技术创新

斗鱼数据平台的整体结构 数据仓库的架设 个性化推荐系统的开发 风险控制策略的实施

探讨在Linux平台上运行Hadoop与Spark的技术创新，分享在实际操作中积累的宝贵经验，帮助开发者更好地利用这些工具提升工作效率。

B.Kelly，D.Papanikolaou，A.Seru和M.Taddy的Matlab图形生成代码和数据，2020年AERI即将发布该软件包，作为长期技术创新的主要成果。详细信息可在即将出版的《美国经济评论：见解》中找到。文件夹./code包含所有程序，而./input_data包含所有必需的输入数据文件。代码文件夹包含Stata和Matlab两种程序类型的文件。初步资料：请按此顺序完成以下步骤： winsorizeJ.ado文件允许按组（在此为年份）对数据进行winsoring。CreateMergedData.do文件创建用于专利级回归的合并数据集。IdentifyBreakthroughPatents.do文件标识一组突破性专利，并将数据输出到名为“ Breakthrough_Patents.dta”的中间文件中。Create_Innovation_Indices_NAICS文件用于创建创新指数。NAICS

为解决华北型煤田煤层底板突水监测不全、智能化水平不高等问题，基于底板“下三带”理论，提出了多频连续电法充水水源监测系统和“井-地-孔”联合微震监测系统。采用伪随机多频序列作为人工场源，通过伪随机相关辨识技术提取弱信号。同时，研发了带推靠的孔中传感器及回收装置，实现了三维立体布署和时空精细定位与实时监测。智能预警系统结合时序大数据挖掘和深度学习技术，通过预警级别的三视热力图输出，实时显示煤层底板各网格的预警情况。

我收集的最新的几篇小波神经网络的文章，大家共享小波神经网络初始值的选择。小波神经网络参数初始值影响着网络收敛速度的快慢，甚至关系到网络能否收敛。为了减少网络训练次数，提高收敛速度，提出了一种更简便易行的选择方法，通过将此方法的仿真结果与采用随机选取初始值的方法所得仿真结果进行对比，证明此方法既可行又有效。技术进步引领下，人工智能正逐步成为教育界的关键参与者。

大数据革命正引领着理论与技术创新的新发展方向。

Matlab博士论文《垃圾邮件分类：结合词相关特征与流行学习的探讨》以及相关研究如《改进的贝叶斯分类对垃圾邮件识别的探讨》、《基于NP的垃圾邮件分析系统设计与实现》、《基于文本分类技术的垃圾邮件识别系统》、《基于信息熵和决策分类技术的邮件识别研究》、《简体中文垃圾邮件分类的实验设计及对比研究》以及《结合词相关特征与流行学习的中文问句分类》等，探讨了基于支持向量机的垃圾邮件识别方法。这些研究基于去年的文献，研究者从国家图书馆获取数据，其中包括清华同方等各种数据库的数据。

数据仓库技术在现代信息管理中具有重要地位，其革新应用已成为企业数据处理的核心。

该系统的主要功能包括开户、存款、取款、挂失、密码修改、密码重置和销户。用户可以进行存款、取款、挂失、密码修改和密码重置操作，员工则可以进行开户、销户、密码修改和密码重置操作。

查询词翻译技术在跨语言信息检索中的创新应用####一、引言与背景随着互联网技术的迅猛发展，用户对多语言信息的检索需求不断增加。然而，跨语言信息检索（CLIR）在实际应用中并未达到预期的成功。其中一个关键原因是缺乏适用于网络搜索的实时双语词汇表，特别是对于新兴术语和专有名词等热门查询词条的有效翻译。 ####二、问题分析根据台湾某知名中文搜索引擎的日志分析显示，约有19.2%的用户使用英文或英文缩写进行查询，如“Microsoft”、“Nokia”等。考虑到大多数中文用户不熟悉这些外语查询词，因此大多数热门外语查询词需要对应的中文翻译。传统的手动编制双语词典不仅耗时且成本高昂，而且难以实时更新。为此，研究人员通过统计模型尝试自动从平行或可比的双语文本（如双语新闻）中提取术语翻译。然而，由于网络查询词通常较短且多样化，这种方法只能涵盖有限的翻译。 ####三、解决方案：基于锚文本挖掘为解决上述问题，提出了一种新方法，用于自动提取大量Web查询词的双语翻译。锚文本是指网页中超链接中显示的可见文字，通常用于描述被链接页面的内容。通过挖掘锚文本，可以有效获取不同语言之间查询词的翻译关系。具体来说，该方法包括以下几个步骤： 1. 数据收集：收集包含中英文锚文本的Web页面。 2. 预处理：清洗数据，包括去除HTML标签和停用词过滤等。 3. 锚文本挖掘：利用自然语言处理技术分析锚文本，识别查询词及其潜在的翻译。 4. 翻译提取：通过算法评估候选翻译的质量，并选择最合适的翻译结果。 5. 验证与优化：通过实验验证方法的有效性，并调整优化算法以提高翻译质量。 ####四、实验与结果为了验证上述方法的有效性，研究者选取了包含109,416个Web页面的数据集进行实验，这些页面同时包含中文和英文的锚文本。实验的目标是从这些页面中提取200个流行英语查询词的中文翻译。结果表明，该方法成功为75%的查询词找到了有效的翻译，其中87.2%的翻译无法在常见的双语词典中找到。这一研究结果表明，基于锚文本挖掘的查询词翻译提取方法在一定程度上解决了传统双语词汇表难以适应网络搜索需求的问题。