分子结构与基因序列数据综合可视化方法研究

随着系统生物学的兴起和迅速发展,为了探索不同生物层次信息之间的关联关系,对不同层次生物科学计算数据综合可视化的需求日益迫切。不同层次的生物数据的组织管理是实现综合可视化的基础和关键技术,因此文中面向生物信息可视化领域的需求,基于综合可视化集成框架,提出了一种分子结构与基因序列数据的元数据组织模型与关联数据自动生成方法。该方法通过定义包括分子结构、基因序列以及分子结构/基因序列关联信息三类数据的元数据模型,建立了该两个层次和领域数据的关联关系,确定了关联数据描述格式;利用先进的XML技术实现了分子领域和基因序列领域元数据的自动提取和转换。在此基础之上开发了一个分子结构数据与基因序列数据综合可视化原型系统,取得了良好的试用效果。     

基于GIS的产业集群空间数据库构建技术研究

论文针对产业集群发展需求,对基于GIS的空间数据库研究和应用现状进行了分析．给出了基于GIS的空间数据库设计方案,解决了空间数据库构建过程中的多源、海量数据的集成与组织、多维数据查询与索引问题。以安徽省汽车产业集群为例,利用Oracle Spatial作为后台空间数据库支持．以ArcGIS Server作为开发平台．集成开发基于GIS的安徽汽车产业集群信息空间数据库管理与维护系统。     

鼎天软件

基于大数据的社会信用信息系统北京鼎天软件有限公司以大数据背景下的软件及信息服务的产业化为发展方向,于2004年开发出具有自主知识产权的鼎天社会信用信息系统,该系统具有以下特点:>基于云计算和大数据技术开发的社会信用信息服务平台。>避免了主观判断的影响,提高了数据处理、存储、应用以及深度挖掘的效率。>利用云计算和大数据技术为政府监管和商业活动提供可信可靠的信用依据。     

张纪雄：让每一分善款踏上透明之旅

一段时间以来。由反响颇大的网络围观事件所引发的公益慈善事业的资金流向和管理状况，成为社会公众和媒体舆论关注的焦点。如何实现公开透明成为摆在公益慈善组织面前亟待解决的问题。     

基于知识模型匹配的公益诉讼案源信息自适应获取系统

针对公益诉讼案源信息自适应获取过程中，受到信息匹配算法的影响，导致信息获取数量较少的问题，设计基于知识模型匹配的公益诉讼案源信息自适应获取系统。针对存储器与预处理器进行设计，为后续系统软件设计提供支撑。通过公益诉讼案源信息的处理，获取诉讼案源信息特征，构建知识模型。利用构建的知识图谱，设计知识模型匹配算法。根据实际需求，实现公益诉讼案源信息自适应获取。实验结果表明系统信息自适应获取性能较高，且随着时间的递增，有效增加了案源信息获取数量。     

大数据技术在电子对抗情报系统中的应用

随着信息科技的快速发展,如今我国社会已然步入大数据时代。大数据为各行业提供了极大的支持,在电子对抗情报系统中应用大数据技术,将能提高系统的运行效果与质量。本文主要是分析了大数据技术下数据类型特征和数据处理需求,以及相关的关键技术和系统应用需求,提出了基于大数据的电子战情报系统的总体框架及情报产品信息模型。     

数字资源统一内容管理系统设计与实现

针对影响和制约信息资源建设与共享的相关问题,通过分析数字资源建设需求,提出统一内容管理系统(UCMS)解决方案.利用基于Web的可视化控制、管理方法,实现数据库、字段及目录的灵活定制和不同资源的分库管理,有效组织非结构化信息资源,解决结构化和非结构化信息的聚合管理,降低数字资源开发难度,提高数据库开发效率,推进信息资源的规范化采集、有效管理与共享利用.     

基于大数据技术的高校招生决策支持系统的框架设计

信息技术尤其是大数据技术的发展,促使市场上对其的需求日益增加,在这样的背景下,本文提出基于大数据技术的高校招生决策支持系统的开发和利用,研究了基于大数据技术的高校招生决策支持系统的设计步骤,包括概念设计、框架设计、详细设计等,并根据实际需求,设计了基于大数据技术的高校招生决策支持系统的相应框架。     

基于IFC标准的建筑信息模型分布式大数据平台存储技术研究

随着建筑信息模型的规模和复杂性不断增加,利用单台计算机处理海量BIM数据的存储和分析变得越来越困难。传统的关系数据库、面向对象数据库等已经无法满足当下建筑业海量和多样化的数据存储和管理的需求。而大数据技术的出现为建筑信息模型海量数据的存储、管理和分析带来极大的潜力。利用大数据技术管理BIM结构化和非结构化数据的优势,探讨分布式大数据平台Hadoop和HBase数据库整体架构和存储模型;制定基于HBase数据库存储IFC(工业基础类)结构化数据和非结构化数据的策略及数据表格的设计;建立基于Hadoop和HBase大数据环境的建筑信息模型存储系统,实现对IFC数据的基本管理操作。通过实际案例验证该系统的可行性。     

学校计算机信息管理系统的设计与实现

在社会信息化发展中,学校作为集学生学籍考务管理、办学组织设置、教学评价反馈于一体的综合反应和管理控制体系,如何利用计算机技术构建为其构建完善的信息管理系统来处理各种信息数据成为了众多系统开发者要着力解决的问题.其信息管理系统的设计不仅要树立整体思维找到具体的开发目标,还要根据学校的办学需求、建设规划、内部组织架构在具体的开发背景中来实现管理信息的联机交互、多渠道满足学校的管理需求,提升其内部控制力度和组织效率.鉴于此,本文就学校计算机信息管理系统的设计与实现展开具体分析,并提出相应研究思路,以供广大读者借鉴.     

边缘计算在烟草工业中的架构与应用实践

近年来,随着“云、大、物、移”等信息技术的进步与发展,传统云计算运用于烟草工业领域中所存在的问题逐渐凸显。为满足烟草工业企业数字化转型过程中,对数据实时性、准确性、可靠性、安全性的要求,需要借助边缘计算技术。以烟草工业为例根据烟草工业发展需求,详细介绍了边缘计算在烟草工业中的实施架构和应用实践,为促进烟草工业边缘计算的发展提供参考。     

大数据在人脸识别在智慧城市的应用

目前人脸识别技术无法满足智慧城市高增长率人脸识别需求,因此提出大数据在人脸识别在智慧城市的应用。以智慧城市应用需求为基础,建立大数据人脸识别模型,处理过程中人脸特征光照、距离以动态特征等影响因素,建立数据库,对数据低频处理后信息分类,完成人脸特征识别。设计仿真实验,对比大数据人脸识别方法、OpenCV人脸识别方法以及BP神经网络人脸识别方法的识别准确率,证明研究的有效性。     

面向压缩生物基因数据的高效的查询方法

随着下一代,第三代等测序技术的快速发展,DNA 等生物序列数据快速增长.如何高效的处理这些大数据是目前的一个挑战.研究发现这些生物序列数据尽管很大,但是不同数据之间具有高相似性.因此可以通过保存这些基因串同一个基准序列之间的差异来减少存储的代价.最新的研究发现可以在这些压缩的数据上直接进行查询,而不需要解压缩.本文研究的目标是进一步提高索引和查询的可伸缩性,从而满足日益增长的大数据需要.本文首先在现有方法基础之上,对基准序列进行了压缩存储.基于该压缩数据,本文提出了一系列优化查询方法来高效的支持任意长度序列的精确和近似查询.在此基础上,本文进一步对原有方法进行改进,利用并行计算来提高对大数据的查询效率.最后,实验研究展示了本文提出的方法的高效性.     

基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术

随着社会不断发展,在经济飞速发展的同时,科技得到了迅速、长远的发展,计算机在发展过程中除了技术的更新和信息技术的更新之外,给人们带来了前所未有的便捷,人们进入了科技信息时代。在这个以计算机为主体的时代中计算机中大信息量给人们带来了很多的机遇和一些挑战。计算机就像一个制造数据工厂一样,源源不断的制造出大量的数据信息,使社会从小数据时代转变为大数据时代。大数据时代已经占领了整个环境,它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内,从稀少到普及,使人们的生活有了翻天覆地的变化,计算机的快速发展和应用,使人们走进了大数据时代,这就要求计算机在处理大量数据的时候需要很高的技术。本文主要阐述大数据时代下,计算机的信息处理技术。     

Big Data Development of Tourism Resources Based on 5G Network and Internet of Things System

With the improvement of information development level, the development speed of big data is also very fast, more and more fields are using big data to manage. Different departments and enterprises get more information from data, and big data is used more and more frequently. However, it is more and more contradictory to the demand for big data that the traditional data technology platform and system can not meet the increasing demand of big data. These traditional data systems and data platforms usually have the disadvantages of slow response, small data memory and certain uncertainty of recorded content. Therefore, big data is developed and studied to increase the volume and accuracy of data systems and platforms. This paper studies the development and utilization of big data by analyzing neural network. The main purpose is to make the big data system and platform more perfect. Some technical requirements and program requirements in big data also gradually adapt to the consistency of data platform and data system. The improvement of people's living standard also promotes the rapid development of tourism. The inclusion of tourism in the Internet of things has become a new technological requirement. Intelligent tourism has been recognized and used by more and more people. Because the Internet of things has a very powerful amount of information, more and more people, especially young people, prefer to travel intelligently through the Internet of things. This paper points out that tourists choose to use machine classification through the Internet of things. This classification can help tourists make better choices. The accuracy of this method is verified by experiments.     

大数据背景下的网络信息安全技术体系的构建

现代社会在快速发展过程中,科学技术也变得更加的成熟与完善,网络信息技术在各个行业领域中得到了广泛普及和应用。现如今,网络信息技术也逐渐渗透进了人们的日常工作和生活,为其提供了诸多的便利。同时,网络信息技术在现代社会中发挥着巨大价值时,也同样面临着各种考验与挑战。大数据信息共享背景下,人们也更加重视网络信息的安全性。因此,本文通过对网络信息中潜在的安全隐患进行了重点分析,并且提出了大数据背景下网络信息安全技术体系构建的有效思路和策略。进而保障互联网平台中网络信息传递与共享的安全性。     

大数据可用性的研究进展

信息技术的迅速发展催生了大数据时代的到来.大数据已经成为信息社会的重要财富,为人们更深入地感知、认识和控制物理世界提供了前所未有的丰富信息.然而,随着数据规模的增长,劣质数据也随之而来,导致大数据质量低劣,极大地降低了大数据的可用性,严重困扰着信息社会.近年来,数据可用性问题引起了学术界和工业界的共同关注,开展了深入研究,取得了一系列研究成果.本文介绍数据可用性的基本概念,讨论数据可用性的挑战与研究问题,综述数据可用性方面的研究成果,探索大数据可用性的未来研究方向.     

数据挖掘技术在Web中的应用研究

随着信息技术的快速发展，特别是计算机技术的不断普及，使得“数据丰富而信息贫乏”这对矛盾显得日益突出．数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了数理统计学、人工智能、神经网络和信息枝术等多学科而出现的一项新技术，且在广大应用领域产生了和正在产生着巨大的作用：因特网在目前为一个分布式的、全球的、巨大的信息服务中心，每时每刻有海量数据产生于此．这无疑对数据挖掘这门新兴的学科提出了巨大的挑战．Web不仅由页面组成，而且还包含了由一个页面指向另一个页面的链接结构和用户使用记录．而大量的这些Web内容、链接结构和用户使用记录隐含了人们使用web页面行为习惯、页面质量、用户类别等大量有趣信息．本文就Web挖掘技术的web内容挖掘、web结构挖掘、Web使用记录挖掘作了深入、详细的探讨．     

数据挖掘技术在Web中的应用研究

随着信息技术的快速发展,特别是计算机技术的不断普及,使得“数据丰富而信息贫乏”这对矛盾显得日益突出,数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了数理统计学、人工智能、神经网络和信息技术等多学科而出现的一项新技术,且在广大应用领域产生了和正在产生着巨大的作用。因特网在目前为一个分布式的、全球的、巨大的信息服务中心,每时每刻有海量数据产生于此,这无疑对数据挖掘这门新兴的学科提出了巨大的挑战。Web不仅由页面组成,而且还包含了由一个页面指向另一个页面的链接结构和用户使用记录,而大量的这些Web内容、链接结构和用户使用记录隐含了人们使用Web页面行为习惯、页面质量、用户类别等大量有趣信息,本文就Web挖掘技术的Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘作了深入、详细的探讨。     

5G通信时代计算机网络信息安全问题探究

The information technology represented by Internet communication has gradually become the core foundation to pro- mote human development. Human society has also gradually stepped from the information age to the intelligent age, opening the seventh information revolution and welcoming the arrival of 5G era. 5G will combine with big data, cloud computing, arti- ficial intelligence and other information technologies, connect everything, aggregate platforms and drive industries, playing a huge role in scientific and technological progress and social development. Based on the characteristics and development trend of 5G era, this paper summarizes the advantages and challenges of 5G era, makes a brief analysis on the security problems of computer network information, and puts forward corresponding solutions.