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近期,**數據官聯盟舉行了“**屆大數據優秀案例評選”的活動,得到了**部門、傳統企業及大數據企業的一致認可。本次評選活動經過兩個多月的收集和匯總,針對來自174家大數據企業提交的200多份大數據實施案例進行了評選。經聯盟*組按技術、創新和項目貢獻三個維度,評出23個垂直行業的優秀案例,以及13個技術領域的技術創新獎。靈玖軟件以“國家某單位敏感信息精準搜索與實時智能掃描引擎”案例被評為“中國大
當今,信息技術為人類步入智能社會開啟了大門,帶動了互聯網、物聯網、電子商務、現代物流、網絡金融等現代服務業發展,催生了車聯網、智能電網、新能源、智能交通、智能城市、**裝備制造等新興產業發展.現代信息技術正成為各行各業運營和發展的引擎.但這個引擎正面臨著大數據這個巨大的考驗.各種業務數據正以幾何級數的形式爆發,其格式、收集、儲存、檢索、分析、應用等諸多問題,不再能以傳統的信息處理技術加以解決,對
Nlpir Parser智能平臺靈玖軟件新推出的文本挖掘系統
文本挖掘已經成為數據挖掘中一個日益流行而重要的研究領域。與一般數據挖掘以關系、事務和數據倉庫中的結構數據為研究目標所不同的是,文本挖掘所研究的文本數據庫, 由來自各種數據源的大量文檔組成。這些文檔可能包含標題、作者、出版日期、長度等結構化數據, 也可能包含摘要和內容等非結構化的文本成分,而且這些文檔的內容是人類所使用的自然語言,計算機很難處理其語義。因此傳統的信息檢索技術已不適應日益增加的大量文
數據挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。 數據挖掘是通過分析每個數據,從大量數據中尋找其規律的技術,主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集;規律尋找
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