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大数据时代
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大数据时代/Journal Big Data Time
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    刊首语

    《大数据时代》编辑部
    3页

    竞逐智能家居大模型:美的"蓄力",海尔"疾行"

    刘旷
    6-9页

    服装撞上AI:人工智能技术与服装产业从业者结合的无限可能

    冷芸时尚圈小V
    10-14页

    数字经济的创新发展与治理研究

    朱箫沈晓菁
    15-20页
    查看更多>>摘要:随着数字技术的飞速发展,数字经济已成为全球经济的重要推动力.文章探讨数字经济的创新发展与治理问题.首先,阐述了数字经济的定义和范畴界定,概述了其主要特征及其与传统经济的比较.其次,重点分析了技术创新对数字经济的推动作用,以及创新商业模式和创新金融手段在数字经济中的应用和融合.再次,探讨了数字经济治理的理论框架与现实挑战,特别是数据安全与隐私保护的治理机制.最后,提出了国家层面、企业层面和社会层面的数字经济发展策略和政策建议,包括加强技术创新、优化政策环境、推动产业升级和加强社会政策与公共服务等方面.这些研究成果和展望将有助于指导数字经济的健康发展和持续进步.

    数字经济数字经济创新数字经济治理数据安全

    工业大数据平台的数据采集技术研究

    柳叶青
    21-24页
    查看更多>>摘要:大数据技术的运用可以提升各类组织的决策能力、服务水平及运维能力,随着大数据技术运用领域的广泛化,工业大数据平台应运而生.因此,设法提升工业大数据平台的能力十分有必要.文章以工业大数据平台常用数据采集技术为切入点,并在此基础上,以网络爬虫采集技术为例论述其技术应用方式,分别就确定采集范围、设定采集程序等关键环节进行分析,最后对工业大数据平台的数据采集技术应用趋势进行展望.

    工业大数据平台数据采集网络爬虫采集技术采集程序

    公共图书馆微信文章运营策略分析与探究——据《全国公共图书馆微信微博监测月报》

    刘冰鑫
    25-30页
    查看更多>>摘要:新媒体技术发展日新月异,数字阅读开启全民阅读新时代.多年来,公共图书馆通过微信平台以便捷、直观的方式向读者推送形式多样、内容丰富的信息资源,以提升阅读服务价值.通过调查统计分析发现,随着微信公众账号开通的逐渐增多,其内容发布越来越多,阅览量却逐年下降.文章将通过对比全国市级以上公共图书馆在2020-2022年的180篇微信文章发布数据,分析微信文章热度下降的原因,并提出进一步发展的策略建议.

    公共图书馆微信文章内容运营阅览量

    以太坊状态树访问规律研究

    刘宸一
    31-35页
    查看更多>>摘要:区块链在众多领域具有极高的应用潜力,然而,区块链的性能问题一直阻碍了在真实生产环境中的广泛应用.以以太坊区块链为例,区块处理时延严重受限于状态树引入的海量数据库查询.文章通过对真实生产场景中的工作负载进行统计分析,用实验数据验证了区块链系统所面临的外存I/O瓶颈;又通过对账户访问数据与热点账户在状态树中的分布进行统计分析,发现了"一热俱热""访问局部性"等状态树分支访问规律,并结合规律提出了后续区块链优化的可行方向.

    区块链状态树以太坊访问规律

    智能时代下ACCA方向班本科教学模式改革研究

    胥兴军黄嘉钰
    36-40页
    查看更多>>摘要:随着数字技术的迅猛发展,会计行业正经历前所未有的变革,大数据、人工智能等技术正在逐步改变传统的会计实务和服务模式,ACCA(特许公认会计师公会)方向班作为培育适应市场需求的国际化会计专业人才重要阵地,现行教学模式尚未完全反映出对数字技术的应用,亟需改革以适应时代需求.文章基于大数据智能时代视角,聚焦ACCA方向班本科教学模式的现状及挑战,剖析改革的必要性和迫切性,探讨并得出构建和完善ACCA方向班本科教学模式的建议,以期为ACCA方向班提供全面和具前瞻性的教育模式建议,培养大数据智能时代具备核心竞争力的会计专业人才,为会计教育体系的革新提供可行性参考.

    智能时代ACCA方向班教学模式改革国际化会计人才

    海量数据背景下实践教学平台研究

    刘胜楠
    41-45页
    查看更多>>摘要:人工智能与大数据实践教学平台中的教学案例数据,正在向海量数据的趋势快速发展,这对原平台架构发起了巨大的挑战.文章提出一种在学习者使用的Docker镜像中植入案例数据辅助服务的方式,一方面,该方式能够与存储海量数据的Hadoop集群进行通讯,使学习者能够像访问本地数据一样轻松访问海量数据;另一方面,该方式能够实现与平台的微服务通讯,使学习者能够访问平台的代码仓库,方便重复使用已有代码.

    实践教学平台大数据平台Docker镜像Hadoop集群

    激活函数在CNN模型中改进算法的研究

    王金娟
    46-50页
    查看更多>>摘要:CNN,即卷积神经网络算法,是深度学习研究领域的重要分支,尤其是在图像识别领域,其已成为最为热门的研究对象.文章以图像识别为研究基础,先阐述卷积神经网络在图像识别中的进展,然后研究深度学习图像目标识别的传统算法,并在目标定位、特征提取、分类方法等方面与传统的目标识别算法进行了比较.在以上研究基础上,提出了一种新的卷积神经网络压缩激活函数模型,通过改进的CNN模型对卷积神经网络的结构进行了部分优化.实验验证了该模型的有效性,不仅降低了错误率,还大大减少了网络参数的数量,具有更强的学习能力.

    深度学习卷积神经网络激活函数算法改进