移动网络数据中大数据处理的关键技术探索

最近几年以来,我国科技水平持续提升,计算机网络技术也逐渐在各行各业中获得了广泛运用,这也使得信息技术的深度融合发展受到一定的促进,数据规模愈发庞大,在此背景下,开始演变成大数据供不应求的状况。为此,国内陆续推出了一系列相关的管理法规与条例,同时扩大了对大数据的探究创新力度,有效提升了移动通信网络处理数据的速度,这同时促使国内移动通信网络中有关大数据的研究内容更为明晰,由此可知,针对大数据的相关研究具有一定必要性。     

国内外产业集群研究综述

集群被视为区域竞争力和增长政策的一个主要概念。随着中国的经济发展进入攻坚克难的关键时刻,曾经在改革开放的过程中发挥过巨大的贡献的产业集群也引来了新的考验。然而,集群的成功或失败并不是单纯的政策实施的结果,而是各种条件共同作用形成的。这些条件包括公共干预政策,也包括企业自身创业、学习和自组织网络形成等,具有高度的不可预测性。本文梳理了集群研究的历史和一些重要的产业集群理论,简要介绍了现阶段国内外集群研究的主要趋势,希望对集群的发展现状研究有借鉴意义。     

网络购物投诉原因的调查及相关建议

移动支付方式的普遍使用以及大数据的广泛应用,对人们的购买方式产生了巨大影响。但是网络购物规模不断增长的同时,网络购物投诉的数量也在不断增多。通过网络问卷、实地调研和谈话的形式进行调查,其网络购物投诉的原因是由于产品质量、物流、虚假宣传及销售服务等方面问题造成的,应从提高商品质量、合理提升配送效率、提升服务水平、完善投诉机制及增强维权意识等方面入手,使网络购物环境更加安全、便捷以及高效。     

产业融合对中国装备制造业创新效率的影响:结构嵌入的调节作用

从理论和实证两个方面探讨了产业融合对中国装备制造业创新效率的影响，以及网络中心性和网络异质性对二者关系的调节作用。基于2006—2015年省际装备制造7个子行业面板数据，采用ISCNFI指数测度模型和基于产出距离函数的超越对数前沿分析方法，分别测度装备制造业产业融合程度及创新效率变化情况，进而利用面板回归模型对理论假设进行实证检验。结果显示：产业融合程度与中国装备制造业创新效率存在倒“U”型曲线关系，即随着产业融合程度提升，中国装备制造业创新效率呈现出先上升后下降的变化趋势；网络中心性强化了产业融合对装备制造业创新效率的提升作用，而网络异质性削弱了产业融合对装备制造业创新效率的提升作用。     

基于MBP算法和深度学习的人脸识别

为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法。首先,用多尺度单演滤波器对图像进行滤波,得到幅值和方向信息;其次,用LBP算法和象限比特的方法进行编码,分块计算组合其直方图特征;然后,将提取的单演特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练优化网络参数,得到优异的网络模型;最后,将训练好的DBN网络在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,进行识别率计算,其识别率为98.75%。所提出的方法使用无监督的贪婪算法,隐藏层设定为2层,使用反向传播算法优化网络。相较于已知的人脸识别方法,MBP+DBN算法对光照、表情和部分遮挡变化具有较好的鲁棒性,在人脸识别中识别率较高,具有一定的优势,为图像特征提供了一种新的识别方法。     

基于信息构建理论的网络学术信息资源可信度评价研究

文章在分析信息构建理论内涵与特征的基础上,从文献类型、文献档次、作者知名度等3个方面介绍了网络学术信息资源可信度评价的影响因素,并对网络学术信息资源的评价方法、评价标准进行了探究,最后构建了基于信息构建理论的网络学术信息资源可信度指标体系。