[3sNews, 关外飞雪]2005年3S业界盘点暨《3S新闻周刊》创刊题记

2005年对3S业界(GIS、GPS、RS)意义非凡,“网络地图”让3S迅速走红。搜狐、Google等推动地图搜索发展,国内搜索巨头也纷纷入局。3S日益“互联网化”“服务化”。在此背景下,3sNews推出《3S新闻周刊》及玩家版《地图玩家》。

作者:单蕴睿  来源:北青报(北青网)  责编:3sNews


  乙酉年。严冬。北京。

  对3S业界(GIS、GPS、RS)及怀揣3S梦想的人来说,将注定是极不平凡的一载。

  “3S”原本波澜不惊的水面,突然间涌起涟漪无数。似乎已是上帝开的国际玩笑,却让“3S”以“网络地图”这种变种形式迅速红遍了大江南北。即便丹查诺马斯在世,也难以预见今日“3S洪流”的汹涌之势。

  不在沉默中爆发,便在沉默中灭亡。抉择,通常是最难的。生与死的抉择,也并非想象中那么容易。从这一点上讲,3S突破思想束缚、破茧而出,走向另一个“生”的拐角,“网络地图”立下了汗马功劳,同时也为自己找到了历史坐标,相信n个严冬之后,“网络地图”必会因为曾经的不朽功勋而丰满了一部《3S史书》。我们又有什么理由去否定一种变革的客观存在呢?

  搜狐廉价买下了Go2map,点燃了地图搜索潮。

  Google Maps/Earth横空出世,MSN虚拟地球计划紧追其后。

  Google maps、yahoo maps、AOL在美国短兵相接,盛况空前。

  国内各搜索巨头纷纷联盟地图商,并相继推出了地图搜索功能。

  Google maps等相继开放了API。

  灵图荣膺亚洲私企百强,超图喜获德勤亚太地区高科技高成长奖。

  ESRI调整了中国区市场主战略,开始转型服务型。Mapinfo也显示了继续做大位置智能产业区块的决心,及基于丰富商业经验的信心。

  Mapbar获IDG注资,成为本年度最大的3S赢家。

  Wikimap拼地球出现。地图玩家已初成气候。

  这只是一些历史镜头的电影胶片。它们之所以成为历史,是因为具有变革意义。

  2005,网络地图年。而背后昭示的,却是3S蓬勃的野心。在3S日益“互联网化”、“服务化”的同时,我们有理由相信3S正在努力成为一种“资源”而存在于社会的诸多角落,切实改变着人们的生活及思维方式。

  从某种角度上说,我们应当感谢Go2map、Mapbar、Google maps带来的惊喜。我们也应当感谢GISchina3sNews孜孜不倦的传播3S。这是一种义务,一种责任,但这种责任太重了,我们需尊重他们的劳动与灵魂。

  神女应无恙,当惊“3S”殊。

  在此种大背景下,3sNews整合3S业界、IT之资源,顺应业界形势,强力推出华人世界首个关注3S(GIS、GPS、RS)的新闻周刊旗舰--《3S新闻周刊》可谓及时雨,同时与GISchina之《GIS开发者》相映成辉,进一步显示了3sNews与GISchina作为华语3S新闻资讯及开发者门户的重要位置。

  《地图玩家》作为3sNews与无线传媒旗舰百阅视听战略合作而推出的《3S新闻周刊》的玩家版/无线版,将侧重于地图玩家的需求,以地图玩家的视角解读地图事件、技术前沿,以及发生在地图上的逸闻趣事,将集娱乐性、技术性、思想性与一体,是玩家必备的掌上读物。

  而《3S新闻周刊》将秉承“新闻创造价值”的理念,以新闻性、职业化、产业化、全局性、娱乐性、深层次、多视角来解读3S新闻事件、人物、前沿思想,记录中国3S,见证3S变革,影响有影响力的3S人群,传播3S价值,是《3S新闻周刊》创立的目的。

  冬至已过。正是古书中所说“大气攀升的时节”,是清洗一切肮脏的时候。

  此时《3S新闻周刊》既出,谁与争峰?应3sNews之约。

  是为《3S新闻周刊》题记。

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转载于:https://www.cnblogs.com/maweifeng/archive/2005/12/31/308940.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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