城市智慧水务，来自水信息的智慧

通过先进的计算机网络技术，大数据挖掘技术，智能分析技术，GIS地理信息技术，无线网络技术，传感技术，自动控制技术，智能定位技术，物联网技术等开发了城市智慧水务物联网信息平台。

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城市智慧水务物联网信息平台

通过先进的计算机网络技术，大数据挖掘技术，智能分析技术，GIS地理信息技术，无线网络技术，传感技术，自动控制技术，智能定位技术，物联网技术等开发了智慧水务物联网信息平台。

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水务智慧，从无到有的掌控

在强大学术理念基础上，通过先进的计算机网络技术，大数据挖掘技术，智能分析技术，GIS地理信息技术，无线网络技术，传感技术，自动控制技术，智能定位技术，物联网技术等开发了城市智慧水务信息平台。

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智慧水务物联网信息平台

在强大学术理念基础上，通过先进的计算机网络技术，大数据挖掘技术，智能分析技术，GIS地理信息技术，无线网络技术，传感技术，自动控制技术，智能定位技术，物联网技术等开发了GIS无线远传城市智慧水务物联网信息平台。

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数据挖掘——进阶篇

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数据挖掘中的关联规则挖掘算法

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扫盲：数据挖掘、数据分析与数据统计的区别

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走进物联网的后台：大数据挖掘的方法与技术解读

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安防大数据如何应用？有何难点？

大数据在安防领域应用也已全面展开，安防已进入大数据时代，如何利用音视频分析技术从这些数据中提取有效信息，找寻到对应的线索，是大数据挖掘的价值所在。

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大数据在智慧城市中的应用

数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起，在政务网上，通过注册可以进行服务共享，在公共平台、互联网、公网上，通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。

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机器学习与数据挖掘中的十大经典算法

数年前，有人动议在机器学习与数据挖掘领域中找出十大算法，即建立该领域算法的一个top10。后在该领域选出部分专家学者，经他们提名、汇总和筛选，在分类，聚类，图挖掘，关联分析等领域共选出18个算法。

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数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

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面向机器人的大规模知识引擎

近年来，随着计算机和网络技术的快速发展，诸多大规模知识引擎的创建在很大程度上改变了人类的知识共享和表征生态。受此启发，美国康奈尔大学和斯坦福大学的一些学者通过多模态大数据挖掘，创建了一种新的、主要面向机器人的、同时能供任何要执行任务的设备自由访问的大规模知识引擎：机器人大脑（RoboBrain）。

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智能电网中基于数据挖掘技术的可再生能源消费预测建模_侯晨伟

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网络大数据_现状与展望

网络大数据是指“ 人、 机、 物” 三元世界在网络空间中交互、 融合所产生并在互联网上可获得的大数据。网络大数据的规模和复杂度的增长超出了硬件能力增长的摩尔定律， 给现有的IT架构以及机器处理和计算能力带来了极大挑战。同时， 也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的大价值带来了巨大机遇。因此， 迫切需要探讨大数据的科学问题， 发现网络大数据的共性规律， 研究网络大数据定性、

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