挑战衰退：寻找数据中心的新增长点

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我们每天24小时的幸福感，取决于我们醒悟、寻找与挖掘的能力。            
                                                      

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3、农业数据时代：变革与未来展望
q9w8e7r6t5的博客
10-04 100
本文深入探讨了农业从自给农业到数据时代的演变历程，重点分析了数据在现代农业中的核心作用。通过马铃薯种植、养牛业等案例，展示了精准农业如何提升产量、降低成本并增强可持续性。文章还比较了迪尔公司与孟山都的战略差异，展望了以数字机器、IT后台、实时决策为特征的未来农场图景，并探讨了农民、企业和政府在数据时代下的应对策略与社会影响。
1、人脑与电脑：世纪挑战的深度剖析
p1q2r的博客
08-18 77
本文深入探讨了人脑与电脑之间的竞争与合作，涵盖了人工智能的快速发展、人脑的生物硬件与软件、意识的本质、智能计算机的演进、人机合作的现状与未来等多个维度。同时，文章还分析了超人类主义的可能性，以及在面对技术进步时，人类需要关注的伦理、安全和社会问题。通过全面剖析，文章旨在引发对人脑与计算机关系的深度思考，并探索两者的协同潜力。
如何基于用户生命周期分析，寻找新的增长点
HarmonyOS SDK闭源开放能力技术团队
02-25 3361
点击视频查看：华为分析-基于用户全生命周期分析，寻找新的增长点 HMS Core是HMS生态的重要组成部分，是华为移动服务提供的芯、端、云开放能力的合集，开发者可以通过在应用中接入SDK的方式，快速调用所需能力，完成应用的开发、用户增长及商业变现。 华为分析服务来作为HMS Core非常核心的能力之一，提供一站式的数据采集和分析平台，帮忙开发者的运营团队高效分析，开发者无需自建数据分析系统，即可完成一系列的分析模型如漏斗、留存、转化等，帮助清晰理解用户行为方式，从而实现用户洞察，产品优化以及精细.
数据挖掘技术：数据挖掘技术在银行领域的应用
银行信息系统架构详解
11-14 535
伴随着信息技术的飞速发展，各行各业各个领域都在积极引进信息技术，银行工作也是如此。当今时代已经成为了富含海量数据信息的大数据时代，想要在此背景下从众多信息中迅速挖掘出想要的信息，比以往要困难很多。对于银行工作来说，数据基本决定了其发展，但是有些银行目前却还没有发现海量爆炸性数据所造成的威胁，对此，相关工作人员需加以重视，引进数据挖掘技术，实现银行业的可持续发展。对于银行来说，需要不断完善计算机系统中的操作数据存储。数据库群、企业数据仓库、主数据存储等建设相应的基础网络。NoSQL、Lucene、Hadoop
数据运营分析-详解
m0_53191230的博客
03-29 2095
产品是为指定客群提供指定功能或服务的各种实体产品从诞生之初其目标客群就是”已指定好的“即有清晰地目标客群产品针对指定客群，仅提供这部分客群所感兴趣和需要的功能和服务。
工业时序数据分析：单调性
m0_56592100的博客
10-16 646
工业时序数据分析中，单调性分析是评估设备退化状态的关键指标。通过分析数据是否呈现持续单向变化趋势，可有效预测设备故障，如轴承磨损、电池容量衰减等。分析方法包括趋势可视化、相关性分析、回归方法及Mann-Kendall检验等。单调性良好的指标是构建剩余使用寿命预测模型的基础，广泛应用于设备健康管理、过程漂移检测和质量控制。结合回传计数、取值水平等多维度分析，可全面监控工业过程状态，实现早期故障预警和精准维护决策。
反欺诈数据分析: 反欺诈数据分析的基础理论、原理、方法、案例、优缺点
AI天才研究院
08-04 4296
随着互联网和移动支付的普及，网络欺诈现象日益增多，给企业和个人带来了巨大的经济损失。传统的反欺诈手段主要依赖人工审核，效率低下且容易受到主观因素影响。而反欺诈数据分析技术应运而生，它利用大数据和机器学习算法，能够自动识别潜在的欺诈行为，有效提高了反欺诈效率和准确率。反欺诈数据分析涉及多个领域，包括数据挖掘、机器学习、统计学、数据库等，其核心目标是从海量数据中挖掘出潜在的欺诈模式，并构建有效的模型来识别和预测欺诈行为。这类算法需要使用已标注的数据进行训练，例如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。
数仓体系与数据治理全集
weixin_44687655的博客
04-06 3946
数据仓库（Data Warehouse），可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
16、美国医保体系：现状、挑战与未来走向
10-14 40
本文深入探讨了美国医保体系的现状、挑战与未来走向，重点分析了Medicare和Medicaid两大核心医疗保险计划的资金来源、保障范围及政策影响。文章还涵盖了医药行业的相关研究，包括企业盈利、处方药广告和医企关系；讨论了税收改革对医保支出的潜在削减压力，以及‘饿死野兽’策略对公共医疗资金的影响。同时，详细解析了Medicaid的州级支付机制、宏观经济波动对其需求的影响，以及不成比例份额医院支付（DSH）面临的资金削减问题，揭示了美国医疗保障体系在财政可持续性与社会公平之间的复杂平衡。
AI应用架构师如何设计营销AI的数据回流闭环？
AI天才研究院
07-25 1466
在营销AI领域，许多企业投入巨资构建复杂的预测模型和推荐系统，却常常忽视了一个关键要素——数据回流闭环。本文深入探讨AI应用架构师如何设计高效、可靠且智能的数据回流系统，将营销活动产生的实时反馈数据转化为模型持续优化的燃料。通过剖析数据闭环的核心组件、技术挑战与实施策略，本文提供了一套完整的设计框架，帮助架构师构建"感知-决策-行动-反馈"的良性循环。无论是电商推荐系统、个性化营销平台还是客户服务AI，有效的数据回流设计都将成为提升AI效能的关键差异化因素。
12、企业云计算：挑战、技术演变与市场驱动力
milk5的博客
08-28 20
本文深入探讨了企业向云计算过渡过程中面临的主要挑战，包括IT资产评估、遗留应用迁移、云运营及定价模型选择。同时分析了推动企业云计算发展的关键技术因素，如开放互操作标准、服务水平协议（SLA）、监控能力提升以及SaaS、PaaS、IaaS各层的发展趋势。随着云服务复杂性的增加，云服务经纪角色逐渐显现。从市场角度看，文章运用波特五力模型解析竞争格局，并结合产品开发阶段探讨动态业务模型的演进。最终指出，企业需综合应对技术、运营与市场多重因素，以实现云计算的成功落地与持续创新。
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
最新发布
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
（41页PPT）某高校智算中心解决方案.pptx
12-03
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（42页PPT）社会治理信息平台整体解决方案.pptx
12-03
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开放、有序与价值：企业数据中心及大数据应用探索
"开放、有序创造价值"这一主题，颜阳博士提到了大数据的三个关键特征：Velocity（速度）、Volume（容量）和Variety（多样性），这些特征挑战了传统数据中心的运营模式。Velocity代表数据处理的速度要求越来越快，从...
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