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中国科学院水生所等研发出基于大数据挖掘和深度学习的有害藻类水华预警系统
大数据挖掘 预警系统 水生态环境
2024/3/26
2024年3月25日日，中国科学院水生生物研究所毕永红团队联合德国卡尔斯鲁厄工学院，研发出基于大数据挖掘和深度学习的有害藻类水华预警系统。相关研究成果作为封面文章，发表在《环境科学与技术》（Environmental Science & Technology）上。
2024年3月21日，中国科学院水生生物研究所毕永红团队联合德国卡尔斯鲁厄工学院（KIT）研发出基于大数据挖掘和深度学习的有害藻类水华预警系统。相关论文以封面文章形式发表在环境科学领域权威期刊Environmental Science & Technology。
中科院上海分院城市环境研究所构建水环境动态数据挖掘框架（图）
城市环境 水环境 动态数据
2022/12/19
水环境动态性是环境科学和生态学在水域生态系统的主要交叉研究主题之一。根据水域生态系统边界特征，水环境动态性关联机制包括外部和内部两个方面。一方面是，从环境科学角度看水环境动态性受到系统外部因素的驱动，例如流域内气候水文和人类活动叠加作用下水体环境变化；另一方面是，从生态学角度看水环境动态性与系统内部水生生物之间具有相互作用，如通过有机物生产和分解等过程改变水体的环境。水体野外原位观测数据和科学文献...
数据挖掘技术在教学评价中的应用研究
数据挖掘技术 属性约简算法 教学评价 应用
2013/7/29
数据挖掘技术是在海量数据中提取有用信息的有效手段，而教学评价是对教学工作质量所做的测量、分析和评定，是教学过程中的重要环节。将数据挖掘技术应用到教学评价数据分析过程中，验证了基于该技术的属性约简算法的正确性和有效性，从多角度对教学评价数据进行更深层次的分析和处理，从而挖掘出更多、更有价值的数据和信息，提供了更多的方法和措施以改进和提高教学的质量。
数据挖掘在英语语言学话题跟踪评价体系中的应用
英语语言学 评价资源 数据挖掘 话题跟踪
2013/7/24
本文主要针对英语语言学评价体系的特点,在系统功能语言学理论框架下,运用基于粗糙集的数据挖掘技术,对英语语篇中的评价资源进行跟踪分析,并通过实例验证了该方法的可行性和有效性,解决了英语语言学话题跟踪评价体系的一些关键问题。
数据挖掘技术在计算机教学中的应用
数据挖掘技术 计算机教学 应用 数据处理技术
2013/7/31
随着计算机技术、网络技术以及通讯技术的迅速普及,信息技术高速发展,将我们领进入了全新的信息社会。人们积累的数据量不断丰富,数据库、数据仓库容量的不断膨胀,以及Web等新型数据源的不断出现,导致如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。
三峡库区滑坡与地质环境相关，并受库水与降雨等诱发因素的影响，研究滑坡变形与诱发因素之间的关系，有助于为滑坡预测预报提供合理的判据。以老蛇窝滑坡体为例，结合该滑坡地质结构特征与监测数据，首先采用K均值方法聚类，将滑坡变形过程定性划分为3个阶段；然后通过关联规则方法研究影响因素与滑坡位移之间的关系。结果表明：滑坡所处的变形阶段与降雨特征因子和库水位变化有密切的相关性。
浅析数据挖掘在企业CRM中的应用
数据挖掘 CRM 工作过程
2013/8/1
本文从数据挖掘的本质出发,介绍了在企业CRM中应用数据挖掘技术的必要性,详细叙述了数据挖掘在CRM中的工作过程。