针对传统中小企业客户数据呈现杂乱无序状态且缺乏标准化的现状,提出一种创新的数据治理技术。该技术整合多源异构数据,该技术汇聚多源异构数据,融合光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)等多种方法,构建标准化的中小企业...针对传统中小企业客户数据呈现杂乱无序状态且缺乏标准化的现状,提出一种创新的数据治理技术。该技术整合多源异构数据,该技术汇聚多源异构数据,融合光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)等多种方法,构建标准化的中小企业基础信息数据湖,从源头提升数据质量。引入“熵减”理念,利用智能算法对数据质量进行量化评估,能够及时定位并解决数据质量问题。同时,搭建时序数据库并构建基于熵减的马尔科夫链模型,以此预测未来数据质量趋势,精准治理潜在问题区域。该技术不仅实现了数据价值的最大化,还显著降低了治理成本,提高了数据治理的效率与准确性,为企业降本增效提供了有力支撑。展开更多
该研究通过文献计量分析,探讨人工智能在阿尔茨海默病研究中的发展趋势和应用热点。基于Web of Science核心数据库,检索了2013—2023年间的3 680篇相关文献,利用CiteSpace软件进行共现分析与关键词聚类,分析了发文趋势、国家和机构的合...该研究通过文献计量分析,探讨人工智能在阿尔茨海默病研究中的发展趋势和应用热点。基于Web of Science核心数据库,检索了2013—2023年间的3 680篇相关文献,利用CiteSpace软件进行共现分析与关键词聚类,分析了发文趋势、国家和机构的合作情况、核心作者及共被引文献等。研究结果表明,人工智能在阿尔茨海默病领域的应用主要集中在影像数据分析与早期诊断、多模态数据融合以及脑网络功能连接三个方向。同时,任务分析和迁移学习作为新兴热点,显示了人工智能在个体化诊断和长期病情管理中的潜力。从结果分析可知,人工智能在阿尔茨海默病诊断与治疗中的应用正处于快速发展阶段,未来研究将聚焦于算法的泛化能力提升和多模态数据处理能力,以提供更加精准的诊断和个体化治疗方案。展开更多
文摘针对传统中小企业客户数据呈现杂乱无序状态且缺乏标准化的现状,提出一种创新的数据治理技术。该技术整合多源异构数据,该技术汇聚多源异构数据,融合光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)等多种方法,构建标准化的中小企业基础信息数据湖,从源头提升数据质量。引入“熵减”理念,利用智能算法对数据质量进行量化评估,能够及时定位并解决数据质量问题。同时,搭建时序数据库并构建基于熵减的马尔科夫链模型,以此预测未来数据质量趋势,精准治理潜在问题区域。该技术不仅实现了数据价值的最大化,还显著降低了治理成本,提高了数据治理的效率与准确性,为企业降本增效提供了有力支撑。
文摘该研究通过文献计量分析,探讨人工智能在阿尔茨海默病研究中的发展趋势和应用热点。基于Web of Science核心数据库,检索了2013—2023年间的3 680篇相关文献,利用CiteSpace软件进行共现分析与关键词聚类,分析了发文趋势、国家和机构的合作情况、核心作者及共被引文献等。研究结果表明,人工智能在阿尔茨海默病领域的应用主要集中在影像数据分析与早期诊断、多模态数据融合以及脑网络功能连接三个方向。同时,任务分析和迁移学习作为新兴热点,显示了人工智能在个体化诊断和长期病情管理中的潜力。从结果分析可知,人工智能在阿尔茨海默病诊断与治疗中的应用正处于快速发展阶段,未来研究将聚焦于算法的泛化能力提升和多模态数据处理能力,以提供更加精准的诊断和个体化治疗方案。
