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当前,我国政府数据质量管理处于初期发展阶段。在标准层面,2022年10月12日发布了GB/T41795—2022《质量技术基础信息资源数据规范》国家标准[1],规定了数据质量管理技术集成平台的数据采集、数据清洗、数据质量评价、数据集成等方面技术规范。在执行层面,各地政府数据管理组织也相应制定了相关的业务数据质量标准,但是由于组织架构体系、系统技术体系和标准规范不统一。
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大部分数据和资料以纸质形式保存,数据分散、标准不统一、数字化滞后、管理覆盖不足、使用率低、成果转化难、综合应用服务能力低是目前存在的主要问题。因此,有必要通过GIS技术建设宁夏放射性数据库及管理系统,深入挖掘放射性资料的潜在利用价值,以适应新时期放射性调查工作转型发展需要,研究和设计开发基于GIS的放射性数据管理系统,具有重要的现实意义和应用服务价值。
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所谓的大数据指的是运用某些软件,在特定的时间范围内进行获取、管理、处理并整理成的数据集合。大数据具有数量大、结构类型复杂、产生速度快等特点,它能帮助企业进行决策,对财务管理工作高效化开展进行辅助。大数据的诞生对企业的财务管理工作来说是一个巨大的挑战,过去传统的财务管理模式此时已经不适用了,但是企业若能借助大数据技术为财务管理服务。
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随着人类社会迈入信息化时代,信息化服务领域各项技术不断进步和发展,社会的各行各业都开始大力推动信息化建设,在此期间数以亿计的各类信息系统在此时代背景下被开发建设出来,这些信息系统在运行过程中产生了海量的过程数据和结果数据,人类正式迈入大数据时代。
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一卡通系统是高校信息化建设的基础工程之一[1,2]。高校一卡通以面向师生服务为根本目的,通过融合云计算、物联网、移动计算等技术,提供身份验证、消费服务、考勤签到、生活服务等功能[3,4]。目前,高校一卡通的终端机覆盖了大部分智慧校园场景,为全校师生提供校园服务[5,6]。因此,高效、高质量的终端机运维是智慧校园服务的保障。
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大数据时代为各类治理提供了前所未有的决策方式,数据是当今“世界上最有价值的资源”,“数据决策”成为现代化治理体系和治理能力的基本条件。与传统的小数据时代相比,数据有了大小之分,大数据具有数量大、种类多、流动快、反映真、算法复杂等特性;小数据是大数据的一个部分,体积小、易理解、算法简单,且“主要来源是抽样调查、深访、行政记录和实验设计等传统统计方法”。
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随着我国工业化、城市化迅速发展,导致流动人口规模逐渐扩大。大规模的人口流动承载着技术、信息和资本在不同地区内流动,不仅形成新的人口空间分布格局,还影响城市的产业布局、经济发展以及自然环境。人口的分布是我国经济发展的重要因素之一,分布合理与否会直接影响经济的协调发展。
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随着科学技术的不断发展和进步,数字化技术已经广泛应用于各个领域。在建筑行业中,BIM技术已经成为数字化转型的核心技术。数字化工厂设计系统是以BIM技术为基础,实现了从建筑设计到设备安装、调试、运行的整个过程的数字化设计与协调。本文研究了基于BIM技术的数字化工厂设计系统的构建及应用,以期提高工厂设计的质量和效率。
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随着我国电网规模的日益扩大,能源建设的投入也在持续增加。其中,电力改造工程中的造价数据是决定工程整体管理水平的重要环节,准确、合理的数据分析有助于提升项目管理的水平并高效推进项目的整体进展。同时,在施工过程中由于受复杂的环境因素影响,各分段的子项目技术标准也会存在差异,因此所涉及到的数据具有多维性及海量性的特点。
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电网覆盖范围的扩大,加之智能电网数据采集频率的提升,使得电网多级数据量呈现指数级暴涨,从最初的每秒钟几十兆字节增加至每秒钟几万兆字节,对智能电网的数据处理性能提出了更高的要求。受采集设备缺陷、采集环境等因素的影响,电网多级数据中包含大量的冗余数据,浪费了存储空间,降低了数据查询效果。
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城市品牌是当前城市研究中的热点概念。根据杜青龙的观点,城市品牌即城市可以在营销历史、生活方式和文化等资源的过程中,获取资本积累的机会、声望。城市品牌既是城市自然地理、历史人文、经济政治等的精准提炼与符号化表达,也是城市形象构建的核心资源。因此,加强城市品牌营销,已成为当前城市发展的重点。
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“异化”一词源于希腊语中“他者化”一词,指的是主体发展到了一定阶段,分裂出自己的对立面,变为了外在的异己的力量。对于人类社会而言,即表示人类创造出的产物与人类本体分离,并成为一种外在的负面异己力量与人类本体相对立,乃至最终凌驾于人类本体之上,使人类的本体性逐渐丧失。
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电力物联网作为物联网的一个重要应用领域,以其智能电网为基础,通过物联网、大数据、云计算等先进技术手段,实现了对电网所有数据的全面感知、收集、存储、计算与交换。这一领域的快速发展不仅极大地提升了电网的运行效率和智能化水平,同时也带来了前所未有的数据隐私保护挑战。
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智慧社区监控系统的研究和应用是当今社区管理领域的热点话题之一。随着城市化进程的不断推进和社会治理水平的提高,社区管理面临着日益复杂和多样化的安全挑战。在传统社区管理模式下,对于社区内安全事件的监测和管理往往依赖人工力量,存在着监控盲区、反应滞后、管理成本高等问题,限制了社区管理效率和安全防范水平的提升。
软件系统和应用程序中经常面临特征数据缺失的情况,如物联网数据、医疗数据、材料数据等,数据缺失可能导致学习算法或程序性能下降甚至不可用。导致数据缺失的原因较多,如调研项目无回应、意外丢失或传输错误等。为了解决数据缺失问题,研究人员提出了一些有效的填补方法,按照采用技术的不同,可以分为基于统计学的方法和基于学习的方法。
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