2023年第三届中国高校大数据挑战赛D题GPT4.0思路

后续还会更新人工思路、写作论文、代码等。大家可以先看看GPT4.0思路,找找解题思路。 ### 1. 数据预处理与分析 - **数据清洗**:首先需要对数据进行清洗,包括处理缺失值、异常值等。 - **数据标准化**:考虑到数据已经标准化,确认数据的标准化方法是否适合后续分析。 - **探索性数据分析**:进行初步的数据探索,比如分布分析、相关性分析等,了解各技能入学和离校考核成绩之间的关系。 ### ...

智慧城市中的数据力量:大数据与AI的应用

目录 一、引言 二、大数据与AI技术的融合 三、大数据与AI在智慧城市中的应用 1、智慧交通 2、智慧环保 3、智慧公共安全 4、智慧公共服务 四、大数据与AI在智慧城市中的价值 1、提高城市管理的效率和水平 2、优化城市资源的配置和利用 3、提升市民的生活质量和幸福感 五、挑战与前景 六、结论 一、引言 随着信息技术的飞速发展,智慧城市已成为现代城市发展的重要方向。在智慧城市的构建中,大数据与人工智能...

大数据架构(2)】kappa架构介绍

理输入源、处理复杂的流事件,需要专家和踩坑。   2. Cost and Scalability Considerations 在实施 Kappa 架构时,更为明显的一个问题是与在事件流处理平台上存储大数据相关的成本。针对这一挑战的一个潜在解决方案是采用云存储服务(如 AWS S3 或 Google Cloud Storage)提供的数据湖方法。这些服务可以提供可扩展且高效的存储解决方案,能够处理通常与...

医学大数据|统计基础|医学统计学:第一章绪论

目录 第一节 统计学与医学统计学 第二节 医学统计学的作用 第三节 统计学的几个基本概念 一、总体与样本:根据研究目的而确定的同质观察单位的全体称为总体。 二、计量资料、计数资料、等级资料  三、误差 四、频率与概率 第四节  统计学发展简史 第一节 统计学与医学统计学 统计学( statistics)是关于数据收集、整理、分析、解释和表达的一个数学分支 在我国的学科分类体系中(中华人民共和国国家标准 ...

大数据相关数据库的介绍、分类、作用和特点

大数据相关数据库是处理和分析大规模数据的关键组件,它们在许多领域都发挥着重要作用。以下是关于大数据相关数据库的详细介绍: 分类: 关系型数据库:关系型数据库是最常见的数据库类型,如Oracle、MySQL和SQL Server。它们以表格的形式存储数据,并提供了SQL(结构化查询语言)来查询和管理数据。非关系型数据库(NoSQL数据库):与关系型数据库不同,非关系型数据库不需要固定的数据结构,更适合处理...

医学大数据|统计基础|医学统计学(笔记):开学说明与目录

开始学习统计基础,参考教材:医学统计学第五版 点点关注一切来学习吧 责任编辑:医学大数据刘刘老师:头部医疗大数据公司医学科学部研究员 邮箱:897282268@qq.com 久菜盒子工作室 我们是:985硕博/美国全奖doctor/计算机7年产品负责人/医学大数据公司医学研究员/SCI一区2篇/Nature子刊一篇/中文二区核心一篇/都是我们 主要领域:医学大数据分析/经管数据分析/金融模型/统计数理基...

大数据架构(3)】Lambda vs. Kappa Architecture-选择你需要的架构

rocessing Architecture for a Business 比较总览 一. Data Processing Architectures 数据处理架构被设计为处理数据摄入、处理、以及存储大数据量。这使得组织可以从数据中分析、抽取出有价值的洞察,这帮助他们提高决策,优化操作以及驱动生长。 如下有lamba和kappa架构,都可用于处理不同类型的数据。企业需要考虑他们的数据处理需求,以便找到合...

大数据架构(1)】Lambda Architecture – Realtime Data Processing 论文重点翻译

LAMBDAARCHITECTURE4. A PROPOSED SOLUTION1. 架构说明2. 前后架构改进对比 1. INTRODUCTION Lambda架构背后的需求是由于虽然MR能够处理大数据量,且准确性很高,但是高延迟不适用于实时计算。一个好的解决方案是通过kafka+spark组合为流模型,虽然能够提供高可用、低延迟但是准确性会有问题。   lambda架构说明 lambda架构的目标...

医学大数据|R|竞争风险模型:可视化与图像优化

前情回顾: 医学大数据|R|竞争风险模型:基础、R操作与结果解读-CSDN博客 代码复习,但是大家可见得知道图画的比较丑。 所以我们接下来进一步优化。 在上述的基础上,我们知道我们完成了结果呈现,我们可以从得出单因素结果开始, 把结果的数值导出 event <- data.frame(event_time = cumic1[[1]][[1]], event_c = cumic1[[1]][[2]])d...

人工智能机器视觉、大数据与向量数据库的交融之路

文章目录 人工智能机器视觉、大数据与向量数据库的交融之路引言计算机视觉发展现状与趋势技术演进历程回顾当前的主要发展方向 大数据与计算机视觉的相互关系数据驱动下的CV技术进步向量数据库在图像检索与分析中的作用 具体应用案例剖析如何利用大数据和向量数据库解决CV难题代表性应用场景 热点问题与机遇探讨隐私保护与数据安全边缘计算与实时处理带来的新机遇 人工智能机器视觉、大数据与向量数据库的交融之路 引言 随着...
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