新人才的培养等等。总之，这类案例要展示学校在智慧教育方面的具体实践和成果。解决方案类案例这类案例主要是针对具体问题提出的解决方案和实施效果。比如，如何通过智慧教育平台提升学生的学习效率、如何利用大数据分析优化教学策略、如何通过AI技术辅助教师备课等等。总之，这类案例要突出实用性和创新性。研究成果类案例这类案例主要是智慧教育领域的研究成果和学术影响。比如，智慧教育理论创新、实证研究、学术交流等。总之，这类案例要展示智慧教育领域的学术进展和影响力。案例提纲接下来，咱们聊聊案例的文本要求。每个案例包括标题、摘要、关键词和正文。正文大约6000字左右，具体格式可以参考附件。结语好了，今天的分享就到这里。

面向天文大数据处理的异构分布式计算框架研究与设计软件可移植性是集群计算考量的一个重要因素，JAVA虚拟机(JVM)可以实现跨平台特性。许多大数据处理框架例如Spark，Hadoop，Strom等都是建立在JVM之上，使其可以实现独立于平台，高度抽象的应用部署。 Java提供了跨平台的软件可移植性，但它也限制了分布式环境(如Spark)的性能。利用更高性能的编程语言可以在一定程度上提高系统的性能，但是去重写Spark框架是不切实际的并且会丢失JVM带来的优越性。一种比较可行的方式是仍然使用JVM，利用其他方式去加速Spark应用中的计算负载。在Spark应用中，默认任务仅支持在CPU上执行，相比一些高性能加速器，CPU在大规模数据计算任务中的低并行度会限制集群的整体性能，并且由于数据中心的功耗问题CPU的低能效会限制集群的扩展性。 FPGA、GPU、MIC等异构加速器在大数据处理方面的性能和能效要优于通用处理器CPU。如果我们将这些异构加速器集成到原生的Spark分布式计算框架中，卸载原来需要在CPU上完成的工作可以显著提高集群的分布式计算的性能和能效。目前，在数据中心已经存在一些异构加速器来加速集群计算的应用实例。例如，百度的基于Spark的异构分布式深度学习系统，把Spark与深度学习平台PADDLE(ParallelAsynchronousDistributedDeepLearning)相结合，能够更好的处理业务逻辑与PADDLE的数据通路问题。然后在每个计算节点利用FPGA和GPU来提升数据处理性能，利用YARN进行异构计算资源的分配。IBM在POWER8中提出了并行加速处理器接口(CAPI)，为外部设备， POWER8核心和系统开放内存结构之间提供了高带宽低延迟的路径。微软开发了定制的FPGA板卡Catapult作为异构处理器，搭建了由1632个节点组成的计算集群，在高负载环境下，单个服务器节点的吞吐率提高了95%。在保持相同吞吐量情况下，尾延迟(TailLatency)减少了29%。但是，这些商业公司的工作并没有提供足够的细节描述FPGA，GPU等异构处理器和集群分布式计算的协同方式。 Yu-TingChen和EhsanGhasemi的工作提出了通过JNI来解决Java虚拟机(JVM)和FPGA之间通信的问题，以此来实现FPGA和Spark分布式计算框架的协同。由于无指令、无需共享内存的体系结构，FPGA的定制架构相比CPU、GPU、MIC等固定架构能够提供更高的能效，我们以FPGA作为目标应用的硬件加速器。我们研究将FPGA加速器集成到原生Spark框架的方法，将计算负载从CPU端卸载到FPGA端来提升原生Spark分布式计算框架的性能和能效。在基于FPGA的分布式应用开发中，使用传统RTL的FPGA应用开发方式，相比常规单独的FPGA应用开发需要考虑更多复杂的问题。例如分布式环境中的网络通信，任务调度，数据分区，集群规模扩展等等问题。在这种情况下，应用的开发难度和开发周期是影响数据中心是否会利用FPGA资源的重要考虑因素。因此提出更容易利用和集成FPGA资源到分布式计算环境的方案就显得尤为重要，能够像使用目前Spark框架提供的应用接口一样，更便于开发者进行使用。 Host(主机)端对所有计算资源的运行进行控制，任务执行时从Host端开始，Host发送计算命令给Device端的处理单元，Device端执行完成后再将结果返回Host端，可以较为容易实现数据流的控制。在设备一侧，对FPGA设备来说在OpenCL架构下可以灵活地修改硬件处理模块的结构和规模，并且提供了层次化的存储结构定义，可以根据具体应用的需要进行灵活配置。我们的目标就是实现Spark任务流和我们目标应用的OpenCL计算模型之间的协作。在基于FPGA的Spark框架中，主机JVM内存与FPGA之间的数据传输延迟要远远大于主机JVM内存与CPU之间的数据传输延迟。在FPGA上执行完map操作，在进行reduce操作时，中间数据需要在主机JVM内存和FPGA之间反复传输，利用ctypes接口实现Python和C代码的通信时也存在性能瓶颈，这会大大增加数据通信时间的开销，甚至会抹掉硬件加速器带来的性能增益。为了减少数据通信的时间，我们优化了K-means聚类的执行过程。我们将原始数据集随机划分为若干批。最后，在Spark的reduce阶段计算各数据集子集对应聚类中心的均值，得到原始数据集的聚类中心。该策略可以仅通过一次map/reduce操作实现对数据集的分类，减少了FPGA与Spark框架集成后由于数据通信延迟的增加导致整体性能的下降。

新质生产力：如何改变我们的未来？在全球经济的不断演变中，新质生产力成为了推动经济增长和产业革新的核心动力。那么，什么是新质生产力呢？简单来说，它是指那些能够通过创新技术、改进管理或优化资源配置，从而显著提升生产效率和经济效益的力量。这些力量通常涉及信息技术、人工智能、生物科技、新能源等前沿领域的应用。技术创新驱动的实例详解 𐟌 人工智能与大数据：变革传统行业人工智能和大数据的结合是当前技术创新的重要趋势之一。在医疗领域，AI技术能够通过分析大量的患者数据，识别疾病模式，并提供个性化的治疗方案。这种方法不仅提高了治疗的准确性，还显著缩短了疾病诊断时间。在金融行业，大数据分析帮助机构更有效地评估信贷风险，优化资产配置，提升客户服务效率。制造业中，AI和大数据的应用使得生产流程更智能化，从原材料采购到产品设计，再到市场分销，每一个环节都更加精细。新能源技术：推动环境与经济的双重利益随着对环保的关注加剧，新能源技术如风能和太阳能的开发和应用成为了推动可持续发展的关键。这些技术不仅减少了对环境的负担，也提供了新的经济增长点。例如，太阳能技术的进步降低了成本，使得太阳能成为许多国家能源结构的重要组成部分。风能技术的创新同样促进了能源行业的多样化，加速了从化石燃料向更清洁、更可再生资源的转变。智能制造：实现生产效率与自动化 𐟏튊智能制造技术的发展是应对全球市场竞争的关键。通过引入物联网、机器人技术、自动化设备和先进的数据分析技术，工厂能够实现24小时无人监控生产，极大地提高了生产效率和产品质量。例如，自动化的装配线可以在几秒钟内完成组装任务，而传统方式则需要更长时间。智能制造还降低了生产过程中的人为错误，减少了资源浪费，从而降低了成本并提高了企业的市场竞争力。总的来说，新质生产力不仅改变了传统行业的工作方式，还为我们带来了巨大的经济效益和环保效益。未来，随着技术的不断进步和应用领域的扩展，新质生产力的潜力将进一步释放，为我们创造更加美好的未来。

阿里云ECS规格详解𐟔 阿里云ECS（Elastic Compute Service，弹性计算服务）提供了多种实例规格，以满足不同应用场景的需求。以下是部分已提及的实例规格分类及其示例： 𐟌 通用型（Standard）适用于各种Web应用、开发环境和轻量级数据库。 ecs.s2.large (2 vCPU, 4 GiB 内存) ecs.s2.xlarge (4 vCPU, 8 GiB 内存) ecs.s2.2xlarge (8 vCPU, 16 GiB 内存) ecs.s3.medium (4 vCPU, 4 GiB 内存) ecs.s3.large (4 vCPU, 8 GiB 内存) 𐟒𞠥†…存优化型（High Memory）适用于内存数据库、缓存和大数据分析。 ecs.m1.medium (4 vCPU, 16 GiB 内存) ecs.m2.medium (4 vCPU, 32 GiB 内存) ecs.m1.xlarge (8 vCPU, 32 GiB 内存) 𐟒𛠨𜘥Œ–型（High CPU）针对计算密集型应用，如科学计算、广告投放等。 ecs.c1.small (8 vCPU, 8 GiB 内存) ecs.c1.large (8 vCPU, 16 GiB 内存) ecs.c2.medium (16 vCPU, 16 GiB 内存) 𐟓𖠩똦€稃𝧽‘络型（ebmc6e）适合需要极高网络性能的应用，如视频弹幕、电信业务转发等。 ecs.ebmc6e.26xlarge (104 vCPU, 内存未列出) 𐟔젩똦€稃𝨮᧮—型（hfg5）适用于OLTP、高性能数据库、NoSQL数据库和搜索引擎等。 ecs.hfg5.large 到 ecs.hfg5.14xlarge，提供不同级别的vCPU和内存配置。 𐟓ˆ ECS规格代数第8代: g8i、c8i、r8i、hfg8i、hfc8i、hfr8i 第7代: g7、c7、r7、hFG7、hFC7、hFR7、g7ne 第6代: g6e、g6、c6e、c6、r6e、r6、hFC6、HFG6、S6 第5代: u1、g5、g5ne、c5、r5、ic5、hFC5、HFG5 第4代: sn2ne、sn1ne、se1ne、se1 请注意，上述规格仅为部分示例，实际可用规格可能会随时间更新和增加。在选择实例规格时，应根据应用的具体需求（如计算能力、内存大小、存储性能、网络吞吐量等）来决定最适合的实例类型。更多详细信息和最新规格可以咨询相关服务热线。

「龙图动态」均衡文化资源配置，共筑阅读美好未来——“全省总分馆制建设及大数据平台专题培训班”在东宁开班 2024年11月6日，由黑龙江省文化和旅游厅主办，黑龙江省图书馆及东宁市委市政府承办，东宁市图书馆和广州图创计算机软件开发有限公司协办的“全省总分馆制建设及大数据平台专题培训班”在东宁市政府会议中心隆重开班。省文旅厅副厅长钟华出席开班式并致辞。钟华副厅长强调，总分馆制建设和大数据平台的推广应用是推动全省图书馆事业发展的重要引擎。她指出，总分馆制的推广不仅有助于提升文化服务的质量和效率，还能促进文化资源的共享与流通，满足人民群众日益增长的文化需求。通过总分馆制，各级图书馆可以更好地协作，形成资源共享的网络，提升整体服务能力。全省各级图书馆要紧密结合实际工作，积极探索总分馆制建设和大数据平台应用的有效途径，推动公共文化服务向更高层次、更高质量发展。此次培训班吸引了来自全省各级图书馆的专业人员参加，培训内容涵盖总分馆制建设的理论与实践、大数据平台的应用与发展趋势等多个方面。通过专家授课、案例分析、互动交流、实地参观等形式，为参训人员提供了一个系统学习和深入探讨的平台，帮助他们更好地掌握总分馆制建设和大数据平台的核心技术和应用方法。通过此次培训，参训人员将能够更好地服务于全省图书馆事业的发展，提升公共文化服务的整体水平，满足人民群众日益增长的文化需求。未来，黑龙江省将继续深化总分馆制改革，充分利用大数据技术，推动全省图书馆事业的全面进步，为广大人民群众提供更加优质、便捷的文化服务。开班仪式后，钟华副厅长带队，对东宁镇文化中心和东宁市图书馆进行了实地踏查。深入细致地考察了总分馆建设的进展情况以及通借通还服务的实施情况。在东宁镇文化中心，钟华副厅长一行详细了解了总分馆之间的资源共享、业务协作和服务创新等方面的工作，并与工作人员进行了深入交流，探讨了如何更好地利用总分馆制提升文化服务效能。在东宁市图书馆，钟华副厅长重点关注了通借通还服务的运行状况,亲自体验了图书借阅、归还等流程，详细询问了读者对通借通还服务的满意度和建议。

华为应急指挥解决方案旨在通过先进的信息技术，提升应急管理的效率和效果。该方案强调在紧急情况下确保政令畅通和指挥有效，整合了多个部门和指挥体系，以实现资源共享和协同作战。方案提出了“快、清、准”的应急响应目标，即快速响应、清晰呈现和精准决策。在通信保障方面，方案采用了4G/5G、大功率eLTE CPE等技术，确保在极端条件下通信顺畅。在辅助决策方面，方案利用AI、大数据等技术，提供数据和信息支撑，实现情景构建和专题研判。方案还包括了业务应用移动化、应急通信保障、安全保障体系和运维服务体系。方案还包括了遥感、大数据、指挥调度、可视化套件等技术，以及融合通信、视频联网、集群调度等业务应用。通过这些技术，可以实现指挥中心、现场指挥部和灾害一线之间的高效协同。在实际应用案例中，华为参与了多个省市的应急管理信息化建设，如江苏省应急厅顶层设计、四川省森林消防等，展示了其在地震预警、危化品监测、煤矿监测预警等领域的实践经验。解决方案通过整合多种技术和资源，提供了一个全面的、高效的应急响应平台，以支持政府和相关部门在紧急情况下做出快速、准确的决策。

什么是大数据？大数据应用在哪些地方？什么是大数据？大数据是指规模巨大、类型复杂多样，在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。具体来说，大数据具有以下几个特点： ‌规模巨大（Volume）‌：大数据集合的规模通常超出传统数据库管理系统的处理能力，数据量可能达到TB、PB甚至EB级别。例如，谷歌搜索引擎的数据总规模（2021年）为62 PB，预计到2025年，全球数据量将达到175 ZB。 ‌类型多样（Variety）‌：大数据的多样性指的是数据的来源和格式多种多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。传统的数据库和数据管理解决方案无法有效应对这种复杂的数据集。 ‌处理速度快（Velocity）‌：大数据的生成、传输和处理速度非常快，需要借助分布式技术、流处理技术等大数据技术来确保系统能够实时响应。 ‌价值密度低（Value）‌：大数据的数据量虽然大，但价值密度相对较低，需要通过深度分析和挖掘才能发现和发挥其价值。大数据应用在哪些地方？大数据的应用领域非常广泛，以下是一些主要的应用领域及其具体实例： ‌电商领域‌：电商平台利用大数据技术对用户信息进行分析，如根据用户的浏览历史、购买行为等数据，为用户精准推送感兴趣的产品，优化供应链，预测流行趋势和消费趋势。 ‌政府领域‌：在“智慧城市”建设中，大数据被用于整合城市中的各种数据，包括交通、公共服务、资源利用等信息，以优化城市交通规划、提高公共安全管理水平等。 ‌医疗领域‌：医疗行业通过临床数据对比、实时统计分析、远程病人数据分析等辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高工作效率。同时，大数据还用于建立疾病数据库，助力疾病诊断和治疗方案的确定。 ‌传媒领域‌：传媒企业利用大数据收集各类信息，经分类筛选、清洗、深度加工后，能准确定位和把握读者、受众的需求，推送个性化的新闻、文章、视频等内容。 ‌金融领域‌：在金融交易中，大数据应用广泛。多数股票交易通过算法模型决策，这些算法会考虑社交媒体、新闻网络等数据。银行也利用大数据进行用户画像分析，提供个性化的理财建议和精准营销金融产品。 ‌其他领域‌：大数据还广泛应用于安防、电信、教育、农业、人力资源管理等多个领域。例如，在安防领域，大数据可用于视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，以预防和打击犯罪；在电信领域，大数据用于网络管理、客户关系管理、企业运营管理等方面。综上所述，大数据的应用已经渗透到社会经济的各个方面，成为推动各行业数字化转型和智能化升级的重要力量。

大学生创新创业：生物科学优秀选题分享 𐟌𑠧”Ÿ物科学在大学生创新创业大赛中一直是个热门领域。今天，我想和大家分享一些优秀的选题案例，希望能给正在准备参赛的你们一些灵感。营销分析：个性化推广与定制化服务个性化推广在互联网时代，消费者画像和精准定位变得尤为重要。想象一下，如果你能根据消费者的基因变异情况，推荐相关的健康产品或服务，那是不是很酷？这种个性化的推广方式不仅能提高消费者的接受度，还能提升满意度，进而提升营销效果。定制化服务生物大数据的应用使得企业能够为消费者提供定制化的服务。通过分析消费者的生理数据和行为数据，企业可以预测消费者的需求和偏好，从而为消费者提供个性化的产品推荐、健康咨询等服务。这种定制化服务不仅能提高消费者的忠诚度和满意度，还能促进企业的长期发展。创新产品开发生物大数据技术的应用还可以帮助企业开发创新产品。通过分析消费者的基因组数据和生理特征，企业可以发现新的市场需求和机会，从而开发出符合消费者需求的新产品。这种创新产品的开发可以为企业带来竞争优势和市场份额的增长。挑战与机遇挑战生物大数据包含了个人的敏感信息，如基因组数据等。在收集和分析这些数据时，企业需要遵守相关的法律法规和隐私政策，确保消费者的隐私得到保护。此外，生物大数据的收集和分析需要专业的技术和人才支持，这对企业来说也是一大挑战。机遇随着生物信息技术的不断发展和大数据技术的广泛应用，生物大数据将成为市场营销的重要资源。企业可以通过分析这些数据，深入了解消费者的需求和偏好，制定个性化的营销策略，提高营销效果。同时，生物大数据的应用还可以帮助企业开发创新产品，提高市场竞争力。希望这些案例能给你们一些启发，记得点赞收藏哦！𐟓š𐟒က

家人们！今天要给大家带来一场关于数字化转型的深度分享，让我们一起探索在人工智能与商业智能融合的大潮中，数据分析的新范式是如何被重塑的！𐟚€ 免费试用>>>网页链接 𐟌Ÿ【独家视角】首先，让我们揭秘网易数帆有数BI技术负责人如何通过ChatBI实现数据分析的智能化飞跃。这不仅仅是技术的革新，更是业务效率的革命！ 𐟔【实战策略】接下来，我们将深入探讨ChatBI如何应对AI+BI领域的挑战，包括大模型的幻觉问题和性能优化。这些实战策略，将帮助我们在数据分析的战场上立于不败之地。 𐟓ˆ【应用洞察】不仅如此，我们还将分享ChatBI在实际业务场景中的应用案例，看看它是如何通过AI技术提升决策效率的。这些案例，或许能为你的业务带来新的启发。 𐟔未来展望】最后，让我们一窥ChatBI如何计划通过增强智能对话能力，开拓AI与数据分析融合的新境界。这不仅是技术的展示，更是关于如何将数据转化为企业竞争力的深刻对话。 𐟒ᣀ技术革新】本次分享，你将见证ChatBI背后的技术革新如何转化为实际的业务价值。这不仅是一次技术的展示，更是一次深刻的商业洞察。「网易数帆」「ChatBI」「大数据」「AI」「数字化转型」杭州ⷧ𝑦˜“大厦二期网易数帆的微博视频

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